- 다차원데이터를 시각화하는 방법 . . . . 44 matches
#keywords 다차원데이터, 시각화
내용: 다차원 데이터를 시각화하는 주요 방법과 기술, 그리고 관련 라이브러리.
### 1. **다차원 데이터 시각화 방법**
다차원 데이터(3차원 이상의 데이터)를 시각화하기 위해 차원 축소, 상호작용, 또는 특정 시각화 기법을 사용하는 것이 일반적이다. 주요 방법은 다음과 같다.
다차원 데이터를 2D 또는 3D로 축소하여 시각화한다.
- **t-SNE**: 비선형 차원 축소로, 주로 클러스터링 결과를 시각화할 때 사용.
- **UMAP**: t-SNE보다 빠르고, 데이터의 전역 구조를 더 잘 보존하며 시각화에 적합.
#### (4) **3D 시각화**
- 3D 산점도, 표면 플롯, 또는 볼륨 렌더링을 통해 3차원 데이터를 시각화.
#### (5) **상호작용 시각화**
#### (7) **네트워크 시각화**
- 데이터가 노드와 엣지로 구성된 경우, 네트워크 그래프를 통해 복잡한 관계를 시각화.
- **Treemap 또는 Sunburst**: 계층적 다차원 데이터를 시각화.
### 2. **다차원 데이터 시각화에 사용되는 주요 라이브러리**
- **Matplotlib**: 기본적인 2D/3D 플롯, 산점도 행렬, 히트맵 등을 지원. 유연하지만 복잡한 시각화는 추가 작업 필요.
- **Seaborn**: Matplotlib 기반으로, 히트맵, 쌍 플롯(pair plot), 바이올린 플롯 등 통계적 시각화에 최적화.
- **Plotly**: 인터랙티브 시각화를 위한 강력한 라이브러리. 3D 산점도, 평행 좌표 플롯, 대시보드 제작 가능.
- **Bokeh**: 웹 기반 인터랙티브 시각화에 적합. 대규모 데이터셋 처리 가능.
- **Altair**: 선언적 시각화 라이브러리로, 간단한 코드로 복잡한 시각화 구현 가능.
- **Holoviews**: 고차원 데이터의 상호작용 시각화를 간소화. Bokeh 또는 Matplotlib 백엔드 사용.
- Grafana vs. Kibana 비교 . . . . 21 matches
Grafana와 Kibana는 모두 뛰어난 오픈소스 시각화 도구이다. **"어느 쪽이 더 좋은가"가 아니라 "내 데이터가 무엇이고, 무엇을 보고 싶은가"로 접근**하는 것이 맞다. 시계열 메트릭이라면 Grafana, Elasticsearch에 담긴 로그와 텍스트라면 Kibana가 기본 선택지다.
**Grafana**는 시계열(time-series) 데이터를 시각화하고 인프라를 모니터링하는 데 더 적합하고, **Kibana**는 Elasticsearch에 저장된 데이터를 검색·탐색·분석하는 데 더 적합하다. 특히 로그(log) 분석의 영역에서는 Kibana가, 메트릭(metric) 모니터링의 영역에서는 Grafana가 전통적인 강자로 자리매김해 왔다.
Kibana는 Elasticsearch와 함께 사용하는 시각화·분석 도구로, Elastic(ELK) Stack의 일부이며 ELK의 **K**에 위치한다. (E=Elasticsearch, L=Logstash, K=Kibana)
Kibana의 핵심 기능은 **데이터 쿼리와 분석**이다. 사용자는 다양한 방법으로 Elasticsearch에 인덱싱된 데이터를 검색하여 근본 원인 분석(RCA, Root Cause Analysis)이나 진단을 위한 특정 이벤트나 문자열을 찾을 수 있다. 이렇게 쿼리한 결과를 차트, 테이블, 지리 지도(geo map) 등 다양한 시각화로 표현할 수 있다.
