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Plotly로 시작하는 인터랙티브 데이터 시각화 in R & 파이썬 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

Plotly로 시작하는 인터랙티브 데이터 시각화 in R & 파이썬

취업률, 코로나 데이터를 활용한 반응형 대시보드 만들기
소장전자책 정가22,400
판매가22,400
Plotly로 시작하는 인터랙티브 데이터 시각화 in R & 파이썬 표지 이미지

Plotly로 시작하는 인터랙티브 데이터 시각화 in R & 파이썬작품 소개

<Plotly로 시작하는 인터랙티브 데이터 시각화 in R & 파이썬> 복잡하고 어려운 데이터를 한눈에 들어오는 그래프와 차트로 만들기

이 책은 인터랙티브 시각화 패키지인 Plotly로 시각화하는 방법을 취업률 및 코로나 데이터로 예를 들면서 R과 파이썬으로 구현한다. 1부에서는 데이터 시각화의 개념과 중요성을 소개하고, 2부에서는 Plotly의 기초 개념과 레이아웃, 서브플롯 등 필수 기능을 설명한다. 3부에서는 산점도, 폭포수 차트 등 목적에 따른 Plotly 시각화 방법과 특수 기능을 안내한다. 4부에서는 효과적으로 Plotly 시각화를 활용하기 위한 버튼, 슬라이더 등 컨트롤의 생성 및 구현 방법, 결과물을 공유하기 위한 온/오프라인 배포 방법을 알아본다. 마지막으로 부록에서는 Plotly의 기능을 극대화할 수 있는 Dash와 Shiny 패키지로 대시보드를 설계하고 구현하는 과정을 다룬다.


출판사 서평

효과적인 인터랙티브 시각화 툴 Plotly 사용법 & 데이터 시각화 실무 노하우

보고서, 신문 기사 등에서 흔히 접하는 데이터 시각화는 데이터나 정보가 가지는 의미를 상대에게 명확하고 효과적으로 전달해 상대방을 설득하는 것이 목표다. 특히 R과 파이썬을 활용한 데이터 처리와 분석이 대중화되면서 관심이 더욱 높아졌다. 데이터 시각화 패키지로 R에서는 ggplot2를, 파이썬에서는 Matplotlib을 주로 사용했지만 웹에서 실행되는 대시보드에는 적합하지 않아 최근에는 사용자가 자유자재로 활용할 수 있는 Plotly 패키지가 많이 활용되는 편이다. 자바스크립트를 기반으로 만들어진 Plotly는 R과 파이썬뿐만 아니라 줄리아, 매트랩 등에서도 지원된다. 또한, ggplot2로 만든 시각화도 동적으로 간단히 변환할 수 있는 강력한 기능이 있는 것은 물론, R과 파이썬을 지원하는 dash 패키지를 통해 사용자 반응형 대시보드 설계에도 효율적으로 사용되고 있다.

이 책은 데이터 시각화의 이론과 원리보다는 Plotly를 활용한 인터랙티브 데이트 시각화와 구현에 필요한 코드 위주로 구성했다. 총 4부로 구성되었으며, 취업률 및 코로나 데이터를 예로 들면서 R과 파이썬 코드 및 결과를 수록해 어떤 언어에 익숙하든 데이터 시각화 방법을 습득할 수 있다. 또한, 데이터 시각화를 구축할 때 고려해야 할 사항이나 Plotly로 대시보드를 만드는 플랫폼인 Dash와 Shiny의 사용법을 배울 수 있다. 1부에서는 데이터 시각화란 개념과 중요성을 설명하고 역사적으로 중요한 의미를 지닌 데이터 시각화 사례를 소개한다. 2부에서는 Plotly의 기본 개념과 다양한 속성을 설명한다. Plotly 시각화에 필수인 트레이스와 레이아웃, 서브플롯의 개념 및 공통적으로 사용하는 속성을 알아본다. 3부에서는 실무에서의 데이터 시각화 목적에 따른 Plotly 시각화 방법들을 소개한다. 버블 차트, 바이올린 플롯, 롤리팝 그래프, 덤벨 차트, 산키 다이어그램, 인디케이터 시각화 등을 예로 든다. 4부에서는 효과적으로 Plotly 시각화를 활용하기 위한 버튼, 슬라이더 등 컨트롤 생성 및 구현 방법, 결과물을 공유하기 위한 온오프라인 배포 방법을 알아본다. 마지막으로 부록에서는 Plotly 기능을 극대화하기 위해 Dash 및 Shiny 패키지, plotly.express로 대시보드를 설계해본다. 데이터 시각화의 기초부터 다양한 시각화 방법을 실습함으로써 데이터가 가지는 의미를 명확하고 효과적으로 전달해보자.


