1️⃣ 시각화, 전달력보다 '예쁘게' 보이려고 할 때
시각화 초보자가 가장 많이 하는 실수 중 하나는 그래프를 ‘예쁘게 꾸미는 데’ 집중하는 것입니다.
물론 디자인은 중요합니다. 하지만 시각화의 본질은 데이터를 직관적으로 전달하는 것이지, 작품을 만드는 게 아닙니다.
예를 들어, 색상을 너무 많이 사용하거나, 3D 효과를 추가하고, 그림자, 그라데이션을 넣는 경우
보기엔 멋져 보일 수 있어도, 실제로는 데이터의 흐름이나 차이를 정확히 인식하기 어렵게 만듭니다.
특히 3D 차트는 막대 간 길이 비교나 각도 인식을 왜곡할 수 있으며,
많은 색상 사용은 범례 해석을 어렵게 만들어 오히려 정보 전달을 방해하게 됩니다.
📌 해결 팁
- 시각화는 ‘정보 전달 도구’라는 원칙을 잊지 말기
- 장식적 요소보다는 명확성, 대비, 간결함을 우선
- 가능한 한 2D, 단일 색상 계열, 최소 요소 사용
2️⃣ 숫자 단위 정리가 안 되어 비교가 어려운 그래프
공공데이터 시각화에서 두 번째로 흔한 실수는 단위가 서로 다른 수치를 하나의 차트에 억지로 넣는 것입니다.
예를 들어 ‘명’, ‘%’, ‘억원’, ‘지수’ 등 단위가 서로 다른 수치를 동일한 축에서 나란히 비교하면
해석이 어려워지고, 독자는 잘못된 결론을 내릴 가능성이 커집니다.
또한 Y축의 단위를 일부러 축소하거나 늘려서 차이가 과장/축소되는 시각 왜곡을 유도하는 것도
의도하든 아니든 신뢰성을 잃는 치명적인 실수입니다.
📌 해결 팁
- 차트 하나에 두 개 이상 단위가 들어가지 않게 구성
- 단위 표기를 명확히 하고, 통일된 기준선으로 비교
- 필요한 경우 이중 축(dual axis)을 쓰되, 색상과 범례로 명확히 구분
3️⃣ 너무 많은 데이터를 한 차트에 다 담으려는 욕심
공공데이터는 양이 많습니다. 그래서 종종 초보자들이
“이왕 만든 김에 다 보여줘야지!”라는 생각으로 한 화면에 모든 정보를 욱여넣는 실수를 하게 됩니다.
하지만 그래프는 정보 저장 공간이 아닙니다.
예를 들어, 지역별 인구 수 비교 차트에 전국 17개 시도를 전부 나열하고,
연도별 추이까지 함께 보여준다면 막대가 너무 많아지고, 글자도 겹쳐져 시각적 혼란만 유발됩니다.
📌 해결 팁
- 차트 하나에는 핵심 메시지만 포함 (최대 5~7개 항목)
- 나머지 데이터는 ‘더보기’ 또는 보조 차트로 분리
- TOP 5, 상/하위 비교, 평균 대비 주요 지역 등으로 요약
4️⃣ 색상이 너무 복잡하거나 의미 없이 쓰일 때
색상은 시각화에서 강력한 메시지 전달 도구입니다. 하지만
색을 무작정 많이 쓰거나, 아무 의미 없이 무지개 색을 쓴다면
오히려 혼란만 줄 뿐, 전달하고자 하는 포인트가 묻혀버립니다.
특히 색상 간 명도 차이 없이 동일한 계열을 쓰거나,
의미 없는 랜덤 색 조합은 컬러블라인드 사용자에게도 불친절한 결과를 초래합니다.
📌 해결 팁
- 색상은 의도 있는 구분에만 사용: 예) 남성/여성, 증가/감소
- 동일 계열 색상 + 명도 변화로 단계 구분
- 빨강: 경고 / 파랑: 안정 / 회색: 기타 등 직관적 매핑 사용
- 컬러맹 시뮬레이션 툴(Color Oracle) 활용 권장
5️⃣ 축과 레이블 설정을 기본값 그대로 두는 것
엑셀이나 시각화 도구의 기본 차트 기능을 사용하면,
종종 X축이 잘린다거나, Y축 단위가 이상하게 설정되는 경우가 발생합니다.
이걸 그대로 두면 독자가 보는 차트의 의미가 실제와 달라지거나 축소/과장되는 현상이 생깁니다.
예를 들어 Y축이 0부터 시작하지 않고 중간부터 잘리면
차이가 실제보다 훨씬 커 보이게 연출됩니다. 또는 X축 레이블이 겹치거나 잘려서
시간 흐름을 파악하기 어려워질 수 있죠.
📌 해결 팁
- 항상 Y축 0부터 시작하는 습관
- X축 레이블은 각도 조절, 생략, 간격 조정으로 가독성 확보
- 레이블 겹침은 슬라이싱, 필터링으로 해결
6️⃣ 그래프가 무슨 뜻인지 모르게 만든 경우
아무리 멋진 차트를 만들어도, 독자가 그 의미를 알 수 없다면 무의미합니다.
의외로 많은 사람들이 제목, 캡션, 단위, 범례를 넣지 않고 그래프만 덜렁 올리는 실수를 합니다.
특히 블로그나 카드뉴스에서 차트만 덜렁 첨부해놓으면
방문자는 ‘이게 뭘 말하고 싶은 건지’ 전혀 이해하지 못하고 떠나버립니다.
📌 해결 팁
- 차트 위에는 반드시 요약 제목(메시지 포함형) 작성
- 아래에는 간단한 캡션(설명 문장) 삽입
- 범례, 단위, 출처 등 시각적 힌트 요소 반드시 포함
7️⃣ 오해를 부를 수 있는 잘못된 차트 유형 선택
데이터에 맞지 않는 차트 유형을 사용하면,
보는 사람에게 전혀 다른 메시지를 전달할 수 있습니다.
예를 들어 비율 데이터를 표현해야 하는데 꺾은선 그래프를 사용하거나,
단순한 수치를 표현하는 데 파이차트를 쓰는 경우가 그렇습니다.
📌 해결 팁
- 꺾은선: 시간 흐름/변화
- 막대: 범주 간 비교
- 파이: 구성 비율 (단, 5개 이하 항목일 때만 권장)
- 도넛: 시각 효과는 좋지만 실용성 낮음 → 보조용
- 히트맵: 분포·강도 비교에 효과적
잘못된 차트는 데이터 왜곡, 사용자 혼란, 신뢰도 하락의 주요 원인이 됩니다.
그래서 차트를 고를 땐, 무엇을 보여주고 싶은가를 먼저 명확히 해야 합니다.