데이터 및 정보 시각화

데이터 및 정보 시각화(Data and information visualization, data viz/vis 또는 info viz/vis)는 정적, 동적 또는 대화형 시각적 항목의 도움을 받아 정량적 및 정성적 데이터와 정보를 디자인하고 그래픽 또는 시각적 재현물을 만드는 관행이다. 이러한 시각화는 대상 관객이 시각적으로 탐색하고 발견하며, 데이터 내의 복잡한 구조, 관계, 상관관계, 국소적 및 전역적 패턴, 추세, 변동, 불변성, 클러스터, 이상치 및 특이한 그룹화 등을 빠르게 이해하고 해석하며 중요한 통찰력을 얻도록 돕는 것을 목적으로 한다. 대중에게 정보를 매력적인 방식으로 간결하게 전달하려는 목적일 때는 일반적으로 인포그래픽이라고 불린다.

데이터 시각화는 이미지 기능을 사용하여 주로 정량적인 원시 데이터 세트를 도식적인 형태로 제시하는 것과 관련이 있다. 데이터 시각화에 사용되는 시각적 형식에는 차트와 그래프, 지리 공간 지도, 도표, 상관 행렬, 백분율 게이지 등이 포함된다.

정보 시각화는 정량적 데이터뿐만 아니라 정성적이고 주로 추상적인 정보를 포함하는 다수의 대규모 복잡한 데이터 세트를 다룬다. 그 목표는 원시 데이터에 가치를 더하고, 시청자의 이해를 높이며, 인지 능력을 강화하고, 그래픽 디스플레이를 탐색하고 상호 작용하면서 통찰력을 도출하고 의사 결정을 내리도록 돕는 것이다. 사용되는 시각적 도구로는 위치 기반 데이터를 위한 지도, 데이터의 계층적Heer, Jeffrey, Bostock, Michael, Ogievetsky, Vadim (2010) A tour through the visualization zoo, Communications of the ACM, Volume 53, Issue 6 Pages 59 - 67 https://doi.org/10.1145/1743546.1743567 조직, 생키 다이어그램과 같이 관계를 우선시하는 디스플레이, 순서도, 연표 등이 있다.

또한, 내러티브 시각화는 차트, 그래프, 지도 등과 같은 시각적 요소를 사용하여 데이터나 정보를 전달하는 방법이다. 이 접근 방식은 데이터 분석, 스토리텔링, 시각화를 결합하여 구조화된 이야기의 흐름을 통해 정보를 제시한다. 시각적 요소를 단순히 통계를 보여주는 데 그치지 않고 데이터를 통해 이야기를 들려주는 데 사용한다. 그 목표는 설득력 있는 이야기 중심의 시각적 경험을 통해 사람들이 데이터의 추세, 패턴 및 관계를 식별하도록 돕는 것이다.

가상 현실, 증강 현실, 혼합 현실과 같은 신흥 기술은 정보 시각화를 더욱 몰입감 있고 직관적이며 상호 작용 가능하고 조작하기 쉽게 만들어 사용자의 시각과 인식을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있다. 데이터 및 정보 시각화의 목표는 데이터베이스, 정보 시스템, 파일 시스템, 문서, 비즈니스 데이터에서 수집된 추상적이고 비물리적이며 비공간적인 데이터를 그래픽으로 표현하고 탐색하는 것이다. 이는 가설을 확인하거나 거부하기 위해 물리적 및 공간적 과학 데이터를 기반으로 현실적인 이미지를 렌더링하는 것이 목표인 과학적 시각화와는 차이가 있다.

효과적인 데이터 시각화는 출처가 확실하고 적절하게 맥락화되어 있으며 단순하고 깔끔한 방식으로 제시된다. 통찰력의 신뢰성을 보장하기 위해 기본 데이터는 정확하고 최신 상태여야 한다. 그래픽 항목은 잘 선택되어야 하며 미적으로 매력적이어야 하고, 모양, 색상 및 기타 시각적 요소는 주의를 분산시키지 않으면서 의미 있는 방식으로 의도적으로 사용되어야 한다. 시각적 요소에는 이를 뒷받침하는 텍스트가 동반된다. 언어적 성분과 그래픽 성분은 서로 보완되어 명확하고 빠르며 기억에 남는 이해를 보장해야 한다. 효과적인 정보 시각화는 대상 관객의 요구와 전문 지식 수준을 고려한다. 효과적인 시각화는 전문적이고 복잡한 빅 데이터 기반 아이디어를 비전문가 관객에게 시각적으로 매력적이고 흥미로우며 접근하기 쉬운 방식으로 전달하는 데 사용될 수 있으며, 도메인 전문가와 경영진이 의사 결정을 내리고 성능을 모니터링하며 아이디어를 생성하고 연구를 촉진하는 데에도 사용된다.

데이터 사이언티스트, 분석가 및 데이터 마이닝 전문가는 데이터 시각화를 사용하여 데이터 품질을 확인하고, 오류, 비정상적인 간극, 누락된 값을 찾고, 데이터를 정제하며, 데이터의 구조와 특징을 탐색하고, 데이터 기반 모델의 출력을 평가한다. 데이터 및 정보 시각화는 데이터 스토리텔링의 일부가 될 수 있으며, 여기서 분석된 데이터에 맥락을 부여하고 분석을 통해 얻은 통찰력을 전달하여 관객이 의사 결정을 내리거나 조치를 취하도록 설득하기 위해 이야기 구조와 결합된다. 이는 연구자와 분석가 사이에서 탐색적 자료 분석을 수행하거나 분석 결과를 전달하기 위해 복잡한 데이터를 그래픽으로 소통하는 통계 그래픽과 대조될 수 있는데, 통계 그래픽에서는 시각적 매력이나 특정 문제에 대한 주의 집중, 스토리텔링은 덜 중요하다.

데이터 및 정보 시각화는 학제 간 분야로, 기술통계학, 시각 커뮤니케이션, 그래픽 디자인, 인지 과학, 그리고 대화형 컴퓨터 그래픽스 및 인간-컴퓨터 상호 작용에서 발견되는 원칙들을 포함한다. 효과적인 시각화에는 디자인 기술, 통계 기술 및 컴퓨팅 기술이 모두 필요하므로 이는 예술이자 과학이다. 시각적 분석은 통계 데이터 분석, 데이터 및 정보 시각화, 인간의 분석적 추론을 대화형 시각 인터페이스를 통해 결합하여, 사용자가 컴퓨터가 수행하기 어려운 결론 도출, 실행 가능한 통찰력 획득 및 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 사람들이 시각화 유형을 읽고 오독하는 방식에 대한 연구는 어떤 유형과 특징의 시각화가 가장 이해하기 쉽고 효과적인지 결정하는 데 도움을 준다. 의도치 않게 부실하거나 의도적으로 오도하고 기만하는 시각화는 오보를 퍼뜨리고 대중의 인식을 조작하며 여론을 돌리는 강력한 도구로 작용할 수 있다. 따라서 데이터 시각화 리터러시는 과거의 텍스트, 수학, 시각적 문해력의 역할과 마찬가지로 정보 시대의 데이터 및 정보문해의 중요한 구성 요소가 되었다.

 개요 
upright=1.5|섬네일|데이터 시각화는 데이터를 분석하고 이를 사용자에게 제시하는 단계 중 하나이다.
섬네일|240px|2005년 초의 인터넷 일부를 그래프로 나타낸 지도. 각 선은 두 개의 IP 주소와 그 노드 사이의 지연 시간을 나타낸다.

데이터 및 정보 시각화 분야는 "인간-컴퓨터 상호 작용, 컴퓨터 과학, 그래픽, 시각 디자인, 심리학, 사진술 및 비즈니스 방법 연구에서 등장했다. 이는 과학 연구, 디지털 도서관, 데이터 마이닝, 금융 데이터 분석, 시장 연구, 제조 프로덕션 컨트롤, 약물 발견의 핵심 구성 요소로 점차 적용되고 있다."Benjamin B. Bederson and Ben Shneiderman (2003). The Craft of Information Visualization: Readings and Reflections, Morgan Kaufmann .

