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데이터를 숫자 집합으로 소개하는 걸 더 편하게 느끼는 팀이 많습니다. 데이터를 사실로 느끼고 이야기는 그렇지 않게 느끼죠. 그들은 데이터 자체에 의미가 있다고 믿고 순전히 숫자의 힘이 관객을 움직인다고 믿죠. 사람들은 특히 기업 문화가 “목표와 규정 준수”에 중점을 둔 경우에 그렇게 느끼죠. 이런 기업에서는 프로젝트에 예산이 있는 것에 이야기를 준비할 필요가 없습니다. 달성한 업적에 대해서도 할 이야기가 없죠. 기억하세요 데이터 과학에서 일할 때 여러분은 상황 보고서를 전달하는 게 아닙니다. 대신, 새로운 걸 발견하려고 하는 거죠. 데이터 과학의 과학은 데이터를 탐색하는 겁니다. 데이터는 복잡하고 해석이 필요합니다. 관객을 잘 디자인된 보고서보다 더 많은 걸 보여주기를 원하죠. 데이터 뒤에 숨겨진 의미를 원합니다. 복잡한 데이터를 접한 적이 있는지 생각해 보세요. 날씨 정보를 확인했을 수도 있고 아니면 여러분이 선거 후보자의 선거 운동 근황을 보려 했을 수도 있습니다. 이들은 모두 복잡한 데이터 문제입니다. 일기 예보가 항상 정확하진 않은 이유도 이거죠. 정치 여론 조사가 선거에 대해 항상 옳진 않은 이유도 이겁니다. 사람들 다수는 여러분의 보고서와 분석결과에 깊이 관여하지 않죠. 대신 이야기를 해주길 바랍니다. 데이터에 관해 여러분이 어떻게 생각하는지 듣고자 하죠. 데이터를 너무 많이 제공하면 도움도 안 되고 관객이 압도당할 수 있습니다. 정치 프로그램을 시청하던 중 해설자가 복잡한 차트 4개를 띄우는 걸 상상해보세요. 그런 다음 “보시다시피, 데이터가 말해줍니다”라고 합니다. 사람들은 대부분 채널을 돌리겠죠. 데이터 과학도 마찬가지입니다. 이야기가 데이터 시각화에 불과한 경우 관객들은 프레젠테이션을 금세 무시할 겁니다. 좋은 데이터 이야기는 시각화를 고명으로 사용합니다. 데이터 뒤에 숨은 이야기가 음식이죠. 데이터 시각화에 지나치게 의존하지 않게 주의할 사항이 몇 가지 있습니다. 가장 먼저 할 일은 “프레젠테이션의 데이터를 제한하는 것”입니다. 슬라이드를…

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