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..

1️⃣ 시각화 전에 꼭 짚어야 할 ‘데이터 구조’란?공공데이터 시각화를 시작할 때 많은 초보자들이 ‘그래프를 어떻게 만들까?’에만 집중합니다.하지만 그보다 앞서 반드시 선행되어야 하는 단계가 있습니다.바로, 자료의 구조를 먼저 파악하는 것입니다.자료 구조란, 데이터를 구성하고 있는 **행(row), 열(column), 변수(variable), 항목(category)**의 관계와해당 데이터가 어떤 단위로 기록되어 있는지, 어떤 형식인지를 이해하는 과정입니다.예를 들어, 같은 “인구 수” 데이터라 하더라도‘연도별’, ‘시도별’, ‘연령대별’로 분류되어 있다면 이 데이터는 다층적 구조를 가집니다.이걸 무시한 채 단순히 그래프를 그리면, 정보의 흐름이 왜곡되거나잘못된 비교가 포함된 오류 시각화로 이어질 수 있습..

1️⃣ 숫자 나열보다 중요한 건 ‘한눈에 이해되는 구조’보고서에 공공데이터를 넣는 일은 흔하지만, 단순히 수치를 나열한다고 해서 효과적인 자료가 되는 것은 아닙니다.특히 정책자료, 학술리포트, 내부기획서 등에서는 데이터의 ‘해석’과 ‘맥락’이 더 중요하게 작용하죠.여기서 시각화의 힘이 발휘됩니다.공공데이터는 보통 통계청, 행정안전부, 지자체 등에서 제공하는 수치 중심의 원자료입니다.하지만 엑셀 표만으로 구성된 보고서는 핵심 메시지가 파악되기 어렵고 가독성도 떨어지는 단점이 있습니다.따라서 데이터를 어떻게 가공하고, 어떤 방식으로 시각화하느냐에 따라보고서의 완성도와 설득력, 전달력은 큰 차이를 보이게 됩니다.예를 들어 서울시의 연도별 교통사고 통계를 보여준다고 할 때,단순한 숫자 나열보다 꺾은선그래프로 시..

1️⃣ 시계열 데이터, 왜 시각화가 중요한가?공공데이터를 다루다 보면 자주 마주하는 유형이 바로 시계열 데이터입니다.시계열 데이터란 시간에 따라 변하는 값이 연속적으로 기록된 데이터로,예를 들어 월별 기온 변화, 연도별 출산율, 시간대별 교통량 등이 모두 여기에 해당됩니다.이러한 시계열 데이터는 단순히 수치만 나열해서는 변화의 흐름을 파악하기 어렵습니다.같은 데이터라도 시각화하면, 급증, 급감, 계절적 패턴, 이상치 등을 한눈에 확인할 수 있기 때문에정책 분석, 보고서 작성, 블로그 콘텐츠 제작 시 매우 유용하게 쓰입니다.하지만 시계열 데이터는 정확한 흐름과 패턴을 전달하는 게 핵심이기 때문에그래프 선택이 잘못되면 오히려 정보를 왜곡하거나 흐리게 만들 수 있습니다.따라서 시계열 시각화를 제대로 하기 위해..