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(엔지니어를 위한) 데이터 시각화 : D3.js로 배우는 데이터 시각화 이론과 12가지 사례 (11회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
森藤大地 あんちべ, 저 김성재, 역
서명 / 저자사항
(엔지니어를 위한) 데이터 시각화 = Data visualization for engineer : D3.js로 배우는 데이터 시각화 이론과 12가지 사례 / 모리후지 다이치, 안티베이지안 지음 ; 김성재 옮김
발행사항
서울 :   한빛미디어,   2015  
형태사항
320 p. : 삽화(일부천연색), 도표 ; 24 cm
원표제
エンジニアのためのデータ可視化実践入門 : D3.jsによるWebの可視化
ISBN
9788968481918
일반주기
부록: 1. 시각화 도구/서비스/라이브러리, 2. D3.js API 핸드북  
서지주기
참고문헌(p. 310-312)과 색인수록
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 005.133 J41 2015z3 등록번호 111736253 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

엔지니어가 데이터 시각화 기술을 구현하기 전에 꼭 알고 있어야 하는 이론을 다루고 있다. 우선 데이터를 어떻게 파악하고 시각화하는지에 대해 데이터 시각화의 기초, 역사, 유형을 짚으며 설명한다. 또한 자바스크립트의 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용한 풍부한 사례를 들면서 엔지니어가 데이터 시각화의 세계에 입문할 수 있도록 안내한다.

엔지니어에게 필요한 데이터 시각화 이론과 실전 사례
데이터 생성 및 수집 기술이 자리를 잡으면서 엔지니어 사이에서도 데이터 시각화 기술에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 엔지니어들은 보통 시각화를 위한 기술 공부에 집중하지만 데이터 시각화를 제대로 구현하기 위해서는 이론이 뒷받침되어야 한다. 이 도서는 엔지니어가 데이터 시각화 기술을 구현하기 전에 꼭 알고 있어야 하는 이론을 다루고 있다. 우선 데이터를 어떻게 파악하고 시각화하는지에 대해 데이터 시각화의 기초, 역사, 유형을 짚으며 설명한다. 또한 자바스크립트의 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용한 풍부한 사례를 들면서 엔지니어가 데이터 시각화의 세계에 입문할 수 있도록 안내한다.

데이터 시각화 이론에서 실전까지 한 권으로 끝낸다

실무에서 데이터를 제대로 표현하고자 하는 엔지니어의 수요가 점점 증가하고 있다. 데이터를 생성, 수집, 분석하는 기술이 어느 정도 자리를 잡으면서 이제 경영진이나 기획자들은 보자마자 직관적으로 이해할 수 있는 시각화된 데이터를 기대한다. 또한 시스템의 성능을 개선하고 상태를 확인하고자 엔지니어 스스로 데이터를 시각화해야 할 때도 있다. 데이터에 포함된 정보를 효율적으로 찾아서 명확하게 전달하는 능력이 엔지니어에게 점점 더 중요해진 것이다. 이 책은 이렇게 엔지니어에게 중요해진 데이터 시각화 기술의 이론과 실전을 다룬다. 우선 데이터 시각화의 기초, 역사, 유형을 짚으며 설명한 뒤에 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용해 12가지 사례를 들면서 엔지니어가 데이터 시각화의 세계에 입문할 수 있도록 안내해주고 있다.

[대상 독자]
- 데이터 분석 분야에 종사하는 개발자
- 서버 및 인프라 엔지니어 / 응용프로그램 엔지니어
- D3, 자바스크립트, HTML, CSS, SVG를 이용한 시각화에 관심이 있는 사람
- 커피스크립트, D3 등 자바스크립트 관련 언어와 라이브러리에 관심이 있는 사람


정보제공 : Aladin

저자소개

모리후지 다이치(지은이)

대학원에서 자연어 처리, 언어 발달의 신경망 등을 연구하고 맵시 주식회사에 입사했다. 추천 시스템 등을 설계·개발하였고 D3.js, HTML5, 자바스크립트, Node.js, MongoDB, 하둡 기계학습 등의 스터디 그룹에 참여하면서 매일 개발 업무를 즐기고 있다.

안티베이지안(지은이)

통계분석가로 일하고 있다. 통계학, 경제학, 수학, 통계 철학, Clojure와 파이썬을 이용한 데이터 마이닝, Clojure와 Lisp 관련 분야 등에 관심이 많다.