데이터 및 정보 시각화는 "시각적 재현 및 상호 작용 기술이 인간의 눈이 마음으로 이어지는 넓은 대역폭의 통로를 활용하여 사용자가 방대한 양의 정보를 한 번에 보고 탐색하며 이해할 수 있게 해준다"는 것을 전제로 한다. 정보 시각화는 추상적인 정보를 직관적인 방식으로 전달하기 위한 접근 방식을 만드는 데 집중했다.James J. Thomas and Kristin A. Cook (Ed.) (2005). Illuminating the Path: The R&D Agenda for Visual Analytics . National Visualization and Analytics Center. p.30

데이터 분석은 산업계의 모든 응용 연구와 문제 해결에서 필수적인 부분이다. 가장 기본적인 데이터 분석 접근 방식은 시각화(히스토그램, 산점도, 표면도, 트리맵, 평행 좌표 플롯 등), 통계학(가설 검정, 회귀 분석, 주성분 분석 등), 데이터 마이닝(연반 규칙 학습 등), 그리고 기계 학습 방법(클러스터 분석, 통계적 분류, 결정 트리 등)이다. 이러한 접근 방식 중 정보 시각화, 즉 시각적 데이터 분석은 인간 분석가의 인지 능력에 가장 많이 의존하며, 인간의 상상력과 창의성에 의해서만 제한되는 비정형적인 실행 가능 통찰력을 발견할 수 있게 한다. 분석가는 데이터 시각화를 해석하기 위해 복잡한 방법을 배울 필요가 없다. 정보 시각화는 또한 가설 생성 체계이기도 하며, 이는 일반적으로 통계적 가설 검정과 같은 보다 분석적이거나 공식적인 분석으로 이어진다.

정보를 명확하고 효율적으로 소통하기 위해 데이터 시각화는 통계 그래픽, 플롯, 인포그래픽 및 기타 도구를 사용한다. 수치 데이터는 정량적 메시지를 시각적으로 전달하기 위해 점, 선 또는 막대를 사용하여 인코딩될 수 있다. 효과적인 시각화는 사용자가 데이터와 증거를 분석하고 추론하는 데 도움을 준다. 복잡한 데이터를 더 접근하기 쉽고 이해하기 쉬우며 사용 가능하게 만들지만, 단순화될 수도 있다. 사용자는 비교를 하거나 인과관계를 이해하는 것과 같은 특정한 분석 작업을 가질 수 있으며, 그래픽의 디자인 원칙(즉, 비교를 보여주거나 인과관계를 보여주는 것)은 해당 작업을 따른다. 표는 일반적으로 사용자가 특정 측정값을 찾아볼 때 사용되며, 다양한 유형의 차트는 하나 이상의 변수에 대한 데이터의 패턴이나 관계를 보여주는 데 사용된다.

데이터 시각화는 데이터를 그래픽에 포함된 시각적 객체(예: 점, 선 또는 막대)로 인코딩하여 데이터나 정보를 소통하는 데 사용되는 기술을 말한다. 목표는 사용자에게 정보를 명확하고 효율적으로 전달하는 것이다. 이는 데이터 분석 또는 데이터 사이언스의 단계 중 하나이다. 비탈리 프리드먼(2008)에 따르면 "데이터 시각화의 주요 목표는 그래픽 수단을 통해 정보를 명확하고 효과적으로 소통하는 것이다. 이는 데이터 시각화가 기능적이기 위해 지루해 보이거나 아름다워 보이기 위해 극도로 정교해질 필요가 있다는 뜻이 아니다. 아이디어를 효과적으로 전달하기 위해 미적 형태와 기능은 함께 가야 하며, 복잡한 데이터 세트의 핵심 측면을 더 직관적인 방식으로 전달함으로써 통찰력을 제공해야 한다. 그러나 디자이너들은 종종 형태와 기능 사이의 균형을 맞추지 못해, 정보를 소통한다는 주요 목적을 달성하지 못하는 화려한 데이터 시각화를 만들곤 한다".Vitaly Friedman (2008) "Data Visualization and Infographics"  in: Graphics, Monday Inspiration, January 14, 2008.

실제로 페르난다 비에가스와 마틴 M. 와텐버그는 이상적인 시각화가 명확하게 소통할 뿐만 아니라 시청자의 참여와 관심을 자극해야 한다고 제안했다.

데이터 시각화는 인포그래픽, 정보 시각화, 과학적 시각화, 탐색적 자료 분석 및 통계 그래픽과 밀접하게 관련되어 있다. 새로운 밀레니엄 시대에 데이터 시각화는 연구, 교육 및 개발의 활발한 분야가 되었다. 포스트 외(2002)에 따르면, 이는 과학적 시각화와 정보 시각화를 통합했다.Frits H. Post, Gregory M. Nielson and Georges-Pierre Bonneau (2002). Data Visualization: The State of the Art. Research paper TU delft, 2002. .

상업적 환경에서 데이터 시각화는 종종 대시보드라고 불린다. 인포그래픽은 또 다른 매우 흔한 데이터 시각화 형태이다.

 원칙 

 효과적인 그래픽 디스플레이의 특징 

에드워드 투프티는 정보 디스플레이의 사용자가 비교를 수행하는 것과 같은 특정 분석 작업을 실행하고 있다고 설명했다. 인포그래픽의 디자인 원칙은 이러한 분석 작업을 지원해야 한다. 윌리엄 클리블랜드와 로버트 맥길이 보여주었듯이, 서로 다른 그래픽 요소는 이를 더 효율적으로 또는 덜 효율적으로 수행한다. 예를 들어, 점도표와 막대 그래프는 원그래프보다 성능이 뛰어나다.

1983년 저서 《정량적 정보의 시각적 표시》(The Visual Display of Quantitative Information)에서 에드워드 투프티는 '그래픽 디스플레이'와 효과적인 그래픽 디스플레이를 위한 원칙을 다음과 같이 정의한다:
"통계 그래픽의 탁월함은 복잡한 아이디어를 명확성, 정밀성, 효율성을 가지고 소통하는 데 있다. 그래픽 디스플레이는 다음과 같아야 한다:
 데이터를 보여줄 것
 시청자가 방법론, 그래픽 디자인, 그래픽 제작 기술 등이 아닌 내용의 본질에 대해 생각하도록 유도할 것
 데이터가 말하고자 하는 바를 왜곡하지 말 것
 좁은 공간에 많은 숫자를 제시할 것
 대규모 데이터 세트를 일관성 있게 만들 것
 눈이 서로 다른 데이터 조각들을 비교하도록 독려할 것
 넓은 개요부터 미세한 구조까지 여러 수준의 세부 사항에서 데이터를 드러낼 것
 설명, 탐색, 표 작성 또는 장식과 같은 합리적으로 명확한 목적에 부합할 것
 데이터 세트의 통계적 및 언어적 설명과 밀접하게 통합될 것.
그래픽은 데이터를 드러낸다. 실제로 그래픽은 전통적인 통계 계산보다 더 정밀하고 많은 것을 드러낼 수 있다."

예를 들어, 미나르 도표는 1812~1813년 기간 동안 나폴레옹 군대가 겪은 손실을 보여준다. 군대의 규모, 2차원 평면상의 위치(x 및 y), 시간, 이동 방향, 온도 등 6개의 변수가 플롯되어 있다. 선의 너비는 비교(특정 시점의 군대 규모)를 보여주는 반면, 온도 축은 군대 규모 변화의 원인을 암시한다. 2차원 평면상의 이 다변량 디스플레이는 신뢰성을 구축하기 위해 소스 데이터를 식별하는 동시에 즉각적으로 파악할 수 있는 이야기를 들려준다. 투프티는 1983년에 "이것은 역사상 그려진 최고의 통계 그래픽일 것"이라고 썼다.

