데이터 시각화 │빠르게 차트 그리기│fastcharts │No Coding(노 코딩)

데이터 시각화 │빠르게 차트 그리기│fastcharts │No Coding(노 코딩)

이번 포스팅은 지난 포스팅(데이터 시각화 차트그리기 Datawrapper 사용법)에 이어 차트 그리기, 데이터 시각화에 대하여 소개한다. 물론 코딩하지 않고(No Coding), 온라인 상에서 빠르게 차트를 그릴 수 있는 방법이다. 해당 서비스는 fastcharts (fastcharts.io/) 라는 서비스인데, 많이 알려져 있는 데이터 시각화 도구이다. 그럼 fastcharts 를 이용하여 빠르게 데이터를 차트로 구현할 수 있는 데이터 시각화 방법에 관하여 살펴보자. 

fastcharts.io 서비스 화면

검색창에서 fastcharts 를 입력하거나 직접 fastcharts.io 를 직접 입력하면 해당 서비스 웹사이트로 이동가능하다. 위 그림에서 체크한 것처럼 차트로 데이터 시각화를 할 자료를 미리 준비해야 하는데, csv 혹은 tsv 파일로 준비하면 된다. 이번 포스팅에서도 지난 포스팅에 이어 세계은행의 LPI 값을 그대로 활용해본다. (해당 파일은 포스팅 맨 하단에 따로 업로드해두었다.)

fastcharts.io │데이터 붙여넣기

데이터 시각화할 자료가 준비되었다면, 해당 데이터를 복사한 후, 그림처럼 메인화면 빈칸에 붙여넣기만 된다. 그럼 하단에 Create Chart 라는 버튼이 활성화되며, 해당 버튼을 클릭하면 바로 데이터 시각화 결과를 확인할 수 있다. 

fastcharts.io 분석결과

이번 포스팅에서 사용한 2018 세계은행의 LPI 값을 바로 붙여넣고, 데이터 시각화를 진행하면, 위 그림처럼 분석결과가 빠르게 제시된다. 그런데 보다시피 데이터 시각화라고 하기에는 추가적인 수정작업이 필요하다. 이를 위해서는 그림 우측의 Layout 혹은 Customization 을 이용하여 수정하면 된다.  

fastcharts.io 레이아웃 수정

일단 차트의 국가명을 겹쳐지지 않고, 확인할 수 있도록 차트의 높이를 2,500으로 수정하였고, 폭도 600으로 수정하였다. 그 외에 차트 제목, 작성자, 데이터 출처를 추가하였다. 

fastcharts.io 레이아웃 수정

레이아웃 값을 수정한 후, 수정된 차트가 위와 같이 구현된다. 

fastcharts.io 추가 수정작업

Layout 우측의 Customization 카테고리를 클릭하면 위 그림처럼 차트 배경색, 차트 내 텍스트 색상 수정 등의 추가적인 작업도 가능하다. 차트 형태도 여러가지가 옵션으로 준비되어 있으므로 데이터 특성에 맞는 차트 형태를 선택할 수 있다.
마지막으로 모든 분석과 추가적인 수정작업이 끝났다면, png 혹은 svg 파일로 다운로드할 수 있다. 
지난 포스팅에 이어 실습용 2018 세계은행의 LPI 결과값 파일을 업로드 해둔다. fastchart 서비스를 이용한 데이터 시각화를 시도해보기 바란다. 

lpi_global_ranks_2018.xls.csv

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