시각화를 시작한 이후에 다시 시각화를 시작하기 

원문 : Getting started with visualization after getting started with visualization
저자 : Nathan Yau
원문 라이센스 : CC BY-NC

 

요즘에는 시각화를 시작하기 쉬워졌습니다. 수많은 리소스 – 책, 예제, 블로그, 강좌 – 가 여러분이 배울 수 있도록 도와주고 있고 많은 신규 및 이전 소프트웨어가 보고 클릭하면 즉시 데이터를 다루는 일을 할 수 있도록 해줍니다.

여러분은 여기서 멈추면 안됩니다. 많은 사람들이 이 지점에서 멈추고 있습니다. 그들은 Tufte의 책을 읽고(단순히 페이지를 넘기고 굵은 글씨를 기억하면서 읽는 것을 말합니다.) 마치 시각화의 졸업장처럼 선반에 올려놓거나 책상 위에 쌓아놓습니다. 아마도 여러분이 그 중의 한 명일지도 모릅니다. 저는 그랬습니다.

하지만 우리는 발전하길 원하지 않나요? 저는 지금부터 ‘yes’라고 대답했다고 생각하겠습니다.

‘실제로’ 데이터와 함께 일하기

미안하지만 이 것 하나는 피할 수 없습니다.

여러분이 무엇인가를 더 얻고 싶다면 더 연습해야만 합니다. 단지 무언가를 어떻게 하면 되는지 읽기만하면 안됩니다. 요리를 더 잘하고 싶은가요? 레시피를 모으는 대신에 실제로 무엇인가를 오븐에 올려놓고 요리해야합니다. 농구 기술을 향상시키고 싶은가요? 코트에서 땀 흘려야합니다. 어떤 종류의 일이던간에 마찬가지입니다. (쌍절곤 기술, 활 사냥 기술, 컴퓨터 해킹 기술… 기술들) 시각화도 똑같습니다.

관심있는 사이트에서 데이터를 다운받아 여러분이 할 수 있는 모든 것을 배울 수 있습니다. 분석하고, 여러분이 가진 질문에 대답해보고, 물론, 시각화 할 수 있습니다. 책과 길라잡이로 배운 것을 여러분이 가진 데이터에 적용시켜보십시오. 저는 거짓말하지 않겠습니다: 처음에는 거칠고 실망스럽겠지만 여러분은 한 걸음 더 진보하였을 것입니다.

저는 몇 년 전부터 데이터를 찾을 수 있는 여러 리소스를 한 곳에 모아놓았습니다. 일부 사이트는 현재는 운영되지 않지만, 여러분에게 스프레드시트와 CSV 파일을 어디에서 얻을 수 있는지 좋은 아이디어를 줄 것입니다. 운이 좋다면, PDF 포맷으로된 데이터 소스를 찾을 수도 있습니다. 그런 재미를 느껴보십시오.

그리고 나서 R을 다운 받으십시오. Tableau 평가판은 주변을 어지럽게 만듭니다. 여러분의 자신의 데이터기반 문서(Data-Driven Documents)를 가지려면 엑셀을 한계까지 밀어붙여야 합니다.

아직도 여러분이 어디부터 시작해야 할지 모르겠다면 여러분이 좋아하고 다시 만들어보고 싶은 시각화를 찾아 보십시오. 훌륭한 것이라면 여러분은 아마도 그래픽을 만드는 것이 생각보다 어렵다는 것을 발견하게 될 것입니다. 지극히 정상적입니다. FlowingData 저장소는 매우 많은 예제를 제공합니다.

다른 사람에게 도움 받기

이제 막 시작한 사람이라면 유달리 이 부분이 어렵습니다. 아마 여러분은 온라인에 작업이 공유되는 것을 원하지 않을 것입니다. 왜냐하면, 음, 인터넷이라는 공간에는 다른 사람들의 작업에서 무엇이 잘못되었는지 지적하기를 원하는 많은 사람들이 있기 때문입니다. 그렇지만 여러분은 무엇을 해야하고 무엇을 서두르지 않아도 되는지를 배우게 될 것입니다. 단지 실제의 문제와 기분 상하는 댓글을 구분 해야합니다.

