[디자인부트캠프] DAY 40: 데이터 시각화 / Re:brew 프로젝트 (ver.04) PPT 최종 제출

 

 

 

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✅ 데이터 시각화 방법 정리

1️⃣ 다중축 그래프 (Dual Axis Chart)

 

정의	서로 다른 두 개 이상의 Y축 값을 한 그래프에 함께 표현 (예: 꺾은선 + 막대 혼합)
특징	- 서로 다른 단위(%)와 수치(숫자)를 동시에 비교 가능 - 시계열 트렌드 비교에 효과적
주요 사용 예	- 리텐션율(%)과 DAU 수치 비교 - 마케팅 지출 vs 유입량 비교
적합한 데이터	시간 기반 변화 데이터, 상관관계를 보고 싶은 경우
Re:brew 활용 예	가입 후 D1~D7 리텐션율(%) + 해당일 클릭 수 → 유저 관심도가 급감하는 시점 시각화 가능

 

 

2️⃣ 히트맵 (Heatmap)

정의	데이터 값의 크기를 색상의 농도나 온도로 표현
특징	- 시각적 밀도 표현이 뛰어남 - 집중된 값이나 이상값을 빠르게 파악 가능
주요 사용 예	- 시간대별 행동 빈도 - 페이지별 클릭 집중도
적합한 데이터	행과 열로 이루어진 반복 패턴 데이터 (예: 시간 vs 기능)
Re:brew 활용 예	가입일 기준 vs 행동 발생일 히트맵 → 며칠째 가장 많이 활동했는지 확인 가능

 

 

3️⃣ 트리맵 (Treemap)

정의	계층적 데이터를 면적의 크기로 표현하는 시각화 방식
특징	- 면적이 크면 더 많은 비중을 의미 - 전체 구조 파악 및 비교에 유리
주요 사용 예	- 기능별 클릭 수 비교 - 상품군별 매출 구성 비중
적합한 데이터	범주형 데이터, 구성 비율을 보고 싶을 때
Re:brew 활용 예	가장 많이 사용된 기능을 카테고리별로 시각화 → 유저들이 많이 사용하는 기능 파악 가능

 

 

 

4️⃣ 네트워크 그래프 (Network Graph)

정의	노드(Node)와 링크(Link)로 구성된 연결 구조 시각화
특징	- 유저 클릭 흐름 및 전환 구조 분석에 효과적 - 요소 간 관계 시각화에 적합
주요 사용 예	- 페이지 전환 경로 분석 - 유저 간 상호작용 네트워크 분석
적합한 데이터	출발 → 도착 구조의 행동/경로 데이터
Re:brew 활용 예	유저들의 실제 클릭 흐름 전환 경로 파악 → 다음 행동 예측 및 UI 흐름 최적화에 도움

 

 

5️⃣ 워드 클라우드 (Word Cloud)

정의	단어의 출현 빈도를 크기로 시각화하는 기법
특징	- 정성 데이터 요약에 유용 - 주된 이슈 키워드 한눈에 파악 가능
주요 사용 예	- 리뷰 분석 - 설문 키워드 요약
적합한 데이터	사용자 피드백, 인터뷰, 커뮤니티 코멘트 등 자연어 데이터
Re:brew 활용 예	정성 설문 및 유저 피드백을 시각화해 불편 요소, 요구사항 등을 도출

 

Figma: PD_03_강소연 – Figma

Figma

notion: https://www.notion.so/DAY-40-Re-brew-ver-04-PPT-1e54bb609e3a8043b916ddd8e9545b62?pvs=4