# data[].attributes.headline
꺾은선그래프는 시간에 따른 자료의 추

# data[].attributes.body
꺾은선그래프는 시간에 따른 자료의 추세를 나타내기 위하여 수직좌표에 시계열 값을, 수평좌표에는 시간인 자료점들을 찍고 연이은 시간의 점들을 선으로 연결한 그래프이다

# data[].attributes.headline
조사한 수를 그림으로 나타낸 그래프를

# data[].attributes.body
조사한 수를 그림으로 나타낸 그래프를 뜻함,그림그래프는 그림을 이용하여 나타내므로 조사한 자료의 크기를 쉽게 비교할 수 있음
https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3559585&cid=58663&categoryId=58733

# data[].attributes.headline
대표값을 중심으로 자료들이 흩어져 있

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대표값을 중심으로 자료들이 흩어져 있는 정도를 의미한다. 보통 하나의 수치로 표현되며 작을수록 자료들이 대표값에 밀집되어 있고, 클수록 자료들이 대표값을 중심으로 멀리 흩어져 있다.

https://han.gl/KhrcW

# data[].attributes.body
연결 그래프(영어: connected graph)는 임의의 서로 다른 두 꼭짓점이 연결된 그래프이다.

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어떤 사건이 일어나는 모든 경우를 나

# data[].attributes.body
어떤 사건이 일어나는 모든 경우를 나뭇가지가 나뉘어지는 것처럼 그림으로 나타낸 것.
순서가 있는 경우의 수를 구할 때에는 나뭇가지 그림을 그려서 알아본다.

https://terms.naver.com/entry.naver?docId=6587988&cid=47308&categoryId=47308&expCategoryId=47308

# data[].attributes.body
도넛형 차트는 원그래프처럼 하나의 데이터 집합에 상응하는 링으로 전체에 대한 각 항목의 비율을 보여줍니다.https://url.kr/oxbtml

# data[].attributes.headline
통계 추론은 대부분이 모집단이 정규분

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통계 추론은 대부분이 모집단이 정규분포를 따른다는 가정하에 진행이 됩니다.
이 이유로 통계적 추론의 방법을 적용하기 전 데이터에 대한 정규모집단의 가정에 대한 검토가 필요합니다.

이번 글에서는 이 정규분포 가정을 하는 방법 중 QQplot(정규분포 분위수 대조도)를 그리는 방법과 이에 대한 원리에 대해 이야기해보려 합니다.

Q-Q plot 이란

qqplot은 분위수대조도로 불리며 정규모집단 가정을 하는 방법 중 하나이며 수집 데이터를 표준정규분포의 분위수와 비교하여 그리는 그래프입니다.

이는 간단하게 데이터의 정규성 가정에 대한 검토를 가능하게 해줍니다.
아래의 그림이 qqplot의 일종으로 모집단이 정규성을 따른다면 아래와 같이 직선의 형태로 그려지게 됩니다.

https://m.blog.naver.com/kjihoon0914/221214498142

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Q-Q plot (Quantile-Quantile Plot)통계 추론은 대부분이 모집단이 정규분포를 따른다는 가정하에 진...

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변수 개수 2개이상,그룹을 정의하는 

# data[].attributes.body
변수 개수 2개이상,그룹을 정의하는 데 사용되는 변수의 개수에 따라 결정되고 다른 변수에 의해 정의된 그룹에 대한 막대 차트를 표시합니다. 그룹화 막대 차트에는 그룹화 변수의 수준별로 별도의 차트가 표시됩니다.

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변수의 개수는 다수,모든 이원 조합을

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변수의 개수는 다수,모든 이원 조합을 살펴보면서 여러 변수 사이에 가능한 관계를 표시하고 추가할 수 있는 그래프 이상치를 찾아내기 위한 변수별 히스토그램, 다차원 이상치를 찾아내기 위한 산점도별 밀도 타원, 가능한 관계를 규명하기 위한 상관관계 히트맵 등을 추가할 수 있습니다.

# data[].attributes.headline
변수는 2개이상,다른 변수에 의해 정

# data[].attributes.body
변수는 2개이상,다른 변수에 의해 정의된 그룹에 대한 여러 개의 선 그래프를 표시하고. 시간 경과에 따른 여러 가지 변수의 변화를 파악하고 이상치를 찾는 데 사용됩니다.

# data[].attributes.body
변수의 개수: 1

데이터의 형태를 보여주고, 이상치를 확인해줍니다. 컴퓨터가 보급되기 전에는 더 널리 사용되었고, 지금도 히스토그램은 자주 사용되고 있습니다.

