보고서 및 시각적 효과에 대한 디자인 모범 사례Best design practices for reports and visuals

Power BI에 대해 새롭게 향상된 탐색 및 콘텐츠 환경을 릴리스하고 모든 설명서를 업데이트하는 중입니다.We’ve released a new and improved navigation and content experience for Power BI, and we’re in the process of updating all of our documentation. 이 페이지의 정보 및 스크린샷이 화면에 표시되는 것과 일치하지 않을 수 있습니다.The information and screenshots on this page may not match what you see on your screen. 자세한 내용은 Power BI 서비스 탐색을 참조하세요.For more information see Navigating Power BI service.


이 문서는 Power BI에서 보고서를 디자인하는 모범 사례를 제공합니다.This paper provides best practices for designing reports in Power BI. 계획 단계를 시작으로 보고서와 페이지 및 보고서를 구성하는 개별적인 시각적 개체에 적용할 수 있는 디자인 원칙을 설명합니다.Starting with planning, it discusses principles of design that you can apply to your reports and to the pages and individual visuals that make up that report. 이러한 모범 사례의 대다수는 대시보드 디자인에도 적용됩니다.Many of these best practices apply to dashboard design as well.

이 페이지가 출발점이 되어 여기서 학습한 내용을 보고서와 시각화에 적용하고, community.powerbi.com 사이트에서의 대화도 계속되기를 바랍니다. 현재 BI 보고서 디자인 및 시각화 사용법은 관심을 많이 받는 주제이며 이 주제를 폭넓고 심층적으로 다루는 리더, 블로거 및 웹 사이트가 많이 있습니다(몇 가지 항목이 문서의 끝에 나열되어 있음).We hope this paper will be a jumping-off point for you and that you’ll apply what you learn to your own reports and visualizations and that you’ll continue the conversation on community.powerbi.com. BI report design and visualization usage is a hot topic right now and there are many thought leaders, bloggers, and websites that look at this topic in breadth and depth (we’ve listed a few at the end).


이 백서에 제시되어 있는 권장 사항은 시기와 경우에 따라 적절하게 적용할 수 있는 지침입니다.The recommendations made in this white paper are guidelines for you to apply when and where it makes sense. 아래 설명되어 있는 모든 원칙에는 “규칙을 깨기에” 타당한 이유가 있을 수 있습니다.For every principle we describe below, there are usually valid reasons to “break the rule.”

정보의 양이 많아서가 아니라 정보를 길들이는 방법을 몰라서 압도되는 것입니다.We are overwhelmed by information, not because there is too much, but because we don't know how to tame it. -- Stephen Few-- Stephen Few

외관 및 용어에 대해 살펴보기A look at the landscape and terminology

Power BI에서 보고서는 하나 이상의 보고서 페이지를 포함할 수 있으며 모든 페이지를 함께 통틀어 보고서라고 부릅니다.In Power BI, a report can have one or more report pages and all the pages together are collectively referred to as the report. 보고서의 기본 요소는 시각적 개체(시각화라고도 함), 독립 실행형 이미지 및 텍스트 상자입니다.The basic elements of the report are visuals (aka visualizations), standalone images, and text boxes. 개별적인 데이터 요소, 보고서 요소 및 보고서 페이지에는 무수한 서식 옵션이 있습니다.From the individual data points, to the report elements, to the report page itself, there are innumerable formatting options.

보고서 계획 단계를 시작으로 기본 보고서 디자인 원칙을 알아본 다음 시각적 디자인 원칙을 설명하고 개별적인 시각적 개체 유형 모범 사례에 대한 설명으로 마무리하겠습니다.We’ll start at the report planning stage, continue on to basic report design principles, then discuss visual design principles, and finish with a discussion of best practices for individual visual types.

Power BI 보고서 생성 및 사용에 대한 심층적인 설명과 지침은 powerbi.com > Learn에 제공됩니다.In-depth guidance and instructions for creating and using Power BI reports is available at powerbi.com > Learn.

첫 번째 시각화를 빌드하기 전에 요구 사항에 주력하기Before you build your first visualization…focus on requirements

좋은 보고서를 만들려면 계획이 필요하기 때문에 보고서를 만드는 일은 첫 번째 시각적 개체를 빌드하기 전부터 시작됩니다.Creating a report starts before you build your first visual because a good report needs planning. 작업할 데이터가 무엇인지 파악하고 보고서에 대한 요구 사항을 기록해 둡니다.Know what data you have to work with and write down the requirements for the report. 자신에게 “비즈니스 요구가 무엇인가? 데이터를 누가 어떻게 사용할 것인가?”를 질문합니다.Ask yourself “What is the business need, how is this data going to be used, and by whom?” 주요 질문은 “보고서를 기반으로 독자가 어떠한 결정을 내릴 수 있기를 바라는가?”입니다.A key question is “what decisions does the reader want to be able to make based on this report?”

이러한 질문에 대한 답변이 디자인을 주도하게 됩니다.The answer to those questions will drive your design. 모든 보고서에는 스토리가 있습니다.Every report tells a story. 스토리는 비즈니스 요구와 일치해야 합니다.Make sure that story matches the business need. 정보 활용을 극적으로 보여주는 시각적 개체를 추가하면 이목을 끌 수는 있지만 정보 활용이 비즈니스 요구와 일치하지 않는다면 유용한 보고서가 될 수 없으며 오히려 시각적 개체가 사용자가 집중하는 데 방해가 될 수 있습니다.It may be tempting to add visuals that show dramatic insights, but if those insights don’t match the business need, then the report won’t be useful – and in fact your users might be distracted by those visuals. 이런 데이터에서는 결정을 내리는 데 필요한 정보를 수집할 수 없다는 사실도 알게 됩니다.Also, you may find that the information needed to make that decision cannot be gleaned from this data. 이런 보고서를 사용하여 필요한 것을 판단할 수 있을까요?Can this report be used to measure what is needed?

보고서는 모니터링, 검색, 추적, 예측, 측정, 관리, 테스트 등에 사용될 수 있습니다.Reports can be used to monitor, uncover, track, predict, measure, manage, test, and more. 예를 들어 성과를 측정하는 판매 보고서가 비즈니스 요구 경우 현재 판매를 검토하고,이전 판매와 비교하고, 경쟁사와 비교하고, 경고를 트리거하는 KPI를 포함하는 보고서를 디자인할 수 있습니다.If, for example, the business need is a sales report that measures performance, then you might design a report that looks at current sales, compares it to previous sales, compares to competitors, and includes some KPIs that trigger alerts. 독자들은 판매 수치를 드릴다운하여 판매에 영향을 줄 수 있는 매장 폐쇄나 공급망 문제를 볼 수 있습니다.Perhaps readers can drill down into the sales numbers to see store closures or supply chain issues that may be impacting sales. 또 다른 드릴다운을 통해 매장, 지역, 제품, 계절 등을 기준으로 판매를 검토할 수 있습니다.Another drilldown might be the ability to look at sales by store, region, product, season, and more.