이러한 원칙들을 적용하지 않으면 왜곡된 그래프가 만들어져 메시지를 왜곡하거나 잘못된 결론을 뒷받침할 수 있다. 투프티에 따르면, 차트정크는 메시지를 향상시키지 않는 불필요한 내부 장식이나 무의미한 3차원 또는 원근 효과를 의미한다. 설명 키를 이미지 자체에서 불필요하게 분리하여 눈이 이미지와 키 사이를 앞뒤로 이동하게 만드는 것은 "행정적 잔재"의 한 형태이다. "데이터 대비 잉크" 비율은 극대화되어야 하며, 가능한 한 데이터가 아닌 부분의 잉크는 지워야 한다.

미국 의회예산처는 2014년 6월 발표 자료에서 그래픽 디스플레이를 위한 몇 가지 모범 사례를 요약했다. 여기에는 가) 청중을 파악할 것, 나) 보고서의 문맥 밖에서도 독립적으로 이해될 수 있는 그래픽을 디자인할 것, 다) 보고서의 핵심 메시지를 소통하는 그래픽을 디자인할 것 등이 포함되었다.

데이터 또는 정보 시각화를 위한 유용한 기준은 다음과 같다:
 (비시각적) 데이터를 기반으로 할 것 - 즉, 데이터/정보 시각화는 이미지 처리나 콜라주가 아니다.
 이미지를 생성할 것 - 특히 이미지가 의미를 전달하는 데 일차적인 역할을 하며 텍스트 형태의 데이터를 보조하는 삽화가 아닐 것.
 결과물을 읽을 수 있을 것.

가독성은 시청자가 기본 데이터를 이해할 수 있음을 의미한다. 예를 들어 비례적으로 크기가 조정된 시각적 요소 사이를 비교하여 각각의 데이터 값을 비교하거나, 기후 지도에서 색상 영역을 식별하여 해당 위치의 온도를 읽기 위해 범례를 사용하는 것 등이 있다. 디자인과 사용자 경험의 최대 효율성과 단순성을 위해, 이러한 가독성은 이미지 요소의 디자인에서 전사적 매핑(bijective mapping)을 통해 강화된다. 여기서 표현 요소와 데이터 변수의 매핑은 고유해야 한다.

코사라(2007)는 또한 시각화가 "시각화로서 인식 가능해야 하며 다른 것으로 보이지 않아야 함"을 확인했다. 그는 또한 모든 유형의 시각화에서 인식 가능성과 가독성이 항상 요구되는 것은 아니라고 명시했다. 예를 들어 "정보 예술"(위의 세 가지 기준을 모두 충족하지만 시각화처럼 보이지 않을 수 있음)이나 "예술적 시각화"(마찬가지로 이미지를 생성하기 위해 비시각적 데이터를 기반으로 하지만 가독성이 떨어지거나 인식이 어려울 수 있음)가 있다.

 정량적 메시지 
섬네일|세 개의 차트로 그려진 동일한 데이터 세트: 상단 패널은 시간에 따른 발생 흐름을 묘사하는 막대 그래프이다(뉴욕 타임즈 원본의 생키 다이어그램과 유사함). 중간 패널은 불연속적인 결과를 별도로 수량화하는 버블 차트이다. 하단 패널은 범주의 상대적 점유율과 범주 내의 점유율을 보여주는 분해된 원그래프이다.
저자 스티븐 퓨는 사용자가 데이터 세트와 소통하는 데 도움이 되는 그래프를 통해 이해하거나 전달하려고 시도할 수 있는 여덟 가지 유형의 정량적 메시지를 설명했다:

 시계열: 10년 동안의 실업률이나 온도 측정값과 같이 일정 기간 동안 단일 변수를 캡처한다. 시간에 따른 추세를 입증하기 위해 선도표를 사용할 수 있다.
 순위: 특정 기간 동안 영업 사원(범주)별 매출 실적(측정값) 순위와 같이 범주형 세분화가 오름차순 또는 내림차순으로 순위가 매겨진다. 영업 사원 간의 비교를 보여주기 위해 막대 그래프를 사용할 수 있다.
 전체 대비 부분: 범주형 세분화가 전체에 대한 비율로 측정된다(예: 100% 중의 백분율). 시장에서 경쟁자들이 차지하는 시장 점유율과 같은 비율 비교를 위해 원그래프나 막대 그래프를 사용할 수 있다.
 편차: 일정 기간 동안 기업의 여러 부서에 대한 실제 비용과 예산 비용의 비교와 같이 범주형 세분화가 기준과 비교된다. 실제 금액과 기준 금액의 비교를 위해 막대 그래프를 사용할 수 있다.
 도수 분포: 주식 시장 수익률이 0~10%, 11~20% 등과 같은 구간 사이에 있는 연수와 같이 주어진 구간에 대한 특정 변수의 관측치 수를 보여준다. 이 분석을 위해 막대 그래프의 일종인 히스토그램을 사용할 수 있다. 상자 수염 그림은 중앙값, 사분위수, 이상치 등 분포에 관한 주요 통계를 시각화하는 데 도움을 준다.
 상관관계: 두 변수(X, Y)로 나타나는 관측치 간의 비교를 통해 이들이 같은 방향으로 움직이는지 아니면 반대 방향으로 움직이는지 결정한다. 예를 들어, 몇 달 간의 샘플에 대해 실업률(X)과 인플레이션(Y)을 플롯하는 것이다. 이 메시지에는 일반적으로 산점도가 사용된다.
 명목 비교: 제품 코드별 판매량과 같이 특별한 순서 없이 범주형 세분화를 비교한다. 이 비교를 위해 막대 그래프를 사용할 수 있다.
 지리학 또는 지리 공간: 주별 실업률이나 건물의 각 층에 있는 사람 수와 같이 지구나 레이아웃 전반에 걸친 변수의 비교이다. 카토그램이 일반적으로 사용되는 그래픽이다.

데이터 세트를 검토하는 분석가는 위의 메시지 및 그래픽 유형 중 일부 또는 전부가 자신의 작업과 청중에게 적용 가능한지 고려할 수 있다. 데이터에서 의미 있는 관계와 메시지를 식별하기 위한 시행착오 과정은 탐색적 자료 분석의 일부이다.

 시각과 데이터 시각화 
섬네일|데이터 시각화의 예(Grafana를 이용한 뮤직브레인즈 웹사이트 모니터링).
인간은 큰 처리 노력 없이도 선의 길이, 모양, 방향, 거리 및 색상(색조)의 차이를 쉽게 구별할 수 있는데, 이를 "주의 전 단계 처리 속성"이라고 한다. 예를 들어, 일련의 숫자에서 숫자 "5"가 나타나는 횟수를 식별하는 데는 상당한 시간과 노력("주의 집중 처리")이 필요할 수 있지만, 해당 숫자의 크기, 방향 또는 색상이 다르다면 주의 전 단계 처리를 통해 숫자 사례를 빠르게 파악할 수 있다.

매력적인 그래픽은 주의 전 단계 처리와 속성, 그리고 이러한 속성들의 상대적 강도를 활용한다. 예를 들어, 인간은 표면적의 차이보다 선 길이의 차이를 더 쉽게 처리할 수 있기 때문에, 비교를 보여주기 위해 표면적을 사용하는 원그래프보다는 선 길이를 활용하는 막대 그래프를 사용하는 것이 더 효과적일 수 있다.

 인간의 인식/인지 및 데이터 시각화 
거의 모든 데이터 시각화는 인간의 소비를 위해 만들어진다. 직관적인 시각화를 디자인할 때는 인간의 지각과 인지에 대한 지식이 필요하다. 인지는 지각, 주의, 학습, 기억, 사고, 개념 형성, 읽기 및 문제 해결과 같은 인간의 과정을 말한다. 인간의 시각 처리는 양, 크기, 모양 및 밝기의 변화를 감지하고 비교하는 데 효율적이다. 상징적 데이터의 속성이 시각적 속성에 매핑되면 인간은 방대한 양의 데이터를 효율적으로 훑어볼 수 있다. 뇌의 뉴런 중 3분의 2가 시각 처리에 관여할 수 있는 것으로 추정된다. 적절한 시각화는 시각화되지 않은 정량적 데이터에서는 명확하지 않은 잠재적 연결, 관계 등을 보여주는 색다른 접근 방식을 제공한다. 시각화는 데이터 탐색의 수단이 될 수 있다.