# data[].attributes.attachment_caption
이제 위약 그룹과 연구 약물 그룹 간 노인 환자의 비율에 10% 정도 차이가 있다는 것을 알 수 있습니다. 이 차이가 유의한지 여부는 카이제곱 독립성 검정을 사용하여 평가할 수 있습니다.모자이크 그림에 라벨을 추가하는 것은 셀이 몇 개뿐일 때 적합합니다. 셀이 많으면 가장 작은 셀에  

# data[].attributes.body
https://www.jmp.com/ko_kr/statistics-knowledge-portal/exploratory-data-analysis/mosaic-plot.html

# data[].attributes.headline
변수의 개수: 2데이터

# data[].attributes.body
변수의 개수: 2
데이터 그룹의 형태 또는 분포를 표시하며, 이상치를 찾아내는 데 유용할 수 있습니다.

# data[].attributes.body
https://han.gl/oRQSx

다양한 종으로 구성된 집단에서 피식자와 포식자의 관계로 연결되는 전체 구조를 보여 주는 그림.
위의 먹이망 그물은 피식자 a~f를 포식자 A, B, C가 포식하는 먹이 그물이다.

# data[].attributes.headline
그래프 이론에서 이분 그래프(二分gr

# data[].attributes.body
그래프 이론에서 이분 그래프(二分graph, 영어: bipartite graph)란 모든 꼭짓점을 빨강과 파랑으로 색칠하되, 모든 변이 빨강과 파랑 꼭짓점을 포함하도록 색칠할 수 있는 그래프이다.

# data[].attributes.body
평면 그래프(planar graph)는 평면 상에 그래프를 그렸을 때, 두 변이 꼭짓점 이외에 만나지 않도록 그릴 수 있는 그래프를 의미한다.

# data[].attributes.body
파이 차트는 하나의 원을 여러 영역 또는 조각으로 나눈 원그래프입니다. https://url.kr/veh67n

# data[].attributes.headline
평균이나 표준편차와 같이 전통적으로 

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평균이나 표준편차와 같이 전통적으로 많이 사용되는 측도는 자료에 이상점이 있는 경우 심하게 왜곡될 가능성이 있다. 따라서 자료에 이상점이 있는지를 확인할 필요가 있다. 상자그림은 자료에 이상점이 포함되어 있는지를 쉽게 판단할 수 있게 한다.

# data[].attributes.body
1. 그래프 이미지
2. 설명
3. 링크를 함께 안내합니다.
4. 설명을 그대로 복사하기 보다는, 우리가 이해할 수 있는 방법으로 설명해요.

Tip. 구글 검색은 우리가 이해하기 어려워요. 먼저 네이버 어린이백과를 살펴보고, 거기 나오지 않는 것은 다양한 검색엔진을 활용해요.

# data[].attributes.body
[요약] 자료를 점, 직선, 곡선, 막대, 그림 등을 사용하여 나타낸 것

그래프는 주어진 자료의 결과를 한눈에 볼 수 있도록 나타낸 그림을 뜻하고, 한자어로 ‘도표’라고 해요. 자료를 그래프로 나타내면 수량의 크기를 비교하거나, 수량이 변화하는 것을 한눈에 알아보기 쉬워요. 그래프의 종류에는 띠그래프, 원그래프, 막대그래프, 꺾은선그래프 등이 있어요.

[네이버 지식백과] 그래프 [graph] (초등 전과목 어휘력 사전, 2020. 12. 31., 정명숙)

https://terms.naver.com/entry.naver?docId=6595703&cid=47308&categoryId=47308

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자료를 점, 직선, 곡선, 막대, 그림 등을 사용하여 나타낸 것. 그래프는 주어진 자료의 결과를 한눈에 볼 수 있도록 나타낸 그림을 뜻하고, 한자어로 '도표'라고 해요. 자료를 그래프로 나타내면 수량의 크기를 비교하거나, 수량이 변화하는 것을 한눈에 알아보기 쉬워요. 그래프의 종류에는 띠그래프, 원그래프, 막대그래프, 꺾은선그래프 등이 있어요.

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시각화 설정의 세부 기간 드롭다운을 

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시각화 설정의 세부 기간 드롭다운을 사용하면 트렌드 시각화 (예: 선, 막대)를 일별에서 주별, 월별 등으로 변경할 수 있습니다.

https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/visualizations/bar.html?lang=ko

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이 시각화는 하나 이상 지표에서 다양한 값을 나타내는 세로 막대를 표시합니다.

시각화 설정의 세부 기간 드롭다운을 사용하면 트렌드 시각화 (예: 선, 막대)를 일별에서 주별, 월별 등으로 변경할 수 있습니다.

스택 막대

이 시각화는 막대 차트와 유사하지만 시리즈 막대가 서로의 위에 스택되어 있습니다.

스택 막대 시각화에 대한 새로운 시각화 설정은 차트를 "100% 누적" 시각화로 바꿉니다.

다음은 "100% 누적 시각화"에 대한 비디오입니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
이 시각화는 하나 이상 지표에서 다양한 값을 나타내는 세로 막대를 표시합니다. 시각화 설정의 세부 기간 드롭다운을 사용하면 트렌드 시각화 (예: 선, 막대)를 일별에서 주별, 월별 등으로 변경할 수 있습니다. 이 시각화는 막대 차트와 유사하지만 시리즈 막대가 서로의 위에 스택되어 있습니다. 스택 막대 시각화에 대한 새로운 시각화 설정은 차트를 "100% 누적" 시각화로 바꿉니다.