보고서의 고객을 파악하고 익숙한 용어를 사용하여 보고서를 디자인하고 고객의 지식 수준과 같은 수준으로 복잡성 및 세부 사항 데이터를 제공합니다.Know the customers for the report and design a report that uses familiar terminology and provides data at a level of detail and complexity on par with the customers’ level of knowledge. 고객의 유형이 두 가지 이상인가요?Have more than one type of customer? 프리 사이즈가 모든 이에게 항상 맞는 것은 아닙니다. 전문 지식을 기반으로 보고서 페이지를 별도로 디자인하고 고객 스스로 식별할 수 있도록 각 페이지에 레이블을 명확하게 지정할 필요가 있습니다.One size doesn’t always fit all; design separate report pages based on expertise and be sure to label each page clearly so customers can self-identify. 또 다른 옵션은 고객 스스로 자신에게 맞게 페이지를 고칠 수 있도록 슬라이서를 사용하는 것입니다.Another option is to use slicers so customers can tailor the page to fit them. 계획 단계에서 고객을 참여시키면 그들에게 필요할 것으로 예상하고 페이지를 잘못 빌드하는 실수를 피할 수 있습니다.Involve the customer in the planning stage and avoid the mistake of building what you think they need. 처음부터 다시 시작하고 반복할 각오를 해야 합니다.Be prepared to start over and to iterate.

비즈니스 요구, 고객, 포함할 메트릭을 파악하고 나면 다음 단계는 스토리 구사에 적합한 시각적 개체를 선택하고 가장 효과적인 방식으로 시각적 개체를 표현하는 것입니다.Once you’ve identified the business need, the customers, and the metrics you’d like to include, the next step is to pick the right visuals to tell the story and present those visuals in the most-effective way possible. 여기에는 많은 분야가 관련되어 있지만 일단 보고서 디자인의 몇 가지 기본적인 원칙부터 시작하겠습니다.That covers a lot of ground, and we’ll start with some basic principles of report design.

보고서 디자인의 원칙Principles of report design

보고서 페이지의 공간은 제한되어 있으며 그 공간 안에 원하는 모든 요소를 넣으면서도 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 것은 가장 어려운 일 중 하나입니다.A report page has limited space and one of the hardest things is to fit all the elements you want into that space – and still have that information be easily understood. “미”의 가치를 과소 평가하지 마세요.And don’t underplay the value of “pretty.” 비결은 미와 유용성 사이에서 균형을 잡는 것입니다.The key is to find the balance between pretty and useful.

레이아웃, 명확성, 미관에 대해 살펴보겠습니다.Let’s take a look at layout, clarity, and aesthetics.

레이아웃 - 보고서 캔버스Layout - the report canvas

보고서 캔버스의 공간은 한정되어 있습니다.The report canvas has a finite amount of space. 하나의 보고서 페이지에 모든 요소를 넣을 수 없으면 보고서를 여러 페이지로 나눕니다.If you can’t fit all the elements on a single report page, break the report up into pages. 보고서 페이지는 특정 대상(예: HR, IT, 영업부, SLT)이나 특정 비즈니스 질문(예: 결함이 가동 중지 시간에 어떤 영향을 미치는가? 마케팅 캠페인이 인지도에 미치는 영향은 무엇인가?)에 맞게 조정하거나 스토리를 전개하는 방식으로(예: 첫 번째 페이지는 개요 또는 관심을 끌기 위한 “후크”, 두 번째 페이지에는 데이터 스토리 포함, 세 번째 페이지는 심층적으로 스토리 다루기) 조정할 수 있습니다.A report page can be tailored to a specific audience (e.g., HR, IT, Sales, SLT), or to a specific business question (e.g., How are defects impacting our downtime?, What is our Marketing campaign’s impact on Sentiment?) or as a progressive story (e.g. first page as overview or attention-grabbing “hook”, 2nd page continues the data story, 3rd page dives deeper into the story, etc.). 전체 보고서를 하나의 페이지에 맞추는 이 제일 좋습니다.If your entire report fits on a single page, great. 그렇지 못한 경우에는 콘텐츠를 논리적으로 나누는 별도의 보고서 페이지를 만듭니다.If it doesn’t, create separate report pages that logically chunk the content. 그리고 의미 있고 유용한 이름을 페이지 이름으로 지정해야 합니다.And don’t forget to give the pages meaningful and helpful names.

미술관을 채운다고 생각해 보겠습니다.Think about filling an art gallery. 작품 50점을 작은 전시실 한 곳에 모두 배치하지는 않을 것입니다. 의자를 사용하고 벽마다 다른 색을 칠하기도 할 것입니다.You wouldn’t put 50 pieces of artwork into a small room, fill it with chairs and paint each wall a different color. 큐레이터는 테마가 같은 작품을 선택하고, 방문객이 이동하면서 사색할 수 있을 만큼 공간이 충분한 전시실에 배치하고, 방문객이 관람할 작품을 설명하는 카드를 배치합니다.As the curator, you’d choose just pieces that have a common theme, lay them out around the room with plenty of space for visitors to move and think, and place informational cards that describes what they’re looking at. 대부분의 현대 미술관 벽이 단색인 데는 이유가 있습니다.And there’s a reason most modern galleries have plain walls! 이 문서에서는 작업이 많이 필요한 보고서 예제부터 살펴보겠습니다.For this article, we’ll start with a report example that needs a lot of work. 모범 사례와 디자인 원칙을 적용하면서 보고서가 개선되는 것을 볼 수 있을 것입니다.As we apply our best practices and principles of design, our report will improve.

그림 1: 보기 힘든 보고서 페이지에는 많은 작업이 필요합니다.Figure 1: This ugly report page needs a lot of work

위의 예제에는 아래에서 설명할 공간 관련(레이아웃) 디자인 문제가 많이 포함되어 있습니다.The example above has many space-related (layout) design issues that we’ll discuss below:

  • 맞춤, 순서 및 근접 사용alignment, order, and use of proximity
  • 잘못된 공간 및 정렬 사용poor use of space and sorting
  • 혼잡함clutter

맞춤, 순서 및 근접Alignment, order, and proximity

보고서 요소의 레이아웃은 이해도에 영향을 주며 보고서 전반에서 독자를 안내합니다.The layout of your report elements impacts comprehension and guides the reader through the report page. 요소를 배치하는 방식에 따라 스토리가 달라집니다.How you place and position elements tells a story. “여기에서 시작해서 여기를 보세요.”라거나 “여기 3가지 요소는 서로 관련이 있습니다.”라고 알려줄 수 있습니다.The story might be “start here and then look here” or “these 3 elements are related to each other.”