연구에 따르면 데이터 시각화를 텍스트와 비교했을 때 사람들은 평균적으로 19% 더 적은 인지 자원을 사용했으며, 세부 사항을 4.5% 더 잘 기억할 수 있었다.

 역사 

데이터 시각화에 관한 포괄적인 역사는 존재하지 않는다. 시각적 사고와 데이터의 시각적 재현에 대한 전체적인 발전 과정을 다루고 각기 다른 분야의 기여를 하나로 묶은 기록은 없다. 요크 대학교의 마이클 프렌들리와 다니엘 데니스는 시각화의 포괄적인 역사를 제공하려는 프로젝트를 진행하고 있다. 데이터 시각화는 현대에 생겨난 발전이 아니다. 선사 시대부터 별의 데이터나 위치와 같은 정보가 플라이스토세부터 동굴 벽면(남프랑스의 라스코 동굴 등)에 시각화되어 왔다. 메소포타미아의 점토 토큰(기원전 5500년), 잉카의 키푸(기원전 2600년) 및 마셜 제도 스틱 차트와 같은 물리적 인공물들도 정량적 정보를 시각화한 것으로 간주될 수 있다.

최초로 문서화된 데이터 시각화는 기원전 1160년경의 토리노 파피루스 지도로 거슬러 올라갈 수 있는데, 이는 지질 자원의 분포를 정확하게 묘사하고 그 자원의 채굴에 관한 정보를 제공한다. 이러한 지도는 특정 지리적 영역과 관련된 특정 테마를 보여주기 위해 설계된 지리적 삽화를 통해 특정 데이터와 정보를 제시하고 전달하는 데이터 시각화 유형인 주제도로 분류될 수 있다. 데이터 시각화의 초기 문서화된 형태로는 여러 문화권의 다양한 주제도와 정보를 해석할 수 있게 해주는 표의문자 및 상형문자가 있었다. 예를 들어 미케네의 선형문자 B 태블릿은 지중해의 청동기 시대 후기 무역에 관한 정보 시각화를 제공했다. 좌표의 개념은 고대 이집트 측량사들이 마을을 구획할 때 사용되었으며, 적어도 기원전 200년경에는 위도와 경도와 유사한 방식으로 지상과 천상의 위치가 지정되었고, 알렉산드리아의 클라우디오스 프톨레마이오스(서기 85년경 ~ 165년경)가 구형 지구를 위도와 경도로 투영한 지도는 14세기까지 표준 참조 자료로 사용되었다.
섬네일|upright=1.2|행성 운동
섬네일|upright=1.2|플레이페어의 시계열 그래프, 1786년
섬네일|upright=1.5|주요 이정표 및 발명품
섬네일|upright=.7|특정 경제의 경제 복잡성을 보여주기 위해 의도된 제품 공간 로컬라이제이션
섬네일|베냉의 수출품(2009년) 제품 범주별 트리맵, 경제 복잡성 관측소
종이와 양피지의 발명은 시각화의 발전을 가속화했다. 10세기 또는 11세기의 한 그래프는 수도원 학교의 교과서 부록에 사용된 행성 운동의 삽화이다. 이 그래프는 분명히 시간의 함수로서 행성 궤도의 경사도를 플롯한 것을 나타내기 위한 것이었다. 이 목적을 위해 황도의 영역이 시간 또는 경도 축으로서 30개의 부분으로 나뉘어 평면에 표현되었다. 수직축은 황도의 폭을 지정한다. 수평 눈금은 각 행성에 대해 개별적으로 선택된 것으로 보이며 주기가 서로 일치하지 않는다. 첨부된 텍스트는 진폭에 대해서만 언급하고 있다. 곡선들은 명확히 시간상으로 관련되어 있지 않다.

16세기까지 물리적 양과 지리적 및 천문적 위치를 정밀하게 관측하고 측정하는 기술과 도구가 잘 발달했다(예를 들어 튀코 브라헤(1546~1601)가 천문대 벽면 전체를 덮도록 제작한 "벽 사분의"). 특히 삼각 측량과 지도상의 위치를 정확하게 결정하는 다른 방법들의 발전이 중요했다. 아주 일찍부터 시간의 측정은 학자들이 데이터를 시각화하는 혁신적인 방법을 개발하도록 이끌었다(예: 1596년의 로렌츠 코도만, 1596년의 요하네스 템포라리우스).

수학자 르네 데카르트와 피에르 드 페르마는 해석 기하학과 2차원 좌표계를 개발하여 값을 표시하고 계산하는 실용적인 방법에 큰 영향을 미쳤다. 페르마와 블레즈 파스칼의 통계 및 확률 이론 연구는 오늘날 우리가 데이터로 개념화하는 기초를 닦았다. 이러한 발전은 정량적 데이터의 그래픽 소통 잠재력을 본 윌리엄 플레이페어가 통계의 그래픽 방법을 생성하고 발전시키는 데 도움을 주었다. 1786년, 플레이페어는 최초의 프레젠테이션 그래픽을 발표했다.

20세기 후반, 자크 베르탱은 정보를 "직관적이고 명확하며 정확하고 효율적으로" 표현하기 위해 정량적 그래프를 사용했다. 존 투키와 에드워드 투프티는 데이터 시각화의 한계를 넓혔다. 투키는 탐색적 자료 분석이라는 새로운 통계적 접근 방식을 제시했고, 투프티는 저서 《정량적 정보의 시각적 표시》를 통해 통계학자 이상의 사람들을 위한 데이터 시각화 기술을 정제하는 길을 닦았다. 기술의 진보와 함께 데이터 시각화도 발전했다. 손으로 그린 시각화에서 시작하여 소프트웨어 시각화로 이어지는 대화형 디자인을 포함한 더 기술적인 응용 분야로 진화했다.

시각화에 대한 현대적 연구는 컴퓨터 그래픽스와 함께 시작되었다. 컴퓨터 그래픽스는 "처음부터 과학적 문제를 연구하는 데 사용되었다. 그러나 초기에는 그래픽 성능의 부족으로 인해 그 유용성이 제한되는 경우가 많았다. 시각화에 대한 최근의 강조는 1987년 계산과학의 시각화에 관한 '컴퓨터 그래픽스' 특별호와 함께 시작되었다. 그 이후로 IEEE 컴퓨터 소사이어티와 ACM SIGGRAPH가 공동 후원하는 여러 컨퍼런스와 워크숍이 열렸다".G. Scott Owen (1999). History of Visualization . Accessed Jan 19, 2010. 이들은 데이터 시각화, 정보 시각화, 과학적 시각화와 같은 일반적인 주제뿐만 아니라 볼륨 시각화와 같은 보다 구체적인 분야에 헌신해 왔다.

SAS, SOFA 통계, R, 미니탭, 코너스톤 등과 같은 프로그램들은 통계 분야에서 데이터 시각화를 가능하게 한다. 다른 데이터 시각화 애플리케이션들, 더 집중적이고 개인에게 독특한 프로그래밍 언어인 D3.js, 파이썬(matplotlib, seaborn을 통해), 자바스크립트, 자바(JavaFX를 통해) 등은 정량적 데이터의 시각화를 가능하게 하는 데 도움을 준다. 사립 학교들도 데이터 시각화와 관련 프로그래밍 라이브러리에 대한 학습 수요를 충족시키기 위한 프로그램을 개발했으며, 여기에는 The Data Incubator와 같은 무료 프로그램이나 제너럴 어셈블리와 같은 유료 프로그램이 포함된다.

