차트

다음 차트가 포함됩니다.

• 3D 차트는 3D 효과를 만들기 위해 각 열을 직육면체로 그려서 3-D 좌표계로 데이터를 표시합니다.

• 막대 도표는 데이터 범주를 나란히 표시하고 비교하는 데 유용합니다. 막대는 임의의 순서일 수 있습니다. 또한 높음에서 낮음 또는 낮음에서 높음으로 배열할 수도 있습니다.

• 상자 도표는 많은 그룹 또는 데이터 세트 간의 분포를 비교합니다. 데이터 그룹의 변동을 표시합니다. 데이터의 분산과 왜곡 및 이상치입니다.

• 거품형 도표에서는 그룹의 각 범주를 하나의 거품 모양으로 표시합니다.

• 캔들스틱 차트는 유가증권, 파생 상품 또는 통화의 가격 변동을 표시하는 재무 차트 유형입니다.

• 원 채우기 도표에서는 계층 구조 데이터를 중첩 영역 세트로 표시합니다.

• 사용자 정의 차트는 JSON 입력을 기반으로 차트를 렌더링하는 기능을 제공합니다.

• 이중 Y축 도표에서는 두 개의 Y축 변수를 사용하여 데이터 사이의 관계를 표시합니다.

• 오차 막대는 값에서 오차 또는 불확실성을 나타냅니다. 이는 값이 얼마나 정밀한지 또는 그 반대인지, 값이 원래 값에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 알 수 있게 합니다.

• 평가 차트는 2진 분류자의 품질을 측정하는 조합 차트입니다. 입력에 대해서는 실제(대상) 값, 예측 값, 신뢰성(0 또는 1)의 입력용 세 열이 필요합니다. 차단(Cutoff) 차트의 슬라이더를 이동하여 다른 차트를 동적으로 업데이트하십시오. ROC 및 기타 차트는 분류자의 표준 측정입니다.

• 히트맵 차트는 활동 레벨이나 밀도를 전달하기 위해 색으로 데이터를 표시합니다. 일반적으로 낮은 값은 시원한 색으로 표시되고 높은 값은 따뜻한 색으로 표시됩니다.

• 히스토그램 차트는 데이터의 빈도 분포를 보여줍니다.

• 선형 차트는 다른 열의 각 값에 대해 한 열에 대한 요약 통계를 계산한 다음 값을 연결하는 선을 그려 시간 경과에 따른 데이터의 추세를 보여줍니다.

• 지도 차트는 지리적 위치 데이터를 보여주므로 여러 지역에 걸쳐 값을 비교하고 카테고리를 표시합니다.

• 수학 곡선 차트는 사용자가 입력하는 방정식을 기반으로 곡선 그룹을 표시합니다. 이 차트의 데이터 세트는 사용하지 마십시오. 대신 이를 사용하여 다른 차트(예: 산점도 차트)의 데이터 세트와 결과를 비교합니다.

• 멀티 차트는 막대, 선, 원형 및 분산형 플롯 차트의 최대 네 가지 조합을 표시합니다. 다른 데이터로 동일한 유형의 차트를 두 번 이상 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 열의 데이터를 사용하는 두 개의 원형 차트입니다.

• 다중 계열 차트는 직선 또는 막대로 연결되는 일련의 점으로 여러 데이터 세트 또는 여러 열의 데이터를 표시합니다.

• 평행 좌표 차트는 데이터 행(프로파일이라고 함)을 표시하고 비교하여 유사성을 찾습니다. 각 행은 선이며 행의 각 열 값은 해당 선에 대한 포인트로 표시됩니다.

• 원형 차트는 비율을 보여줍니다. 일련의 각 값은 원의 비례 슬라이스로 표시됩니다. 원은 값의 총계를 나타냅니다.

• 인구 피라미드 도표에서는 범주 전체에서 변수의 빈도 분포를 보여줍니다. 일반적으로 인구 데이터 변화를 보여주는 데 사용합니다.