  • 대부분의 문화권은 왼쪽에서 오른쪽으로, 위에서 아래로 훑어봅니다.In most cultures, people scan from left to right and top to bottom. 가장 중요한 요소는 보고서의 왼쪽 위 모서리에 배치합니다.Position the most important element in the top left corner of your report. 나머지 시각적 개체는 정보를 논리적으로 탐색하고 이해할 수 있도록 배치합니다.And organize the rest of the visuals in a way that leads to logical navigation and comprehension of the information.
  • 독자의 선택이 필요한 요소(예: 슬라이서)는 선택의 영향을 받는 시각화 개체의 왼쪽에 배치합니다.Position elements that require the reader to make a choice to the left of the visualizations the choice will impact: slicers, for example.
  • 관련된 요소는 서로 가까이 배치합니다. 근접성은 요소가 관련되어 있다는 의미를 내포합니다.Position related elements close to each other; proximity implies the elements are related.
  • 관계를 알리는 다른 방식은 관련된 요소 둘레에 테두리 또는 배경 색을 추가하는 것입니다.Another way to convey relationships is to add a border or color background around related elements. 반대로 보고서에서 서로 다른 섹션을 구분하려면 구분선을 추가합니다.Conversely, add a divider to distinguish between different sections of a report.
  • 보고서 페이지의 섹션을 시각적으로 분류하려면 공백을 사용합니다.Use white space to visually chunk sections of the report page.
  • 보고서 페이지를 채웁니다.Fill the report page. 여유 공간이 많이 있는 경우에는 시각화의 크기를 키우거나 캔버스 크기를 줄입니다.If you find that you have a lot of extra white space, make your visualizations larger or make the canvas smaller.
  • 보고서 요소의 크기는 의도적에 맞게 조정합니다.Be intentional with sizing your report elements. 사용 가능한 공간에 맞춰서 시각화의 크기를 조정하지 않습니다.Don’t let space availability dictate the size of a visualization.
  • 중요한 요소는 다른 요소보다 크게 만들고 화살표와 같은 시각 요소를 추가하여 주의를 끕니다.Make important elements larger than the others or add a visual element like an arrow to draw attention.
  • 보고서 페이지의 요소를 대칭으로 또는 의도적으로 비대칭으로 정렬합니다.Align the elements on the report page, either symmetrically or intentionally asymmetrically.

맞춤에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.Let’s take a closer look at alignment.


맞춤이란 다양한 구성 요소의 크기를 동일하게 만들거나 보고서의 각 행에 같은 수의 구성 요소를 배치한다는 의미가 아닙니다.Alignment doesn’t mean that that the different components need to be the same size or that you must have the same number of components on each row of the report. 단지 페이지의 탐색과 가독성에 도움을 주는 구조를 갖춘다는 의미입니다.It just means that there is a structure to the page that aids in navigation and readability.

아래의 업데이트된 보고서에는 보고서 구성 요소에 왼쪽 및 오른쪽 가장 자리 맞춤이 적용되어 있고 각 보고서 행에 가로 및 세로 맞춤이 적용되어 있습니다.We can see in our updated report below that the report components are now aligned on the left and right edges and each report row is aligned horizontally and vertically as well. 슬라이서는 영향을 주는 시각적 개체의 왼쪽에 있습니다.Our slicers are to the left of the visuals they impact.

그림 2: 보기 힘든 보고서 예제가 레이아웃 편집을 통해 개선되었습니다.Figure 2: Our ugly report example improved with layout edits

Power BI에는 시각적 개체를 정렬하는 데 유용한 도구가 포함됩니다.Power BI includes tools to help you align your visuals. Power BI Desktop에서 시각적 개체를 여러 개 선택한 상태에서 Visuals(시각적 개체) 리본 탭의 Align and Distribute(맞춤 및 배분) 옵션을 사용하면 시각적 개체의 위치를 맞출 수 있습니다.In Power BI Desktop, with multiple visuals selected, you can use the Align and Distribute options on the Visuals ribbon tab to match up the position of visuals.

그림 3: Power BI Desktop에서 시각적 개체 정렬하기Figure 3: Align visuals in Power BI Desktop

Power BI 온라인과 Power BI Desktop에서는 모든 시각적 개체의 서식 창에 있는 일반 탭을 통해 시각적 개체의 크기와 위치를 정확하게 제어할 수도 있습니다.In Power BI online and Power BI Desktop, you also have precise control over the size and position of visuals through the General tab on the formatting pane for all visuals:

그림 4: 시각적 개체에 대한 정확한 위치 설정Figure 4: Set exact position for your visual

예제 보고서 페이지(그림 2)의 경우 카드 2개와 큰 테두리의 X 위치가 200으로 정렬되어 있습니다.In our example report page (Figure 2), the 2 cards and large border are aligned on the X Position at 200.

공간에 맞추기Fit to the space

주어진 공간을 최대한 활용합니다.Make the best use of the space you have. 보고서가 어떻게 표시될지 알고 있다면 그것을 염두에 두고 디자인합니다.If you know how the report will be viewed/displayed, design with that in mind. 캔버스를 채워서 빈 공간을 줄입니다.Reduce empty space to fill the canvas. 개별 시각적 개체에 스크롤 막대가 필요하지 않도록 최선을 다합니다.Do all you can to eliminate the need for scrollbars on individual visuals. 시각적 개체를 보기 어렵게 만들지 않으면서 공간을 채웁니다.Fill the space without making the visuals seem cramped.

페이지 크기 조정Adjust the page size

페이지 크기를 줄이면 전체 페이지에 비해 개별 요소가 상대적으로 커집니다.By reducing the page size, individual elements become larger relative to the overall page. 이러한 작업은 페이지에서 시각적 개체에 대한 선택을 해제하고 서식 창에서 페이지 크기 탭을 사용하여 수행합니다.Do this by deselecting any visuals on the page and using the Page Size tab in the formatting pane.

다음은 4:3 페이지 크기를 사용하는 페이지와 16:9를 사용하는 페이지입니다.Here is a report page using page size 4:3 and then using 16:9. 16:9 레이아웃이 훨씬 더 적합한 것을 볼 수 있습니다.Notice how the layout suits 16:9 so much better. 두 번째 시각적 개체에는 스크롤바를 제거할 만큼 충분한 공간이 있습니다.There is even enough room to remove the scrollbar from the second visual.