여러분의 작업을 현실의 몇 사람에게 보여주는 것으로도 같은 학습 경험을 얻을 수 있습니다.

여러분이 무엇을 결정하던지 비판을 지나치게 개인적으로 받아들이지 마십시오. 사람들은 여러분 뿐 아니라 자신들 앞에 있는 것이 무엇이든지 판단합니다. Jack Cheng은 그의 첫번째 책을 출간했을 때 받았던 비판들에 대해서 적었습니다. 그의 경험과 내가 가진 생각은 거의 동일합니다.

어쨌든, 의견을 얻을 수 있는 온라인 공간은 수 없이 많습니다. 여기 한 두가지가 있습니다. : Visualizing.org, Reddit, 그리고 Twitter, Facebook, 물론 블로그를 시작할 수도 있습니다.

깊이 읽기

이제 발이 축축하게 젖고, 두 손은 지저분해지고, 타이어를 걷어차버렸다면 독서로 되돌아오십시오. 새로운 읽기를 통해 더 집중하게 될 것입니다.

여러분은 언제나 ‘신참 전문가’가 Tufte 콜렉션에 익숙해서, 인용문을 나눠주고, 멋지게 Minard를 찬양하는 것을 볼 것입니다.

Tufte의 책, 특히 그의 첫번째 책은 시각화의 광범위한 총람과 여러분의 그래픽을 읽기 쉽게 만들기 위해 해야할 몇몇 작은 것들이 있어 훌륭합니다. 그렇지만 다음은 무엇인가요?

여러분이 가고자하는 방향은 여러분이 개선시키고 싶은 시각화의 부분이 무엇이냐에 달려있습니다. 물론, Data Points와 Visualize This는 옵션 중의 몇 가지입니다. 첫번째는 추상적이고 덜 기술적인 반면에, 두번째는 실제적인 코드 예제가 많습니다. 나는 여러분이 The Visual Display of Quantitative Information을 읽었다는 가정하에 두 책을 썼습니다.

온라인 인터랙티브를 위해서는 Interactive Data Visualization for the Web를 읽으십시오. JavaScript library Data-Driven Documents를 사용하는 안내를 받을 수 있습니다.

이론을 알고 싶다면 : Colin Ware의 Information Visualization은 좋은 선택입니다.

저널리즘의 접근 : The Functional Art.

1980년 이전의 역사적인 배경 : Exploratory Data Analysis by John Tukey (one of my favorites) and Semiology of Graphics by Jaques Bertin.

시각화와 시각화의 분야에 대한 많은 책이 있지만 다음 단계를 위해서는 Amazon에서 검색하면 더 풍부한 옵션을 얻을 수 있을 것입니다.

책울 떠나서 발전하려면 학술적인 페이퍼도 훌륭한 리소스인데 이는 종종 간과되는 부분입니다. 정말 멋진 부분은 요즘에는 많은 사람들이 자신의 페이퍼를 장벽이 없는 공간인 온라인에 출판한다. 몇몇 페이퍼는 너무 기술적이고 전문 용어를 빈번하게 사용하지만, 배울만한 좋은(실용적인) 것들도 많이 있습니다.

예를 들어, Stanford produce fine papers의 Jeffrey Heer와 그의 학생들, 지금은 Google에 있는 Fernanda Viegas and Martin Wattenberg는 IBM에 있을 때 적용 가능한 페이퍼들을 보냈다. Ben Fry는 지금의 Fathom에서 읽을 가치가 있는 박사 논문을 썼습니다. William Cleveland, Di Cook, and Hadley Wickham는 통계학 방면에서 왔습니다.

이제는 학술 논문들에 자주 인용 되기 때문에 더 많은 논문을 찾아서 읽을 수 있습니다.

그리고

위에 있는 것들을 다 해보았나요? 다시 해보세요.

