포켓몬 트레이너와 함께하는 데이터 시각화 대모험!

1. 대모험의 시작

안녕하세요, 친구들! 저는 데이터 분석의 세계로 여러분을 이끌 포켓몬 트레이너예요. 오늘은 R이라는 도구를 사용해 데이터를 그림으로 나타내는 마법을 배울 거예요. 이 마법을 활용하면 우리가 수집한 데이터의 비밀을 쉽게 파헤칠 수 있답니다. 준비 되셨나요? 그럼 출발해볼까요!

2. 범주형 데이터와의 첫 만남

우리가 탐험할 데이터 세계에는 크게 두 종류의 데이터가 있어요. 하나는 범주형 데이터로, 아이스크림 맛, 혈액형처럼 몇 개의 그룹으로 나눌 수 있는 데이터예요. 또 하나는 연속형 데이터로, 키, 몸무게처럼 값이 연속적으로 이어지는 데이터랍니다.

막대 그래프로 범주형 데이터 표현하기

범주형 데이터를 나타낼 때는 막대 그래프를 사용해요. 막대의 높이로 각 그룹의 크기를 비교할 수 있죠. 막대를 늘어놓은 모양의 기본 막대 그래프, 여러 특징을 함께 비교할 수 있는 나란히 막대 그래프, 전체에서 각 그룹이 차지하는 정도를 볼 수 있는 누적 막대 그래프가 있어요.

원 그래프로 비율 표현하기

원 그래프는 전체를 동그란 원으로 나타내고, 각 그룹을 부채꼴로 표현해요. 부채꼴의 크기로 각 그룹이 차지하는 비율을 쉽게 볼 수 있죠.

3. R과 함께 데이터 시각화 모험 떠나기!

자, 이제 R을 사용해서 직접 데이터를 그림으로 그려볼 차례예요! 상상해보세요, 여러분이 포켓몬 세계의 아이스크림 가게 주인이 되어 손님들이 좋아하는 맛을 그래프로 나타내는 거예요.

첫 번째 미션: 기본 막대 그래프 만들기

1. 포켓몬 센터에 들러 MASS 패키지를 받아 오세요. 이 안에는 우리가 분석할 Cars93이라는 데이터가 있어요.

library(MASS)

2. Cars93 데이터에는 자동차 종류를 나타내는 Type이라는 정보가 있어요. 이걸 사용해서 그래프를 만들어 볼 거예요.

tab <- with(Cars93, table(Type))
barplot(tab, main="자동차 종류", xlab="종류", ylab="자동차 수", col=rainbow(6))

3. 그래프의 제목, 축 이름, 막대 색깔 등을 자유롭게 바꿔보세요. 어떤 게 달라지나요?

두 번째 미션: 나란히 막대 그래프 만들기

1. 이번에는 Type과 AirBags라는 두 가지 정보를 함께 사용해 볼 거예요.

tab <- with(Cars93, xtabs(~Type + AirBags))
barplot(tab, beside=TRUE, col=rainbow(6), 
        legend=c('운전석+조수석','운전석만','없음'), 
        xlab="자동차 종류", ylab="자동차 수")  

2. beside=TRUE는 막대를 나란히 그리라는 뜻이에요. 이걸 FALSE로 바꾸면 어떻게 될까요?

세 번째 미션: 원 그래프 탐험하기

1. 같은 데이터를 원 그래프로도 나타낼 수 있어요.

pie(tab, col=rainbow(6), main="자동차 종류")

2. 부채꼴에 이름표를 붙이려면 names(tab)을 사용해 보세요.

names(tab) <- c('소형','대형','중형','경차','스포츠카','밴') 
pie(tab, col=rainbow(6), main="자동차 종류")

4. 연속형 데이터와 만나기

연속형 데이터는 히스토그램, 밀도 그래프, QQ 플롯 등으로 나타낼 수 있어요.

히스토그램으로 연속형 데이터의 분포 알아보기

히스토그램은 연속형 데이터의 분포를 보여주는 그래프예요. 데이터를 일정한 구간으로 나누고, 각 구간에 속하는 데이터의 개수를 막대로 나타내죠.

hist(Cars93$MPG.highway, main="고속도로 연비", 
     xlab="연비(마일/갤런)", ylab="자동차 수")

밀도 그래프로 부드러운 분포 곡선 그리기

밀도 그래프는 히스토그램을 부드럽게 연결한 곡선이에요. 연속형 데이터의 분포를 나타내는 또 다른 방법이죠.

plot(density(Cars93$MPG.highway), main="고속도로 연비 밀도 그래프", 
     xlab="연비(마일/갤런)")

QQ 플롯으로 데이터의 정규성 확인하기

QQ 플롯은 데이터가 정규 분포를 따르는지 확인할 때 사용해요. 데이터를 정규 분포와 비교해서 그려주는 그래프랍니다.

qqnorm(Cars93$Weight, main="자동차 무게의 QQ 플롯")
qqline(Cars93$Weight, col="red")

5. 트레이너와 함께 배워요!

Q: 어떤 그래프를 사용해야 할지 모르겠어요! A: 데이터의 종류를 먼저 확인하는 게 중요해요. 범주형 데이터는 막대 그래프나 원 그래프로, 연속형 데이터는 히스토그램, 밀도 그래프, QQ 플롯 등으로 나타낼 수 있죠.

Q: 그래프에서 색깔은 어떻게 정하나요? A: rainbow(), heat.colors(), topo.colors() 등 다양한 색상 팔레트 함수를 사용할 수 있어요. 또는 col=c("red","blue","green") 처럼 색상을 직접 지정할 수도 있죠.

6. 새로운 모험을 떠나요!

와, 벌써 그래프 만드는 방법을 잘 익히셨네요! 이제 여러분은 데이터 시각화 능력을 갖춘 훌륭한 포켓몬 트레이너가 되었어요. 앞으로도 데이터 분석의 세계를 탐험하면서 새로운 것들을 발견해 보는 건 어떨까요?

• 친구들이 가장 좋아하는 게임 장르를 조사해서 막대 그래프로 나타내 보세요.

• 포켓몬들의 몸무게 분포를 히스토그램과 밀도 그래프로 비교해 보아요.

• 우리 가족의 하루 스마트폰 사용 시간을 QQ 플롯으로 그려서 정규 분포와 비교해 볼까요?

모두 데이터 분석가로서의 첫걸음을 축하해요! 앞으로도 데이터와 함께 신나는 모험 가득하시길 바랄게요!