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얼마나 많은 양의 데이터를 가졌는지는 중요하지 않다. 지금 우리가 고민해야 할 지점은 데이터를 ‘어떻게 활용할 것인가?’, ‘어떻게 하면 잘 활용할 수 있을 것인가?’다. 이 질문의 답을 알고 있느냐에 따라 우리는 많은 이가 이야기하고 바라는 데이터 활용을 통한 가치 창출을 할 수 있고, 그렇지 않을 수도 있다.

인문학 전공자이자 데이터 시각화를 업으로 삼아온 저자는 누구나 데이터를 잘 활용할 수 있는 방법으로 시각화를 제안한다. 데이터 시각화는 많은 양의 데이터도 하나의 차트로 요약할 수 있어 비전공자도 차트의 시각적 패턴을 근거로 데이터 의미를 쉽게 파악할 수 있게 한다. 저자는 스스로가 비전공자로서 데이터 시각화를 배우고 활용해온 경험을 바탕으로 시각화 원리부터 차트 유형, 그리고 활용 사례 전반을 이야기함으로써 데이터 활용 방법으로서 시각화에 관심을 두기 시작한, 아직 시각화를 잘 모르는 분들이 데이터를 손쉽게 활용할 수 있도록 돕는다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 누구나 데이터 시각화를 알고, 활용해야 하는 이유
◎ 숫자, 텍스트 형태로 된 데이터가 시각화 차트로 만들어지는 과정
◎ 5가지 활용 목적에 따른 적합한 시각화 유형의 종류
◎ 시각화를 활용한 데이터 분석, 시각적 분석의 의미와 활용 사례

▣ 1장: 왜 데이터 시각화를 알아야 할까?
1.1 빅데이터의 시대 누구에게나 필요한 데이터 리터러시
선택이 아닌 기본 역량, 데이터 리터러시
데이터 리터러시 역량을 키우기 위한 노력
____초등학생을 위한 데이터 리터러시 교육
____기사로 배우는 데이터 리터러시
일상생활 속 데이터 리터러시
____현상을 이야기하는 데이터, 과연 진짜일까?
____데이터를 보여주는 시각화, 과연 진짜일까?
1.2 데이터 리터러시를 위한 데이터 시각화
많은 양의 데이터를 시각적으로 요약
시각을 통한 데이터 인사이트 도출
더 정확한 데이터 분석 결과 도출
시각화 대시보드를 통한 공동의 데이터 활용
다양한 분야에서의 시각화 활용

▣ 2장: 데이터 시각화를 위한 준비
2.1 시각화를 위해 필요한 데이터
통계표와 로우 데이터의 차이 이해하기
통계표를 로우 데이터로 정제하는 방법
2.2 데이터 시각화 차트를 만드는 원리
데이터 변수 선택
선택한 데이터 변수 집산
데이터 집산 결과 시각화

▣ 03장: 더 나은 시각화를 만드는 방법
3.1 시각화 차트의 부가 요소 활용
3.2 시각화 유형의 한계를 극복하는 새로운 시각화 방법
한 장 말고 여러 장으로, 스몰 멀티플즈
____시계열 데이터의 시각화와 스몰 멀티플즈
____지도 시각화와 스몰 멀티플즈
지도 시각화를 보완하는 카토그램
인터랙티브 시각화 차트
3.3 데이터 시각화 대시보드의 활용
인터랙티브 데이터 시각화 대시보드
데이터 시각화 대시보드를 잘 만드는 방법
____사용자 니즈 파악
____효과적인 시각화 대시보드 구성

▣ 04장: 시각화를 활용한 데이터 분석, 시각적 분석
4.1 데이터 집산 개념 이해
4.2 데이터 집산을 통한 인사이트 도출
4.3 데이터 집산을 활용한 시각적 분석
수치형 변수를 활용한 시각적 분석
____시각적 분석에 수치형 변수의 집산이 필요한 이유
____수치형 변수 집산을 활용한 시각적 분석 사례
범주형 변수를 활용한 시각적 분석
____시각적 분석에 범주형 변수의 집산이 필요한 이유
____범주형 변수의 데이터 집산에 효과적인 시각화 유형

▣ 05장: 사례로 알아보는 시각화의 가치
5.1 개인 데이터를 활용한 시각적 분석
5.2 공공데이터를 활용한 시각적 분석
계층형 위치 정보에 근거한 지도 시각화의 시각적 분석
인구 특성별 조건을 분석 기준으로 활용한 지도 시각화의 시각적 분석
5.3 기업 데이터를 활용한 시각적 분석
기업에서 데이터를 활용할 때 사용하는 시각화 대시보드 유형
콜택시 통화량 데이터를 활용한 시각적 분석
____‘날짜’ 변수를 활용한 시각적 분석
____‘시간대’를 기준으로 한 시각적 분석
____‘날짜’, ‘시간대’ 변수를 함께 활용한 시각적 분석

▣ 에필로그: 데이터 활용을 위한 가장 쉬운 방법, 시각화

▣ 부록: 데이터 시각화 차트 유형 모아보기
부록 A. 비교를 위한 시각화 차트
부록 B. 추이, 트렌드 파악을 위한 시각화 차트
부록 C. 구성 비중, 분포를 보기 위한 시각화 차트
부록 D. 관계를 위한 시각화 차트
부록 E. 위치 데이터를 활용한 시각화 차트