레이더 차트란 무엇입니까?

레이더 차트는 축에 매핑된 3개 이상의 정량적 변수에 대한 다변량 데이터를 표시합니다. 거미줄처럼 보이며 중심축에는 반지름이라고 하는 3개 이상의 스포크가 있습니다. 이러한 스포크에서 데이터 값이 매핑됩니다. 해당 제품, 서비스 또는 기타 관심 항목에 대한 유사점, 차이점 및 이상값을 한 눈에 볼 수 있도록 설계되었습니다.

레이더 차트 예시

스파이더 차트, 웹 차트, 스타 차트, 거미줄 차트, Kiviat 다이어그램, 폴라 차트 또는 불규칙 다각형으로도 알려져 있습니다. 이 차트 계열의 발명가는 1877년에 최초의 알려진 레이더 차트를 발표한 Georg von Mayr라는 독일인이었습니다.

레이더 차트를 사용하는 간단한 예로 좋아하는 브라우니를 생각해 보십시오. 브라우니는 씹는 맛, 초콜릿 맛, 견과류의 첨가, 크랜베리와 같은 다른 재료들뿐만 아니라 껍질, 촉촉함, 그리고 밀도와 같은 많은 요소들 또는 변형으로 구성되어 있습니다.

브라우니에 대한 레이더 차트에는 각 요소에 대한 '스포크'가 표시되며 스포크 길이에 표시된 표시는 해당 변수에 대한 측정값을 나타냅니다. 예를 들어, 엄마가 좋아하는 브라우니는 씹는 맛이 가장 좋지만 견과류나 다른 추가 재료는 포함하지 않는 것일 수 있습니다. 여러분이 좋아하는 빵집은 호두를 포함하고 더 쫀득한 질감으로 순위가 다를 수 있습니다. 그런 다음 각 변수에 대한 각 순위로 선이 그려져 마치 거미줄처럼 보입니다.

레이더 차트 데모
Spotfire를 사용한 시각화/차트
이 데모에서 Spotfire를 통해 데이터의 모든 측면을 얼마나 쉽게 시각화할 수 있는지 확인하십시오.

레이더 차트는 언제 사용해야 합니까?

레이더 차트는 비교할 항목이 적을 때 가장 유용합니다. 이는 동일한 차트에 서로 다른 제품 정보를 겹침하거나 여러 차트에서 동일한 반지름을 표시하지만 서로 다른 제품을 분석하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 차트를 나란히 배치하여 엄마의 브라우니, 빵집, 이웃의 브라우니를 비교할 수도 있고, 대신 측정값을 모두 동일한 차트에 매핑하여 비교할 수 있습니다.

비즈니스 사용의 관점에서, 가능한 용도는 많습니다. 직원의 기술 분석 능력을 고려하십시오. 직원 기술은 의사 소통, 문제 해결, 팀워크, 마감일 준수 능력, 시간 엄수 및 기술적 이해 측면에서 평가할 수 있습니다. 레이더 차트는 직원이 동료와 비교하여 평가되는 위치를 즉시 보여줍니다.

레이더 차트는 성능 지표를 표시하는 데 사용될 수 있으므로, 기업은 품질 개선 관리 용도로 레이더 차트를 사용할 수도 있습니다.

다음과 같은 경우 레이더 차트를 사용합니다.

  • 다변량 관측을 해야 할 경우
  • 변수의 개수가 임의인 경우
  • 이상치를 식별해야 하는 경우
  • 제품이나 서비스들을 비교해야 하는 경우
  • 데이터 세트가 작거나 중간 크기인 경우

레이더 차트를 생성할 때 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

  • 변수는 의미 있는 순서로 정렬되어야 합니다.
  • 3개 이상의 계열은 자체 레이더 차트에 표시해야 합니다.
  • 너무 많은 변수를 사용하지 말아야 합니다. 그렇지 않으면 차트가 혼란스러워질 수 있습니다.
  • 데이터 계열이 여러 개인 경우 채워진 색상이 투명해야 합니다.

레이더 차트의 장점

이상값과 유사성을 쉽게 볼 수 있음

레이더 차트를 사용하는 가장 중요한 이점은 이상값을 즉시 볼 수 있다는 것입니다. 한 개 차트 또는 여러 차트에서 다른 것과 매우 다른 지표 또는 변수는 매우 분명하게 나타납니다. 공통점은 특히 동일한 차트에 표시되는 경우 쉽게 평가할 수 있습니다.

레이더 차트의 단점

그러나 레이더 차트의 사용과 관련된 여러 가지 단점과 어려움도 있는데 이에 대해서는 아래에서 더 자세히 논의합니다.

반경 길이 판단이 어려움

반경의 거리는 육안으로 판단하기 어렵습니다. 사람들은 한 변수가 다른 변수보다 길거나 짧다는 것은 알고 이해할 수 있지만 이를 수량화하기는 어려울 수 있습니다. 이 경우 차트에 동심원을 사용하면 반지름 길이를 더 쉽게 판단할 수 있습니다. 길이를 이해하는 것이 중요한 사항인 경우, 선 그래프를 사용하는 것을 고려하십시오.

