들어가며: 모든 것은 스파크로 시작한다
서문: 지식의 섬과 경이의 해안
I 기초
1장 우리가 시각화를 논할 때 말하는 것
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2장 훌륭한 시각화의 다섯 가지 조건
하키채 차트
진실성
기능성
아름다움
통찰력
계몽적
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II 진실성
3장 진실의 연속체
미심쩍은 모델
마음, 저 서투른 모델러
우리는 왜 이렇게 자주 실수를 할까?
마인드 버그 1: 패턴성
마인드 버그 2: 스토리텔링
마인드 버그 3: 확증
진실은 절대적이지도, 상대적이지도 않다
지성인의 기술
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4장 추측과 불확실성
과학적인 자세
호기심에서 추측으로
가설 세우기
변수에 대한 여담
연구에 대하여
실험하기
불확실성에 관하여
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III 기능성
5장 시각화의 기본 원칙들
시각적으로 데이터 부호화하기
그래픽의 형태 고르기
무작정 수용하지 않기
까다로운 척도들에 관한 실용적 조언
화면 구성하기
시험대에 작품 올리기
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6장 간단한 차트로 데이터 탐색하기
표준과 예외들
최빈값, 중앙값 그리고 평균
가중 평균
범위
범위 가지고 놀기
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7장 분포 시각화하기
분산과 표준편차
표준편차와 표준 점수
도수분포표로 스토리 제시하기
표준화된 점수가 어떻게 우리를 오도하는가
정규분포의 특이한 점
백분위수, 사분위수 그리고 박스 플롯
데이터 조작하기
시간에 따른 빈도
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8장 변화 드러내기
추세, 계절성 그리고 노이즈
시계열 분해하기
지표 시각화하기
비율에서 로그로
시계열 차트가 부르는 오해
변화를 커뮤니케이션하기
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9장 관계 발견하기
연관성에서 상관관계로
평활기(Smoothers
행렬 및 평행좌표 플롯들
커뮤니케이션을 위한 상관관계
회귀
상관관계에서 인과관계로
데이
이 책에서 다루는 내용
- 일상에서 인포그래픽과 데이터 시각화의 역할
- 데이터와 과학적 추론의 기본 원칙들
- 비판적으로 사고하는 올바른 방법
- 데이터 시각화를 평가하는 단계별 프로세스
- 효과적인 차트, 그래프 그리고 데이터 맵을 만들고 사용하는 방법
- 뉴욕 타임스, 월스트리트 저널, 유수의 언론 매체에서 제작한 데이터 시각화 예시 접기
