데이터 시각화 ) 시간 또는 분포 시각화이론을 선택 1가지 하시어 해외 사례에서 다양한 사례들을 찾아 이에 대해 시각화이론의 특성을 어떻게 반영하였는지 리서치, 사례 설명과 의견으로 구술해주시면 됩니다.

목차

1. 서론

2. 본론
1) 공공데이터 사례
2) 제품 사례

3. 결론

4. 출처 및 참고문헌

본문내용

1. 서론
빅데이터 시각화(Big data visualization)는 데이터의 결과나 흐름을 쉽게 이해할 수 있도록 시각화하는 방법으로 정보를 전달하는데 매우 효과적인 방법이다. 빅데이터 시각화를 위해서는 데이터를 통계(도표, 그래프 등)나 이미지 등을 활용하여 정보를 표현하는 정보 시각화(information visualization)가 중요하다. 정보 시각화는 시간 시각화, 분포 시각화, 관계 시각화, 비교 시각화, 공간 시각화 등이 있다. 이 중 시간 시각화는 시간 흐름에 따른 정보인 시계열 데이터(time series data)를 막대·누적 막대·점 그래프로 표현하는 시각화 방법이다. 시각 정보의 특징은 시간 흐름에 따른 트렌드, 즉 경향성을 보여준다는 것이다. 예를 들어 년도에 따른 출산율을 바탕으로 인구수 증가·감소 추이를 평가할 수 있다. 기업에서는 매년 판매되는 제품의 수를 비교하여 소비자들이 선호하는 제품 종류가 어떻게 변화하는지 분석하고 다음 신제품을 기획할 수 있다.

2. 본론

1) 공공데이터 사례
시간 시각화가 가장 빈번하게 적용되는 경우는 논문이나 정부 통계자료이다. 이러한 대표적인 사례는 코로나 19 확진자 수 추이를 시각화한 그래프이다. 코로나 19가 처음 발병한 시기부터 현재까지 시기별 감염자 수 추이를 파악하는 그래프를 종종 접할 수 있다. 다음은 작년 1월 22일부터 12월 8일까지 미국에서 발병한 코로나 19 확진자를 표기한 그래프이다(그림 1). 그래프는 날짜별로 새롭게 확진된 코로나 19 환자 수가 막대로 표시되어 있으며, 추이를 선 그래프가 따라가는 방식으로 표현되고 있다.

참고 자료

covid19.kr
「Vaccines and Related Biological Products Advisory Committee December 10, 2020 Meeting Presentation-Epidemiology of COVID-19 in the United States」, 『FDA』, 2020
Hilary Brueck, 「One charts shows how effective Moderna’s vaccine is at preventing people from getting COVID-19」. 『businessinsider』, 2020
「Smartphone Market Share」, 『IDC』, 2021
「The rise of mobile and social media use in Pakistan」, 『Dawn』, 2015