Reveal에서 트리맵 차트 시각화를 만드는 방법

트리맵 차트는 크기와 색상이 다른 중첩된 노드(사각형)를 사용하여 계층적 데이터를 표시하는 데이터 시각화입니다. 이를 통해 데이터 패턴을 쉽게 파악하거나 데이터 양을 비교할 수 있습니다.

트리맵은 때때로 "분포" 시각화로 분류되기도 하지만, 저는 주로 "전체에 대한 부분" 시각화로 간주하며, 데이터 세트의 범주(부분)를 총합(전체) 값으로 합산하여 보여줍니다.

범주는 분석 중인 총 값에 대한 값 비율을 기준으로 다른 범주에 비례하여 표시됩니다.

아마도 가장 인기 있는 전체에 대한 부분 시각화인 원형 차트와 달리 트리맵 차트는 드릴다운 시나리오에 적합하도록 설계되었습니다. 여러 수준(사각형으로 표시됨)에서 데이터 포인트의 상대적 가중치를 표시하여 사용자가 더 작은 사각형으로 표시되는 데이터 세트 내에서 지속적으로 더 깊이 드릴다운하여 보다 효율적인 분석을 수행할 수 있도록 합니다.

동시에 트리맵은 숫자 값을 전달하도록 설계되지 않았습니다. 의도는 데이터 세트 값의 상대적 순위와 상대적 차이를 보여주는 것입니다.

Reveal을 직접 사용해 보세요.

정사각형 트리맵

처음에는 하드 드라이브의 파일을 시각화하도록 설계되었지만 트리맵은 금융 분석에서 스포츠 보도에 이르기까지 다양한 영역에 적용되었습니다.정렬된 트리맵 레이아웃, 벤 슈나이더만, 마틴 바텐버그, http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap-history/). 트리맵 구조로 데이터를 표시하려면 정사각형, 슬라이스 앤 다이스, 스트립과 같이 선택할 수 있는 여러 알고리즘이 있으며 가장 일반적인 것은 정사각형 트리맵 알고리즘입니다. Reveal은 정사각형 트리맵 알고리즘을 사용하며, 이는 모든 화면 크기(데스크톱, 웹, 모바일)와 낮은 종횡비의 장치에서 잘 작동합니다.

다음은 Reveal의 정사각형 트리맵 예시로, 유형별로 McDonald's 매장을 보여줍니다.

Using a Treemap

이 예제에서는 트리맵이 주별로 McDonald's 매장 유형(독립형, 주유소, 쇼핑몰 등)의 수(개수)를 분석하여 보여줍니다. Reveal 임베디드 분석를 사용하면 각 범주에 대한 툴팁에서 주별 개수 등 추가 정보를 얻을 수 있으며 각 트리맵 범주(주 이름)로 드릴다운하여 주 수준 요약에 대한 빠른 분석을 수행할 수 있습니다. 드릴다운 횟수는 데이터에 따라 제한됩니다. 예를 들어 시 또는 군에 대한 추가 트리맵 계층을 추가하면 추가 분석 및 드릴다운을 수행할 수 있습니다.

트리맵 차트 시각화 사용을 위한 모범 사례

다른 모든 데이터 시각화와 마찬가지로 트리맵 차트 시각화는 특정 시나리오에서 사용해야 합니다. 막대 차트 또는 선 차트와 동일한 문제를 해결하지는 않습니다. 더 복잡하고 풍부한 데이터 표시를 위한 것입니다.

트리맵 차트를 사용하는 경우

드릴다운 계층적 데이터(트리 구조로 구성된 데이터, 가지 및 하위 가지 포함)
범주(가지)와 하위 범주(하위 가지) 간의 상대적 가중치와 비교 값을 설명
큰 데이터 세트를 표시하여 공간 효율적인 시각화를 제공
한눈에 빠른 데이터 분석을 제공하고 정확한 값을 제공하지 않음. 사각형의 상대적 크기는 패턴 및/또는 이상값을 매우 빠르게 식별하는 데 도움이 됩니다.
공간을 효율적으로 사용합니다. 트리맵은 화면에 동시에 수천 개의 항목을 명확하게 표시할 수 있습니다.

트리맵 차트를 사용하지 않는 경우

정확한 값이 필요한 데이터 스토리를 전달하는 경우
음수 데이터 값이 있는 경우
평면적이고 계층적이지 않은 데이터가 있는 경우(트리맵을 드릴다운 없이 사용할 수는 있지만 데이터 스토리에 가장 적합하지 않을 수 있음) 향상된 사용자 및 고객 경험 데이터 스토리에 가장 적합하지 않을 수 있음
데이터가 크기가 유사한 경우, 즉 사용자가 크기가 동일한 사각형을 보게 되는 경우, 이는 위에 나열된 트리맵 모범 사례와 반대됩니다.