데이터 시각화의 맥락에서 "데이터 세트"는 패턴, 추세 및 통찰력을 나타내기 위해 분석, 조작 및 시각화할 수 있는 구조화된 데이터 항목 모음을 의미합니다. 데이터 세트는 개별 데이터 항목을 나타내는 행과 각 항목의 속성 또는 차원을 나타내는 열로 구성된 테이블로 구성되는 경우가 많습니다. 그러나 계층 구조(예: XML 또는 JSON), 다차원 배열 또는 복잡한 네트워크(예: 그래프)와 같은 다른 형식으로도 존재할 수 있습니다.
데이터 세트는 숫자(예: 정수 또는 부동 소수점 숫자), 범주형(예: 텍스트 레이블 또는 코드), 서수(예: 순위), 이진수(예: 참/거짓 또는 1/0)를 포함한 다양한 데이터 유형으로 구성될 수 있습니다. , 임시(예: 날짜 또는 타임스탬프). 데이터 세트의 구조와 내용에 따라 선 차트, 막대 차트, 산점도, 히트 맵, 트리 맵, 네트워크 다이어그램과 같은 다양한 시각화 기술과 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 표현하고 탐색할 수 있습니다.
AppMaster no-code 플랫폼 내에서 사용자는 플랫폼의 drag-and-drop 인터페이스, 사용자 정의 구성 요소 및 비즈니스 프로세스(BP) 디자이너를 활용하여 시각적으로 매력적인 대화형 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 프로그래밍 기술이나 시각화 라이브러리 및 프레임워크에 대한 심층적인 지식이 없어도 원시 데이터 세트를 유익하고 매력적인 시각적 표현으로 변환할 수 있습니다. 이 표현은 웹 또는 모바일 애플리케이션에 내장되거나 API endpoints 통해 공유될 수 있습니다.
AppMaster 관계형 데이터베이스(예: PostgreSQL)는 물론 외부 API 및 웹 서비스를 포함한 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합되어 실시간 또는 일정에 따라 데이터 세트를 수집하고 처리합니다. 이렇게 하면 생성된 시각화가 기본 데이터에 대한 최신 변경 사항 및 추가 사항을 반영하도록 동적으로 조정되므로 항상 최신 상태와 관련성을 유지하게 됩니다.
또한 AppMaster 플랫폼은 사전 정의된 다양한 데이터 조작 및 변환 기능을 제공하므로 사용자는 데이터 세트를 시각화하기 전에 정리, 집계, 필터링 및 정렬할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 데이터의 가장 관련성이 높고 흥미로운 측면에 집중할 수 있으며, 실제 애플리케이션에서 흔히 발생하는 것처럼 크고 시끄럽고 이질적인 데이터 세트로 작업할 때 발생하는 문제에 대처하는 데 도움이 됩니다.
데이터 시각화에 대한 적합성 측면에서 데이터 세트의 품질과 효율성을 평가하려면 다음을 포함한 여러 요소를 고려해야 합니다.
- 완전성: 데이터 세트에는 분석 및 시각화 작업에 필요한 모든 필수 데이터 항목과 속성이 포함되어야 합니다. 누락되거나 불완전한 데이터는 오해의 소지가 있거나 정보가 없는 시각화로 이어질 수 있으며, 격차를 보상하기 위해 추가 데이터 수집, 대치 또는 융합 기술이 필요할 수 있습니다.
- 정확성: 데이터 세트에는 분석 및 시각화 결과를 왜곡할 수 있는 오류, 불일치 및 편향이 없어야 합니다. 데이터 유효성 검사, 오류 감지 및 이상치 식별 방법을 적용하여 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
- 세분성: 데이터 세트에는 뷰어를 압도하거나 성능 문제를 일으키지 않고 의미 있는 통찰력과 비교를 지원하는 데 충분한 세부 정보와 해상도가 포함되어야 합니다. 대략적인 데이터세트는 추가적인 개선이나 분류가 필요할 수 있는 반면, 세분화된 데이터세트는 보다 관리하기 쉬운 세부 수준으로 요약하거나 집계해야 할 수 있습니다.
- 차원성: 데이터 세트는 대부분의 시각화 기술을 비효과적이거나 다루기 어렵게 만들 수 있는 소위 "차원성의 저주"를 피하기 위해 관리 가능한 수의 속성과 차원을 포함해야 합니다. 차원 축소 및 기능 선택 기술은 시각화 목적으로 가장 관련성이 높고 유익한 속성을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 적시성: 데이터 세트는 시각화가 정확하고 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있도록 조사 중인 현상을 대표하는 최신 상태여야 합니다. 이를 위해서는 지속적인 데이터 수집, 업데이트 및 새로 고침 프로세스뿐만 아니라 시변, 스트리밍 또는 이벤트 기반 데이터를 처리하는 방법이 필요할 수 있습니다.
효율적인 데이터 시각화는 현대 소프트웨어 애플리케이션 및 의사결정 지원 시스템의 중요한 측면으로, 사용자에게 복잡하고 다차원적인 데이터 세트를 탐색, 분석 및 해석할 수 있는 직관적인 대화형 인터페이스를 제공합니다. AppMaster no-code 플랫폼의 기능을 활용하면 개발자와 도메인 전문가 모두 데이터 과학 및 데이터 과학에 대한 광범위한 프로그래밍이나 전문 지식 없이도 자신의 특정 요구 사항에 맞는 강력하고 유연하며 확장 가능한 데이터 시각화 솔루션을 만들 수 있습니다. 심상.
