Month: June 2016

가. 빅데이터와 시각화 이슈 – 국내의 빅데이터 시각화 방향은 아직 정립되지 않음, 인포그래픽은 텍스트에 보조적인 역할 만하고 있을 뿐, 미국 뉴욕타임즈 등 처럼 실질적인 빅데이터 기반의 시각화 서비스는 이루어 지지 않고 있음 나. 빅데이터와 시각화 디자인 사례 – 2D 이미지 : 인쇄물, 온라인 이미지 – 모션 영상 : 모션 인포그래픽, 데이터 시각화 동영상 – 인터랙티브 […]

[시각화 방법] A. 정보 구조화 – 데이터 수집 및 탐색 – 데이터 분류하기 – 데이터 배열하기 – 데이터 재배열 B. 정보 시각화 – 시간 시각화 – 분포 시각화 – 관계 시각화 – 비교 시각화 – 여러 변수 비교 – 공각 시각화 C. 정보 시각표현 – 그래픽 7요소 – 그래픽 디자인 기본 원리 – 이터랙션 – […]

가. 정보 디자인 프로세스 [인포그래픽 생성 단계] (1) 1단계 : 데이터 수집 (2) 2단계 : 모든 것을 읽기 – 빠진 데이터가 있는지 스토리를 펼치는데 필요한 작은 조각들을 확인하는 단계 (3) 3단계 : 네러티브 찾기 – 스토리를 만드는 단계 (정보를 담은 스토리인가? , 주제에 관심이 가는가? ,주목할만한가?) (4) 4단계 : 문제의 정의 – 이야기가 내포한 결과에 […]

가. 데이터 시각화의 중요성 – 많은 정보가 생성되는 빅데이터 환경이 도래하며, 엄청나게 많은 데이터의 홍수 속에서 의미있는 정보와 가치들을 얻어내는 것이 중요해 짐 특히나 텍스트와 이미지가 비정형의 형태를 띄고 있어 중요한 패턴을 찾기가 쉽지 않음 구글 수석 경제학자 할 배리언은 “데이터 얻는 능력”, “처리하는 능력” , “가치를 뽑아내는 능력” . “시각화하는 능력”, “전달하는 능력”이 중요하게 […]

가. 내부에서 적용 – 기존 문제 해결 방식이나 설명 모델의 수정 – 새로운 문제 해결 방식의 도입 – 새롭게 발견한 가능성에 대한 구체적인 탐색과 발전 나. 외부에 대한 설명, 설득과 시각화 도구 – 다른 사람에게 정보를 전달하거나 설득하기 위해서는 시각화가 유용 – 대표적인 예로는 인포그래픽이 있음 다. 인사이트의 발전과 확장 (1) 탑다운 vs 보텀업 – […]