산점도
데이터 포인트
| X 값 | Y 값 | 크기 | 색상 | |
|---|---|---|---|---|
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산점도란 무엇인가요?
산점도는 두 축에 걸쳐 개별 데이터 포인트를 표시하여 두 변수 간의 관계를 시각화합니다. 각 점은 하나의 관측값을 나타내며, 가로 위치는 한 값을, 세로 위치는 다른 값을 보여줍니다. 두 변수가 함께 움직이는지, 반대로 움직이는지, 아니면 패턴이 없는지 확인하고 싶을 때 산점도를 활용하세요. 표나 요약 통계에서는 숨겨지는 클러스터, 추세, 이상값을 파악하는 데 특히 효과적입니다.
주요 기능
상관관계 탐지
두 변수를 서로 대비하여 수식 없이도 양의 상관관계, 음의 상관관계, 또는 무상관 관계를 즉시 확인할 수 있습니다.
이상값 식별
개별 데이터 포인트가 항상 표시되므로 이상치나 극단값이 평균에 묻히지 않고 한눈에 드러납니다.
가변 점 크기
각 점의 크기를 조정하여 세 번째 차원을 표현할 수 있으며, 필요 시 기본 산점도를 버블 차트 형식으로 전환할 수 있습니다.
기준선
수평 또는 수직 기준선을 추가하여 임계값, 목표치, 평균을 표시하고 각 데이터 포인트에 의미 있는 맥락을 부여합니다.
데이터 포인트 레이블
각 점 옆에 이름이나 값을 선택적으로 표시하여 마우스를 올리지 않아도 특정 관측값을 쉽게 식별할 수 있습니다.
축 레이블 사용자 정의
두 축 모두 명확하게 이름을 지정하여 차트 밖에서도 각 차원이 무엇을 나타내는지 항상 알 수 있게 합니다.
최적 활용 사례
사용 시기
- 두 수치 변수가 있고 서로 관련이 있는지 확인하고 싶을 때
- 데이터셋에 집계값이 아닌 개별 관측값이 중요할 때
- 이상값이 있을 것으로 예상되어 시각화하고 싶을 때
- 예측값과 실제값을 포인트별로 비교해야 할 때
- 두 차원에 걸친 분포 밀도를 보여주고 싶을 때
- X축이 시간순이 아니어서 선 차트가 오해를 줄 수 있을 때
자주 하는 실수
- !X축이 연속적인 순서가 아닌데 점을 선으로 연결하는 것
- !축 레이블을 생략하여 변수가 무엇인지 알 수 없게 만드는 것
- !한 축에 범주형 데이터를 사용하여 관계를 왜곡하는 것
- !투명도나 지터 없이 수백 개의 점이 겹쳐 차트를 과부하시키는 것
- !시각적 클러스터가 인과관계를 증명한다고 섣불리 가정하는 것
- !크기가 의미 있는 세 번째 변수를 나타내지 않을 때 점 크기를 일관성 없이 사용하는 것
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