그림 5a: 4:3 페이지 크기 보고서Figure 5a: The report at 4:3 page size

그림 5b: 16:9 페이지 크기 비율의 보고서Figure 5b: The report at 16:9 page size ratio

보고서가 4:3, 16:9 또는 그 외 비율로 표시되나요?Will your report be viewed 4:3, 16:9 or another ratio? 작은 화면이나 큰 화면에서 표시되나요?On small screens or huge screens? 아니면 가능한 모든 화면 비율과 크기로 표시되나요?Or on all possible screen ratios and sizes? 이러한 내용을 염두에 두고 디자인합니다.Design with this in mind.

예제 보고서 페이지가 약간 비좁아 보입니다.Our example report page seems a bit cramped. 시각적 개체를 선택하지 않은 상태에서 페인트 롤러 아이콘을 선택하여 서식 창을 엽니다.With no visual selected, open the formatting pane by selecting the paintroller icon. 페이지 크기를 확장하고 높이를 900으로 변경합니다.Expand Page Size and change Height to 900.

그림 6: 페이지 높이 늘리기Figure 6: Increase page height

혼잡함 줄이기Reduce clutter

혼잡한 보고서 페이지는 한 눈에 이해하기가 어렵기 때문에 이에 압도되어 독자들이 읽으려는 시도조차 하지 않을 수 있습니다.A cluttered report page will be hard to understand at-a-glance and may be so overwhelming that readers won’t even try. 필요하지 않은 보고서 요소는 모두 제거합니다.Get rid of all report elements that aren’t necessary. 이해도나 탐색에 도움이 되지 않는 개체를 멋으로 추가하지 않습니다.Don’t add bells-and-whistles that don’t help comprehension or navigation. 보고서 페이지는 정보를 최대한 명확하고 신속하고 응집력 있게 전달해야 합니다.Your report page needs to convey the information as clearly and quickly and cohesively as it can.

Edward Tufte는 The Visual Display of Quantitative Information 라는 그의 저서에서 이것을 “data to ink ratio(데이터 잉크 비율)”로 언급했습니다.Edward Tufte calls it “data to ink ratio” in his book The Visual Display of Quantitative Information. 기본적으로 필수적이지 않은 것은 모두 제거하라는 의미입니다.Basically, remove anything that isn’t essential.

혼잡함을 제거하면 보고서 페이지의 공백이 늘어나고 위의 “맞춤, 순서 및 근접” 섹션에서 알아본 모범 사례를 적용할 공간이 더 많이 확보됩니다.The clutter you remove will increase the whitespace on your report page and give you more real estate for applying the best practices we learned about above in the “Alignment, order, and proximity” section.

아래 예제에서 보기 쉬워진 상태를 볼 수 있습니다.Here our example is already looking better. 혼잡함이 많이 제거되었고 요소를 모아서 그룹화하기 위해 셰이프가 추가되었습니다.We’ve removed lots of clutter and added shapes to group elements together. 배경 이미지는 사라졌고 불필요한 화살표 셰이프와 텍스트 상자도 없어졌으며 시각적 개체 하나가 보고서의 다른 페이지로 이동되었습니다. 공백(노란색)을 늘리기 위해 페이지 길이도 늘렸습니다.The background image is gone, the unnecessary arrow shape and text box are gone, one visual has been moved to another page in the report, etc. We’ve also lengthened the page size to increase white (yellow?) space.

그림 7: 보기 힘든 예제 보고서가 정돈되었습니다.Figure 7: Our ugly report example de-cluttered

스토리 한 눈에 알려주기Tell a story at a glance

사전 지식이 없는 사람이 아무런 설명 없이 보고서를 신속하게 이해할 수 있는지를 전반적으로 평가해야 합니다.The overall test should be that somebody without any prior knowledge can quickly understand the report without any explanation from anybody. 페이지가 무엇을 말하는지 각 차트/테이블이 무엇을 전달하지를 독자들이 한 눈에 볼 수 있어야 합니다.With a quick glance, readers should be able to quickly see what the page is about and what each chart/table is about.

독자들이 보고서를 볼 때 처음 봤으면 하는 요소로 그들의 시선을 끌어야 합니다. 그런 다음 왼쪽에서 오른쪽으로 위에서 아래로 시선이 이어지게 됩니다.When readers look at your report, their eyes should be drawn to the element you want them to look at first and their eyes will then continue left-right-top-down. 텍스트 상자 레이블, 셰이프, 테두리, 크기 및 색상과 같은 시각 신호를 추가하면 이러한 행동을 바꿀 수 있습니다.Change this behavior by adding visual cues like text box labels, shapes, borders, size, and color.

텍스트 상자Text boxes

시각화 제목만으로는 스토리를 전달하기 부족한 경우가 있습니다.Sometimes the titles on visualizations aren’t enough to tell the story. 보고서를 보는 사람들과 소통하기 위해 텍스트 상자를 추가합니다.Add text boxes to communicate with the people viewing your reports. 텍스트 상자는 보고서 페이지와 시각적 개체 그룹 또는 개별적인 시각적 개체를 설명할 수 있습니다.Text boxes can describe the report page, a grouping of visuals, or describe an individual visual. 결과를 설명하거나 시각적 개체, 시각적 개체에 포함된 구성 요소 또는 시각적 개체 사이의 관계를 더 잘 정의할 수 있습니다.They can explain results or better-define a visual, components in the visual, or relationships between visuals. 텍스트 상자는 텍스트 상자에 콜아웃(callout) 처리된 다양한 범주에 따라 주의를 끄는 데 사용할 수 있습니다.Text boxes can be used to draw attention based on different criteria called out in the text box.

Power BI 서비스 위쪽의 메뉴 모음에서 텍스트 상자를 선택합니다.In Power BI service, from the top menubar, select Text Box. (Power BI Desktop의 경우 리본의 삽입 영역에서 텍스트 상자를 선택합니다.)(In Power BI Desktop, select Text Box from the Insert area of the ribbon.)

그림 8: 텍스트 상자 추가Figure 8: Add a text box

빈 상자에 내용을 입력하고 아래쪽에 있는 컨트롤을 사용하여 글꼴, 크기, 맞춤 등을 설정합니다.Type in the empty box and then use the controls at the bottom to set font face, size, alignment, and more. 핸들을 사용하여 상자 크기를 조정합니다.Use the handles to resize the box.

