텍스트 데이터 시각화란 무엇이며 언제 사용합니까?

많은 양의 텍스트에서 관련성 있고 필수적인 정보를 추출하는 것은 까다로운 작업이 되는 경향이 있습니다. 특히 현재 데이터 분석 장면에서 빅 데이터가 중요한 역할을 하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 소셜 미디어 게시물이든 고객 피드백이든 대량의 복잡한 데이터는 때때로 우리가 집중하려는 특정 정보를 압도할 수 있습니다.

이를 위해서는 손쉬운 과일에 대한 정성적 데이터를 스캔하는 도구가 필요합니다. 이 작업을 수동으로 수행하는 것은 의문의 여지가 없으며 여기에서 텍스트 데이터 시각화가 시작됩니다.

텍스트 시각화가 데이터에 숨겨진 주요 정보를 식별하고 강조 표시하는 방법을 알아보십시오. 그리고 기계 학습 도구가 텍스트 데이터 시각화를 어떻게 증폭시킬 수 있는지 이해하십시오.

텍스트 시각화 101

텍스트 시각화는 단어 구름, 그래프, 지도, 타임라인, 네트워크 등의 정보를 시각적으로 표현하는 방법으로 텍스트 데이터를 시각화하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 가장 중요한 키워드에 대한 간략한 이해를 제공하고 특정 텍스트 내에서 트렌드와 프레임워크를 요약하고 전달합니다.

이러한 텍스트 시각화 도구를 통해 우리는 요점을 이해할 수 있습니다.

텍스트 시각화는 다음에 유용합니다.

많은 내용을 압축합니다 . 여러 텍스트에서 중심 문구를 강조하고 주제, 감정 등으로 콘텐츠를 그룹화하여 읽는 시간을 줄입니다. 수백 건의 고객 리뷰를 통과해야 하는 것을 상상할 수 있습니까? 워드 클라우드 또는 막대 차트를 사용하여 데이터를 시각화하고 즉시 이해할 수 있습니다.

텍스트 데이터 단순화 . 우리의 두뇌는 시각적 데이터를 즐기고 이해하도록 연결되어 있으며 글로 쓰는 것보다 이미지를 더 빨리 분류한다는 것이 입증되었습니다. 복잡한 데이터를 단순화하고 해당 개념을 팀 관리자에게 전달하려는 경우 텍스트 시각화가 적합합니다.

정성적 데이터에서 통찰력 결정 . 고객 피드백은 실용적인 통찰력으로 가득 차 있습니다. 고객에게 가장 중요한 제품, 기능 및 주제에 대한 효과적인 개요를 얻을 수 있으며 고객의 문제점뿐만 아니라 고객과 함께 성공하고 있는 부분을 파악할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

숨겨진 트렌드를 발견 하십시오. 불일치를 쉽게 발견하고 주요 원인을 파악하기 위해 텍스트 분석을 사용하고 통찰력을 점진적으로 시각화합니다.

텍스트 마이닝

소셜 미디어 플랫폼의 급속한 성장과 인터넷의 가용성은 해마다 엄청난 양의 구조화되지 않은 텍스트 데이터가 생성된다는 것을 의미합니다. 이것이 텍스트 분석의 전부입니다. 즉, 연구, 프로젝트, 비즈니스 및 기타 활동을 추진하기 위해 통찰력을 얻거나 이 원시 데이터를 조합하는 것입니다.

텍스트를 조사하기 위해 기계를 사용하는 새로운 연구 영역인 텍스트 마이닝이 등장했습니다. 이것은 컴퓨터 과학에서 사용되는 데이터 마이닝 프로세스와 대조됩니다.

텍스트 마이닝은 기계를 사용하여 대량의 텍스트가 포함된 콘텐츠 본문의 데이터 포인트를 분석하여 통계적 패턴을 발견하는 것을 목표로 합니다. 이러한 과정을 통해 빅데이터 시스템 내의 다양한 패턴이 나타나기 시작한다.

텍스트 마이닝은 기계와 인간 모두가 쉽게 읽을 수 있기 때문에 텍스트 시각화 도구의 이점을 제공합니다. 가장 중요한 정보는 막대 차트, 워드 클라우드, 그래프, 지도, 타임라인 또는 네트워크와 같이 읽기 쉬운 시각적 표현을 통해 전달됩니다.

텍스트 시각화가 필요한 이유

텍스트 데이터를 이해하기 쉽게 만듭니다.

