챗GPT 데이터 시각화

데이터 시각화 어디까지 보고 오셨어요?

이광춘

한국 R 사용자회

2024년 6월 25일

목차

1. 데이터 시각화 (이광춘, 2018)

2. 데이터 시각화 + 저널리즘

3. 데이터 시각화 + 저널리즘 + 챗GPT

4. ggplot 데이터 시각화

5. 질의응답!

2023년 챗GPT 데이터 사이언스

서울 R 미트업 (2023년)

참여와 연대

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  • 23년 4월 서울 R 미트업: link
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  • 23년 7월 서울 R 미트업: link
  • 23년 8월 서울 R 미트업: link
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• 세계 R 미트업 현황 (Global R Meetup Dashboard): link
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2024년 인공지능 데이터 사이언스

서울 R 미트업

참여와 연대

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데이터 시각화

정적 그래프

library(tidyverse)
library(plotly)
library(gapminder)
library(crosstalk)
library(leaflet)
library(flipbookr)

gapminder %>% 
  ggplot(aes(x=year, 
             y=lifeExp, 
             group=country)) + 
    geom_line()

그림 1

인터랙티브 그래프

p <- gapminder %>% 
  ggplot(aes(x=year, 
             y=lifeExp, 
             group=country)) + 
    geom_line()

ggplotly(p)

인터랙티브 그래프 - 툴팁(Tooltip) 기능

p <- gapminder %>% 
  ggplot(aes(
    x = year, 
    y = lifeExp, 
    group = country, 
    text = paste0("대륙: ", continent, "\n",  
                  "국가: ", country))) + 
  geom_line()

ggplotly(p, tooltip = "text")

강조(Highlight) 기능

gm_highlight <- highlight_key(gapminder, 
                              ~country)

life_g <- gm_highlight %>% 
  ggplot(aes(
    x=year, 
    y=lifeExp, 
    group=country, 
    text=paste0("대륙: ", continent, "\n",
               "국가: ", country))) + 
  geom_line()

life_gg <- ggplotly(life_g, tooltip = "text")
highlight(life_gg, on = "plotly_click", 
          selectize = TRUE, 
          dynamic = TRUE, 
          persistent = TRUE)

연결뷰(Linked View) 기능

gapminder_cjk <- gapminder %>% 
  filter(country %in% c("China", "Japan", 
                        "Korea, Rep."))

gapminder_sd <- SharedData$new(gapminder_cjk, 
                               ~country)

life_g <- gapminder_sd %>% 
  ggplot(aes(
    x = year, 
    y = lifeExp, 
    group = country,
    text = paste0("대륙: ", continent, "\n", 
                  "국가: ", country))) + 
  geom_line() +
  geom_point() +
  facet_wrap(~country)

ggplotly(life_g, tooltip = "text")

삼국지

library(crosstalk); library(DT)
### 1. 공유 데이터
general_sd_df <- general_df %>% select(삼국, 무장, 무력, 지력, 통솔, 생년)
sam_sd <- SharedData$new(general_sd_df)

### 2. 제어
sam_ctrl <- filter_checkbox("삼국", "위촉오", sam_sd, ~삼국, inline = TRUE)
year_ctrl <- filter_slider("생년", "출생년도", sam_sd, ~생년, width = "50%")

### 3. 표
sam_tbl <- sam_sd |> 
  datatable( extensions="Scroller", style="bootstrap", class="compact", width="100%",
             options=list(deferRender=TRUE, scrollY=300, scroller=TRUE))

### 4. 시각화
force_g <- ggplot(sam_sd, aes(x=무력, y=통솔, color=삼국,
                              text = paste('이름 :', 무장, "\n",
                                           '무력:', 무력, "\n",
                                           '지력:', 지력, "\n",
                                           '통솔:', 통솔, "\n"))) +
  geom_point() +
  theme(legend.position = "none") +
  labs(x="무력", y="통솔") +
  scale_color_manual(values = c("red", "green", "blue"))

force_gg <- ggplotly(force_g, tooltip = "text")

### 5. 인터랙티브 시각화
bscols(widths = c(2, 5, 5),
       list(year_ctrl, sam_ctrl),
       sam_tbl, force_gg)

삼국지

출생년도

위촉오

위 오 촉

애니메이션

library(tidyverse)
library(gapminder)
library(plotly)

life_g <- gapminder %>% 
  ggplot(aes(
    x = gdpPercap, 
    y = lifeExp, 
    group = country, color=country,
    text=paste0("대륙: ", continent, "\n", 
                 "국가: ", country))) + 
    geom_point(alpha = 0.2) +
    geom_point() +
    facet_wrap(~continent, ncol = 2) +
    scale_x_sqrt() +
    theme(legend.position = "none")

ggplotly(life_g, tooltip="text")

애니메이션

frame= 매개변수만 넣으면 됨.

library(tidyverse)
library(gapminder)
library(plotly)

life_g <- gapminder %>% 
  ggplot(aes(
    x = gdpPercap, 
    y = lifeExp, 
    group = country, color=country,
    text=paste0("대륙: ", continent, "\n", 
                 "국가: ", country))) + 
    geom_point(alpha = 0.2) +
    geom_point(aes(frame = year), color="red") +
    facet_wrap(~continent, ncol = 2) +
    scale_x_sqrt() +
    theme(legend.position = "none")

ggplotly(life_g, tooltip="text")

애니메이션 - 2017년 버전

• 정적 그래프
• Small Multiple
• 애니메이션

정적 그래프에서 부드러운 동영상 그래프까지

crosstalk

library(crosstalk); library(plotly); library(leaflet); library(palmerpenguins)
penguins <- na.omit(penguins)  # Remove missing data for simplicity

penguins$longitude <- rnorm(nrow(penguins), mean = -64, sd = 0.1)
penguins$latitude <- rnorm(nrow(penguins), mean = -64, sd = 0.1)

# Create a shared data object
sd_penguins <- SharedData$new(penguins)

# Plot with plotly
penguin_plot <- plot_ly(sd_penguins, x = ~bill_length_mm, y = ~flipper_length_mm, 
    color = ~species, 
    text = ~paste("Body Mass:", body_mass_g), 
    type = 'scatter', mode = 'markers') %>% 
    add_markers() %>% highlight("plotly_selected")

# Map with leaflet
penguin_map <- leaflet(sd_penguins) %>% addTiles() %>% 
    addCircles(lng = ~longitude, lat = ~latitude, 
    weight = 1, radius = 40, popup = ~species)

# Combine both using crosstalk
bscols(widths = c(6, 6), penguin_plot, penguin_map)

crosstalk