2013년 "발견으로의 데이터"(Data to Discovery) 심포지엄을 시작으로 패서디나의 아트 센터 디자인 대학, 칼텍, JPL은 대화형 데이터 시각화에 관한 연례 프로그램을 운영해 오고 있다.Interactive Data Discovery 이 프로그램은 '어떻게 대화형 데이터 시각화가 과학자와 엔지니어가 데이터를 더 효과적으로 탐색하도록 도울 수 있는가?', '어떻게 컴퓨팅, 디자인, 디자인 사고가 연구 결과를 극대화하는 데 도움을 줄 수 있는가?', '이러한 분야의 지식을 활용하는 데 어떤 방법론이 가장 효과적인가?' 등을 질문한다. 데이터를 심문하고 궁극적으로 새로운 통찰력을 얻는 데 도움이 되는 적절한 시각적 및 상호 작용적 특성으로 관계형 정보를 인코딩함으로써, 이 프로그램은 디자인 사고와 컴퓨팅, 사용자 중심 디자인, 인터랙션 디자인, 3D 그래픽의 최신 방법을 결합하여 복잡한 과학 문제에 대한 새로운 학제 간 접근 방식을 개발한다.

최근 몇 년 동안 게임의 인기가 높아지면서 데이터 및 정보 시각화는 게임 산업에도 점차 적용되고 있으며, 플레이어 통계와 게임 성능을 평가하기 위해 분석 도구를 사용하고 이를 체력 수치, 지도, 도표의 형태로 시각화한다. 이 데이터는 개발자에 의해 저장되고 수집된다. 게임에서 이러한 도구의 구현은 개발자가 사용자 경험을 개선하고 새로운 게임을 업데이트하고 제작하는 데 도움을 준다.

 용어 
데이터 시각화는 특정 용어를 포함하며, 그 중 일부는 통계학에서 파생되었다. 예를 들어, 저자 스티븐 퓨는 의미 있는 분석이나 시각화를 지원하기 위해 조합하여 사용되는 두 가지 유형의 데이터를 정의한다:

 범주형: 특정 특성을 가진 객체 그룹을 나타낸다. 범주형 변수는 명목형이거나 순서형일 수 있다. 예를 들어 성별과 같은 명목형 변수는 그들 사이에 순서가 없으므로 명목형이다. 순서형 변수는 순서가 있는 범주로, 예를 들어 누군가 속한 연령대를 기록하는 것 등이 있다.
 정량적: 사람의 키나 환경의 온도와 같은 측정값을 나타낸다. 정량적 변수는 연속형이거나 이산형일 수 있다. 연속형 변수는 측정이 항상 더 정밀하게 이루어질 수 있다는 아이디어를 포착한다. 반면 이산형 변수는 어떤 결과의 수나 정수 연도 단위로 측정된 나이와 같이 유한한 수의 가능성만 가진다.
범주형 변수와 정량적 변수의 구분은 두 유형이 서로 다른 시각화 방법을 필요로 하기 때문에 중요하다.

정보 디스플레이의 두 가지 주요 유형은 표와 그래프이다.
 표는 범주형 레이블이 있는 행과 열로 구성된 정량적 데이터를 포함한다. 주로 특정 값을 찾는 데 사용된다. 위의 예에서 표는 이름(정성적 변수)과 나이(정량적 변수)를 나타내는 범주형 열 레이블을 가질 수 있으며, 각 데이터 행은 한 사람(표본 추출된 실험 단위 또는 범주 세분화)을 나타낸다.
 그래프는 주로 데이터 간의 관계를 보여주는 데 사용되며 시각적 객체(예: 선, 막대 또는 점)로 인코딩된 값을 묘사한다. 수치는 하나 이상의 축에 의해 경계가 지어진 영역 내에 표시된다. 이러한 축은 시각적 객체에 값을 할당하고 레이블을 붙이는 데 사용되는 척도(정량적 및 범주형)를 제공한다. 많은 그래프를 차트라고 부르기도 한다.

에플러와 렝러는 다양한 데이터 시각화 방법을 표시하는 대화형 차트인 "시각화 방법의 주기율표"를 개발했다. 여기에는 데이터, 정보, 개념, 전략, 은유, 화합물 등 6가지 유형의 데이터 시각화 방법이 포함된다. 《시각화 분석 및 디자인》에서 타마라 문즈너는 "컴퓨터 기반 시각화 시스템은 사람들이 작업을 더 효과적으로 수행할 수 있도록 돕기 위해 설계된 데이터 세트의 시각적 재현을 제공한다"고 썼다. 문즈너는 시각화가 "컴퓨팅 의사 결정 방법으로 사람을 대체하기보다는 인간의 능력을 증강할 필요가 있을 때 적합하다"고 주장한다.