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트리맵 차트는 색과 근접성을 기준으로 범주를 표시하며 다른 차트 유형으로 표시하기 어려운 많은 양의 데이터를 쉽게 표시할 수 있습니다.https://url.kr/6idxag

# data[].attributes.body
통계그래프이다.

# data[].attributes.headline
조건요소들의 중요성을 보여주는 막대그

# data[].attributes.body
조건요소들의 중요성을 보여주는 막대그래프로 문제해결 노력의 향상 및 서로 다른 문제 요소들 간의 상관적 중요성을 서술한다.

# data[].attributes.headline
함수의 그래프는 집합형태로 

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함수의 그래프는 집합형태로 표현되어 있는 경우 대응관계의 성격을 파악하기가 난해하므로 이를 좌표평면 위에 나타내게 되는데 직선 혹은 곡선 또는 점의형태인 순서쌍의 집합을 '그래프의 기하학적 표시'라고 한다.

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https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%9E%88%ED%8A%B8_%EB%A7%B5

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위키미디어 프로젝트 기여자

# data[].attributes.attachment_link.title
히트 맵 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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파레토 차트는 직장에서 발생하는 작업 환경 불량이나 고장, 재해 등의 내용을 분류하고 그 건수와 금액을 크기 순으로 나열하여 작성한 그래프이다.
https://url.kr/r5hls6

# data[].attributes.body
히스토그램(histogram)은 표로 되어 있는 도수 분포를 정보 그림으로 나타낸 것이다. 더 간단하게 말하면, 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. 보통 히스토그램에서는 가로축이 계급, 세로축이 도수를 뜻하는데, 때때로 반대로 그리기도 한다.
https://han.gl/RXXWl

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
히스토그램(histogram)은 표로 되어 있는 도수 분포를 정보 그림으로 나타낸 것이다. 더 간단하게 말하면, 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. 보통 히스토그램에서는 가로축이 계급, 세로축이 도수를 뜻하는데, 때때로 반대로 그리기도 한다. 계급은 보통 변수의 구간이고, 서로 겹치지 않는다. 그림에서 계급(막대기)끼리는 서로 붙어 있어야 한다. 히스토그램은 일반 막대그래프와는 다르다. 막대그래프 는 계급 즉 가로를 생각하지 않고 세로의 높이로만 나타내지만 히스토그램은 가로와 세로를 함께 생각해야 한다.

공업 분야에서 히스토그램은 품질 관리(QC)를 위한 일곱 가지 도구 중 하나이기도 하다. 여기에는 히스토그램, 파레토도, 체크시트, 관리도, 특성요인도, 순서도, 산포도가 들어간다. 이에 대한 세부 내용은 품질 관리 를 참고하라.

일반적인 수학 관점에서 보면, 히스토그램이란 단순히 관측값의 개수를 겹치지 않는 다양한 계급("상자"라고도 한다)으로 보내는(사상, mapping) 것이다. 즉, 일종의 사상이다. 히스토그램의 그래프와 히스토그램 자체를 똑같이 여기는 경우가 많지만, 사실 그래프는 히스토그램을 나타내는 방법 중 하나일 뿐이다.

N을 모든 관측값의 수라 하고, n을 상자 개수라 하면, 히스토그램 는 다음 조건을 만족한다:

여기서 k 는 상자의 번호이다.

누적 히스토그램은 특정 상자까지 나온 관측값을 모두 누적해서 세는 사상이다. 첫 번째 상자는 그냥 그 상자에 있는 관측값의 수와 같고, 마지막 상자는 모든 관측값의 수와 같게 된다. 즉, 히스토그램 의 누적 히스토그램 는 이렇게 정의한다:

보통 히스토그램을 쓸 때는 7에서 10 계급을 쓴다. 그러나 때때로 자료를 정리하는 데에 아래 엄지손가락 법칙을 쓰기도 한다. 여기서 은 표본에서 관측값의 개수이다.

각각 성공률에 차이가 있다. 마지막 방법은 인 경우에는 별로 안 좋다.

히스토그램에서 상폭이나 상자 개수 는 식 을 써서 고를 수 있다. 여기서 와 는 상자에 있는 자료 개수의 평균하고 분산을 뜻한다. 상자 폭은 이 식을 최소화할 때가 가장 좋다.[1]

히스토그램의 패턴은 다음과 같다: 좌우 대칭(symmetric), 왼쪽 기울어짐(skewed left) 또는 오른쪽(right), 단봉형(unimodal), 두꼭대기(bimodal) 또는 복합(multimodal).

# data[].attributes.attachment_link.title
히스토그램 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
히스토그램(histogram)은 표로 되어 있는 도수 분포를 정보 그림으로 나타낸 것이다. 더 간단하게 말하면, 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. 보통 히스토그램에서는 가로축이 계급, 세로축이 도수를 뜻하는데, 때때로 반대로 그리기도 한다. 계급은 보통 변수의 구간이고, 서로 겹치지 않는다. 그림에서 계급(막대기)끼리는 서로 붙어 있어야 한다. 히스토그램은 일반 막대그래프와는 다르다.