당신의 뇌가 시각적 데이터를 단어나 숫자보다 60,000배 빠르게 분류한다는 사실을 알고 계셨습니까? 텍스트 시각화는 복잡한 데이터를 보다 명확하게 만들고 아이디어를 팀 관리자에게 강력하게 전달합니다.

청중의 생각을 전달합니다.

차트는 청중이 특정 주제나 문제에 대해 어떻게 느끼는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 차트를 활용하여 데이터 기반 보기를 요약할 수도 있습니다. 직접 데이터를 사용하여 시장 피드백을 요약할 수 있습니다.

대량의 텍스트 압축

많은 양의 텍스트를 읽는 데 소요되는 시간을 줄이십시오. 일련의 텍스트에서 주요 용어를 즉시 강조하고 주제, 감정 또는 기타 주제별로 콘텐츠를 분류합니다.

텍스트 데이터 시각화 또는 대시보드를 빠르게 스캔하면 사용자가 원하고 알아야 하는 모든 중요한 정보가 업데이트됩니다.

마음을 사로잡다

워드 클라우드를 살펴보면 눈길을 끄는 동시에 유익하다는 것을 알 수 있습니다. 잘 디자인된 차트를 사용하여 다양한 흥미로운 주제에 대한 대화를 시작할 수 있습니다.

간단하고 직접적입니다

텍스트 시각화를 만들고 읽는 것은 실제로 매우 간단합니다. 막대 차트든 그래프든 상당한 규모의 데이터 세트에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

다음 부분에서 텍스트 데이터 시각화의 몇 가지 효과적인 예를 살펴보겠습니다.

텍스트 데이터 시각화 예

의심할 여지 없이 데이터는 시각적인 형태를 취할 때 가장 잘 읽고 이해됩니다. 조밀한 테이블을 세련되고 유익한 시각화로 변환하려면 특히 분석 자체의 의미를 파악할 뿐만 아니라 핵심 아이디어가 미칠 수 있는 영향을 전달하기 때문에 예술성이 필요합니다.

기존의 빈도 또는 분포 차트 외에도 다양한 텍스트 시각화 디자인이 있으므로 고려해야 합니다.

워드 클라우드

워드클라우드란 키워드나 태그를 특정 색상과 글꼴 크기로 묶어 쉽게 알아볼 수 있는 모양이나 도형을 표현한 것입니다.

보다 시각적으로 매력적이고 창의적이며 효과적인 텍스트 시각화 도구 중 하나로 간주됩니다. 눈길을 끄는 글꼴 크기와 색상을 사용하여 특정 문구를 보여줌으로써 단어 빈도를 강조할 수 있습니다. 워드 클라우드가 텍스트 분석뿐만 아니라 디지털 인문학 연구에서도 중요한 역할을 한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

한 번만 훑어보는 것만으로도 독자는 핵심 주제와 주제를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 블로그 및 기타 사이트는 단어 구름을 사용하여 방문자와 아이디어를 보다 쉽게 ​​전달합니다. 그리고 이 혁신적인 리소스는 데이터 저널리즘에서 뉴스 기사의 텍스트 정보를 보완하는 데 사용됩니다.

미국의 인플레이션에 관한 뉴욕 타임즈 기사에 좋은 예가 있습니다. (Badger, E., Bhatia A., Bui Q. "Bacon, Gas and Essentials: Where 2,200 American Have Noticeed Inflation." The New York Times , 2022년 3월 9일) Word Cloud는 가장 많이 반복되는 단어 또는 구를 사용하여 디자인되었습니다. 연구 참가자의 개방형 피드백에서.

이 기사는 많은 참가자들이 대부분의 제품에서 인플레이션에 주목했지만 가장 우려되는 것은 가스와 식품이라고 밝혔습니다. 주황색은 음식 범주를 나타내는 단어 구름에 사용되며 주제의 중요성에 빛을 비춥니다.

단어 구름의 모양과 색상은 단어 빈도에 초점을 맞춘 글꼴 크기 다음으로 중요합니다. 계산은 복잡할 수 있으므로 이 텍스트 데이터 시각화는 단어의 참신함이 아닌 총 단어 빈도를 기반으로 크기의 변화를 사용합니다.

회로망

네트워크는 전체 네트워크를 구성하는 서로 다른 단위 간의 관계를 보여줍니다. 이 텍스트 데이터 시각화는 문학 작품의 다양한 측면에서 네트워크를 생성하고 이러한 측면과 작품 구조 간의 연결을 찾기 위해 문학에서 자주 사용됩니다.