그림 9: 텍스트 상자 서식 지정Figure 9: Format the text box

하지만 지나치면 안됩니다!But don’t overdo it! 보고서에 텍스트가 너무 많으면 산만하고 시각적 개체의 가치가 떨어집니다.Too much text on a report is distracting and detracting from the visuals. 보고서 페이지를 이해할 수 있도록 만들기 위해 텍스트가 많이 필요하다면 처음부터 다시 시작합니다.If you find that your report page requires a ton of text to make it understandable, then start over. 개체만으로 스토리를 더 잘 알려줄 수 있는 다른 시각적 개체를 선택할 수 있나요?Can you pick a different visual that tells a better story on its own? 시각적 개체의 원래 제목을 약간 수정하여 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 만들 수 있나요?Can you tweak the visual’s native titles to make it more intelligible?


텍스트 스타일 가이드를 만들어서 보고서의 모든 페이지에 적용합니다.Create a text style guide and apply it to all pages of your report. 글꼴, 텍스트 크기 및 색상은 몇 가지만 선택합니다.Pick just a few font faces, text sizes, and colors. 스타일 가이드는 텍스트 요소뿐 아니라 시각화 내에 선택하는 글꼴에도 적용합니다(아래에서 시각화의 일부인 제목 및 레이블 참조).Apply this style guide to not only textual elements but to the font choices you make within your visualizations (see Titles and labels that are part of the visualizations, below). 굵은 글꼴, 기울임꼴, 큰 글꼴, 특정 색상 등을 언제 사용할지에 대한 규칙을 설정합니다.Set rules for when you’ll use bold, italics, increased font size, certain colors, and more. 모두 대문자로 표시하거나 밑줄을 사용하는 경우는 피합니다.Try to avoid using all capitalization or underlining.


셰이프 역시 탐색 및 이해도에 도움을 줄 수 있습니다.Shapes too can aid navigation and comprehension. 셰이프를 사용하여 관련된 정보를 모아서 그룹화하고, 중요한 데이터에 강조 표시를 하고, 화살표를 사용하여 시선을 끌 수 있습니다.Use shapes to group related information together, highlight important data, and use arrows to direct the eye. 셰이프는 보고서를 어디부터 시작할지 어떻게 해석할지 이해하는 데 유용합니다.Shapes help readers understand where to start and how to interpret your report. 디자인 용어에서는 이것을 대비 라고 말하기도 합니다. In design terms, this is often referred to as contrast.

그림 10a: Power BI 서비스의 셰이프Figure 10a: Shapes in Power BI service

그림 10b: Power BI Desktop의 셰이프Figure 10b: Shapes in Power BI Desktop

이제 예제 페이지의 모양은 어떤가요?What does our example page look like now? 그림 11은 텍스트 글꼴과 색상이 일관적으로 적용된 보다 깔끔하고 덜 혼잡한 페이지를 보여줍니다.Figure 11 shows a cleaner, less cluttered page with a consistent use of text faces, fonts, and colors. 왼쪽 위 모서리에 있는 페이지 제목은 페이지가 무엇을 말하는지 알려줍니다.Our page title in the top-left corner tells us what the page is all about.

그림 11: 텍스트 지침이 적용되고 제목이 추가된 예제 보고서Figure 11: Our report example with text guidelines applied and title added

예제에서 보고서 페이지 제목이 왼쪽 위 모서리에 추가되었습니다. 이 곳은 독자가 처음 보는 위치입니다.In our example, a report page title was added in the top left corner; the first place readers look. 페이지의 나머지 부분에 비해 두드러져 보이도록 글꼴 크기는 28이고 글꼴은 굵은 고딕입니다.Font size is 28 and font is Segoe Bold to help it stand out from the rest of the page. 배경이 없고 제목, 범례 및 레이블이 검정색인 텍스트 스타일 가이드가 이 페이지의 적용 가능한(콤보 차트 축과 레이블은 편집할 수 없음) 모든 시각적 개체에 적용되어 있습니다.Our text style guide calls for no backgrounds, black titles, legends, and labels and that was applied to all visuals on the page, where possible (the Combo chart axes and labels are not editable). 또한:Additionally:

  • 카드: 범주 레이블은 해제되고 제목은 설정되어 있으며 12pt 검정 가운데 맞춤으로 설정됩니다.Cards: Category label set to Off, Title turned On and set to 12pt black centered.
  • 시각적 개체 제목: 설정된 경우 12pt 및 왼쪽 정렬로 설정됩니다.Visual titles: if turned On, set to 12pt and left-aligned.
  • 슬라이서: 머리글은 해제되고 제목은 설정됩니다.Slicers: Header set to Off, Title turned On. 항목 > 텍스트는 회색 및 10pt를 유지합니다.Leave Items > Text grey and 10pt.
  • 분산형 차트 및 세로 막대형 차트: X축과 Y축 및 X축과 Y축 제목(사용되는 경우)은 글꼴이 검정색입니다.Scatter and column charts: black font for X and Y axes and X and Y axes titles, if used.


색은 일관성을 위해 사용합니다.Use color for consistency. 색에 대한 자세한 내용은 아래쪽에 있는 시각 디자인 원칙에서 설명하겠습니다.We’ll talk more about color in Principles of visual design, below. 여기에서는 독자가 보고서를 신속하게 이해하는 데 방해가 되지 않도록 색을 신중하게 선택해야 한다는 점만 언급하겠습니다.But here we’re referring to being deliberate in your selection of color so that it doesn’t detract from your readers being able to quickly understand your report. 밝은 색이 너무 많으면 인지하는 데 방해가 됩니다.Too many bright colors barrage the senses. 이 섹션에는 색에 관한 금기 사항만 포함됩니다.This section is more what not to do with color.


보고서 페이지의 배경을 설정할 때는 보고서를 흐릿하게 만들지 않고, 페이지의 다른 색과 겹치지 않고, 일반적으로 눈에 손상을 주지 않는 색을 선택합니다.When setting backgrounds for report pages, choose colors that don’t overshadow the report, clash with other colors on the page, or generally hurt the eyes. 일부 색에는 내재적 의미가 있다는 점에 유의합니다.Realize that some colors have inherent meaning. 예를 들어 미국의 경우 보고서에 빨간색이 있으면 일반적으로 “잘못된” 의미로 해석됩니다.For example, in the US, red in a report is typically interpreted as “bad”.

그림 12: 보고서 배경 설정Figure 12: Set report background

작품이 아닌 기능적인 보고서를 만드는 것입니다.You’re not creating a work of art, but a functional report. 보고서 요소를 두드러져 보이게 하고 가독성을 높이는 색을 선택합니다.Choose a color that improves the readability and prominence of the report elements.