 기술 

 이름 시각적 차원 설명 / 예시 용도 프레임없음 막대 그래프 길이/개수
 범주
 색상 범주형 변수를 해당 값에 비례하는 높이 또는 길이를 가진 직사각형 막대로 나타낸다. 막대는 수직 또는 수평으로 그릴 수 있다.
 막대 그래프는 불연속적인 범주 간의 비교를 보여준다. 차트의 한 축은 비교되는 특정 범주를 보여주고, 다른 축은 측정된 값을 나타낸다.
 일부 막대 그래프는 둘 이상의 그룹으로 묶인 막대를 제시하여 하나 이상의 측정 변수 값을 보여준다. 이러한 클러스터링된 그룹은 색상을 사용하여 구별할 수 있다.
 예를 들어, 단일 기간 동안 여러 사람이나 기업의 매출 실적과 같은 값의 비교. 프레임없음|가변 너비("variwide") 막대 그래프 범주(첫 번째 차원의 크기/개수/범위)
 두 번째 차원의 크기/개수/범위
 막대의 면적으로서의 크기/개수/범위
 색상 위의 기본 막대 그래프의 대부분의 기능을 포함한다.
 너비가 일정하지 않은 막대의 면적은 다음과 같은 관련 쌍의 각각의 곱인 수량을 나타낸다.
· 수직축 수량 (A/X) 및
· 수평축 수량 (X).
 산술적으로:
각 막대에 대해 (A/X)*X=A
 사례: 모자이크 플롯(마리메코 또는 메코 차트라고도 함) 프레임없음직교(직교 합성) 막대 그래프 첫 번째 변수의 수치(첫 번째 차원의 범위; 중첩된 수평 막대)
 두 번째 변수의 수치(두 번째 차원의 범위; 전통적인 수직 막대 그래프와 유사)
 첫 번째 및 두 번째 변수의 범주(예: 색상 코드) 위의 기본 막대 그래프의 대부분의 기능을 포함한다.
 일반적으로 색상으로 구분된 수치 변수 쌍을 범주별로 렌더링한다.
 변수들이 "가변 너비" 차트에서처럼 직접적으로 관련될 필요는 없다.프레임없음 히스토그램 빈(bin) 제한
 개수/길이
 색상 수치 데이터 도수 분포의 근사적 재현이다. 전체 값 범위를 일련의 구간으로 나누고 각 구간에 얼마나 많은 값이 속하는지 계산하는데, 이를 데이터 비닝이라고 한다. 빈(구간)은 보통 변수의 연속적이고 겹치지 않는 구간으로 지정된다. 빈(구간)은 인접해야 하며 종종(필수는 아니지만) 크기가 동일하다.
 예를 들어, 0~10%, 11~20% 등과 같은 특정 범위(빈) 내의 연간 주식 시장 백분율 수익률의 빈도를 결정한다. 막대의 높이는 각 빈으로 표시된 범위 내의 수익률 %를 가진 관측치 수(연도)를 나타낸다.프레임없음 산점도(점도표) x 위치
 y 위치
 기호/글리프
 색상
 크기 데카르트 좌표계를 사용하여 데이터 세트에 대한 일반적으로 두 개의 변수 값을 표시한다.
 점들은 추가 변수를 표시하기 위해 색상, 모양 및 크기를 통해 코딩될 수 있다.
 플롯의 각 점은 데카르트 평면상에서 위치를 결정하는 연관된 x 및 y 항을 가진다.
 산점도는 종종 변수(x 및 y) 간의 상관관계를 강조하는 데 사용된다.
 "점도표"라고도 불린다.프레임없음 산점도(3D) x 위치
 y 위치
 z 위치
 색상
 기호
 크기 위의 2차원 산점도와 유사하게, 3차원 산점도는 데이터 세트에서 일반적으로 3개의 변수 간의 관계를 시각화한다.
 마찬가지로 점들은 추가 변수를 표시하기 위해 색상, 모양 및 크기를 통해 코딩될 수 있다. 프레임없음 네트워크 노드 크기
 노드 색상
 연결선 두께
 연결선 색상
 공간화 네트워크에서 클러스터 찾기(예: 페이스북 친구들을 서로 다른 클러스터로 그룹화).
 네트워크의 클러스터 간 다리(정보 브로커 또는 경계 확장자) 발견.
 네트워크에서 가장 영향력 있는 노드 결정(예: 기업이 마케팅 캠페인을 위해 트위터의 소수 그룹을 타겟팅하려는 경우).
 어떤 클러스터에도 속하지 않거나 네트워크의 주변부에 있는 이상치 행위자 찾기. 프레임없음 원그래프 색상 수치적 비율을 설명하기 위해 조각으로 나뉘는 하나의 범주형 변수를 나타낸다. 원그래프에서 각 조각의 곡선의 길이(및 결과적으로 중심각과 넓이)는 그것이 나타내는 양에 비례한다.
 예를 들어, 오른쪽 그래프에 표시된 전 세계 영어 원어민 비율. 프레임없음 선도표 x 위치
 y 위치
 기호/글리프
 색상
 크기 직선 선분으로 연결된 '마커'라고 불리는 일련의 데이터 포인트로 정보를 나타낸다.
 측정 포인트들이 (일반적으로 x축 값에 의해) 정렬되고 직선 선분으로 연결된다는 점을 제외하면 산점도와 유사하다.
 종종 시간 간격에 따른 데이터의 추세인 시계열을 시각화하는 데 사용되므로 선은 대개 연대순으로 그려진다. 프레임없음 반대수 그래프 또는 로그-로그 그래프(비선형) 차트 x 위치
 y 위치
 기호/글리프
 색상
 연결 하나 또는 두 축 모두에서 큰 범위를 가로지르는 선이나 일련의 점으로 데이터를 나타낸다.
 하나 또는 두 축 모두 비선형 로그 눈금을 사용하여 표현된다. 프레임없음스트림그래프(영역 차트의 일종) 너비
 색상
 시간(흐름) 중심축 주위에 배치되어 흐르는 모양을 가진 누적 영역 차트의 한 유형이다.
 레이어가 축 위에 쌓이는 전통적인 누적 영역 차트와 달리, 스트림그래프에서는 레이어의 "흔들림"을 최소화하도록 배치된다.
 스트림그래프는 양수 값만 있는 데이터를 표시하며 음수와 양수 값을 모두 나타낼 수는 없다.
 예: 시각적 요소는 시간이 지남에 따라 사용자가 들은 음악을 보여준다. 프레임없음 트리맵 크기
 색상 보통 직사각형인 중첩된 도형을 사용하여 계층적 데이터를 표시하는 방법이다.
 예를 들어, 위치/파일 유형별 디스크 공간. 프레임없음 간트 차트 색상
 시간(흐름) 프로젝트 일정을 설명하는 막대 그래프 유형.
 현대의 간트 차트는 활동 간의 의존 관계와 현재 일정 상태도 보여준다.
 예를 들어, 프로젝트 계획에 사용된다. 프레임없음 히트 맵 색상
 범주형 변수 현상의 크기를 2차원의 색상으로 나타낸다.
 히트 맵에는 두 가지 범주가 있다:
 클러스터 히트 맵: 행과 열이 범주형 데이터인 고정된 셀 크기의 행렬에 크기가 배치된다. 예를 들어, 오른쪽의 그래프.
 공간 히트 맵: 고정된 셀 크기의 행렬이 없는 히트 맵. 예를 들어, 지리적 지도에 표시된 인구 밀도를 보여주는 히트 맵.프레임없음스트라이프 그래픽 x 위치
 색상 유색 스트라이프의 시퀀스가 데이터 시리즈의 추세를 시각적으로 묘사한다.
 지구 온난화를 묘사하기 위해 시간별 온도와 같은 단일 변수를 묘사한다.
 비과학자들과 직관적으로 소통하기 위해 기술적인 지표 없이 의도적으로 미니멀리즘을 추구한다. 레딩 대학교의 에드 호킨스가 2018년 5월에 개발함.
 복수 시리즈를 나타내기 위해 "누적"될 수 있다. (예시)프레임없음애니메이션 나선형 그래픽 반경 방향 거리(종속 변수)
 회전 각도(월 단위 순환)
 색상(연도 경과) 지구 온난화를 묘사하기 위해 시간별 온도와 같은 단일 종속 변수를 묘사한다.
 종속 변수는 (a) 일정하게 회전하는 각도(회전당 12개월)와 (b) 진화하는 색상(지나가는 연도에 따라 색상이 변함)의 함수로 결정된 연속적인 "나선"을 따라 점진적으로 플롯된다.프레임없음상자 수염 그림 x 축
 y 축 사분위수를 통해 수치 데이터 그룹을 그래픽으로 묘사하는 방법이다.
 상자 수염 그림은 상자에서 뻗어 나온 선(수염)을 가질 수 있으며 이는 상위 및 하위 사분위수 이외의 가변성을 나타낸다.
 이상치는 개별 점으로 표시될 수 있다.
 서로 위에 겹쳐진 두 상자는 데이터의 중간 50%를 나타내며, 두 상자를 구분하는 선은 중앙값 데이터 값을 식별하고 상자의 위쪽과 아래쪽 가장자리는 각각 75번째와 25번째 백분위수 데이터 포인트를 나타낸다.
 상자 수염 그림은 비모수적이다. 기본 확률 분포에 대한 어떠한 가정도 하지 않고 모집단 표본의 변동을 표시하므로, 데이터 세트에 대한 초기 이해를 얻는 데 유용하다. 예를 들어, 두 그룹(예: 남성과 여성) 사이의 연령 분포 비교.프레임없음순서도 워크플로 또는 프로세스 워크플로, 프로세스 또는 과제 해결을 위한 단계별 접근 방식을 나타낸다.
 순서도는 단계를 다양한 종류의 상자로 보여주고, 화살표로 상자를 연결하여 그 순서를 보여준다.
 예를 들어, 오른쪽 다이어그램과 같이 램프가 작동하지 않을 때 취해야 할 조치들을 개략적으로 보여준다.프레임없음레이더 차트 속성
 속성에 할당된 값 동일한 지점에서 시작하는 축에 표시된 3개 이상의 정량적 변수의 2차원 차트 형태로 다변량 통계 자료를 표시한다.
 축의 상대적 위치와 각도는 일반적으로 정보를 제공하지 않지만, 최대 총면적으로 데이터를 플롯하는 알고리즘과 같은 다양한 휴리스틱을 적용하여 변수(축)를 상대적 위치로 정렬함으로써 뚜렷한 상관관계, 트레이드오프 및 수많은 다른 비교 측정을 드러낼 수 있다.
 예를 들어, 서로 다른 대학 학위(예: 수학, 경제학, 심리학)를 통해 배운 속성/기술(예: 커뮤니케이션, 분석, IT 기술)을 비교한다.프레임없음벤 다이어그램 서로 다른 집합들의 유한한 수집물 사이의 모든 가능한 논리적 관계. 서로 다른 집합들의 유한한 수집물 사이의 모든 가능한 논리적 관계를 보여준다.
 이 다이어그램은 평면상의 점으로 원소를, 닫힌 곡선 내부의 영역으로 집합을 묘사한다.
 벤 다이어그램은 각각 하나의 집합을 나타내는 여러 개의 겹치는 닫힌 곡선(대개 원)으로 구성된다.
 S라고 표시된 곡선 내부의 점은 집합 S의 원소를 나타내고, 경계 외부의 점은 집합 S에 속하지 않는 원소를 나타낸다. 이는 직관적인 시각화를 가능하게 한다. 예를 들어, 두 집합 S와 T 모두의 구성원인 모든 원소의 집합은 S ∩ T로 표기하고 "S와 T의 교집합"이라고 읽으며, 시각적으로 S와 T 영역의 겹치는 부분으로 나타난다. 벤 다이어그램에서 곡선들은 모든 가능한 방식으로 겹쳐져 집합 간의 모든 가능한 관계를 보여준다.프레임없음 상관관계 도상학 축 없음
 실선
 점선
 색상 탐색적 자료 분석.
 상관 행렬을 "주목할 만한" 상관관계가 실선(양의 상관관계) 또는 점선(음의 상관관계)으로 표시되는 다이어그램으로 대체한다.
 점들은 색상을 통해 코딩될 수 있다.

