1️⃣ 피벗 테이블이란? 공공데이터 시각화의 출발점공공데이터를 시각화하려 할 때, 가장 먼저 필요한 작업은 데이터를 정리하고 요약하는 일입니다.그 중심에 있는 도구가 바로 **피벗 테이블(Pivot Table)**입니다.피벗 테이블은 복잡한 데이터를 조건별로 집계하고 정리하는 데 최적화된 기능으로,엑셀, 구글스프레드시트, 리브레오피스 등 대부분의 스프레드시트에서 기본 제공됩니다.예를 들어, ‘서울시 구별 교통사고 통계’를 시각화하려 한다고 가정해봅시다.엑셀 원본 파일에는 수천 건의 사고가 시간별, 장소별로 흩어져 있을 수 있습니다.하지만 피벗 테이블을 이용하면 “자치구별 사고 건수 합계”,혹은 “월별 평균 사고 발생 건수”처럼 의미 있는 요약 정보를 빠르게 정리할 수 있습니다.특히 시각화를 염두에 둔 구..

1️⃣ 숫자만 시각화한다고요? 텍스트에도 구조가 있습니다공공데이터 하면 대부분 숫자로 구성된 정량 데이터를 떠올리기 쉽습니다.하지만 요즘은 설문 결과, 민원 내용, 뉴스 기사, SNS 의견 등‘텍스트 데이터’ 역시 중요한 분석 자원이 되고 있습니다.이처럼 **정해진 형식 없이 자유롭게 쓰인 데이터를 ‘비정형 데이터’**라고 부르며,이를 시각화하면 단순 수치 이상으로 사람들의 의견이나 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.예를 들어, 국민신문고의 민원 데이터를 활용해‘가장 많이 등장한 단어’를 분석하면,국민들이 어떤 이슈에 불만이 많은지 시각적으로 보여줄 수 있죠.또한, 정부 보도자료나 정책 설명서에 반복 등장하는 단어를 분석하면해당 부처의 관심사와 우선순위까지 파악 가능합니다.이처럼 텍스트 기반 데이터는 숨..

1️⃣ 왜 공공데이터에 ‘외부 데이터’를 더해야 할까?공공데이터는 풍부한 정보의 보고이지만, 단일 데이터만으로는 메시지가 한정적일 수 있습니다.예를 들어 교통사고 데이터를 보면 사고 수, 시간대, 지역 등이 나와 있지만해당 지역의 날씨, 도로 상태, 차량 운행량 등의 정보는 빠져 있죠.이런 경우 외부 데이터를 결합하면 사고 발생 원인이나 경향성을 보다 입체적으로 분석할 수 있습니다.공공데이터는 구조화된 형태로 제공되며 행정 목적에 맞춰 구성돼 있기 때문에,소비자 관점이나 민간 서비스 지표와 완벽히 일치하지 않는 경우가 많습니다.따라서 민간 기업의 통계, SNS 분석 결과, 크롤링 데이터 등과의 결합이 새로운 시각을 제공합니다.예를 들어, ‘서울시 전기차 등록 대수’를 시각화할 때공공데이터에 민간 충전소 ..

1️⃣ 왜 엑셀에서 시각화가 느려질까? 근본 원인부터 점검공공데이터를 엑셀로 시각화할 때 많은 사람들이 겪는 공통된 불편은 바로 속도 저하입니다.특히 행 수가 수만 개 이상, 열이 20개가 넘는 파일을 열어 작업할 경우차트 생성, 필터 적용, 수식 계산 시 마다 엑셀이 멈추거나 강제 종료되는 현상이 발생하기도 합니다.이 문제의 가장 큰 원인은 엑셀이 모든 데이터를 메모리(RAM)에서 처리하기 때문입니다.데이터 양이 많을수록 차트 렌더링, 수식 계산, 조건부 서식 등 모든 요소가 누적되어작업 속도가 현저히 느려지는 것이죠.또한, OFFSET, INDIRECT, ARRAY 함수와 같은 동적 범위 수식을 반복적으로 사용할 경우작업할 때마다 엑셀이 계산을 반복 수행하며 리소스를 소모하게 됩니다.따라서 대규모 공..

1️⃣ 왜 ‘최신성’이 공공데이터 시각화의 품질을 좌우할까?공공데이터를 활용한 시각화에서 가장 먼저 고려해야 할 요소는 ‘데이터의 신뢰성’입니다.그 중에서도 특히 중요한 건 **‘최신성’**입니다.아무리 아름다운 시각화를 만들어도, 사용한 데이터가 오래됐거나 이미 변동된 수치라면정보로서의 가치는 떨어지고 오히려 혼란을 초래할 수 있습니다.예를 들어, 2021년 기준 실업률을 기반으로 지역 고용 상태를 시각화했는데2024년에 해당 콘텐츠가 다시 공유된다면,사용자는 오래된 정보를 최신처럼 오해하게 됩니다.이는 특히 정책, 복지, 교육, 인구, 기후 변화와 같이매년 큰 폭으로 변동되는 데이터일수록 더욱 주의해야 할 문제입니다.실제로 공공데이터 포털에는 수많은 데이터셋이 있지만,그중 다수는 ‘마지막 수정일이 수..

1️⃣ 공공데이터는 흩어져 있다: ‘통합’이 먼저다공공데이터를 활용한 시각화를 하다 보면 자주 마주치는 문제가 있습니다.바로 필요한 정보가 한 곳에 다 모여 있지 않다는 점입니다.예를 들어 지역별 교통사고 건수는 도로교통공단에서,인구 수는 통계청에서, 그리고 응급의료기관 수는 보건복지부에서 제공되기도 하죠.이처럼 각기 다른 기관이나 포털에서 제공되는 데이터들을 함께 분석하려면,가장 먼저 해야 할 일은 데이터의 통합 작업입니다.단순히 파일을 붙이는 것이 아니라, **공통된 기준(예: 지역, 연도, 항목)**을 맞춰서한 데이터셋으로 구성할 수 있도록 구조를 정리하는 과정이 필요합니다.여러 출처의 데이터를 섞기 전에는,각 데이터가 어떤 단위로 기록되었는지, 어떤 기준으로 분류되었는지부터 확인해야 합니다.이 작..