웹 페이지에 대한 색과 시각화 사용에 대한 연구에 따르면 색 대비가 높을수록 이해 속도가 높아진다고 합니다(The effect of text and background colour on visual search of Web pages(웹 페이지 검색 시 시각적 개체의 텍스트 및 배경색 효과) 및 Determining Users’ Perception of Web Page Visual Complexity and Aesthetic Characteristics(웹 페이지 시각적 복잡성 및 미적 특성에 대한 사용자의 인식 결정)).A study on the use of color and visualizations within Web pages found that higher contrast between colors increases the speed of comprehension (The effect of text and background colour on visual search of Web pages* and *Determining Users’ Perception of Web Page Visual Complexity and Aesthetic Characteristics.)

몇 가지 색 모범 사례가 아래쪽에 있는 예제 보고서(그림 20 및 21)에 적용되어 있습니다.We’ve applied some color best practices to our example report (Figure 20 and 21) below. 가장 주목할만한 부분은 배경색을 검정으로 변경한 것입니다.The most-notable was that we changed the background color to black. 노란색은 너무 밝아서 눈에 무리가 갑니다.The yellow was too bright and strained our eyes. 또한 “Count of athlete name by year and class”(연도 및 클래스별 선수 이름 수) 차트의 경우 막대의 노란색 부분이 노란색 배경 때문에 사라져 보입니다.Also, on the “Count of athlete name by year and class” chart, the yellow portion of the bars disappeared into the yellow background. 검정(또는 흰색) 배경을 사용하면 대비가 최대가 되고 시각적 개체로 주의를 끌 수 있습니다.Using a black (or white) background gives us maximum contrast and makes the visuals the focus of attention.

예제 보고서를 개선하기 위해 수행한 추가 단계는 다음과 같습니다.Here are the additional steps we took to improve the example report:

페이지 제목Page title

배경을 검정색으로 변경하는 경우 텍스트 상자 필드에 검정색 글꼴만 허용되기 때문에 제목이 사라집니다.When we changed the background to black, our title disappeared because the text box field only allows black font. 이를 해결하려면 텍스트 상자 제목을 대신 추가합니다.To fix this, add a text box title instead. 텍스트 상자를 선택한 상태에서 텍스트를 지우고 시각화 탭에서 제목을 선택하여 설정합니다.With the text box selected, erase the text and in the Visualizations tab, select Title and turn it On. 화살표를 선택하여 제목 옵션을 확장하고 제목 텍스트 필드에 Summer Olympic Games(하계 올림픽)를 입력하고 글꼴색을 흰색으로 선택합니다.Select the arrow to expand the Title options, type Summer Olympic Games into the Title Text field and select white Font color.

그림 13: 페이지 제목 추가Figure 13: Add a page title


카드 시각적 개체의 경우 서식 창(페인트 롤러 아이콘)을 열고 배경을 설정합니다.For the card visuals, open the formatting pane (paint roller icon) and turn Background On. 투명도 0%의 흰색을 선택합니다.Select white with a transparency of 0%. 제목을 설정하고 글꼴색을 흰색으로 배경색을 검정색으로 선택합니다.Then turn Title On, select Font color white and Background color black.


이 지점까지 슬라이서 두 개의 서식이 다르게 지정되었으며 이것은 타당한 디자인이 아닙니다.Up to this point the two slicers had different formatting, which doesn't make design sense. 두 슬라이서의 배경색을 바다색으로 변경합니다.For both slicers, change the background color to aqua. 바다색은 페이지 색상표의 일부이기 때문에 바람직한 선택이며 등치 지역도, 트리 맵, 세로 막대형 차트에서 볼 수 있습니다.Aqua is a good choice because it is part of the page’s color palette – you can see it in the filled map, tree map, and column chart.

그림 14: 슬라이서 배경색 변경Figure 14: Change slicer background color

얇은 흰색 테두리를 추가합니다.Add a thin white border.

그림 15: 슬라이서에 테두리 추가Figure 15: Add a border to the slicer

회색 글꼴은 바다색에 대비해서 보기가 어려우니 항목 색을 흰색으로 변경합니다.The grey font is hard to see against the aqua, so change the Items color to white.

그림 16: 슬라이서 글꼴색 변경Figure 16: Change slicer font color

마지막으로 제목 아래에서 글꼴색을 흰색으로 변경하고 검정 배경색을 추가합니다.And, finally, under Title, change Font color to white and add a black Background color.

그림 17: 슬라이서 제목 서식 지정Figure 17: Format slicer title

사각형 셰이프Rectangle shape

사각형도 검정색 배경 때문에 사라졌습니다.The rectangle too has disappeared into the black background. 이를 해결하려면 셰이프를 선택하고 도형 서식 창에서 배경을 설정합니다.To fix this, select the shape and in the Format shape pane, turn Background On.

그림 18: 셰이프 서식 지정Figure 18: Format the shape

세로 막대형 차트, 거품형 차트, 등치 지역도, 트리 맵Column charts, bubble chart, filled map, and tree map

보고서 페이지의 나머지 시각적 개체에 흰색 배경을 추가합니다.Add a white background to the remaining visuals on the report page. 서식 창에서 옵션을 확장하고 선 색은 흰색으로 두께는 3으로 설정합니다.From the formatting pane, expand the Line option and set the Line Color to white and Weight to 3.

그림 19: 나머지 시각화에 흰색 배경 추가Figure 19: Add a white background to remaining visualizations

그림 20: 색 모범 사례가 적용된 보고서 예제(검정색 배경)Figure 20: Report example with color best practices applied (black background)

그림 21: 색 모범 사례가 적용된 보고서 예제(흰색 배경)Figure 21: Report example with color best practices applied (white background)


맞춤, 색, 글꼴 선택, 혼잡함과 같이 미관상 고려되는 많은 부분은 위에서 이미 논의되었습니다.Much of what we would consider aesthetics has already been discussed above: things like alignment, color, font choices, clutter. 하지만 보고서 디자인에 관해 논의할만한 가치가 있는 모범 사례가 몇 가지 더 있는데 이 내용은 보고서의 전반적인 외관을 다룹니다.But there are a few more best practices for report design worth discussing and these deal with the overall appearance of the report.