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조사한 수를 간단한 그

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조사한 수를 간단한 그림으로 나타낸 그래프. https://url.kr/p9s5f6

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그래프 이론에서 연결 그래프(連結graph, 영어: connected graph)는 모든 두 꼭짓점 사이에 경로가 존재하는 그래프이다

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%97%B0%EA%B2%B0_%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
그래프 의 서로 다른 두 꼭짓점 에 대하여, 와 사이의 경로가 존재한다면 두 꼭짓점이 연결되었다( 영어: connected)고 한다.

그래프 및 그 꼭짓점의 집합 에 대하여, 꼭짓점을 제거한 그래프 를 다음과 같이 정의하자.

만약 가 비연결 그래프이거나 자명 그래프 인 경우, 를 의 꼭짓점 절단( 영어: vertex cut)이라고 한다. 꼭짓점 절단들은 포함 관계에 따라서 부분 순서 집합을 이루며, 그 극소 원소를 극소 꼭짓점 절단( 영어: minimal vertex cut)이라고 한다. 절단 가운데 크기가 가장 작은 것을 최소 꼭짓점 절단(minimum vertex cut)이라고 한다. 그래프 영어: 꼭짓점 연결성( 의 vertex connectivity) 영어: 은 그 최소 꼭짓점 절단의 크기다.

그래프 및 기수 에 대하여, 만약 라면 를 - 꼭짓점 연결 그래프( 영어: -vertex-connected graph)라고 한다. 연결 그래프는 1-꼭짓점 연결 그래프와 같다.

그래프 및 그 변의 집합 에 대하여, 변을 제거한 그래프 를 다음과 같이 정의하자.

만약 가 비연결 그래프인 경우, 를 의 변 절단( 영어: edge cut)이라고 한다. 변 절단들은 포함 관계에 따라서 부분 순서 집합을 이루며, 그 극소 원소를 극소 변 절단( 영어: minimal edge cut)이라고 한다. 절단 가운데 크기가 가장 작은 것을 최소 변 절단(minimum edge cut)이라고 한다. 그래프 영어: 변 연결성( 의 edge connectivity) 영어: 다리(bridge)라고 한다. 은 그 최소 변 절단의 크기다. 크기가 1인 최소 변 절단을 영어:

그래프 및 기수 에 대하여, 만약 라면 를 - 변 연결 그래프( 영어: -edge-connected graph)라고 한다.

그래프 가 연결 그래프라고 하자. 그렇다면, 다음 그래프들 역시 연결 그래프이다.

그래프 에 대하여, 다음이 성립한다.

차수가 인 꼭짓점 추이적 그래프( 영어: vertex-transitive graph) 에 대하여, 다음이 성립한다.[1]

특히, 인 경우 이다.

간단한 그래프의 꼭짓점·변 연결성은 다음과 같다.

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연결 그래프 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
그래프 의 서로 다른 두 꼭짓점 에 대하여, 와 사이의 경로가 존재한다면 두 꼭짓점이 연결되었다( 영어: connected)고 한다. 그래프 및 그 꼭짓점의 집합 에 대하여, 꼭짓점을 제거한 그래프 를 다음과 같이 정의하자. 만약 가 비연결 그래프이거나 자명 그래프 인 경우, 를 의 꼭짓점 절단( 영어: vertex cut)이라고 한다.

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줄기 잎 그림(Stem-and-leaf plot 또는 stem-and-leaf display)이란 통계학에서 통계적 자료를 표 형태와 그래프 형태의 혼합된 방법으로 나타내는 것을 말한다.

# data[].attributes.headline
문가빈 (프레젠테이션 만들것)

# data[].attributes.body
문가빈 (프레젠테이션 만들것)

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면 그래프(planar graph)는 평면 상에 그래프를 그렸을 때, 두 변이 꼭짓점 이외에 만나지 않도록 그릴 수 있는 그래프를 의미한다.

예를 들어 다음의 그래프는 모두 평면 그래프이다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%8F%89%EB%A9%B4_%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84

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평면 그래프(planar graph)는 평면 상에 그래프를 그렸을 때, 두 변이 꼭짓점 이외에 만나지 않도록 그릴 수 있는 그래프 를 의미한다.

예를 들어 다음의 그래프는 모두 평면 그래프이다.

한편 아래 그래프는 평면 그래프가 아니다.

엄밀하게 정의하면, 평면 그래프는 평면에 그래프 임베딩 이 가능한 그래프를 의미한다.

카지미에시 쿠라토프스키의 정리에 따르면, 어떤 임의의 그래프가 평면 그래프일 필요충분조건은 그 그래프에는 (꼭짓점이 5개인 완전 그래프) 또는 을 마이너 로 갖지 않는다는 것이다.

평면 그래프의 오일러 지표는 2이다. 즉, 꼭짓점의 수를 , 변의 수를 , 면의 수를 라고 하면, 평면 그래프의 경우 다음의 식이 성립한다.

이때 면은 변으로 닫힌 유한한 넓이의 면뿐만이 아니라, 무한한 넓이의 면도 포함한다. 예를 들어, 꼭짓점 세 개가 서로 연결된 K ₃ 그래프에서 면의 수는 2가 된다. 이는 평면 그래프가 구면 위에서 정의되는데, 구면의 오일러 지표가 2이기 때문이다.

