Reveal에서 트리맵 차트 시각화 생성 방법

트리맵 차트는 크기와 색상이 다른 중첩된 노드(직사각형)를 사용하여 계층적 데이터를 보여주는 데이터 시각화로, 데이터 패턴을 쉽게 파악하거나 데이터 양을 비교할 수 있게 해줍니다.

트리맵은 때때로 “분포” 시각화로 분류되기도 하지만, 저는 주로 데이터 세트의 카테고리(부분)가 총합(전체) 값에 더해지는 “부분 대 전체” 시각화로 언급되는 것을 봅니다.

카테고리는 분석되는 총값에 대한 값 비율에 따라 다른 카테고리와 비례하여 표시됩니다.

아마도 가장 인기 있는 부분 대 전체 시각화인 파이 차트와 달리, 트리맵 차트는 드릴다운 시나리오를 위해 설계되었습니다. 이는 한 개 이상의 레벨에 있는 데이터 포인트의 상대적 가중치(직사각형으로 표시)를 보여주어, 더 효율적인 분석을 위해 더 작은 직사각형으로 표현된 데이터 세트 속으로 지속적으로 깊이 드릴다운할 수 있게 합니다.

동시에, 트리맵은 수치적 양을 전달하도록 설계된 것이 아니며, 상대적 순위와 데이터 세트 값의 상대적 차이를 보여주는 것이 목적입니다.

Reveal이 작동하는 모습 보기

스퀘어라이드 트리맵

원래 하드 드라이브의 파일을 시각화하도록 설계된 트리맵은 재무 분석부터 스포츠 보고에 이르기까지 광범위한 도메인에 적용되어 왔습니다 (Ordered Treemap Layouts, Ben Shneiderman, Martin Wattenberg, http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap-history/). 트리맵 구조로 데이터를 표현하기 위해 스퀘어라이드(Squarified), 슬라이스 앤 다이스(Slice and Dice), 스트립(Stripped) 등 여러 알고리즘을 선택할 수 있으며, 가장 일반적인 것이 스퀘어라이드 트리맵 알고리즘입니다. Reveal은 모든 화면 크기(데스크톱, 웹, 모바일)와 낮은 화면 비율의 장치에서 잘 작동하는 스퀘어라이드 트리맵 알고리즘을 사용합니다.

여기는 Reveal에서 유형별 맥도날드 매장을 보여주는 스퀘어라이드 트리맵의 예시입니다.

이 예시에서 트리맵은 주(State)별 맥도날드 매장 유형(독립 매장, 주유소, 쇼핑몰 등)의 수(개수) 분석을 보여주고 있습니다. Reveal 임베디드 분석을 사용하면 각 카테고리별로 주별 개수와 같은 추가 정보를 툴팁에서 얻을 수 있으며, 각 트리맵 카테고리(주 이름)로 드릴다운하여 주 레벨 요약에 대한 빠른 분석을 할 수 있습니다. 드릴다운 횟수는 데이터에 의해서만 제한되며, 예를 들어 시(City)나 카운티(County)에 추가적인 트리맵 계층을 추가하면 더 많은 분석과 드릴다운을 할 수 있습니다.

트리맵 차트 시각화 사용 모범 사례

다른 모든 데이터 시각화와 마찬가지로, 트리맵 차트 시각화는 특정 시나리오에서 사용되어야 합니다. 막대 차트나 선 차트와 같은 시각화가 해결하는 것과 동일한 문제를 해결하지는 않습니다. 이는 실제로 더 복잡하고 풍부한 데이터 표시를 위해 고안되었습니다.

트리맵 차트를 사용해야 할 때

• 드릴다운 계층적 데이터 (가지와 하위 가지가 있는 트리 형태로 구성된 데이터)
• 카테고리(가지)와 하위 카테고리(하위 가지) 간의 상대적 가중치 및 비교 값의 계층 구조를 보여줄 때
• 압축적이고 공간 효율적인 시각화가 필요한 대규모 데이터 세트를 표시할 때
• 정확한 값 없이 한눈에 빠른 데이터 분석을 제공하고 싶을 때. 직사각형의 상대적 크기는 패턴 및/또는 이상치를 매우 빠르게 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 공간을 효율적으로 사용할 때. 트리맵은 수천 개의 항목을 화면에 동시에 명확하게 표시할 수 있습니다.

트리맵 차트를 사용하지 말아야 할 때

• 정확한 값이 필요한 데이터 스토리텔링을 할 때
• 음수 데이터 값이 있을 때
• 평평하고 비계층적인 데이터가 있을 때 (드릴다운이 없는 트리맵을 사용하는 것은 여전히 괜찮지만, 데이터 스토리에 사용하기에 가장 좋은 데이터 시각화는 아닐 수 있습니다)
• 데이터 크기가 유사할 때 – 즉, 사용자가 같은 크기의 직사각형을 보게 될 때 – 이는 위에 나열된 트리맵 모범 사례에 위배됩니다.

트리맵 시각화에 사용되는 데이터 예시

트리맵은 크기가 크고, 높은 변화를 보이는 정량적 값을 압축적이고 공간 효율적인 방식으로 표시해야 하는 데이터 세트에 가장 적합합니다. 트리맵의 데이터 시나리오에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 카운티별 선거 결과 또는 카운티별 정당별 투표 수
• 카테고리별, 국가별 제품 판매
• 기술/지역별 제품 시장 점유율
• 국가별 제품 카테고리 수출액
• 제품별 부서별 판매액

Reveal에서 트리맵 차트 사용하기

Reveal 트리맵 차트에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 훌륭한 자료들을 확인해 보세요:

• Video – Creating a Treemap Visualization
• Docs – Using the Reveal Treemap

Reveal에서 첫 번째 트리맵을 시작하려면 https://app.revealbi.io,로 이동하여 무료 체험을 신청하세요!

Reveal에 없는 원하는 시각화가 있나요? casey@revrealbi.io로 이메일을 보내 알려주세요!

감사합니다!

Casey

모든 상황을 위한 차트

복잡한 정보를 빠르게 이해하여 더 스마트한 비즈니스 결정을 내리세요.

데모 예약하기