데이터 포트폴리오에서 그래프는 결론을 쉽게 보여 주지만 축과 단위를 빠뜨리면 잘못 읽힐 수 있습니다. 시각화 작업을 만들기 전에 원본 자료와 처리 기준을 기록하세요.
출처와 기간 표시
데이터 제공 기관, 수집 기간, 갱신일, 사용 범위를 적습니다. 같은 이름의 지표라도 연도마다 정의가 바뀔 수 있으므로 원본 설명을 확인하세요. 다른 자료를 합쳤다면 시간과 지역 기준을 일치시켜야 합니다.
결측값 처리 설명
비어 있는 값을 무조건 0으로 바꾸면 평균과 비율이 달라질 수 있습니다. 제외, 대체, 별도 표기의 이유를 쓰고 처리 전후 행 수를 기록하세요. pandas 공식 결측값 문서에서 자료형별 동작을 확인할 수 있습니다.
축과 분모 확인
그래프마다 축 이름, 단위, 기간을 넣고 비율이라면 분모를 밝힙니다. 규모가 다른 지역의 단순 건수를 비교할 때는 해석에 한계가 있음을 설명하세요. 보기 좋은 그래프를 위해 축을 자르거나 범위를 숨기지 않습니다.
텍스트 설명 제공
핵심 관찰, 예외, 해석의 한계를 본문으로도 적습니다. 복잡한 차트에는 짧은 대체 텍스트와 상세 설명이 필요합니다. W3C의 차트 설명 안내를 참고하세요.
원본에서 결론까지의 전체 분석 구조는 데이터 분석 포트폴리오 작성법에서 확인할 수 있습니다. 상관관계를 원인이라고 단정하지 마세요.