4색정리 에 의하면, 평면 그래프에서는 인접한 두 꼭짓점이 다른 색을 갖도록 4개의 색깔로 꼭짓점을 칠할 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
평면 그래프 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
평면 그래프(planar graph)는 평면 상에 그래프를 그렸을 때, 두 변이 꼭짓점 이외에 만나지 않도록 그릴 수 있는 그래프 를 의미한다. 예를 들어 다음의 그래프는 모두 평면 그래프이다. 한편 아래 그래프는 평면 그래프가 아니다. 엄밀하게 정의하면, 평면 그래프는 평면에 그래프 임베딩 이 가능한 그래프를 의미한다.

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기술 통계학에서 '상자 수염 그림'(box-and-whisker plot, box-and-whisker diagram) 또는 '상자 그림'(box plot, boxplot)은 수치적 자료를 표현하는 그래프이다. 이 그래프는 가공하지 않은 자료 그대로를 이용하여 그린 것이 아니라, 자료로부터 얻어낸 통계량인 5가지 요약 수치(다섯 숫자 요약, five-number summary)를 가지고 그린다. 이 때 5가지 요약 수치란 최솟값, 제 1사분위({\displaystyle Q_{1}}), 제 2사분위({\displaystyle Q_{2}}), 제 3사분위({\displaystyle Q_{3}}), 최댓값을 일컫는 말이다. 히스토그램과는 다르게 집단이 여러개인 경우에도 한 공간에 수월하게 나타낼수 있다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%81%EC%9E%90_%EC%88%98%EC%97%BC_%EA%B7%B8%EB%A6%BC

# data[].attributes.headline
모자이크 그림은, 그래프의 모양이 모

# data[].attributes.body
모자이크 그림은, 그래프의 모양이 모자이크와 닮아 있어서 붙인 이름입니다.
나타내고자 하는 내용이 직사각형 모양으로 표시가 되기 때문에, 모자이크와 닮았다고 할 수 있습니다.
이 그래프는 가로축이 탑승 클래스, 세로축이 생존 또는 사망률에 대한 것입니다. 모자이크 그림에서 세로축은 주로 비율을 나타냅니다.
https://han.gl/ivQns

이 그래프는, 두 가지 이상의 내용이 어떤 특징을 가지고 있는지 나타낼 수 있습니다. 즉, 1클래스, 2클래스, 3클래스 각각의 생존(사망) 비율을 각각 나타낼 수 있는 것입니다.

몇 가지 이상의 내용을 나타내고자 하는 것을 다면량이라고 하고,
정확한 한 가지가 아니라, 범위를 나타내는 것을 범주형이라고 합니다.
https://rfriend.tistory.com/418

# data[].attributes.body
연결되어 있는 정점와 정점간의 관계를 표현할 수 있는 자료구조.

https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3609898&cid=58598&categoryId=59316

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
택배 아저씨가 택배를 배달할 때 배달할 지역은 어떤 규칙성이 있는 것이 아니라 여기 저기 배달지가 들어오지요. 이렇게 어떤 규칙성 없이 필요할 때마다 연결하여 사용하는 비선형 자료구조가 그래프입니다. 그래프는 하나하나의 객체(노드, 점)를 표현하는 정점(vertex)과 그 정점들을 연결하는 간선(edge)으로 이루어지는데요. 이 간선에서 방향이 없이 연결되어 있는 것을 무방향 그래프, 간선이 화살표처럼 방향이 정해져있는 것이 방향그래프입니다.

철학자 칸트가 살았던 쾨니히스베르크라는 도시에는 프레겔강이라는 강이 있는데 이 강에 의해 4군데 지역으로 나뉘고, 거기에는 7개의 다리가 놓여져있어요. "같은 다리를 두 번 건너는 일이 없이 이 다리를 모두 건너라."라는 문제가 '쾨니히스베르크의 다리 건너기 문제'라고 불리는 유명한 문제인데요. 이것을 풀기 위해 오일러라는 수학자가 그래프 모양을 만들었다고 합니다.

전기회로나 지도에서 도시들을 연결하는 모습을 그릴 때도 그래프 구조가 사용됩니다.

규칙성 없는 노드들을 연결하기 위해서 필요한 자료구조인 그래프 구조는 가장 빠른 길을 찾는 프로그램에서도 종종 사용이 되는 자료구조입니다.

수도권에만 수 백개의 지하철 정류장이 있습니다. 또한 노선별로 움직이는 방향이나 목적지가 다르기 때문에 복잡하게 보일 수 있습니다. 하지만 누구든지 지하철 노선도를 참고하면 어렵지 않게 이용할 수 있습니다. 지하철 노선도를 보면, 같은 노선끼리는 정류장과 정류장을 선으로 연결시켜 놓은 구조를 띠기 때문에 쉽게 이해할 수 있는 것이죠. 이와 같은 구조가 바로 그래프의 대표적인 예라고 할 수 있습니다.

그래프는 망구조와 같이 자료와 자료들 사이의 구조가 복잡한 경우에 사용하는 자료구조입니다. 지하철 노선도의 예를 들었는데, 여기서 지하철 정류장은 그래프에서 말하는 정점(vertex)이며, 정류장을 연결하는 선은 간선(edge)이라고 합니다.