링크

hunspell에서 사용할 수 있는 맞춤법 검사 데이터

hunspell에서 사용할 수 있는 맞춤법 검사 데이터

리눅스(데비안,우분투,페도라), 맥 OS X, LibreOffice, OpenOffice 그리고 MarkdownPad에서 사용할 수 있는 맞춤법 검사 데이터

 

맥에서도 사용하고 있지만 윈도우즈의 MarkdownPad에서 사용하려고 다시 찾게 되었다. 맥에서는 Mou를 사용하고 있는데 MarkdownPad가 맥용으로 나오면 좋겠다는 생각이 든다.

Yasiv : Amazon 제품간의 네트워크 보기

Yasiv에서는 특정 제품을 검색하면 그것과 관련이 있는 제품들의 관계를 네트워크 지도로 보여준다.

Visualize This를 검색한 모습

아마존 사이트에서 검색할 때 어떤 방식으로 다른 책들을 추천하는지 모르겠지만

사랑의 작대기처럼 많은 화살표를 받은 책이 인기가 있는 책이겠지.

Yasiv에서는 책뿐만 아니라 Amazon의 모든 제품을 검색할 수 있다.

Google Earth vs. MapBox Earth

MapBox Blog – Launching MapBox Earth

MapBox에서 마치 구글어스와 같은 MapBox Earth를 무료로 공개했다.

구름 없는 깨끗한 이미지와 빠른 속도, 다양한 테마는 Google Earth보다 MapBox Earth가 낫다는 생각을 들게한다. 다만 Google Earth의 다양한 기능과 정보의 융합은 아예 흉내도 내지 않은 것 같은데  Google Earth에 비해 MapBox Earth의 부족한 기능을 아쉬워하기 전에 생각 해봐야한다. 모바일 기기에서 Google Earth를 얼마나 사용하던가? Google Earth에서는 Panoramio의 사진을 볼 수 있고, 3D 오브젝트도 볼 수 있고, 구글 맵의 내 지도도 불러올 수 있지만 너무 느리고 산만하게 움직이며 융합된 정보도 구글 지도와 검색으로 찾는 것보다 못하다. 구글 어스 앱에서 무엇을 한다는 건 인내심과 한계가 있기 때문에 가장 기본적인 기능, 쉽게 이동하고 확대, 축소하며 위성 사진을 본다는 면에서 장점이 있는 것이다.

그래서 Google Earth의 기본 이외의 기능들을 제외하고 나면 더 빠르고 다양한 테마의 전환이 가능한 MapBox Earth는 Google Earth보다 기본에 충실하며 지구를 휙휙 돌리는 재미가 크다고 생각한다.

오픈스트리트맵(OpenStreetMap) 새롭고 쉬운 웹 편집기 iD 공개

MapBox Blog – New Map Editor Launches on OpenStreetMap

OpenStreetMap Blog – OpenStreetMap launches all-new easy map editor and announces funding appeal

5월 7일, OpenStreetMap과 MapBox에서 새로운 웹 지도 편집기 iD를 선보였다.


기존에 웹브라우저에서 편집이 가능했던 플래쉬 기반의 Potlatch2는 많이 느리고 많이 불편했다. 설치형 프로그램인 jOSM은 누구나 쉽게 기여할 수 있는 열린 지도와 거리가 멀었다. 이번에 공개된 iD 에디터는 웹에서 빠르고 간결하게 작업이 가능하다.

특징과 이 프로젝트에 공헌한 사람들 그리고 더 자세한 내용은 MapBox 블로그를 참고

Google Map Maker에 접속하지 않은지 수개월이 지났다. 지난 늦겨울의 북한 지역 런칭과 언론 보도 때문에 Google Map Maker에 기여하기 시작한지 1000일이 되었다는 걸 알았지만 그 동안 OpenStreetMap에 기여해야하는 이유가 분명해졌다.

지도를 들여다 보는 수준을 넘어서 데이터와 응용되기 위해서 열린 지도가 필요하다. 구글이 제공하는 fusion table, map API를 활용할 수 있다는 점은 기쁜 일이지만 이젠 내가 기여하는 데이터를 다른 사람들이 볼 수 있는 것에 만족하기 어렵다. 사소한 골목길 하나에 대한 정보라도 누구나 가질 수 있어야한다.