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 때문에
정책 분석, 보고서 작성, 블로그 콘텐츠 제작 시 매우 유용하게 쓰입니다.
하지만 시계열 데이터는 정확한 흐름과 패턴을 전달하는 게 핵심이기 때문에
그래프 선택이 잘못되면 오히려 정보를 왜곡하거나 흐리게 만들 수 있습니다.
따라서 시계열 시각화를 제대로 하기 위해선
상황에 맞는 그래프 유형을 정확히 선택하는 것이 가장 먼저입니다.
2️⃣ ① 꺾은선 그래프: 흐름을 직관적으로 보여주는 대표 주자
시계열 데이터를 표현할 때 가장 널리 쓰이는 그래프는 단연 **꺾은선그래프(line chart)**입니다.
시간 순으로 데이터를 배치하고 선으로 연결해 흐름을 보여주는 방식으로,
트렌드, 변동폭, 주기적 반복 현상 등을 쉽게 파악할 수 있습니다.
예를 들어 월별 미세먼지 농도 변화를 꺾은선그래프로 그리면,
겨울과 봄에 농도가 급증하고 여름에 떨어지는 계절적 패턴이 명확히 드러납니다.
또한 **이상치(예: 특정 월 급등한 수치)**도 시각적으로 튀기 때문에 분석이 쉬워지죠.
엑셀, 구글스프레드시트, Datawrapper 등 거의 모든 시각화 도구에서 기본 제공되며,
데이터가 10개 이상일 경우에도 선이 겹치지 않고 가독성 유지가 용이한 장점이 있습니다.
다만, 값의 변화가 급격할 경우 Y축 단위를 명확히 조절하지 않으면
오해를 불러올 수 있으니 주의해야 합니다.
3️⃣ ② 누적 영역 그래프: 전체 추이와 구성 비율을 함께 보기
여러 항목의 시계열 데이터를 동시에 보여주고 싶을 땐
**누적 영역 그래프(stacked area chart)**가 효과적입니다.
이 그래프는 각 항목의 값을 누적하여 전체 추세를 표현하되,
각 항목이 차지하는 비율과 변화량을 동시에 시각화할 수 있습니다.
예를 들어 에너지 소비량 시계열에서
전기, 가스, 석유 등 세 가지 에너지원의 소비량을 동시에 표현하면
시간이 흐를수록 어떤 에너지원이 증가하고, 어떤 비중이 줄었는지 알 수 있습니다.
시각적으로는 부드러운 곡선이 이어지기 때문에 트렌디하고 부드러운 느낌을 주며,
블로그나 보고서에서 주제를 시각적으로 풍성하게 표현하고 싶을 때 유용합니다.
단점은 항목이 4개 이상 많아지면 색상 구분과 가독성이 떨어질 수 있다는 점입니다.
이때는 주요 항목만 선별하거나, 색상 대비가 명확한 팔레트를 사용하는 것이 좋습니다.
4️⃣ ③ 히트맵(Heatmap): 시간 + 범주를 한눈에 보여주는 방식
시계열 데이터를 단순히 선으로만 보여주는 것이 아니라
시간과 범주를 교차시켜 입체적으로 표현하고 싶다면,
히트맵이 가장 적합한 방법입니다.
히트맵은 특정 시간에 특정 값이 얼마나 높았는지를
색상의 농도로 표현하는 시각화 방식입니다.
예를 들어, 시간대별 지하철 이용 인원 수를 히트맵으로 구성하면
‘월금 평일 오전 79시’에 가장 진한 색이 나타나며
출근시간 혼잡도를 시각적으로 강조할 수 있습니다.
또는 요일별 병원 응급실 내원 수 데이터를 표현하면
‘일요일 밤’에 수치가 가장 높은 패턴도 쉽게 읽히죠.
히트맵은 숫자의 상대적 강약을 시각적으로 표현할 때 매우 효과적이며,
데이터의 절대 수치보다 ‘어느 시간대가 가장 두드러졌는가’를 표현하고자 할 때 특히 유용합니다.
단, 색상이 지나치게 많아지면 정보 전달이 흐려질 수 있어
3~5단계 정도의 색상 등급으로 단순화하는 것이 좋습니다.