이와 같은 그래프의 형태는 지하철 노선도뿐만 아니라 다른 곳에서도 찾아볼 수 있습니다. 놀이동산에 가면 수많은 놀이기구가 있습니다. 놀이기구가 어디에 각각 위치해 있는지 표시가 되어있고 그 사이를 연결하는 길이 그려져 있습니다. 여기서는 놀이기구가 정점, 연결하는 길이 간선이 되겠지요.

이처럼 그래프는 복잡하게 뒤 얽혀 있는 정점들을 간선으로 연결하여 보다 이해하기 쉽도록 만든 자료 구조입니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
연결되어 있는 정점와 정점간의 관계를 표현할 수 있는 자료구조. 택배 아저씨가 택배를 배달할 때 배달할 지역은 어떤 규칙성이 있는 것이 아니라 여기 저기 배달지가 들어오지요. 이렇게 어떤 규칙성 없이 필요할 때마다 연결하여 사용하는 비선형 자료구조가 그래프입니다. 그래프는 하나하나의 객체(노드, 점)를 표현하는 정점(vertex)과 그 정점들을 연결하는 간선(edge)으로 이루어지는데요.

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이선미 (내가 이그래프 ppt만들거임)

# data[].attributes.subject
이선미 (내가 이그래프 ppt만들거임)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
히트맵이란?

히트맵은 색상을 사용하여 2차원 그림에 세 번째 변수의 변동과 크기를 표시합니다.

히트맵은 어떻게 사용하는가?

히트맵은 패턴과 변동을 보여주는 데 유용합니다. 시간 경과에 따른 변동을 보여주는 데는 유용하지만 상세한 분석용 도구는 아닙니다.

관계와 변동을 보여주는 히트맵

히트맵은 직사각형들의 배열입니다. X 축은 대개 시간의 척도이지만 그룹화를 통해 어떠한 변수도 가능합니다. Y 축은 데이터의 범주를 정의하는 변수입니다. 트리맵 과 달리 직사각형들의 크기가 같습니다. 직사각형에 채색을 통해 세 번째 변수의 크기를 나타냅니다. 초기에는 온도에 사용되었는데 지금은 여러 유형의 데이터에 히트맵이 사용되고 있습니다

히트맵은 매우 큰 데이터 집합에 유용합니다. 시간 축이 있는 히트맵을 사용하면 시간 경과에 따른 패턴과 변동을 볼 수 있습니다. 히트맵 직사각형에 색상 변수 값으로 라벨을 지정할 수 있는데, 이는 Y 축에 범주가 몇 개 뿐인 경우에만 유용합니다.

그림 1은 미국 공항 세 곳의 연중 주간 최대 온도 히트맵을 보여줍니다. 오른쪽의 범례는 직사각형의 색상을 설명합니다. JMP는 데이터를 기반으로 히트맵의 척도와 색상을 지정합니다.

그림 1의 그래프는 히트맵의 기본 개념을 보여줍니다.온도가 가장 낮은 달은 겨울철이고, 가장 높은 달은 여름철입니다.

그림 2는 라벨이 추가된 히트맵입니다.

소프트웨어가 여러 가지 색상의 직사각형 대비 눈에 띄도록 라벨 색상을 자동으로 지정합니다. 직사각형이 더 많은 히트맵은 눈에 보이는 라벨을 표시할 수 없음을 알 수 있습니다.

히트맵 예

예제 1: 온도와 공항

그림 3에서 데이터 집합의 모든 공항을 표시하여 기본 히트맵을 확장합니다.

그림 3에서, 최대 기온이 겨울에는 더 내려가고 여름에는 더 올라가는 것을 다시 한 번 볼 수 있습니다. 공항들이 위도별로 위에서 아래로 정렬되기 때문에 일반적으로 북쪽 공항들이 남쪽 공항들보다 일년 내내 온도가 낮다는 것을 알 수 있습니다. 또한 결측 데이터는 흰색 셀로 나타나는 것도 볼 수 있습니다.

이 히트맵을 공항 세 곳만 표시한 그림 1과 비교합니다. JMP는 히트맵 데이터를 채색하는 데 사용되는 변수의 범위에 따라 자동으로 히트맵의 척도와 색상을 조정합니다. 이러한 이유로 첫 번째 히트맵에 나온 세 공항은 모든 데이터를 포함하는 그림 3과는 색상이 다릅니다.

예제 2: 시간 경과에 따른 인구 변화

다양한 유형의 데이터에 히트맵을 사용할 수 있습니다. 그림 4의 히트맵은 1세기 동안 미국의 여러 지역에 대한 인구 변화를 보여줍니다.

이 히트맵은 지난 세기 동안 일부 지역에서 인구 변동이 거의 없었다는 사실을 보여줍니다. 히트맵에서 알래스카와 하와이는 색상이 전혀 변하지 않습니다.남대서양 주들에서 시간이 지남에 따른 인구 변동이 가장 컸습니다.