 기타 기술 

  (계통학)
 핑
  (분류)








 대화형 기능 

대화형 데이터 시각화는 그래픽 플롯에서 직접적인 조치를 취하여 요소를 변경하고 여러 플롯 간에 연결할 수 있게 한다.

대화형 데이터 시각화는 1960년대 후반부터 통계학자들의 추구 대상이었다. 개발 사례는 미국 통계학회 비디오 대출 도서관에서 찾을 수 있다.

일반적인 상호 작용은 다음과 같다:
 브러싱: 마우스를 사용하여 그림 붓을 제어하고 플롯 요소의 색상이나 글리프를 직접 변경하는 방식으로 작동한다. 그림 붓은 때때로 포인터이며 때로는 점들 주위에 일종의 윤곽선을 그리는 방식으로 작동한다. 윤곽선은 올가미처럼 불규칙한 모양일 때도 있다. 브러싱은 여러 개의 플롯이 보이고 플롯들 사이에 어떤 연결 메커니즘이 존재할 때 가장 일반적으로 사용된다. 브러싱에 대한 여러 가지 개념적 모델과 다수의 일반적인 연결 메커니즘이 있다. 산점도를 브러싱하는 것은 활성 플롯의 점들이 새로운 특성을 유지하는 일시적인 작업일 수 있다. 동시에 브러시에 의해 둘러싸이거나 교차되거나, 또는 브러시가 멀어진 후에도 점들이 새로운 모습을 유지하는 지속적인 작업일 수도 있다. 방금 설명한 것처럼 연결된 브러싱에는 대개 일시적인 브러싱이 선택된다.
 페인팅: 지속적인 브러싱은 점들을 클러스터로 그룹화한 다음 투어와 같은 다른 작업을 사용하여 그룹을 비교하려 할 때 유용하다. 이러한 지속적인 작업을 페인팅이라고 부르는 것이 일반적인 용어가 되고 있다.
 식별: 레이블링 또는 레이블 브러싱이라고도 할 수 있으며, 연결될 수 있는 또 다른 플롯 조작이다. 산점도의 점이나 모서리, 또는 막대 그래프의 막대 근처로 커서를 가져가면 해당 플롯 요소를 식별하는 레이블이 나타나게 한다. 많은 대화형 그래픽에서 널리 사용 가능하며 마우스오버라고 불리기도 한다.
 스케일링: 데이터를 창에 매핑하고 매핑 기능의 영역 변화가 동일한 플롯에서 서로 다른 것을 배울 수 있도록 돕는다. 스케일링은 일반적으로 산점도의 복잡한 영역을 확대하는 데 사용되며, 데이터의 서로 다른 특징을 드러내기 위해 플롯의 가로세로 비율을 변경하는 데에도 사용될 수 있다.
 링킹: 한 플롯에서 선택된 요소를 다른 플롯의 요소와 연결한다. 가장 단순한 종류인 일대일 연결은 두 플롯이 동일한 데이터의 서로 다른 투영을 보여주고 한 플롯의 점이 다른 플롯의 정확히 한 점에 대응하는 경우이다. 영역 플롯을 사용할 때 영역의 일부를 브러싱하는 것은 전체를 브러싱하는 것과 동일한 효과를 가지며 해당 범주의 모든 사례를 선택하는 것과 같다. 일부 플롯 요소가 둘 이상의 사례를 나타내는 경우에도, 기본 연결 규칙은 여전히 한 플롯의 한 사례를 다른 플롯의 동일한 사례로 연결한다. 연결은 또한 피험자 ID와 같은 범주형 변수에 의할 수도 있으므로, 해당 피험자에 해당하는 모든 데이터 값이 보이는 모든 플롯에서 강조 표시된다.

 다른 관점 
데이터 시각화의 범위에 대해서는 다양한 접근 방식이 있다. 한 가지 공통된 초점은 프리드먼(2008)과 같은 정보 제시에 있다. 프렌들리(2008)는 데이터 시각화의 두 가지 주요 부분으로 통계 그래픽과 주제도를 가정한다.마이클 프렌들리 (2008). "Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization" . 이러한 맥락에서 "데이터 시각화: 현대적 접근"(2007) 기사는 데이터 시각화의 일곱 가지 주제에 대한 개요를 제공한다:"Data Visualization: Modern Approaches" . in: Graphics, August 2, 2007
 기사 및 리소스
 연결 표시
 데이터 표시
 뉴스 표시
 웹사이트 표시
 마인드맵
 도구 및 서비스
이 모든 주제는 그래픽 디자인 및 정보 표현과 밀접하게 관련되어 있다.

컴퓨터 과학의 관점에서 프리츠 포스트는 2002년에 이 분야를 다음과 같은 하위 분야로 분류했다:Frits H. Post, Gregory M. Nielson and Georges-Pierre Bonneau (2002). Data Visualization: The State of the Art .
 정보 시각화
 상호 작용 기술 및 아키텍처
 모델링 기술
 다중 해상도 방법
 시각화 알고리즘 및 기술
 볼륨 시각화
하버드 비즈니스 리뷰 내에서 스콧 베리나토는 데이터 시각화에 접근하기 위한 프레임워크를 개발했다. 시각적으로 생각하기 위해 사용자는 두 가지 질문을 고려해야 한다. 1) 무엇을 가지고 있는가 2) 무엇을 하고 있는가. 첫 번째 단계는 어떤 데이터를 시각화하고 싶은지 식별하는 것이다. 이는 지난 10년 동안의 이익과 같이 데이터 기반이거나 특정 조직이 어떻게 구성되어 있는지와 같은 개념적 아이디어일 수 있다. 이 질문에 답이 나오면 정보를 소통하려는지(선언적 시각화) 아니면 무언가를 알아내려는지(탐색적 시각화)에 집중할 수 있다. 스콧 베리나토는 이러한 질문들을 결합하여 각각 고유한 목표를 가진 네 가지 유형의 시각적 커뮤니케이션을 제시한다.

이러한 네 가지 유형의 시각적 커뮤니케이션은 다음과 같다:

 아이디어 삽화 (개념적 및 선언적).
 개념을 가르치고, 설명하고, 단순화하는 데 사용된다. 예를 들어 조직도와 결정 트리가 있다.
 아이디어 생성 (개념적 및 탐색적).
 발견하고 혁신하며 문제를 해결하는 데 사용된다. 예를 들어 브레인스토밍 세션 후의 화이트보드가 있다.
 시각적 발견 (데이터 기반 및 탐색적).
 트렌드를 파악하고 데이터를 이해하는 데 사용된다. 이 유형의 시각적 요소는 데이터 세트를 어느 정도 알 수 없고 작업이 개방적인 대규모의 복잡한 데이터에서 더 일반적이다.
 일상적 데이터 시각화 (데이터 기반 및 선언적).
 맥락을 설정하고 확인하는 데 사용되는 가장 일반적이고 단순한 유형의 시각화이다. 예를 들어 시간에 따른 GDP의 선 그래프가 있다.