김성훈(옮긴이)

현재 컴퓨터 기술 분야 번역을 주로 한다. 평소 관심 분야는 IT 기술 동향과 어학 교육 콘텐츠 기획 등이며, 최근에는 macOS 및 iOS를 기반으로 작업 환경을 바꾸고 더 나은 작업 방법을 찾는 중이다. 옮긴 책으로는 『3D 게임 비주얼과 연출의 기술』, 『인공지능을 이용한 빅데이터 처리 입문』, 『인프라 엔지니어의 교과서』등이 있다.

정보제공 : Aladin

목차

목차
지은이의 말 = 4
옮긴이의 말 = 6
추천의 말 = 7
PART 1 개론
 CHAPTER 1 데이터 시각화란
  1.1 데이터 시각화의 역사 = 19
   1.1.1 근대 그래프의 시초(18세기) = 19
   1.1.2 그래프의 초기 표현(19세기) = 21
   1.1.3 인포그래픽스의 시작(20세기) = 23
   1.1.4 학술적인 인식 = 23
   1.1.5 현대 = 24
  1.2 정리 = 25
PART 2 이론
 CHAPTER 2 데이터 시각화의 종류
  2.1 배열 = 30
   2.1.1 막대그래프 = 30
   2.1.2 누적 막대그래프 = 31
   2.1.3 히스토그램 = 33
   2.1.4 퍼널 그래프 = 34
   2.1.5 꺾은선그래프 = 35
   2.1.6 평행형 차트/방사형 차트 = 35
   2.1.7 영역형 그래프 = 37
   2.1.8 원그래프/도넛그래프 = 38
   2.1.9 상자 수염 그림 = 38
   2.1.10 산포도 = 39
   2.1.11 산포도 행렬 = 40
   2.1.12 버블차트 = 41
   2.1.13 히트맵 = 41
   2.1.14 컬러 테이블/히트맵 = 43
  2.2 그래프 = 43
   2.2.1 트리맵 = 43
   2.2.2 파티션 다이어그램 = 44
   2.2.3 산키 차트 = 45
   2.2.4 역학 그래프 = 45
  2.3 정리 = 46
 CHAPTER 3 데이터 시각화의 기초
  3.1 용어 = 49
   3.1.1 웹 서버의 액세스 로그 = 52
   3.1.2 소셜 그래프 = 53
  3.2 데이터 세트로부터 시각화로 변환하는 프로세스 = 55
   3.2.1 웹 서버의 액세스 로그(다시 보기) = 57
  3.3 데이터ㆍ데이터 변수ㆍ데이터 변수의 성질 = 58
  3.4 시각 기호ㆍ시각 변수ㆍ시각 변수의 성질 = 59
   3.4.1 시각 기호 = 59
   3.4.2 시각 기호가 가진 시각 변수 = 60
   3.4.3 시각 변수의 성질 = 62
   3.4.4 시각 변수 선택 시 주의점 = 64
  3.5 데이터 변수와 시각 변수의 대응 = 64
  3.6 시각화를 구성하는 시각 기호 = 65
  3.7 데이터 세트와 시각화의 대응 관계 = 66
  3.8 정리 = 71
 CHAPTER 4 무엇을 시각화해야 하는가?
  4.1 무엇을 시각화할지 어떻게 결정할까? = 74
   4.1.1 왜 시각화하고 싶어 하는지 시각화의 목적을 명확히 하기 = 74
   4.1.2 KGI와 KPI 결정하기 = 75
   4.1.3 KPI의 구체적인 내용 정의하기 = 75
  4.2 모델 - 목적 변수, 설명 변수, 조작변수 = 76
  4.3 자주 이용되는 일반적인 KPI = 77
  4.4 KPI 설계 시 주의점 = 78
   4.4.1 KGI와의 관계를 명확히 하기 = 78
   4.4.2 최소한으로 필요한 KPI 설정하기 = 80
   4.4.3 정의를 명확히 하기 = 80
  4.5 데이터 분류의 시작 = 81
   4.5.1 양적 데이터, 질적 데이터 = 81
   4.5.2 척도 수준 = 81
   4.5.3 데이터의 종류 = 82
  4.6 KPI 만들기 = 83
   4.6.1 데이터 조합하기 = 84
   4.6.2 데이터 변환하기 = 84
   4.6.3 비교용 지표 사용하기 = 85
   4.6.4 요약 통계량 사용하기 = 87
  4.7 정리 = 89
 CHAPTER 5 시각화에서 자주 하는 실수
  5.1 피해야 할 그래프 = 93
