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BG 빅데이터 결과 해석 분석결과 해석 및 활용 분석결과 시각화

10212번

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정답은 3번입니다.

데이터 시각화 기법은 목적에 따라 관계 분석, 비교 분석, 분포 분석 등으로 구분됩니다. 변수 간 관계를 파악하기 위한 시각화는 두 개 이상의 변수 간 상관성이나 패턴을 동시에 표현하는 것이 핵심입니다. 반면 분포를 확인하는 기법은 하나의 변수에 대한 빈도나 구간별 분포 형태를 파악하는 데 초점을 둡니다. 따라서 이 문제에서는 각 기법이 관계 분석에 초점을 두는지, 단일 변수의 분포를 표현하는지를 기준으로 판단해야 합니다.

1. 산점도(Scatter Plot)
: 산점도는 두 개의 연속형 변수 값을 좌표평면에 점으로 표시하여 변수 간 상관관계나 패턴을 파악하는 기법입니다. 점의 분포 형태를 통해 양의 상관, 음의 상관, 비선형 관계 등을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 따라서 변수 간 관계 분석에 매우 적합한 기법입니다.

2. 히트맵(Heatmap)
: 히트맵은 행과 열로 구성된 행렬 형태의 데이터에서 값의 크기를 색상의 농도로 표현하는 기법입니다. 특히 상관계수 행렬과 같이 변수 간 관계 강도를 표현하는 데 활용됩니다. 색상의 강도를 통해 관계의 정도를 직관적으로 비교할 수 있으므로 관계 분석에 적합합니다.

3. 히스토그램(Histogram)
: 히스토그램은 하나의 연속형 변수를 일정 구간으로 나누어 각 구간의 빈도를 막대 형태로 표현하는 기법입니다. 이는 변수의 분포 형태, 왜도, 첨도 등을 확인하는 데 목적이 있습니다. 두 변수 이상의 관계를 직접적으로 나타내는 기법은 아니므로 관계 분석이나 변수 간 비교 목적에는 적절하지 않습니다.

4. 버블차트(Bubble Chart)
: 버블차트는 산점도의 확장 형태로, 두 변수는 x축과 y축으로 표현하고 세 번째 변수는 원의 크기로 나타냅니다. 이를 통해 다차원적인 변수 간 관계를 동시에 파악할 수 있습니다. 따라서 관계 분석과 비교 목적에 적합한 기법입니다.

관계 분석을 위한 시각화는 두 개 이상의 변수 간 상호작용을 표현해야 합니다. 산점도와 버블차트는 변수 간 상관관계를 직접적으로 보여주며, 히트맵 역시 관계 강도를 색상으로 표현할 수 있습니다. 반면 히스토그램은 단일 변수의 분포를 확인하는 기법이므로 변수 간 관계 분석에는 적합하지 않습니다.

따라서, 정답은 '3. 히스토그램(Histogram)'입니다.

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