보고서의 기능은 미관이 아니라 비즈니스 요구를 충족하는 것이라는 사실을 기억해 주세요.Remember that the function of your report is to meet a business need; not to be pretty. 하지만 어느 정도의 미관은 필요하며, 특히 첫인상과 관련된 경우에는 그렇습니다.But some level of beauty is required, especially when it comes to first impressions. 내슈빌 컨설턴트인 Tony Bodoh는 “감정은 논리보다 0.5초 앞서서 시작된다.”고 설명합니다.Nashville consultant Tony Bodoh explains "Emotion fires a half-second before logic can kick in." 독자는 보고서 페이지를 더 깊이 파고들기 전에 먼저 감정적인 수준에서 반응하게 됩니다.Readers will first react at an emotional level to your report page, before they take more time to dig deeper. 페이지에 체계가 없고, 혼란스럽고, 비전문적으로 보인다면, 독자들은 페이지가 전달하는 강력한 스토리를 절대 발견할 수 없습니다.If your page looks disorganized, confusing, unprofessional…your reader may never discover the powerful story it tells.

TDI 블로거이자 TechTarget 업계 분석가인 Wayne Eckerson의 비유가 딱 맞습니다.TDI blogger and TechTarget industry analyst Wayne Eckerson has a great analogy. 보고서 디자인은 방을 장식하는 것과 같습니다.Designing a report is like decorating a room. 시간이 지나면서 꽃병, 소파, 작은 테이블, 그림을 구매합니다.Over time you purchase a vase, a sofa, end table, a painting. 개별적으로는 이러한 요소를 모두 좋아합니다.Separately you like all of these elements. 하지만 각각의 개별적인 선택이 타당하더라도 이러한 물건을 한데 모아두면 조화롭지 않거나 서로 돋보이려는 경쟁을 하게 됩니다.But although each individual selection makes sense, collectively the objects clash or compete for attention.

집중할 내용:Concentrate on:

  • 공통적인 주제를 새로 만들거나 보고서에서 찾아서 보고서의 모든 페이지에 적용합니다.Creating a common theme or look for your report, and apply it to all pages of the report
  • 실제 스토리를 손상시키지 않고 뒷받침하는 독립 실행형 이미지와 기타 그래픽을 사용합니다.Using standalone images and other graphics to support and not detract from the real story
  • 그리고 이 문서에서 여태까지 설명한 모든 모범 사례를 적용합니다.And applying all the best practices we discussed up to this point in the article.

시각 디자인의 원칙Principles of visual design

여태까지는 보고서 디자인의 원칙 즉, 보고서를 신속하게 파악할 수 있도록 보고서 요소를 구성하는 방법에 대해 살펴봤습니다.We’ve looked at the principles of report design; how to organize the report elements in a way that makes the report easy to quickly grasp. 이제 시각화 개체 자체에 대한 디자인 원칙을 살펴보겠습니다.Now we’ll look at design principles for visuals themselves. 그리고 다음 섹션에서는 개별 시각적 개체를 심층적으로 알아보고 일반적으로 사용되는 유형 중 몇 가지에 대한 모범 사례를 설명하겠습니다.And, in the next section, we’ll dig down into individual visuals and discuss best practices for some of the more commonly-used types.

이 섹션에서는 예제 보고서 페이지를 잠시 놔두고 다른 예제를 살펴보겠습니다.In this section, we’re going to leave our example report page alone for a while and look at other examples. 시각 디자인의 원칙을 살펴본 후에는 예제 보고서 페이지로 돌아가서 학습한 내용을(단계별 지침을 사용하여) 적용하겠습니다.After we’ve gone through the principles of visual design, we’ll return to our example report page and apply what we’ve learned (with step-by-step instructions).

계획 – 적합한 시각적 개체 선택Planning – choose the right visual

보고서 빌드를 시작하기 전에 보고서 계획이 중요한 것처럼 각각의 시각적 개체에도 계획이 필요합니다.Just as it’s important to plan out your report before you start building, each visual also requires planning. 자신에게 “시각적 개체를 사용하여 전달하려는 스토리가 무엇인가?”를 질문합니다.Ask yourself “what story am I trying to tell with this visual?” 그런 다음 어떤 시각적 개체 유형이 스토리를 가장 잘 전달할지 알아냅니다.And then figure out which visual type will tell the story best. 매출 주기의 진행 상태는 가로 막대형 차트로 나타낼 수 있지만 폭포 차트나 깔때기 차트가 그런 태를 더 잘 전달하지 않을까요?You could show progress through a sales cycle as a bar chart but wouldn’t a waterfall or funnel chart tell it better? 이에 관한 도움말은 이 문서의 마지막 섹션인 “시각적 개체 유형 및 모범 사례”를 참조하세요. 여기에는 몇 가지 가장 일반적인 유형에 대한 모범 사례가 설명되어 있습니다.For help with this, read the last section of this paper “Visual types and best practices” which describes best practices for some of the more-common types. 처음 선택한 시각적 개체 유형이 최고의 옵션이 되지 않더라도 놀라지 마세요.Don’t be surprised if the first visual type you pick doesn’t end up being your best option. 어떤 유형이 요점을 가장 잘 전달하는지 알아보기 위해 시각적 개체 유형을 두 가지 이상 시도해 봅니다.Try more than one visual type to see which one makes the point best.

범주형 데이터와 양적 데이터의 차이를 이해하고 어떤 시각적 개체 유형이 어떤 데이터 유형과 가장 잘 맞는지 알아냅니다.Understand the difference between categorical and quantitative data and know which visual types work best with what type of data. 양적 데이터는 측정값이라고도 하며 일반적으로 숫자입니다.Quantitative data is often referred to as measures and it’s typically numeric. 범주형 데이터는 차원이라고도 하며 분류가 가능합니다.Categorical data is often referred to as dimensions and can be classified. 이 내용은 아래쪽의 “적합한 측정값 선택”에 보다 심층적으로 논의되어 있습니다.This is discussed in more depth in “Choose the right measure”, below.

보고서를 보다 인상적으로 만들려는 목적만으로 예쁘고 더 복잡한 시각적 개체 유형을 사용하려는 유혹은 피해야 합니다.Avoid the temptation to use fancy or more-complex visual types just to make your report look more impressive. 필요한 것은 스토리 전달을 위한 가장 간단한 옵션입니다.What you want is the most-simple option for conveying your story. 가로 막대형 차트와 간단한 꺽은선형 차트는 정보를 신속하게 전달할 수 있습니다.Horizontal bar charts and simple line charts can convey information quickly. 친숙하고 편리하며 대부분의 독자가 쉽게 해석할 수 있습니다.They are familiar and comfortable and most readers can interpret them easily. 대부분의 사람들이 왼쪽에서 오른쪽으로 위에서 아래로 읽기 때문에 이 두 가지 차트 유형의 경우 신속하게 훑어보고 이해하는 것이 가능하다는 이점이 더해집니다.An added advantage is that most people read left-to-right and top-to-bottom and these two chart types can therefore be scanned and comprehended quickly.

