1️⃣ 원형그래프의 직관성: ‘전체 중 어느 정도인가?’를 보여준다**원형그래프(Pie Chart)**는 가장 보편적으로 쓰이는 시각화 유형 중 하나입니다.‘전체 중 어느 항목이 얼마만큼을 차지하는가’를 시각적으로 직관적으로 보여준다는 점에서 많은 초보자들이 선호하는 그래프이죠.예를 들어, “서울시 교통수단별 이용 비율”, “가계 지출 항목 비중”, “브랜드별 시장 점유율” 같은 데이터를 표현할 때 자주 활용됩니다.하나의 원을 100%로 두고, 그 안을 여러 조각으로 나누는 방식은 전체와 부분의 관계를 한눈에 파악할 수 있게 해줍니다.또한 시각적으로도 친숙하고, 슬라이드, 블로그, 기사 등 다양한 콘텐츠 포맷에 잘 어울리며 색상만 잘 조절하면 인상적인 인포그래픽 요소로 활용될 수 있다는 장점도 있습니다...

1️⃣ 표는 시각화의 출발점이다, 그러나 구조가 핵심이다공공데이터를 활용해 콘텐츠를 작성하거나 시각화하려는 초보자들이 가장 먼저 마주하는 작업은 바로 **‘표 정리’**입니다.CSV, Excel, JSON 등 다양한 형식으로 제공되는 공공데이터는 그 자체만으로는 시각화에 적합하지 않기 때문에, 먼저 가독성 높은 표 형태로 구조화하는 과정이 필수적입니다.하지만 이 과정에서 단순히 정렬하거나 보기 좋게 배치하는 것만으로는 부족합니다.표를 정리할 때는 단순한 시각이 아닌, **“이 표가 어떤 의미를 담고 있으며, 어떤 그래프로 발전할 수 있을까?”**를 고려한 전략적 설계가 필요합니다.예를 들어 서울시 인구 데이터를 구·연령별로 구성할 경우,가로에 연령대, 세로에 구명을 배치하느냐, 반대로 하느냐에 따라이후 ..

1️⃣ 시각화의 첫걸음, 목적에 따라 그래프가 달라진다공공데이터 시각화에서 가장 기본적이면서도 중요한 판단은 바로 **‘어떤 그래프를 쓸 것인가?’**입니다.그 중에서도 가장 널리 쓰이는 대표적 형태가 **꺾은선그래프(Line Chart)**와 **막대그래프(Bar Chart)**인데요,두 그래프는 비슷해 보이지만, 전달하려는 메시지에 따라 선택 기준이 완전히 다릅니다.시각화는 단순히 숫자를 보기 좋게 만드는 작업이 아닙니다.**무엇을 보여주고 싶은가?**라는 질문에 가장 명확히 답해주는 형태로 데이터를 표현해야, 독자의 이해도를 높일 수 있죠.같은 데이터를 꺾은선으로 표현하느냐, 막대로 표현하느냐에 따라 독자가 받아들이는 정보의 해석이 완전히 달라질 수 있습니다.이 글에서는 꺾은선그래프와 막대그래프의 ..

1️⃣ 시각화의 핵심: 그래프 선택이 데이터 전달력을 결정한다공공데이터 시각화에서 가장 중요한 결정 중 하나는 어떤 그래프 유형을 선택하느냐입니다.시각화 도구를 아무리 잘 다루더라도, 데이터에 맞지 않는 그래프를 사용하면 오히려 정보 전달력이 떨어지고, 오해를 불러일으킬 수 있습니다.예를 들어, 시간의 흐름에 따른 변화를 원형그래프로 표현하면 독자는 ‘언제’ 변화가 일어났는지 명확히 파악하기 어렵습니다. 반면, 꺾은선그래프는 시간 축의 흐름을 따라가며 상승/하강 패턴을 자연스럽게 전달하죠.공공데이터는 대부분 지역, 시간, 비율, 분포, 수치 같은 속성을 포함하고 있기 때문에, 이를 어떤 시각화 유형으로 표현할지가 콘텐츠의 완성도를 좌우합니다.그래서 본 글에서는 데이터를 목적별로 나누고, 각각에 적합한 시..

1️⃣ 콘텐츠 자동화 시대, GPT와 공공데이터가 만났을 때최근 GPT(ChatGPT, Claude, Gemini 등)와 같은 생성형 AI 기술이 콘텐츠 제작에 본격적으로 활용되면서, 공공데이터 기반 콘텐츠도 자동화가 가능한 시대가 열렸습니다.단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라, GPT를 통해 시각화된 데이터를 해석하고, 문장화하며, 독자에게 필요한 정보로 구조화하는 작업이 이제 누구나 가능해졌습니다.예를 들어, '서울시 구별 인구 변화' 데이터를 기반으로 GPT에게“이 데이터를 꺾은선 그래프로 시각화하고, 주요 특징을 요약해서 블로그용 문단으로 작성해줘”라고 요청하면, GPT는 차트를 시각화 툴과 연계하고 해석문까지 자동 생성할 수 있습니다.여기에 Datawrapper, Google Sheets, T..

1️⃣ 데이터를 나누는 순간, 콘텐츠는 배가된다많은 블로거나 콘텐츠 제작자들이 공공데이터를 한 번에 모두 보여주려다 정보 과잉, 체류시간 저하, 주제 집중도 약화라는 문제를 겪습니다. 하지만 하나의 데이터를 다양한 각도로 재해석하고 나누어 활용하는 전략을 취하면, 적은 리소스로 고품질 콘텐츠를 반복 생성할 수 있습니다.예를 들어, 서울시 교통사고 통계를 활용한다고 가정했을 때, 다음과 같이 콘텐츠를 나눌 수 있습니다:1편: 구별 교통사고 건수 막대그래프2편: 시간대별 사고 발생 추이 꺾은선그래프3편: 사고 유형별 원형차트4편: 연령대별 사고 비율 분석5편: 여성 운전자 vs 남성 운전자 사고 건수 비교즉, 데이터 전체를 한 글로 쓰는 것이 아니라, **‘분할 → 각 요소에 초점 → 반복 시리즈화’**하는..