1️⃣ 시각화에 앞서 자주 발생하는 데이터 이해 부족
공공데이터 시각화를 처음 접하는 사람들에게 가장 흔한 실수는
데이터의 구조나 의미를 제대로 파악하지 않고 바로 차트를 만들려는 시도입니다.
예를 들어, 날짜와 숫자 데이터가 섞여 있는데 어떤 값이 ‘누적’이고 어떤 것이 ‘일일 단위’인지 모른 채
단순 꺾은선그래프를 만들면 왜곡된 해석이 발생할 수 있습니다.
또한, 텍스트 형식으로 저장된 숫자나 공란이 포함된 항목을
정제하지 않고 바로 시각화에 반영하면 차트가 오류를 일으키거나 분석이 무의미해집니다.
해결 방법은?
- 먼저 엑셀이나 구글 시트로 데이터의 컬럼을 훑어보며
각각이 의미하는 바를 정확히 이해하고, - 이상값이나 결측값, 텍스트 포맷 오류 등을 미리 확인한 후
- 그래프를 제작하는 도구로 옮기는 것이 좋습니다.
‘데이터 전처리’는 시각화 이전에 반드시 거쳐야 할 핵심 단계입니다.
2️⃣ 그래프 선택 실수: 잘못된 유형이 메시지를 흐린다
차트는 데이터의 구조와 전달 목적에 따라 다른 그래프 유형을 선택해야 합니다.
하지만 초보자들은 대부분 익숙한 형태인 막대그래프나 파이차트만 반복적으로 사용하곤 합니다.
예를 들어, 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 표현할 때는
**꺾은선그래프(Line Chart)**가 적합한데도 불구하고
막대그래프로 표현하면 변동 흐름이 왜곡되어 보일 수 있습니다.
또한, 너무 많은 항목을 파이차트로 표현하려 하면
시각적으로 난잡하고, 비율 차이가 명확하지 않아 오히려 혼란을 줍니다.
해결 방법은?
- 데이터의 특성(시계열/범주형/비율 등)에 따라 적절한 차트를 선택하고,
- 각 그래프의 특징과 목적을 미리 학습해두는 것이 중요합니다.
대표적으로 - 꺾은선: 추세
- 막대: 비교
- 파이: 비율
- 히트맵: 밀도
- 버블: 크기 + 위치
이런 기준을 알고 시작하면 그래프 하나만으로도 훨씬 명확한 메시지를 전달할 수 있습니다.
3️⃣ 디자인 요소 과잉: 색상과 글자가 데이터를 방해한다
차트는 본질적으로 정보를 명확하게 전달하는 도구입니다.
하지만 초보자는 차트를 ‘꾸미는 작업’처럼 느끼기 쉬워
색상을 남용하거나, 불필요한 굵은 테두리, 3D 효과, 과도한 애니메이션 등을 넣는 경우가 많습니다.
그 결과 중요한 데이터가 시각적 요소에 가려지고,
사용자는 정보보다 시각적 장식에 먼저 눈이 가게 됩니다.
또한, 색상이 너무 많거나 대비가 약하면
차트가 복잡하게 느껴지고 해석이 어려워지는 부작용이 생깁니다.
해결 방법은?
- 하나의 차트에는 3~5가지 이하의 색상만 사용하고,
- 강조하고자 하는 항목만 진한 색상이나 다른 톤을 사용해
‘시각적 위계’를 분명히 설정합니다. - 글자 크기, 범례 위치, 축 간격도 적절하게 조정해
데이터가 주인공이 되는 구성을 유지하는 것이 핵심입니다.
4️⃣ 지나치게 많은 정보: 한 차트에 모든 걸 담으려는 실수
좋은 시각화는 한눈에 핵심 정보를 전달해야 합니다.
하지만 초보자들은 데이터를 아끼지 않으려는 마음에
하나의 차트에 너무 많은 항목, 너무 많은 기간, 너무 많은 범주를 넣곤 합니다.
결과적으로 사용자는 무슨 내용인지 파악하기 어려워지고,
차트는 보기만 해도 피곤한 정보 덩어리가 됩니다.
대표적인 예로는 “10년치 인구 변동”을 “모든 지역별로”
“1개의 그래프에 다 넣는” 실수가 있습니다.
해결 방법은?
- 목적에 따라 정보를 분할하고,
- 필요한 핵심만 차트로 표현하고, 나머지는 텍스트나 표로 보완합니다.
- 특히 블로그처럼 시리즈 콘텐츠로 운영이 가능한 공간이라면
하나의 차트에 모든 걸 담기보다
“연도별 변화 → 지역별 비교 → 세부 원인 분석”처럼
콘텐츠를 나눠서 전달하는 전략이 훨씬 효과적입니다.