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Data Visualization: 3-Layer Architecture (Univariate, Bivariate, Multivariate)

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Data Visualization: 3-Layer Architecture (Univariate, Bivariate, Multivariate)

Source: 2026-04-26-data-visualization-3-layer-matplotlib-seaborn Type: Article (Real Python + Towards Data Science) Valid as of: 2026-04-26

핵심 Takeaway

상세 요약

왜 3계층인가?

데이터 분석의 필연적 흐름:

  1. 단변량: “각 변수의 분포는?” → 개별 변수의 기본 통계 파악
  2. 이변량: “변수 간의 관계는?” → 상관성, 인과성 탐색
  3. 다변량: “전체 변수의 복합적 관계는?” → 고차원 패턴, 군집, 특이점 발견

계층 1: 단변량 시각화

목적: 개별 변수의 분포, 범위, 이상치 파악

1-1. 히스토그램 (Histogram)

  • 연속형 변수의 분포 표시
  • 평균, 범위, 치우침(skewness), 이상치 파악

1-2. KDE (Kernel Density Estimation)

  • 히스토그램보다 부드러운 확률분포 곡선
  • 극단값에 덜 민감
  • 확률밀도함수 해석 용이

1-3. 박스플롯 (Box Plot)

  • 사분위수, 중앙값, 이상치 한눈에 파악
  • 구조: Min — Q1 — Q2(중앙값) — Q3 — Max
  • 이상치 기준: Q1 - 1.5×IQR ~ Q3 + 1.5×IQR

1-4. 바이올린 플롯 (Violin Plot)

  • 박스플롯 + 분포의 형태까지 표현
  • 카테고리별 비교에 유용

계층 2: 이변량 시각화

목적: 두 변수 간의 관계: 상관성, 인과성, 상호작용 발견

2-1. 산점도 (Scatter Plot)

  • 두 연속형 변수의 관계
  • 양의 상관(↗), 음의 상관(↘), 무상관, 비선형 패턴 확인

2-2. 라인 플롯 (Line Plot)

  • 시계열 또는 순서가 있는 데이터
  • 추세 변화 시각화

2-3. 히트맵 (Heatmap)

  • 많은 변수의 상관계수 행렬
  • 색상: 빨강(+1, 강한 양의 상관) → 흰색(0, 무상관) → 파랑(-1, 강한 음의 상관)

2-4. 바이올린 + 스트립 플롯

  • 카테고리 × 연속형 변수의 분포 비교

2-5. 조건부 분포 플롯

  • 특정 조건 하에서의 분포 변화 (FacetGrid)

계층 3: 다변량 시각화

목적: 3개 이상 변수의 복합적 관계: 군집, 패턴, 상호작용 발견

3-1. 페어플롯 (Pair Plot)

  • 모든 변수 쌍의 관계를 한눈에 보기
  • 대각선: 개별 분포, 비대각선: 변수 쌍의 관계

3-2. 3D 산점도

  • 3개 연속형 변수의 관계
  • 색상으로 4번째 변수 표현 가능

3-3. 등고선 플롯 (Contour Plot)

  • 2개 연속형 변수의 밀도 분포
  • Hexbin 플롯으로 고밀도 영역 시각화

3-4. 산점도 + 회귀선

  • 상관성이 있는 2개 변수의 추세선
  • 신뢰도 구간 표시 가능

시각화 선택 기준 (의사결정 트리)

1개 변수?

  • 연속형 → 히스토그램 + KDE 또는 박스플롯
  • 범주형 → 막대 그래프

2개 변수?

  • 연속형 × 연속형 → 산점도 + 회귀선
  • 연속형 × 범주형 → 박스플롯 또는 바이올린
  • 범주형 × 범주형 → 교차표 + 히트맵

3+ 개 변수?

  • 모두 연속형 → 페어플롯 또는 3D 산점도
  • 4개 이상 → 히트맵 (상관계수)
  • 혼합형 → 색상/크기/면으로 3번째 변수 표현

EDA 포트폴리오 구성

  1. 데이터 개요 (행·열 수, 데이터 타입)
  2. 단변량 분석 (수치형 3개, 범주형 2개 시각화)
  3. 이변량 분석 (주요 관계 5개)
  4. 다변량 분석 (페어플롯, 상관계수 히트맵, 3D)
  5. 통계 요약 (기술통계, 주요 상관계수, Key Insights 5개)

피해야 할 것

  • 3D 파이 차트 (읽기 어려움)
  • 너무 많은 색상 (가독성 저하)
  • 범례 없이 색상 사용
  • 축 레이블·제목 누락
  • 너무 작은 폰트

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