데이터시각화 ) 1. COVID-19 관련 데이터 시각화의 국내외 사례 3개를 찾고 비교하여 정리하시오. 2. 한스 로즈링의 TED 강의(아래의 URL 이용)를 보고 데이터 시각화의 역할 등 느낀 점을 1페이지 이내로

목차

1. COVID-19 관련 데이터 시각화의 국내외 사례 3개를 찾고 비교하여 정리하시오. (반드시 2022년 데이터가 포함된 사례를 사용할 것. 이미지를 캡처하여 한글이나 워드 파일에 첨부할 것. 이미지를 별도의 파일로 제출하지 말 것) (6점)

2. 한스 로즈링의 TED 강의(아래의 URL 이용)를 보고 데이터 시각화의 역할 등 느낀 점을 1페이지 이내로 정리하시오.(6점) https://www.ted.com/talks/hans_rosling_let_my_dataset_change_your_mindset (오른쪽 아래 메뉴에서 한글 자막 설정 가능)

3. R의 datarium 패키지에 내장된 marketing 데이터셋은 광고 미디어에 사용한 비용과 판매액의 데이터이다. facebook 컬럼은 facebook 광고비로 사용한 금액이고, sales 컬럼은 판매액이다. facebook을 x축, sales를 y축으로 하는 산점도를 그리시오. facebook을 독립변수(설명변수), sales를 종속변수(반응변수, 결과변수)로 하는 회귀직선을 산점도 위에 그리시오. 산점도의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (9점) (힌트: datarium 패키지를 설치, 로드한 후 콘솔에 dat<-marketing을 입력하면 marketing 데이터셋이 dat에 저장된다)

4. 한국, 미국, 프랑스, 일본의 COVID-19 신규 확진자 수의 시간에 따른 추이를 데이터 시각화로 비교하고 향후 추이에 대해 의견 기술하라(데이터는 과제 작성일까지 올라와 있는 것을 이용하면 되며 학생별로 동일할 필요는 없음).(9점)
*데이터 소스: https://ourworldindata.org/covid-deaths 에서 “Our work belongs to everyone“이라 쓰여있는 네모 안의 .csv(아래 그림에서 빨간 네모)를 클릭하여 데이터를 다운로드 받아서 사용할 것.
*변수이름: iso_code가 각 국가를 나타낸다. (한국: KOR, 미국:USA, 프랑스: FRA, 일본: JPN)
new_cases가 신규 확진자 수를 나타낸다.

본문내용

사람을 설득하는 데에 가장 직관적이고 확실한 도구는 바로 ‘사실’이다. 사람마다 다른 가치관과 우선순위를 가질 수는 있지만, 그 누구든 공적인 자리에서 명확하게 드러나있는 사실을 거짓이라 부정하고 우길 수는 없다. 설사 이러한 예상을 깨버리고 누군가는 해당 사실을 거짓이라 모함한다 할지라도, 결국 남아있는 것은 사실이기에, 많은 사람은 설득의 근거로 사례를 수집하여 상대의 마음을 얻으려고 노력한다. 하지만, 그러한 사실을 전달하는 과정에는 여러 가지 방법이 있으며 그 방법마다 효율성이 달라진다. 우리는 이러한 측면에서 지금껏 우리가 온갖 사실들을 ‘데이터’화 시켜 사용하고 있다는 점을 상기할 필요가 있다.

해당 강의에서 한스 로즈링은 모든 학생에게 뛰어난 설득력을 발휘한다. 해당 분야에 관심을 두고 있는 사람이 무지했던 부분을, 해당 분야에 무지한 이들에게 정확히 인지시켜 바른 사실을 알게 만든다. 강의를 듣는 나조차도 과연 그 강의의 주장에 설득되어 고개를 끄덕일 정도였으니 말이다. 그가 학생들을 설득하기 위해 꺼내 든 것은 과연 사실, ‘데이터’였다. 그렇다면 그는 어떠한 기술을 사용하였기에 이러한 결과를 끌어낼 수 있었나?

결국 강의를 듣는 학생들을 설득한 가장 용이한 방법은 바로, 그 ‘사실’을 ‘시각화’해서 보여주는 기술이라고 판단했다. 데이터 시각화 말이다. 즉, 데이터 시각화는 가장 강렬한 설득행위의 방법이라고 표현할 수 있겠다. 수많은 데이터를 명료하게 시각화하여 사람들이 직관적으로 받아들이기 쉬운 형태로 정리한 것이 데이터 시각화의 놀라운 점이다. 만약 같은 자료가 단순한 표로 나열되어 있었다면 수치를 읽고 나라의 이름을 한 번 훑는 것만으로도 아주 단편적인 사실만을 기억에 남겨둘 수 있었을 것이다. 바로 다음 표테이블을 읽어내리는 순간, 뚝뚝 끊기듯 이전에 확인했던 데이터의 전체적인 흐름은 희미해진다. 하지만 데이터 시각화는 이러한 단점을 극복하여 모든 데이터를 연속적으로 표현하는 데에 탁월한 효율성을 보인다.

참고 자료

없음