  5.2 그래프의 자의적 가공 = 96
   5.2.1 그래프 생략 = 96
   5.2.2 막대의 폭 = 97
   5.2.3 눈금 조작 = 97
  5.3 요약 통계량에 의한 오해 = 99
   5.3.1 요약 통계량을 사용해야만 하는가부터 생각해야 하는 경우 = 99
   5.3.2 어느 요약 통계량을 사용해야 할지 선택이 어려운 경우 = 100
  5.4 시계열 변화 지표를 명기하지 않는 사례 = 101
  5.5 상관과 인과 = 102
   5.5.1 의사상관 = 102
   5.5.2 인과관계의 역전 = 103
   5.5.3 억지와 우연 = 103
  5.6 잘못된 시각화를 하기 않기 위한 체크리스트 = 103
  5.7 정리 = 106
 CHAPTER 6 탐색적 데이터 분석 입문
  6.1 탐색적 데이터 분석의 기본 개념 = 108
  6.2 시각화에 의한 탐색적 데이터 분석 = 109
   6.2.1 분포 파악하기 - 히스토그램 사용법 = 109
   6.2.2 세 개 이상의 분포를 비교한다 - 상자 수염 그림 사용법 = 111
   6.2.3 변수의 관계를 시각화하기 - 산포도와 산포도 행렬 = 113
  6.3 정리 = 115
 CHAPTER 7 웹을 이용한 시각화의 특징
  7.1 인터랙션 = 117
   7.1.1 선택 범위 좁히기 = 118
   7.1.2 드릴 다운/드릴 업 = 118
   7.1.3 인터랙션과 탐색적 데이터 분석 = 120
  7.2 URL에 의한 공유와 지속적인 시각화 = 120
   7.2.1 더 많이 보여주는 시각화 = 120
   7.2.2 계속적인 데이터 시각화 = 121
  7.3 애니메이션(시간 변화의 시각화) = 122
  7.4 웹 시각화 특징의 조합 = 123
  7.5 정리 = 124
PART 3 실천
 CHAPTER 8 CoffeeScript 소개
  8.1 주석/블록 주석/문자열 내 삽입/블록 텍스트 = 127
  8.2 함수 = 128
  8.3 배열 생성, 부분 배열 = 130
  8.4 연산자 = 130
  8.5 루프 = 131
  8.6 클래스 = 132
  8.7 정리 = 132
 CHAPTER 9 D3.js 입문
  9.1 D3.js란? = 133
  9.2 SVG란? = 134
   9.2.1 구체적 사례 = 135
   9.2.2 SVG에서 이용할 수 있는 요소 = 135
   9.2.3 path 요소 = 138
   9.2.4 g 요소 = 139
   9.2.5 주의점 = 139
  9.3 D3.js의 기본 사용법 = 140
  9.4 기본이 되는 API = 142
  9.5 정리 = 146
PART 4 사례
 CHAPTER 10 사례 연구
  10.1 개요 = 155
   10.1.1 실행 환경 = 156
  10.2 사례 1 - 서버 정보 시각화 = 157
  10.3 사례 2 - 그래프에 서버 정보 실시간 반영하기와 범위 선택 인터랙션 = 166
  10.4 사례 3 - 효과적인 고객 속성ㆍ가입 경로 시각화 = 172
  10.5 사례 4 - 어디서 고객이 탈락하는가, 이탈률의 시각화 = 180
  10.6 사례 5 - 히트맵을 이용한 매출 추이 시각화 = 186
  10.7 사례 6 - 니코니코 사이트의 동영상 투고/댓글 시각화 = 192
  10.8 사례 7 - 액세스 플로우 시각화 = 199
  10.9 사례 8 - 다양한 인터랙션 시도해보기 - '내가 낸 세금은 어디에?' 따라하기 = 207
  10.10 사례 9 - 단어의 해석과 시각화 = 213
  10.11 사례 10 - 이중 상자 수염 그림 = 219
  10.12 사례 11 - 상태전이도 = 226
  10.13 사례 12 - 결정트리 = 229
부록
 [부록 1] 시각화 도구/서비스/라이브러리 = 239
 [부록 2] D3.js API 핸드북 = 243
 [부록 3] 참고문헌 및 자료 = 310
찾아보기 = 313

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