• Q-Q(Quantile-quantile) 플롯 차트는 분위수(Quantile)를 플로팅하여 예상 분포 값을 관측 값과 비교합니다.

• 레이터 차트는 축(반경)으로 표시되는 3개 이상의 정량 변수를 단일 방사형 그림으로 통합합니다. 데이터는 각 축에 표시되고 선을 연결하여 인접한 축에 결합됩니다. 레이더 차트는 상관 관계를 표시하고 분류된 데이터를 비교하는 데 유용합니다.

• 관계 도표는 데이터 열과 다른 데이터 열의 관련 정도를 보여주며 다양한 선 유형을 사용하여 해당 관계의 강도를 보여줍니다.

• 산점행렬도 차트는 열을 서로 맵핑하고 산포된 점과 상관관계를 표시합니다. 여러 열을 비교하고 서로의 상관관계가 얼마나 강력한지 알려는 경우에 사용하십시오.

• 산점도는 두 열의 값을 표시하고 비교하여 상관관계(한 변수가 다른 변수에 영향을 주는 정도)를 보여줍니다.

• 선버스트 차트는 계층이 있는 원형 차트와 유사하며 다른 카테고리의 다른 비율이 여러 레벨로 한 번에 표시됩니다.

• 테마 강 차트는 시간에 따른 변경사항을 표시하는 특수한 플로우 그래프를 사용합니다.

• 시간 도표에서는 연속된 시간 간격으로 데이터 포인트를 표시합니다.

• t-SNE 도표는 고차원 데이터 세트를 시각화합니다. 이 도표는 고차원 데이터를 둘 이상의 차원에 있는 공간에 삽입하는 데 유용하며, 산점도로 시각화할 수 있습니다.

• 트리 차트는 데이터를 다른 분기로 카테고리화하여 분리해서 계층 구조로 표시합니다. 다른 카테고리 아래에 있는 다른 데이터 세트를 정렬할 때 사용하십시오. 트리 차트는 루트 노드, 멤버 사이의 관계 및 연결을 보여주는 분기라고 하는 선 연결, 하위 노드가 포함되지 않은 리프 노드로 구성됩니다.

• 나무 지도 도표에서는 계층 구조 데이터를 중첩 영역 세트로 표시합니다. 이를 사용하여 그룹과 그룹에 중첩된 단일 요소 간의 크기를 비교합니다.

• 단어 클라우드 도표는 각 단어의 크기를 빈도에 비례하도록 설정하여 텍스트에 나타나는 단어의 빈도를 표시합니다.

조치

다음 조치를 수행할 수 있습니다.

• 시작하기: 시각화 및 세부 사항 분할창을 지우고 시각화를 위한 시작 페이지로 리턴합니다.

• 필드 값 또는 필드 레이블 표시 여부를 지정하십시오. 이 옵션은 레이블 정의 시 SPSS Modeler에만 적용됩니다. 예를 들어, "성별" 필드가 있고 값이 0인 레이블을 여성으로 정의한 경우 값 1의 레이블을 표시합니다. 레이블이 정의되지 않은 경우 값이 표시됩니다.

• 시각화 다운로드:

  • 차트 이미지 다운로드: 현재 차트의 이미지가 포함된 PNG 파일을 다운로드합니다.

  • 차트 세부사항 다운로드: 현재 차트에 대한 세부사항이 포함된 JSON 파일을 다운로드합니다.

• 모든 차트에 적용되는 글로벌 환경 설정 설정

차트 조치

사용 가능한 차트 조치는 차트에 따라 다릅니다. 차트 조치는 다음과 같습니다.

• 확대/축소

• 복원: 차트를 보통 크기로 봅니다.

• 데이터 선택: 차트에서 선택한 데이터를 데이터 탭에서 강조표시합니다.

• 선택 취소: 데이터 탭에서 데이터 강조표시를 지웁니다.

자세한 정보

데이터 시각화 - 올바른 차트 유형 선택 방법

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