정확성과 심미성을 모두 갖춘 데이터 시각화의 바이블. 데이터 시각화는 예술이자 과학이다. 과학적으로 정확하면서 미적으로 흉하지 않아야 하며, 또한 미적으로 탁월하면서도 과학적으로 오류를 용납하지 않는 결과물을 만들어야 한다. 데이터 시각화는 무엇보다도 데이터를 정확하게 전달해야 한다. 이 책은 데이터 분석 결과를 정보 왜곡 없이 사실 그대로, 그리고 보는 사람에게 인지적 부담 없이 쉽고 명확하게 전달하는 '그래프와 차트, 도표' 제작 방법에 대한 기본 원리와 실전 응용에 대해 자세히 설명한다.
: 이 책은 그간 체계적으로 정리되지 못한 강의 자료의 한계를 단번에 해결해 줄 것으로 확신한다. 다양한 시각화 방법들을 소개하면서 좋은 그림과 나쁜 결과 예시를 비교하는 방식으로 최적의 표현 방법을 쉽게 공감할 수 있도록 구성되어 있으며, 데이터 스토리텔링의 사례를 통해 데이터 시각화의 활용 방향성 및 포지션을 제공한다. "강추!" 이 한마디로 평을 마무리할 수 있겠다.
: 이 책은 정확하면서도 아름다운 데이터 시각화 방식은 물론, 시각화 소프트웨어를 선택하는 기준, 스토리텔링 등과 같이 현업에 있는 실무자들이 직면하는 다양하고 현실적인 문제도 함께 다루며 해결책을 제시한다. 데이터 사이언티스트는 물론이고, 디자이너, 마케터, 컨설턴트, 기업 대표에 이르기까지, 데이터를 조금이라도 들여다보거나 가공해야 하는 모든 이에게 고민은 덜어주고, 니즈(needs)는 만족시킬 수 있는 교과서, 아니 '바이블'이 될 것이다.
: 이 책에서는 데이터 시각화의 기본 요소부터 그래프 디자인의 유용한 방법, 실무에서 데이터 시각화를 할 때 생길 수 있는 문제의 해결법, 컬러의 올바른 사용 등 상세한 표현 방법까지 언급한다. 특히 데이터의 본질을 가장 효과적이고 아름답게 시각화된 결과물로 표현할 수 있도록 상세한 예시와 함께 설명해주는데, 이 점은 아무래도 미적인 부분을 중시해 작업하기 쉬운 디자이너 입장에서 자칫 놓치기 쉬운 부분이었기에 많은 도움이 되었다.
: 빅데이터는 21세기의 석유라는 훌륭한 비유가 있다. 퍼올린 석유를 연료로 쓰려면 정제와 가공의 과정이 필요하듯, 데이터라는 원유 또한 마찬가지다. 데이터 시각화는 이런 로(raw) 데이터를 고급 휘발유 또는 고급 원단으로 바꾸는 작업이다. 특히 현업에서는, 데이터를 어떻게 시각화하느냐에 따라 의사결정의 결과가 달라지는 상황을 종종 목격한다. 이 책은 그렇게 최적의 도표를 찾기 위해 불철주야 고민하는 많은 분석가에게 꼭 필요한 책이다.
: 데이터를 분석하고 결과를 시각적으로 표현해야 하는 업무가 빈번한 분들에게 훌륭한 가이드다. 특히 데이터 분석 도구를 잘 다루기는 하지만 도출한 데이터를 최종 결과물로 어떻게 표현해야 하는지 막연해 하는 이들에게 큰 도움이 될 것이다. 아울러 시각디자인이나 인지과학에 익숙하지 않은 데이터 분석가나 과학자들이 데이터 시각화 도구가 제공하는 기본 템플릿에서 벗어나 결과물을 한 단계 업그레이드하는 데 유용한 팁이 될 것이다.
: 차트의 모든 것을 담았다고 말할 수 있는 책이다. 내가 집필한 책의 차트 관련 내용이 학부생 수준의 전공 지식이라면, 이 책은 '차트'라는 심화 전공에 대해 배우는 전문가 과정이라 할 수 있겠다. 엑셀과 파워포인트 프로그램에서 기본 제공하는 차트만 활용하는 초심자부터, 복잡한 데이터를 시각적으로 표현하기 위한 고민이 많은 데이터 전문가까지, 곁에 두고 지속적으로 참고하기에 부족함이 없는 책이다.
: 이 책은 데이터 시각화에 대한 시각 심리학에 바탕을 둔 미학적 측면을 주로 설명하면서도 그래픽을 만드는 사용자 입장에서 어떻게 접근할지 설명하는 실용성까지 갖췄다. 저자가 책에서는 그다지 강조하지 않았지만, ggplot2 패키지를 중심으로 관련된 확장 패키지와 다른 여러 패키지 들을 사용해 아름다운 플롯을 만드는 방법을 알려주는 기술적 측면도 매우 알차다. 뛰어난 도표로 데이터에 대한 이야기를 다른 이에게 전달하고픈 사람들을 비롯해, 데이터 과학자, 학생, 교수, 의사, 기자, 비즈니스맨 등 모든 이에게 권하고 싶다.
: 독자에게 좋은 평을 받은 『대시보드 설계와 디자인 시각화』가 사업상의 니즈에 어떤 시각화를 선택할지에 초점을 맞춘 반면, 이 책은 실제 디자인 요소와 방법론을 더 자세히 다룬다. 또한 기본적인 지식부터 시작해, 기능적인 도표부터 우선 완성할 수 있도록 친절히 안내한다. 게다가 끝까지 읽고 나면 심미적인 부분도 보완할 수 있을 것이다.
