1️⃣ 시각화의 핵심: 그래프 선택이 데이터 전달력을 결정한다
공공데이터 시각화에서 가장 중요한 결정 중 하나는 어떤 그래프 유형을 선택하느냐입니다.
시각화 도구를 아무리 잘 다루더라도, 데이터에 맞지 않는 그래프를 사용하면 오히려 정보 전달력이 떨어지고, 오해를 불러일으킬 수 있습니다.
예를 들어, 시간의 흐름에 따른 변화를 원형그래프로 표현하면 독자는 ‘언제’ 변화가 일어났는지 명확히 파악하기 어렵습니다. 반면, 꺾은선그래프는 시간 축의 흐름을 따라가며 상승/하강 패턴을 자연스럽게 전달하죠.
공공데이터는 대부분 지역, 시간, 비율, 분포, 수치 같은 속성을 포함하고 있기 때문에, 이를 어떤 시각화 유형으로 표현할지가 콘텐츠의 완성도를 좌우합니다.
그래서 본 글에서는 데이터를 목적별로 나누고, 각각에 적합한 시각화 그래프를 유형별로 소개합니다.
2️⃣ 변화·추세에는 꺾은선그래프, 비교에는 막대그래프
시계열 데이터 또는 시간의 흐름에 따른 변화를 나타내고자 할 때 가장 효과적인 그래프는 **꺾은선그래프(Line Chart)**입니다.
예를 들어 “2010년부터 2023년까지 서울시 미세먼지 농도 변화”나 “월별 실업률 변화” 같은 데이터를 시각화할 때 매우 유용합니다.
꺾은선그래프의 장점은 추세, 흐름, 증감을 직관적으로 보여준다는 데 있습니다.
다만 항목이 많아지면 선이 겹쳐져 가독성이 떨어지므로 3~5개 이내의 선 구성이 적절합니다.
한편, 서로 다른 지역이나 집단을 비교할 때는 **막대그래프(Bar Chart)**가 탁월합니다.
예를 들어 “지역별 전기차 등록 대수” 또는 “시·도별 범죄 발생 건수”처럼 비교 중심의 데이터는 가로 또는 세로 막대를 통해 절대량의 차이를 분명하게 보여줄 수 있습니다.
또한 막대그래프는 카테고리형 데이터에 강하기 때문에 분야별 예산 비교, 연령대별 선호도 차이 같은 콘텐츠 제작에도 적합합니다.
3️⃣ 구성 비율엔 원형그래프, 밀도와 분포엔 히트맵
데이터가 전체 대비 각 구성 요소가 차지하는 비율을 나타낼 때 흔히 사용하는 것이 **원형그래프(Pie Chart)**입니다.
예를 들어 “서울시 교통수단 이용 비율”이나 “부산시 쓰레기 처리 방식별 점유율” 등에서 자주 쓰이죠.
하지만 원형그래프는 항목이 4개 이상일 경우 비율이 애매해지고, 시각적 해석이 어려워질 수 있습니다.
이럴 경우 **도넛차트(Donut Chart)**나 **누적막대그래프(Stacked Bar)**로 전환하면 가독성이 높아집니다.
밀도나 분포를 보여줘야 하는 데이터에는 **히트맵(Heatmap)**이 강력한 효과를 발휘합니다.
히트맵은 값의 크기를 색상으로 표현해, 특정 영역의 밀집도나 강도를 시각적으로 구분할 수 있습니다.
예를 들어 “시간대별 민원 건수 분포”나 “지역별 코로나19 확진자 수 분포”를 히트맵으로 시각화하면, 어디서 집중적으로 발생하는지 한눈에 파악할 수 있습니다.
이러한 시각화는 블로그나 리포트에서 ‘패턴 분석’에 강력한 도구가 됩니다.
4️⃣ 지도 시각화, 복합 차트, 인터랙티브 표현까지
공공데이터의 위치 정보(예: 행정구역, 위경도, 주소 등)를 활용할 때는 **지도 시각화(Map Visualization)**가 매우 효과적입니다.
카카오맵, 네이버지도, Google MyMaps, Tableau 등 다양한 도구로 지도 기반 마커, 색상 분포, 범례 기반 표현이 가능합니다.
예를 들어 “전국 청년센터 분포도”, “자연재해 위험 지역”, “CCTV 설치 지역” 등은 지도 위에 표시함으로써 공간적 분포와 정책 집중도를 시각적으로 설명할 수 있습니다.
또한 복합적인 정보를 보여줘야 할 때는 **콤보 차트(Combo Chart)**를 사용해
꺾은선 + 막대,
막대 + 점 그래프 등
을 함께 배치하면 두 개의 변수 간 관계를 동시에 시각화할 수 있습니다.
인터랙티브 시각화 툴을 활용하면 사용자가 마우스 오버 또는 클릭 시 정보를 추가로 확인할 수 있어 몰입감과 정보 탐색력을 높일 수 있습니다.
대표적인 툴은 Flourish, Datawrapper, Tableau Public 등이며, 이들은 HTML 코드 삽입으로 블로그에도 간편하게 적용할 수 있습니다.