1️⃣ 왜 시각화에서 실수가 반복될까?
공공데이터 시각화는 정보를 보다 명확하게 전달하고자 하는 좋은 의도로 시작됩니다. 하지만 처음 시작하는 사람들 대부분은 반복되는 실수를 경험합니다. 이는 도구나 기술 부족보다는, ‘데이터를 어떻게 보여줄지’에 대한 기초적인 원칙을 알지 못해서 발생하는 경우가 많습니다.
많은 초보자들이 범하는 공통된 실수는 시각화를 단순히 “차트를 만드는 것”으로만 인식하는 데 있습니다. 실제로는 ‘무엇을 보여줄 것인가’, ‘어떤 흐름으로 구성할 것인가’, ‘사용자가 쉽게 이해할 수 있는가’ 등을 고려해야만 비로소 완성도 있는 시각화가 만들어집니다.
특히 블로그나 보고서 같은 콘텐츠 제작에 시각화를 도입하는 경우, 단순한 시각적 요소에 머물면 체류시간도 낮고, 신뢰도 역시 떨어지게 됩니다.
이 글에서는 초보자가 흔히 저지르는 실수 5가지를 중심으로, 각각의 해결 방법을 구체적으로 설명합니다.
2️⃣ 실수 1~3: 데이터 선정, 차트 유형, 색상 사용의 오류
❌ 실수 ① 의미 없는 데이터 선택
많은 초보자들이 시각화 자체에만 집중하다 보니, 정작 무의미한 데이터를 선택하는 실수를 합니다. 예를 들어 ‘2023년 1월의 1일 평균 서울시 미세먼지 농도’ 같은 단기, 단편적 수치는 트렌드나 비교가 어려워 시각화 가치가 떨어집니다.
✅ 해결 방법: 시각화할 땐 반드시 시간 변화나 지역 비교가 가능한 정량적 데이터를 선택해야 합니다. (예: 연도별 인구 변화, 지역별 실거래가 등)
❌ 실수 ② 적절하지 않은 차트 유형
모든 데이터를 막대그래프로 표현하거나, 모든 비율 데이터를 원형 차트로 표현하는 식의 일관성 없는 차트 선택도 흔한 오류입니다.
예를 들어, 시간에 따른 흐름을 막대그래프로 표현하면 연속성이 끊겨버려 데이터 해석이 왜곡될 수 있습니다.
✅ 해결 방법:
- 시간 변화 → 꺾은선그래프
- 구성 비율 → 원형 또는 도넛 차트
- 지역 비교 → 히트맵 또는 막대그래프
- 상관관계 → 산점도 활용
❌ 실수 ③ 색상을 의미 없이 남용
시각화는 시각적 요소이기 때문에 색상이 중요하지만, 색이 많거나 혼란스러운 배색은 오히려 정보를 흐립니다. 특히 색상이 의미 없이 반복되면 사용자의 이해를 방해합니다.
✅ 해결 방법:
- 최대 3~4가지 색상 사용
- 데이터 성격에 따라 연속 색상(Gradient) 또는 범주 색상(Category) 구분
- 중요한 데이터는 강조 색상으로 구분
3️⃣ 실수 4~5: 출처 표기 누락과 해석 없는 그래프
❌ 실수 ④ 데이터 출처 누락
공공데이터는 누구나 사용할 수 있지만, 반드시 출처를 명확히 표기해야 합니다. 출처 없이 그래프만 올리면 신뢰도 저하, 심할 경우 저작권 침해로 간주될 수 있습니다.
✅ 해결 방법:
- 그래프 하단 또는 본문에 “출처: 공공데이터포털(data.go.kr), 2024년 기준”과 같이 표기
- 표기 시 데이터 기준 연도, 제공 기관을 함께 명시
- 외부 그래프 인용 시 반드시 링크 삽입
❌ 실수 ⑤ 설명 없는 그래프만 삽입
그래프가 아무리 깔끔하고 완성도가 높아도, 설명 없이 덩그러니 삽입된 시각화는 사용자의 이해를 떨어뜨립니다. 데이터가 무엇을 의미하는지, 어떤 인사이트를 주는지 설명이 없다면 시각화의 효과는 반감됩니다.
✅ 해결 방법:
- 그래프 위, 아래에 간단한 요약 설명 문구 삽입
예: “서울 강남구는 연도별 출산율이 지속적으로 감소하고 있다.” - 사용자의 해석을 돕기 위한 데이터의 맥락, 비교 포인트, 시사점을 명시
- 블로그에서는 설명 → 그래프 → 해석의 3단 구조로 구성
이러한 오류를 줄이면, 시각화는 단순한 그림이 아니라 전달력 있는 정보 콘텐츠로 탈바꿈하게 됩니다.
4️⃣ 초보자를 위한 실전 시각화 구성 전략
초보자가 실수를 줄이고 완성도 높은 시각화 콘텐츠를 만들기 위해서는 단순히 도구를 배우는 것보다, 정보 전달의 구조를 익히는 것이 훨씬 중요합니다.
다음은 초보자가 따라할 수 있는 시각화 구성 전략입니다.
✅ 기본 구성 4단계:
- 데이터 선택: 비교·추이·구성이 가능한 정량 데이터
- 전처리: 엑셀 또는 구글시트에서 컬럼 정리, 결측치 제거
- 시각화 도구 선택:
- 간단한 그래프: Datawrapper, 엑셀
- 인터랙티브: Flourish
- 고급 분석: Tableau
- 그래프 + 해석 + 출처: 블로그 체류시간을 높이는 3요소
✅ 실전 예시:
- 주제: 연도별 미세먼지 농도 변화
- 도구: 엑셀 꺾은선그래프
- 설명: “서울시의 PM10 수치는 매년 감소세를 보이고 있으나, 겨울철에 한해 증가하는 추세가 뚜렷하다.”
- 출처: “출처: 서울열린데이터광장, 2015~2023년 자료 기준”
이런 구조를 지속적으로 반복하면, 초보자도 콘텐츠 제작의 흐름을 익힐 수 있고, 애드센스 승인 심사에서도 정보전달력과 완성도 측면에서 높은 평가를 받을 수 있습니다.