[TIL] 오예은_200910

## 키워드
`데이터 시각화` `정보전달` `insight` `seaborn` `chart junk`

## 배운 것
> 데이터를 테이블이나 통계값으로 파악하는 데에는 한계가 있다.

#### 시각화의 목적
- 데이터의 trend 확인 및 탐색
- 인사이트를 얻기 위해서
- 인사이트를 강조하기 위해서 (중요, 최종 목적)

#### 데이터 시각화 시 고려(주의)사항
- aesthetic: `방향` `길이/너비/크기` `모양` `표시(annotation/legend)` `색상` `위치` `구분`
- 색상 선정시 시각화된 데이터를 보는 사람을 고려 - 착시, 색약/색맹
- **chart junk** : 시각화를 잘못 사용했을 때 의미(정보) 전달이 되지 않음
> 파이차트, 버블차트 등 원이 들어간 그래프는 크기에 따라 면적이 정비례하지 않아 문제가 될 수 있음
> 눈으로 보기 쉽게 만드는 것이 시각화의 장점인데 그 크기의 차이를 인지하기 어렵다면 안좋은 그래프
> 한 페이지에 주어진 정보를 너무 많이 넣으려 하다보면 chart junk가 되기 쉬움 (최대한 간결하게 작성할 것!)

#### 기타) 데이터사이언스 커리어(입사 시)에 도움이 되는 사이트
- [arxive.org](https://arxiv.org/)
- [dacon](https://dacon.io/)
- [kakao arena](https://arena.kakao.com/)
- [kaggle](https://www.kaggle.com/)

## 더 해볼 것
오늘 수업시간에 했던 tips 데이터에 warm-up 때 만들었던 질문을 적용하여 시각화 해보기

## 느낀점
- 데이터를 가지고 있어도 목적이 없으면 탐색이나 분석에 어려움을 겪을 수 있다는 것을 느꼈다. 이럴땐 코치님의 말대로 짬 바이브가 필요한 것 같다. 내가 작성한 것이 chart junk이지 않을까 잠깐 생각했다. :speak_no_evil:
- 화려한 그래프가 보고서를 감싸도 할 말이 분명하지 않으면 모두 허사라는 것을 알았다.