레이더 차트에서 데이터 왜곡이 발생할 수 있음

모든 측정값이 차트에 기록되면 영역이 채워집니다. 음영 처리된 영역을 통해 크기와 긍정적인 성능에 대한 시각적 판단을 하게 되기 때문에 데이터가 왜곡될 수 있습니다. 또한 차트에 반지름에 대해 최대 100까지 측정된 5개의 변수가 있는 경우, 측정 결과가 90인 차트는 합이 82인 차트보다 10% 더 큰 것으로 나타납니다.

레이더 차트는 아무 것도 없는 곳에 연결을 만들 수 있음

차트에 변수가 5개 있고 모두 반지름에 레이블이 지정되어 있는 경우, 병렬로 배치된 측정값 사이에 관계가 있다고 생각하면 솔깃할 수 있습니다. 그러나 브라우니 예제를 사용하면 질감과 초콜릿 맛의 수준 사이에는 두 개의 개별 변수가 있으므로 아무런 관계도 없을 수 있습니다.

레이더 차트는 폐색과 혼란을 일으킬 수 있음

변수가 너무 많거나 데이터 계열이 너무 많으면 차트가 혼란스러울 수 있습니다. 이 문제는 여러 데이터 계열이 하나의 차트에 그려지고 데이터 요소가 폐색될 수 있는 경우 복잡해집니다. 색상 음영을 투명하게 유지하면 폐색을 방지하는 데 도움이 될 수 있지만 여러 계열이 동일한 변수 측정값에 도달하면 데이터의 명확한 그림을 추출하기가 더 어려워집니다.

유사하게, 심리는 모양과 관련하여 작동하게 됩니다. 인간은 사각형, 원, 삼각형과 같은 모양의 데이터를 인식하고 식별할 수 있습니다. 레이더 차트 모양의 무작위적인 특성으로 인해 알려져 있고 수량화할 수 있는 모양보다 덜 유용합니다.

레이더 차트의 대안

다음은 레이더 차트에 대한 몇 가지 일반적인 대안입니다.

평행 좌표 플롯

평행 좌표 플롯을 사용하면 숫자 변수 집합을 사용하여 여러 특징을 비교할 수 있습니다. 각 변수는 수직선에 그려진 다음 차트의 여러 변수와 함께 결합됩니다. 이것은 비교가 필요한 동일한 척도로 측정된 많은 항목이 있는 경우에 사용하는 데 이상적입니다. 예를 들어, 두 명이 아닌 30명의 직원을 비교하는 경우에는 평행 좌표 차트를 사용하는 것이 이를 보여주는 효과적인 방법입니다.

글리프 플롯

이런 플롯은 변수가 데이터에 비례하는 스파이크로 표시된다는 점에서 레이더 차트와 유사합니다. 글리프 플롯은 레이더 차트와 마찬가지로 데이터 속성을 그래프에 매핑하지만 완전히 다른 시나리오에서 사용됩니다. 글리프 플롯은 레이더 차트보다 변수가 많거나 적을 수 있으며 종종 시간 경과에 따른 패턴을 표시하기 위해 배수를 사용합니다.

선 그래프

평행 좌표 플롯의 간단한 대안인 선 그래프는 변수 범위에 대한 순위를 표시할 수 있습니다. 레이더 차트만큼 시각적 효과가 좋지는 않지만 적은 수의 데이터 세트 간의 차이를 표시하는 효과적인 방법이 될 수 있습니다.

하비 볼

하비 볼은 정성적 정보를 전달하는 원형 문자입니다. 하비 볼은 단면이 잘린 원처럼 보입니다. 브라우니 예의 경우 각각 별도의 변수를 나타내는 6개의 다른 공이 있습니다. 단순하고 이해하기 쉬운 차트를 유지하기 위해 변수가 4개 또는 5개 이하로 적을 때 사용하는 것이 더 좋을 수 있습니다.

막대 차트

막대 차트 또는 누적 막대 차트는 데이터를 표시하는 또 다른 옵션이 될 수 있습니다. 특히 누적 막대 차트는 전체 변수의 차이를 명확하게 보여주기 때문에 효과적일 수 있습니다. 또한 데이터 세트가 여러 개 있는 경우 적합할 수 있습니다.

막대 차트는 Edward Tuffte가 개발한 방법으로 작은 배수로 데이터를 표시하는 데 효과적입니다. 개별 데이터 계열은 미니 막대 차트에 그려지고 해석하기 쉬운 다른 데이터 계열과 함께 표시됩니다.

또한 막대 차트 아래에서 롤리팝 차트가 옵션으로 간주될 수 있습니다. 끝에 점이 있는 일련의 가는 막대는 레이더 차트에 있을 수 있는 정보를 표시하는 또 다른 쉬운 방법입니다.

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레이더 차트의 미래

레이더 차트는 흥미로울 수 있지만 궁극적으로 데이터를 표시하기 위한 최상의 솔루션은 아닙니다. 정보를 해석하는 데서 많은 사람들이 쉽게 혼동할 수 있는 문제가 있습니다. 다른 많은 차트는 다변수 데이터를 표시하는 데 훨씬 더 효과적인 작업을 수행합니다.