1️⃣ 피벗 테이블이란? 공공데이터 시각화의 출발점
공공데이터를 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 구조 재정비 작업에 매우 유용합니다.
데이터가 정리되지 않은 상태에서는 막대그래프든 꺾은선그래프든
정확하고 명확한 전달이 어려우므로, 시각화를 시작하기 전 반드시 거쳐야 할 필수 단계라고 할 수 있습니다.
2️⃣ 피벗 테이블의 기본 구성: 행, 열, 값, 필터
피벗 테이블은 4가지 주요 구성요소로 이루어집니다:
- 행(Row): 분류 기준 (예: 지역, 월, 성별 등)
- 열(Column): 보조 분류 기준 (예: 연도별 비교, 시간대 구분)
- 값(Value): 집계 대상 (예: 수량, 합계, 평균 등)
- 필터(Filter): 특정 조건 설정 (예: 특정 지역만 보기)
예시로, “2023년 교통사고 데이터”를 활용한다고 해봅시다.
- ‘행’에 자치구명,
- ‘열’에 사고 발생 월,
- ‘값’에는 **사고 건수(합계)**를 지정하면
‘자치구별 월별 사고 발생 현황표’가 자동으로 생성됩니다.
또한, 값 영역에서는 단순 합계 외에도
평균, 최대값, 최소값, 비율 계산 등을 선택할 수 있어
데이터 분석의 유연성을 높여줍니다.
이처럼 다양한 조합을 통해 시각화에 적합한 데이터의 구조를 사전 구성할 수 있는 것이
피벗 테이블의 가장 큰 장점입니다.
3️⃣ 시각화에 바로 연결 가능한 피벗 활용 예제
피벗 테이블의 강점은 정리된 데이터를 바로 시각화 도구와 연동할 수 있다는 점입니다.
예를 들어, 엑셀에서는 피벗 테이블에서 생성한 데이터를
‘삽입 > 차트’ 기능을 통해 막대, 꺾은선, 원형 그래프 등 다양한 형태로 자동 시각화할 수 있습니다.
대표적인 활용 예시는 다음과 같습니다:
- 예제 ① : “월별 코로나19 확진자 수” → 피벗 테이블로 정리 후 꺾은선그래프 연결
- 예제 ② : “연도별 지역 인구 대비 범죄 발생률” → 퍼센트 계산 포함한 누적막대그래프
- 예제 ③ : “성별·연령대별 민원 비율” → 피벗+필터 조합으로 인터랙티브 분석 가능
또한 구글스프레드시트에서는
피벗 테이블 + Google Charts 또는 Datawrapper 등을 통해
웹 게시용 인터랙티브 차트로도 확장할 수 있습니다.
즉, 피벗 테이블은 단순한 요약 도구가 아니라
데이터 정제 → 시각화 연결까지 이어지는 실무형 워크플로우의 핵심입니다.
4️⃣ 자주 하는 실수와 피벗 테이블 활용 팁
피벗 테이블은 강력한 도구지만, 초보자들이 자주 하는 실수도 있습니다.
- 열 이름이 비어 있는 경우: 피벗 테이블 생성이 불가능하거나 오류 발생
- 숫자 데이터가 텍스트로 입력된 경우: 집계가 되지 않음
- 같은 열에 서로 다른 단위 섞기: 평균 계산 시 왜곡 가능성
- 필드 위치를 바꾸고도 재계산 안 함: 그래프와 연동되지 않음
이런 실수를 줄이기 위해선
피벗 테이블을 만들기 전 데이터 정렬, 공백 제거, 숫자 형식 지정을 철저히 해야 합니다.
또한, 피벗 테이블을 시각화와 함께 사용할 경우
데이터가 바뀌면 차트도 자동으로 업데이트되도록 연동 설정을 해두면
업데이트 때마다 손으로 차트를 다시 만들 필요가 없어 효율적입니다.
마지막으로, ‘피벗 차트’를 블로그 콘텐츠로 활용할 땐
이미지 캡처 외에도 GIF로 시계열 변화를 표현하거나
**데이터 변화를 강조하는 색상 설정(조건부 서식)**을 활용하면
정보 전달력과 콘텐츠 완성도가 확실히 높아집니다.