: 우리가 익히 알고 사용하던 기본적인 선, 막대, 파이 그래프의 수준을 뛰어넘을 수 있게 도와주는 보기 드문 데이터 시각화 안내서다. 효과적인 시각화를 위한 개념에 대한 토대를 다져주고, 누구나 활용할 수 있는 다양한 그래프를 한데 모아 제공한다. 데이터 시각화 작업을 하는 사람이라면 누구든 곁에 두고 참고하는 책으로 금세 거듭날 것이다.
: 데이터를 명료하게 시각화한다는 것의 의미를 잘 설명해주는 책이다. 저자는 어떤 그래프가 효과적인지 비효과적인지에 대해 이유와 근거를 제시한다. 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 명확한 예제를 보여주고, 전문가가 어느 부분을 수정해야 할지 배울 수 있도록 스타일 선택법을 알려주는 유용한 지침서다.
텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 통합 생물학 교수다. 독일 보훔 루르 대학교에서 이론 물리학 박사 학위를 받았다. 계산생물학, 수학적 모델링, 생물정보학, 진화생물학, 단백생화학, 바이러스학, 통계학을 주제로 한 과학 논문 170편 이상을 단독 또는 공동으로 저술했다. 카우플롯(cowplot), 지지릿지(ggridges) 등 데이터 시각화에 쓰이는 인기 R 패키지를 작성하고, 지지플롯2(ggplot2) 패키지 제작에도 기여했다.
데이터 시각화는 예술이자 과학이다. 과학적으로 정확하면서 미적으로 흉하지 않아야 하며, 또한 미적으로 탁월하면서도 과학적으로 오류를 용납하지 않는 결과물을 만들어야 한다. 데이터 시각화는 무엇보다도 데이터를 정확하게 전달해야 한다. 내용 오도나 왜곡은 금물이다. 크기 차이가 2배 나는 두 수치가 도표에서 엇비슷한 수준으로 보인다면 이는 잘못된 시각화다. 데이터 시각화는 미적으로도 탁월해야 한다. 보기 좋은 도표가 메시지를 효과적으로 전달한다. 도표의 색과 시각 요소들이 서로 어우러지지 않거나, 눈에 거슬리는 요소가 있으면 사용자는 내용을 정확하게 이해하고 해석하기 어렵다.
내 경험상, 대부분 과학자들은 (늘 그런 건 아니지만!) 데이터를 심하게 오도하지 않고 시각화 결과물을 만들어내는 법을 잘 안다. 다만 미적 감각이 발달하지 않은 탓에 시각 요소를 잘못 선택해서 의도한 메시지를 희석시키는 실수를 저지르곤 한다. 반면 디자이너들은 근사한 도표를 내놓지만 그 과정에서 데이터의 정확도를 희생시킬 때가 있다. 이 책은 과학자와 디자이너 모두에게 도움이 되고자 한다.
역자후기
데이터 시각화는 다양한 의미가 담긴 숫자들을 점으로, 선으로, 면으로 그려내는 작업입니다. 수학적 언어를 시각적 언어로 '번역'하는 작업이죠. 제가 이 책을 위해 한 일도 영어를 한국어로 번역하는 것이었습니다. 이렇게 공통의 키워드를 놓고 보니, 번역과 데이터 시각화에는 제법 비슷한 구석이 많아 보였습니다. 사실 요즘 세상에서는 번역기를 돌리면 1초 만에 뚝딱하고 번역문이 나오기도 합니다. 지금 당장 마이크로소프트 워드에서 차트 메뉴에 들어가 숫자를 대강 입력하면 그럴싸한 그래프가 나오는 것처럼 말입니다. 하지만 이 책을 그런 식으로 번역했다면 지금 제가 '옮긴이의 글'이라는 제목으로 지면 한 장을 차지하는 사치를 누리지는 못했을 겁니다. 진작에 짤렸겠죠.
그런 불상사 없이 저자의 메시지를 여러분께 전달하기 위해 저는 영어에 대한 기본적 이해를 바탕으로 원문의 의미를 정확히 파악하고, 전문 기술서에 맞는 어투를 선택하고, 같은 뜻이라도 무슨 한국어 단어를 골라 어떻게 배열해야 독자들에게 잘 이해될까 고민하며 한 문장 한 문장을 옮겼습니다. 수학적 이해를 바탕으로 데이터를 통찰하고, 특성에 맞는 시각화 방식을 선택하며, 요소들의 크기와 모양, 색상, 위치를 이리저리 조절해서 비로소 의미 있고 효과적인 그래프를 완성하는 것과 같은 과정이었습니다.
번역 실무자 입장에서, 이 책은 데이터를 유창한 시각 언어로 번역하는 방법을 꽤나 체계적으로 설명한 알짜배기라는 생각이 듭니다. 그래서 연구실이나 회사에서 데이터를 다루는 분들이 가장 큰 관심을 가지시겠지만, 실무자가 보고하는 시각화 결과물을 보면서 의사결정을 해야 하는 '장군님'들에게도 유용한 책이 아닐까 합니다. 아는 만큼 보인다는 말이 있듯이, 데이터 시각화의 원리와 과정을 잘 알면 다른 사람이 만든 그래프도 더 정확하게 이해하고 핵심을 간파할 수 있으니까요. 왜 '장군님'을 거명했는지는 책을 읽으면서 직접 발견하시면 좋겠습니다.
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