데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터를 잘 이해하는데 유용합니다. 분석을 위해 데이터를 준비하기 위해 수행하기 위해 필요한 작업들을 예상하기 위한 좋은 방법일 수 있습니다. 시각화는 너무 많은 숫자를 보여 주지 않으면서 우리의 결과를 제시하는 좋은 방법이 될 수 있습니다.

대부분의 시각화에서, 큰 데이터 세트는 어떠한 것이든 문제를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, scatter plot에 너무 많은 데이터 항목이 있는 경우, 너무 복잡해지기 때문에 데이터를 추세를 볼 수가 없습니다. 너무 많은 포인트는 시각화를 처리하는 데 너무 많은 시간이 걸립니다. 히스토그램 이나 막대 그래프 같은 다른 일부 시각화는 더 많은 데이터를 처리하는 데에도 그다지 오랜 시간이 걸리지 않습니다. 이것이 RevoScaleR에 rxHistogram 함수가 존재하지만, scatter plots에 대한 함수가 필요 없게된 이유입니다. 

그러므로 대규모 데이터 세트를 처리할 때에는, 원시 데이터 대신 집계 된 데이터에 대하여 시각화를 만드는 것이 훨씬 더 일반적 입니다. 우리는 이번 과정에서 몇 가지 예제를 보게 될 것입니다. 일단 데이터가 집계되면, ggplot2와 같은 도구에 대하여 약간의 데이터 재구성을 통해 준비하여 시각화된 결과를 표시 할 수 있습니다.