저자 프로필

이기준

  • 국적 대한민국
  • 학력 한국항공대학교 컴퓨터공학 박사
  • 경력 1999년 한국교육개발원 교육통계실 입사

2022.03.24. 업데이트 작가 프로필 수정 요청


저자 소개

저 : 이기준

한국항공대학교에서 컴퓨터공학으로 박사 학위를 받았다. 1999년에 한국교육개발원 교육통계실에 입사하여 유/초/중/고등 교육기관의 교육통계, 고등 교육기관의 취업통계에 대한 DB, 조사, 서비스 시스템을 개발 및 관리하였고, 한국교육개발원 전산실을 거쳐 미국 보이시 주립대학교(Boise State University) 교육공학과에서 초청연구원으로 연수하였다. 교육통계센터 통계기획팀장, 취업통계조사팀장, 국가교육통계연구본부장을 역임하며 교육통계 데이터를 활용한 분석 연구를 수행하기도 했다. 국가교육통계 조사, 관리, 분석, 서비스 시스템의 기획, 개발, 운영, 관리 실무부터 총괄 책임까지 전 분야를 수행했고, 현재 한국교육개발원 정보화실장으로 근무 중이다. 이 외에 대통령 직속 4차산업혁명위원회 자문위원, 교육부 인공지능 교육정책 자문위원, 교육부 청년취업정책 자문위원, 통계청 통계분류 자문위원, 2018 평창동계올림픽 IT 자문위원 등으로 활동하기도 했다.

목차

추천의 글 x
베타리더 후기 xiii
시작하며 xvi
이 책에 대하여 xix

PART I 데이터 시각화의 기초

CHAPTER 1 데이터 시각화란? 3
1.1 데이터 시각화의 필요성 5
1.2 왜 데이터 시각화를 해야 하는가? 6
1.3 데이터 시각화로 무엇을 표현하는가? 10
1.4 유명한 데이터 시각화 사례 11
1.5 차트, 플롯, 그래프 15

PART II Plotly 시각화의 기초

CHAPTER 2 Plotly로 시각화하기 19
2.1 Plotly란? 20
2.2 예제 데이터 Import와 전처리 22
2.3 Plotly 시작하기 28

CHAPTER 3 트레이스 41
3.1 트레이스의 생성 41
3.2 트레이스의 공통 속성 45

CHAPTER 4 layout 속성 65
4.1 layout 속성 설정 65
4.2 layout 공통 주요 속성 66

CHAPTER 5 서브플롯 89
5.1 서브플롯 생성과 제목 설정 89
5.2 서브플롯 범례 설정 97
5.3 서브플롯 배치와 편집 98
5.4 축 공유 106

CHAPTER 6 색상 설정 109
6.1 연속형 색상 110
6.2 이산형 색상 115

PART III Plotly 시각화의 실전

CHAPTER 7 관계와 분포의 시각화 123
7.1 산점도 123
7.2 히스토그램 136
7.3 박스 플롯 146
7.4 바이올린 플롯 155

CHAPTER 8 비교와 구성의 시각화 162
8.1 막대그래프 163
8.2 비율 막대그래프 180
8.3 롤리팝 그래프 186
8.4 레이더 차트 190
8.5 덤벨 차트 198
8.6 파이 차트 200
8.7 선버스트 차트 209
8.8 트리맵 217

CHAPTER 9 시간과 흐름의 시각화 221
9.1 선 그래프 221
9.2 캔들스틱 차트 245
9.3 폭포수 차트 264
9.4 퍼널 차트 267
9.5 산키 다이어그램 275

CHAPTER 10 지수와 지도의 시각화 282
10.1 인디케이터 282
10.2 지도의 시각화 302

PART IV Plotly 시각화의 활용

CHAPTER 11 시각화 컨트롤 329
11.1 컨트롤 위치 설정 331
11.2 버튼 컨트롤 332
11.3 드롭다운 컨트롤 346
11.4 슬라이더 컨트롤 349

CHAPTER 12 Plotly 시각화 사용하기 355
12.1 모드바의 사용 355
12.2 마우스 사용 358
12.3 범례 사용 360

CHAPTER 13 Plotly 배포 361
13.1 오프라인 배포 361
13.2 온라인 배포 364

CHAPTER 14 효과적인 시각화 만들기 369
14.1 청중은 누구인가? 370
14.2 적절한 시각화 타입의 선정 371
14.3 시각화의 매체 373
14.4 간결한 시각화 374
14.5 읽기 쉬운 라벨링 376
14.6 왜곡의 방지 378
14.7 적절한 색상 사용 381

마치며 383

APPENDIX A R과 파이썬을 사용한 대시보드 만들기 384
A.1 Plotly와 파이썬을 사용한 Dash 앱 시작하기 384
A.2 Plotly와 R을 사용한 Shiny 앱 시작하기 402

APPENDIX B plotly.express 420
B.1 plotly.express 420
B.2 함수 설명, 주요 매개변수와 사용 예 424

찾아보기 446


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