- **Visualize / Lens**: 드래그 앤 드롭 방식의 시각화 편집기
- **Dashboard**: 여러 시각화를 조합한 대시보드
- **Canvas**: 프리젠테이션형 데이터 시각화
- **Maps**: 지리 정보 시각화
## 2. Grafana — 범용 시각화·모니터링 플랫폼
Grafana는 다양한 종류의 데이터 소스로부터 데이터를 가져올 수 있으며, 특히 **시계열 데이터**에 최적화되어 있다. Prometheus, Graphite, InfluxDB, Elasticsearch, Loki, MySQL, PostgreSQL, CloudWatch, Tempo 등 수많은 데이터 소스와 통합하여 시계열 데이터를 시각화하고 모니터링할 수 있다.
- **다양한 시각화 패널**: Graph, Gauge, Heatmap, Histogram, Stat, Bar chart, Geomap 등
### 3-2. 텍스트 기반 쿼리와 시각화
Grafana의 중요한 제약 중 하나는 **텍스트 기반 쿼리/시각화에 약하다**는 것이다. Grafana는 CPU, RAM, Network In/Out 같은 메트릭에 대해 매우 훌륭한 그래프를 생성할 수 있지만, 텍스트 그래프나 풀텍스트 검색 기반 시각화는 거의 불가능하다. 완전히 불가능한 것은 아니지만 매우 제한적이다.
반면 Kibana는 텍스트 데이터를 시각화하고 풀텍스트 검색을 수행하는 데 탁월하다. 따라서 **텍스트 기반 정보를 쿼리하고 특정 매개변수를 기반으로 정보를 찾으려면 Kibana가 더 나은 선택**이다.
Kibana는 **Elasticsearch 전용**이다. 이것이 Kibana의 강점이자 한계다. Elasticsearch에 저장된 데이터만 시각화할 수 있다는 것은 곧 모든 데이터를 Elasticsearch에 색인시켜야 한다는 의미다.
Grafana는 앞서 말한 대로 **멀티 데이터 소스**를 지원한다. 하나의 대시보드에서 Prometheus의 메트릭, Loki의 로그, Elasticsearch의 색인 데이터를 동시에 시각화하는 "단일 유리판(single pane of glass)" 대시보드를 구성할 수 있다.
| 라이선스 | Elastic License (Elastic Stack의 일부). 기본 기능은 무료이지만 머신러닝·고급 알림·보안 기능·특정 통합 등 많은 고급 기능은 유료 티어에서만 사용 가능 | 오픈소스 버전은 Apache 2.0 라이선스. 시각화 엔진, 다양한 데이터 소스 지원, 내장 알림 등 대부분의 핵심 기능이 무료 |
| 주요 용도 | 로그/이벤트 검색·분석·시각화 | 메트릭·시계열 모니터링·시각화 |
| 시계열 시각화 | 가능 (Lens, TSVB, Timelion) | 최적화됨, 가장 뛰어남 |
- Blog/2021-03 . . . . 3 matches
그래프 그리기 재밌다. [wiki:Python/인접%20행렬%20시각화 Python/인접 행렬 시각화]
파이썬은 데이터 시각화 툴이 너무 잘 되어 있어서 재미있다.
- Grafana + InfluxDB2 + Telegraf 개인 서버 모니터링 구축/구축 동기 . . . . 1 match
<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ko" dir="ltr">Telegraf로 시스템 메트릭을 보내서 Grafana로 시각화하고 메모리 사용량 알람을 보내도록 설정했다. 마음이 편해진다...</p>— Yellow Hyacinth (@yhyacinth) <a href="https://twitter.com/yhyacinth/status/1411271225251303432?ref_src=twsrc%5Etfw">July 3, 2021</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
- Python . . . . 1 match
["/인접 행렬 시각화"]
- hyacinth . . . . 1 match
컴퓨터 사이언스, 수학, 영상처리, 데이터 시각화
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