이 이미지에서 트리 구조 네트워크는 Kerouac의 On the Road 1부의 텍스트 데이터를 이해하는 데 사용됩니다. 독자는 시각화를 통해 주요 개념을 파악합니다. 나무와 같은 구조를 추적함으로써 독자는 내용을 읽지 않고도 한 부분이 다음 부분과 어떻게 관련되는지 식별하기 시작합니다.

워드 아트

Word Art를 사용하면 다양한 이미지 템플릿에서 나만의 단어 구름을 만들 수 있습니다. 이것은 워드 클라우드를 디자인할 때 독창적이고 창의적이기를 원하는 경우 훌륭한 리소스입니다. 글꼴, 크기, 스타일 및 레이아웃을 선택하고 생성기에 바로 단어를 추가할 수 있습니다.

구름 배치

Collocate 구름은 또 다른 종류의 태그 구름입니다. 함께 자주 발생하는 특정 단어(연어)에 대한 텍스트 데이터 시각화입니다. 이러한 시각화는 대부분 N-그램 문제의 일반 클래스에서 발견되며 바이그램(2개)과 트라이그램(3개)이 점차 보편화되고 있습니다.

N-gram은 유전체학 분야에서 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다. 문법 교정 및 텍스트 압축과 관련된 알고리즘에도 적용됩니다. README 데이터 세트에서 식별된 가장 자주 발생하는 단어 쌍의 바이그램을 살펴보십시오.

슬로프 차트

장기적으로 전환, 절대값, 순위 및 변동을 강조하려는 경우 기울기 차트 또는 그래프가 올바른 텍스트 데이터 시각화입니다.

일정 기간 동안 관광 핫스팟과 관련된 주요 변수를 탐색하는 이 차트를 살펴보십시오.

기울기 차트/그래프는 기간 또는 기타 참조 지점을 비교할 때 완벽한 텍스트 시각화 예이며 두 데이터 지점 사이의 다양한 범주에서 상승 및 하락에 밑줄을 긋고자 합니다.

간결하고 정확한 기울기 차트를 만들려면 미리 디자인된 템플릿이 없기 때문에 인내심이 필요합니다.

보유한 데이터 유형에 따라 기울기 차트가 효과적인 도구가 될지 여부가 결정됩니다. 예를 들어 겹치는 선이 많으면 차트가 효과적이지 않습니다. 대신 텍스트 시각화가 복잡하게 나타나고 아이디어가 손실됩니다.

당신의 아름다운 데이터는 온라인에 있을 자격이 있습니다

wpDataTables 는 그렇게 할 수 있습니다. 응답성이 뛰어난 표와 차트를 생성하기 위한 최고의 WordPress 플러그인인 데에는 그만한 이유가 있습니다.

그리고 다음과 같이 하는 것은 정말 쉽습니다.

1. 당신은 테이블 데이터를 제공합니다
2. 구성 및 사용자 지정
3. 게시물 또는 페이지에 게시

예쁘기만 한 것이 아니라 실용적이기도 합니다. 최대 수백만 개의 행이 있는 대형 테이블을 만들거나 고급 필터 및 검색을 사용하거나 편집 가능하게 만들 수 있습니다.

"예, 하지만 저는 Excel을 너무 좋아하고 웹사이트에는 그런 것이 없습니다." 네, 있습니다. Excel 또는 Google 스프레드시트와 같은 조건부 서식을 사용할 수 있습니다.

데이터로 차트도 만들 수 있다고 말씀드렸나요? 그리고 그것은 단지 작은 부분입니다. 다른 많은 기능이 있습니다.

산키 차트

Sankey 차트를 사용하면 하나의 값 그룹이 다음 그룹으로 어떻게 흐르는지 시각화할 수 있습니다. 이 두 개의 상호 연결된 지점을 '노드'라고 하고 연결을 '링크'라고 합니다.

Sankey 다이어그램은 에너지 흐름을 시각적으로 분석하는 데 처음 사용되었지만 시간, 돈 및 자원의 흐름을 이해하는 효과적인 도구로 부상했습니다. 차트가 있는 흐름 디자인은 재료, 유체, 수익, 에너지 및 비용을 보여줄 수 있습니다.

이 시각화를 사용하여 복잡한 프로세스를 풀 수 있습니다. 강조해야 할 특정 요소나 리소스에 집중하고 다양한 시청 수준을 홍보할 수 있는 장점이 있습니다.

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