예제 3: 대규모 데이터 집합을 사용한 항공사 지연

히트맵은 매우 큰 데이터 집합의 패턴을 보는 데 가장 유용합니다. 그림 5의 그래프는 29,000회 이상의 비행 데이터를 요약하여 보여줍니다. 히트맵에는 6개 항공사의 평균 도착 지연이 나와 있습니다. 직사각형은 y 축의 월과 x 축의 일로 정의됩니다.

히트맵 색상을 보면 여름철과 12월에 평균 지연이 가장 많은 나타납니다. 또한 결측 데이터를 나타내는 흰색 셀도 몇 개 보이는데, 날짜 수 31일 미만에 해당하는 달의 경우 해당 날짜에 항공편이 없음을 의미합니다.

매우 큰 데이터 집합을 결합할 때는 주의해야 합니다. 히트맵에 큰 영향을 미칠 수 있는 다른 변수가 있을지도 모릅니다. 항공사 지연 데이터의 경우, 히트맵이 항공사마다 다릅니다. 그림 6의 그래프는 남서부 및 미국 항공사들의 히트맵을 보여줍니다.

두 항공사의 히트맵이 여름철과 12월에 지연 증가를 보여주고 있지만 두 항공사의 전반적 패턴은 서로 다릅니다. Southwest 항공사가 American 항공사보다 전반적인 지연이 적습니다. 대규모 데이터 집합에 대한 히트맵을 작성할 때 또 하나의 변수가 히트맵에 영향을 줄 수 있는지 여부를 고려해봅니다.

예제 4: 상관 행렬

히트맵은 여러 변수 간 관계를 이해하려고 할 때도 유용합니다. JMP는 산점도 행렬에 변수 사이의 쌍별 상관에 대한 히트맵을 추가합니다. 그림 7은 호주 관광에 대한 다양한 변수 간 이원 산점도 입니다. 행렬의 위쪽 삼각형에 변수 쌍 간 상관에 대한 히트맵이 표시됩니다.

이 히트맵에서 침대 공간은 호텔에서 근무하는 사람들 그리고 고객의 평균 체류 기간과 사이에 부정적 상관성이 있고, 다른 모든 변수들과는 긍정적 상관성이 있음을 알 수 있습니다.

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히트맵은 색상을 사용하여 2차원 그림에 세 번째 변수의 변동과 크기를 표시합니다. 히트맵은 패턴과 변동을 보여주는 데 유용합니다. 시간 경과에 따른 변동을 보여주는 데는 유용하지만 상세한 분석용 도구는 아닙니다. 히트맵은 직사각형들의 배열입니다. X 축은 대개 시간의 척도이지만 그룹화를 통해 어떠한 변수도 가능합니다. Y 축은 데이터의 범주를 정의하는 변수입니다. 트리맵 과 달리 직사각형들의 크기가 같습니다.

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https://han.gl/dVqhf

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줄기 잎 그림(Stem-and-leaf plot 또는 stem-and-leaf display)이란 통계학에서 통계적 자료를 표 형태와 그래프 형태의 혼합된 방법으로 나타내는 것을 말한다.

만약 다음과 같은 통계적 자료가 있다고 치자

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A4%84%EA%B8%B0_%EC%9E%8E_%EA%B7%B8%EB%A6%BC

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평면 그래프는 평면 상

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평면 그래프는 평면 상에 그래프를 그렸을 때, 두 변이 꼭짓점 이외에 만나지 않도록 그릴 수 있는 그래프를 의미한다.https://url.kr/mqkav7

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그래프_막대그래프_동명초등학교

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트리맵은 데이터의 계층

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트리맵은 데이터의 계층 구조를 보여주는 사각형 배열입니다. 트리맵은 컴퓨터 하드 드라이브에 저장된 파일의 구조와 크기를 보여주는 방법으로 고안되었습니다. 지금은 계층이 없는 상황을 비롯하여 매우 다양한 상황에서 트리맵이 사용됩니다. 트리맵은 다양한 색상과 크기의 사각형을 사용하여 데이터의 계층구조를 보여줍니다. 트리맵은 데이터의 계층 구조와 변수 사이에 관계를 확인하는데 유용합니다.
https://han.gl/mwoUq

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히트맵은 색상을 사용하여 2차원 그림

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히트맵은 색상을 사용하여 2차원 그림의 세 번째 변수의 변동과 크기를 표시합니다. 히트맵은 패턴과 변동을 보여주는데 유용합니다. 시간 경과에 따른 변동을 보여주는 데는 유용하지만 상세한 분석도구는 아닙니다.
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히스토그램 : 네이버 통합검색

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'히스토그램'의 네이버 통합검색 결과입니다.

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자료에서 큰 수의 자릿값은 줄기에, 작은 수의 자릿값은 잎에 써서 나타낸 그림.줄기와 잎 그림은 자료의 전체적인 분포를 쉽게 알 수 있다.

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트리맵이란 다양한 색상과 크기의 사각

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트리맵이란 다양한 색상과 크기의 사각형을 사용하여 데이터의 계층 구조를 보여줍니다.
* 계층 구조란?

https://han.gl/joloRb 트리맵 링크
https://han.gl/bmMAY 이미지 링크

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히트 맵 (heat map)은 열을 뜻하는 히트(heat)와 지도를 뜻하는 맵(map)을 합체시킨 단어로, 색상으로 표현할 수 있는 다양한 정보를 같은 이미지 위에 열분포 형태의 특이한 그래픽으로 그리는 것이 특징입니다. 이 그래프는 일별 도착 지연에 대해 조사해 나타낸 그래프 입니다.