 응용 분야 
데이터 및 정보 시각화 통찰력은 다음과 같은 분야에서 적용되고 있다:
 과학 연구
 디지털 도서관
 데이터 마이닝
 인포그래픽
 금융 데이터 분석
 의료
 시장 조사
 제조 프로덕션 컨트롤
 범죄 지도 작성
 전자 정부 및 정책 모델링
 디지털 인문학
 데이터 예술
 게임
 스포츠

 조직 
이 분야의 주목할 만한 학술 및 산업 연구소는 다음과 같다:
 어도비 리서치
 IBM 리서치
 구글 리서치
 마이크로소프트 리서치
 파놉티콘 소프트웨어
 과학 컴퓨팅 및 이미징 연구소
 태블로 소프트웨어
 메릴랜드 대학교 인간-컴퓨터 상호 작용 랩

데이터 시각화 연구에서 중요도에 따라 순위가 매겨진 이 분야의 컨퍼런스는 다음과 같다:
 IEEE 시각화(IEEE Visualization): 과학적 시각화, 정보 시각화 및 시각적 분석에 관한 연례 국제 컨퍼런스. 컨퍼런스는 10월에 개최된다.
 ACM SIGGRAPH: ACM SIGGRAPH 조직이 소집하는 컴퓨터 그래픽스에 관한 연례 국제 컨퍼런스. 컨퍼런스 날짜는 가변적이다.
 인간-컴퓨터 상호작용 학회(CHI): ACM SIGCHI가 주최하는 인간-컴퓨터 상호 작용에 관한 연례 국제 컨퍼런스. 컨퍼런스는 보통 4월이나 5월에 개최된다.
 유로그래픽스(Eurographics): 유럽 컴퓨터 그래픽스 협회가 개최하는 연례 유럽 전역 컴퓨터 그래픽스 컨퍼런스. 컨퍼런스는 보통 4월이나 5월에 개최된다.

더 많은 예시는 :분류:컴퓨터 그래픽스 조직을 참조하라.

 데이터 프레젠테이션 아키텍처 

오른쪽|섬네일|소셜 미디어로부터의 데이터 시각화

데이터 프레젠테이션 아키텍처(DPA)는 의미와 지식을 최적으로 소통할 수 있는 방식으로 데이터를 식별, 위치 파악, 조작, 서식 지정 및 제시하는 기술 세트이다. 역사적으로 데이터 프레젠테이션 아키텍처는 켈리 로트(Kelly Lautt)의 공으로 돌려진다. "데이터 프레젠테이션 아키텍처(DPA)는 비즈니스 인텔리전스의 성공과 가치에 중요하지만 거의 적용되지 않는 기술 세트이다. 데이터 프레젠테이션 아키텍처는 데이터에서 가치 있는 정보를 발견하고 이를 사용 가능하고 관련성 있으며 실행 가능하게 만드는 숫자, 데이터 및 통계 과학을 데이터 시각화, 커뮤니케이션, 조직 심리학 및 변화관리의 예술과 결합한다. 이는 이해된 비즈니스(또는 조직) 목표를 향해 운영적, 전술적, 전략적 행동을 가장 효과적으로 지원하고 유도할 데이터 범위, 전달 시점, 형식 및 시각화를 갖춘 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 제공하기 위함이다. DPA는 IT 기술도 비즈니스 기술도 아니며 별도의 전문 분야로 존재한다. 종종 데이터 시각화와 혼동되기도 하지만, 데이터 프레젠테이션 아키텍처는 이미 선택된 데이터를 제시하는 최선의 방법뿐만 아니라 어떤 데이터를 어떤 일정에 어떤 정확한 형식으로 제시할지 결정하는 것을 포함하는 훨씬 더 광범위한 기술 세트이다. 데이터 시각화 기술은 DPA의 한 요소이다."

 목표 
DPA에는 두 가지 주요 목표가 있다:
 가능한 가장 효율적인 방식으로 지식을 제공하기 위해 데이터를 사용한다(각 청중의 요구와 역할에 따라 소음, 복잡성, 불필요한 데이터 또는 세부 사항을 최소화함).
 가능한 가장 효과적인 방식으로 지식을 제공하기 위해 데이터를 사용한다(중요한 의미를 전달하고 실행 가능하며 이해, 행동 및 결정에 영향을 미칠 수 있도록 명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 각 청중에게 관련성 있고 시기적절하며 완전한 데이터를 제공함).

 범위 
위의 목표를 염두에 두고, 데이터 프레젠테이션 아키텍처의 실제 작업은 다음과 같이 구성된다:
 역할, 작업, 위치 및 기술에 대한 접근성에 따라 각 청중을 위한 효과적인 전달 메커니즘을 생성함.
 각 문맥에서 각 청중에게 필요한 중요한 의미(관련 지식)를 정의함.
 데이터 업데이트의 필요한 주기성을 결정함(데이터의 최신성).
 데이터 프레젠테이션을 위한 적절한 시점을 결정함(사용자가 언제 얼마나 자주 데이터를 볼 필요가 있는지).
 올바른 데이터 찾기(주제 영역, 역사적 범위, 폭, 세부 수준 등).
 적절한 분석, 그룹화, 시각화 및 기타 프레젠테이션 형식을 활용함.

 관련 분야 
DPA 작업은 다음을 포함한 여러 다른 분야와 공통점을 공유한다:
 비즈니스 목표 결정, 요구 사항 수집, 프로세스 매핑에서의 경영분석.
 비즈니스 목표 달성을 위해 행동과 결정을 개선하고 간소화하는 것을 목표로 한다는 점에서의 비즈니스 프로세스 개선.
 데이터 프레젠테이션에서 의미나 중요성을 추가하거나 강조하기 위해 잘 확립된 시각화 이론을 사용한다는 점에서의 데이터 시각화.
 복잡한 데이터를 시각화하는 더 미묘한 방법을 탐구하는 디지털 인문학.
 정보 아키텍처. 그러나 정보 아키텍처의 초점은 비정형 데이터에 있으므로 통계적/데이터적 의미에서의 분석과 실제 내용(DPA의 경우 데이터)을 새로운 엔티티 및 조합으로 직접 변환하는 작업은 제외된다.
 HCI 및 인터랙션 디자인. 대화형 데이터 시각화를 디자인하는 많은 원칙이 HCI와 학제 간으로 개발되었기 때문이다.
 시각 저널리즘 및 데이터 기반 저널리즘 또는 데이터 저널리즘: 시각 저널리즘은 뉴스 이야기를 들려주는 모든 유형의 그래픽 촉진과 관련이 있으며, 데이터 기반 및 데이터 저널리즘이 반드시 데이터 시각화로만 전달되는 것은 아니다. 그럼에도 불구하고 저널리즘 분야는 데이터를 소통하기 위한 새로운 데이터 시각화를 개발하는 데 앞장서고 있다.
 스타일링, 타이포그래피, 위치 및 기타 미적 고려 사항을 통해 정보를 전달하는 그래픽 디자인.

 같이 보기 

 애널리틱스
 기후 변화 예술
 계산 시각화학
 데이터 관리
 데이터 피지컬라이제이션
 데이터 프로파일링
 데이터 웨어하우스
 imc FAMOS, 그래픽 데이터 분석
 정보 관리
 인포그래픽 소프트웨어 목록
 경제 복잡성 지수 목록, 트리맵의 예시
 수학적 예술 소프트웨어 목록
 특허 시각화
 피루엣: 디자인의 전환점
 통계적 추론

 내용주 

 각주 

 더 읽어보기 

  — 데이터 시각화의 비즈니스 응용에 초점을 맞춘 실용적인 가이드.
  — R 기반 예제를 특징으로 하며 기술적 기술과 디자인 원칙의 균형을 맞춘 현대적 가이드.
 Schwabish, Jonathan A. 2014. "An Economist's Guide to Visualizing Data." Journal of Economic Perspectives, 28 (1): 209–34. — 여러 분야에 걸쳐 적용 가능한 원칙을 담은 경제 데이터 시각화 전문 가이드.
  — 실제 사례를 통해 효과적인 시각화 원칙에 집중한 종합 가이드로, 인쇄물 및 오픈 액세스 온라인 리소스로 이용 가능하다.
  — 출판된 지 수십 년이 지난 후에도 여전히 영향력 있는 시각화 원칙에 관한 고전적 기초 텍스트.

 외부 링크 
 Milestones in the History of Thematic Cartography, Statistical Graphics, and Data Visualization, 마이클 프렌들리와 다니엘 J. 데니스가 정리한 혁신의 연대기(삽화 포함).
 Duke University-Christa Kelleher Presentation-Communicating through infographics-visualizing scientific & engineering information, 2015

분류:통계 차트와 다이어그램
분류:시각화