*열분포란? 가열되는 물체에 열에너지가 전달되는 정도.

https://han.gl/tqGqa 히트맵 링크https://han.gl/TWsxK 이미지 링크

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https://han.gl/anYSY

도수분포표의 각 계급의 양 끝 값을 가로축에 표시하고 그 계급의 도수를 세로축에 표시하여 직사각형 모양으로 나타낸 그래프를 히스토그램이라고 한다.

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히스토그램(histogram)은 표로 되어 있는 도수 분포를 정보 그림으로 나타낸 것이다.

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히스토그램(histogram)은 표로 되어 있는 도수 분포를 정보 그림으로 나타낸 것이다. 더 간단하게 말하면, 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. 보통 히스토그램에서는 가로축이 계급, 세로축이 도수를 뜻하는데, 때때로 반대로 그리기도 한다. 계급은 보통 변수의 구간이고, 서로 겹치지 않는다. 그림에서 계급(막대기)끼리는 서로 붙어 있어야 한다. 히스토그램은 일반 막대그래프와는 다르다. 막대그래프 는 계급 즉 가로를 생각하지 않고 세로의 높이로만 나타내지만 히스토그램은 가로와 세로를 함께 생각해야 한다.

공업 분야에서 히스토그램은 품질 관리(QC)를 위한 일곱 가지 도구 중 하나이기도 하다. 여기에는 히스토그램, 파레토도, 체크시트, 관리도, 특성요인도, 순서도, 산포도가 들어간다. 이에 대한 세부 내용은 품질 관리 를 참고하라.

일반적인 수학 관점에서 보면, 히스토그램이란 단순히 관측값의 개수를 겹치지 않는 다양한 계급("상자"라고도 한다)으로 보내는(사상, mapping) 것이다. 즉, 일종의 사상이다. 히스토그램의 그래프와 히스토그램 자체를 똑같이 여기는 경우가 많지만, 사실 그래프는 히스토그램을 나타내는 방법 중 하나일 뿐이다.

N을 모든 관측값의 수라 하고, n을 상자 개수라 하면, 히스토그램 는 다음 조건을 만족한다:

여기서 k 는 상자의 번호이다.

누적 히스토그램은 특정 상자까지 나온 관측값을 모두 누적해서 세는 사상이다. 첫 번째 상자는 그냥 그 상자에 있는 관측값의 수와 같고, 마지막 상자는 모든 관측값의 수와 같게 된다. 즉, 히스토그램 의 누적 히스토그램 는 이렇게 정의한다:

보통 히스토그램을 쓸 때는 7에서 10 계급을 쓴다. 그러나 때때로 자료를 정리하는 데에 아래 엄지손가락 법칙을 쓰기도 한다. 여기서 은 표본에서 관측값의 개수이다.

각각 성공률에 차이가 있다. 마지막 방법은 인 경우에는 별로 안 좋다.

히스토그램에서 상폭이나 상자 개수 는 식 을 써서 고를 수 있다. 여기서 와 는 상자에 있는 자료 개수의 평균하고 분산을 뜻한다. 상자 폭은 이 식을 최소화할 때가 가장 좋다.[1]

히스토그램의 패턴은 다음과 같다: 좌우 대칭(symmetric), 왼쪽 기울어짐(skewed left) 또는 오른쪽(right), 단봉형(unimodal), 두꼭대기(bimodal) 또는 복합(multimodal).

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히스토그램 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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히스토그램(histogram)은 표로 되어 있는 도수 분포를 정보 그림으로 나타낸 것이다. 더 간단하게 말하면, 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. 보통 히스토그램에서는 가로축이 계급, 세로축이 도수를 뜻하는데, 때때로 반대로 그리기도 한다. 계급은 보통 변수의 구간이고, 서로 겹치지 않는다. 그림에서 계급(막대기)끼리는 서로 붙어 있어야 한다. 히스토그램은 일반 막대그래프와는 다르다.

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히스토그램(histogram)은 표로 되어 있는 도수 분포를 정보 그림으로 나타낸 것이다. 더 간단하게 말하면, 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. 보통 히스토그램에서는 가로축이 계급, 세로축이 도수를 뜻하는데, 때때로 반대로 그리기도 한다.

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히스토그램은 연속형 변수의 값 또는 분포 형태를 보여줍니다.

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도수분포표의 각 계급의 양 끝 값을 가로축에 표시하고 그 계급의 도수를 세로축에 표시하여 직사각형 모양으로 나타낸 그래프를 히스토그램이라고 한다.

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도수분포표의 각 계급의 양 끝 값을 가로축에 표시하고 그 계급의 도수를 세로축에 표시하여 직사각형 모양으로 나타낸 그래프를 히스토그램이라고 한다.

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({\displaystyle Q_{1}})
({\displaystyle Q_{2}})
({\displaystyle Q_{3}})