스토리 전달을 위해 시각적 개체에 스크롤이 필요한가요?Does your visual require scrolling to tell the story? 가능하면 스크롤을 사용하지 않습니다.Avoid scrolling if you can. 필터를 적용하고 계층/드릴다운을 활용해봐도 스크롤바가 제거되지 않으면 다른 시각적 개체 유형을 선택하는 것이 좋습니다.Try applying filters and making use of hierarchies/drilldown, and if those don’t eliminate the scrollbar, consider choosing a different visual type. 스크롤바를 피할 수 없다면 가로 스크롤이 세로 스크롤보다 쉽게 받아들여 집니다.If you can’t escape scrolling, horizontal scrolling is tolerated better than vertical scrolling.

스토리에 가장 적합한 시각적 개체를 선택한 경우에도 스토리 전달에 도움이 필요할 수 있습니다.Even when you choose the absolutely-best visual for the story, you might still need help telling the story. 레이블, 제목, 메뉴, 색, 크기를 적용하는 위치가 그렇습니다.That’s where labels, titles, menus, color, and size come in. 이러한 디자인 요소는 “디자인 요소” 섹션의 뒷부분에서 설명하겠습니다.We’ll discuss these design elements later in the section titled “Design elements”.

적합한 측정값 선택Choose the right measure

시각적 개체가 전달하는 스토리가 흥미진진한가요?Is the story your visual telling compelling? 중요한가요?Does it matter? 시각적 개체를 좋아한다는 이유로 시각적 개체를 빌드하지 마세요.Don’t build visuals for the sake of building visuals. 그런 데이터가 흥미로운 스토리를 전달한다고 생각할 수 있지만 그렇지 않습니다.Maybe you thought the data would tell an interesting story, but it doesn’t. 처음부터 다시 시작하는 것을 두려워하지 말고 더 흥미로운 스토리를 찾아보세요.Don’t be afraid to start over and look for a more-interesting story. 아니면 스토리는 있지만 다른 방식으로 측정해야 할 수도 있습니다.Or, maybe the story is there but it needs to be measured in a different way.

예를 들어 판매부장의 성공을 측정하려 한다고 가정하겠습니다.For example, say you want to measure the success of your sales managers. 이를 위해 어떤 측정을 사용해야 하나요?What measure would you use to do this? 총 판매액이나 총 수익, 전년 대비 성장 또는 대상 목표 대비 실적을 검토하면 측정을 가장 잘 수행할 수 있을까요?Would you measure that best by looking at total sales or total profit, growth over previous year or performance against a target goal? 영업 직원 Sally가 수익이 가장 높은 것으로 보이며, 가로 막대형 차트로 영업 직원별 총 수익을 표시한다면 다른 영업 직원에 비해 월등이 높게 표시될 것입니다.Salesperson Sally might have the largest profit, and if you showed total profit by salesperson in a bar chart, she would look like a rockstar compared to the other salespeople. 하지만 Sally는 영업 비용(출장비, 운송비, 제조비 등)이 높기 때문에 판매액을 검토하는 것만으로는 최적의 스토리를 전달하지 못합니다.But if Sally has a high cost of sales (travel expenses, shipping costs, manufacturing costs, etc.), simply looking at sales doesn’t tell the best story.

현실을 반영하세요./현실을 왜곡하지 마세요.Reflect reality/don’t distort reality

진실을 왜곡하는 시각적 개체가 빌드되기도 합니다.It’s possible to build a visual that distorts the truth. 데이터 전문가가 “잘못된” 시각적 개체를 공유하는 웹 사이트가 있습니다.There’s a website where data enthusiasts share “bad” visuals. 그리고 설명에 포함된 공통적인 주제는 시각적 개체를 만들고 배포했던 회사에 대한 실망입니다.And the common theme in the comments is disappointment in the company that created and distributed that visual. 이러한 시각적 개체는 그런 회사를 믿을 수 없다는 메시지를 전달합니다.It sends the message that they can’t be trusted.

현실을 의도적으로 왜곡하지 않으면서 전달하려는 스토리를 말하기 위해 조작되지 않은 시각적 개체를 만들어야 합니다.So create visuals that don’t intentionally distort reality and that aren’t manipulated to tell the story you want them to tell. 예를 들면 다음과 같습니다.Here is an example:

그림 22: 현실이 왜곡된 차트Figure 22: Distorted reality chart

이 예제의 경우 4개 회사 사이에 큰 차이가 있고 CorpB가 다른 3개 회사보다 훨씬 더 성공적인 것처럼 보입니다.In this example, it appears as if there is a big difference between the 4 companies, and that CorpB is way more successful than the other 3. 하지만 X축이 0부터 시작되지 않고 회사 사이의 차이가 오차 범위 내에 있을 수 있다는 점에 유의해야 합니다.But notice that the X axis doesn’t start at zero and that the differences between the companies is likely within the margin of error. 다음은 동일한 데이터를 0부터 시작하는 X축으로 나타낸 것입니다.Here’s the same data with an X axis that does start at zero.

그림 23: 현실적인 차트Figure 23: Realistic chart

독자들은 X축이 0부터 시작될 것으로 예상하고 그렇게 가정하기도 합니다.Readers expect and often assume the X axis is starting at zero. 0부터 시작하지 않기로 결정했다면 그렇게 하되 결과를 왜곡하지 않는 방식이어야 하며 일반 수준에서 벗어난 부분을 지적하는 시각 신호 또는 텍스트 상자를 추가하는 것이 좋습니다.If you decide to not start at zero, do so in a way that doesn’t distort the results and consider adding a visual cue or text box to point out the deviation from the norm.

디자인 요소Design elements

유형 및 측정값을 선택했고 시각적 개체를 만들었다면 최대 효과를 위해 디스플레이를 미세하게 조정할 차례입니다.Once you’ve selected a type and measure and created the visual, it’s time to fine-tune the display for maximum effectiveness. 이 섹션에서 다루는 내용은 다음과 같습니다.This section covers:

  • 레이아웃, 공간 및 크기Layout, space, and size
  • 텍스트 요소: 레이블, 주석, 메뉴, 제목Text elements: labels, annotations, menus, titles
  • 정렬Sorting
  • 시각적 상호 작용Visual interaction
  • Color

최대 공간 활용을 위해 시각적 개체 조정Tweaking visuals for best use of space

여러 개의 차트를 보고서 하나에 맞게 넣으려는 경우 데이터 잉크 비율을 최대화하는 것이 데이터에 포함된 스토리를 부각시키는 데 도움이 됩니다. 위에서 언급했듯이 Edward Tufte는 ‘데이터 잉크’ 비율이라는 용어를 만들었습니다. ‘데이터 잉크’ 비율의 목표는 독자의 데이터 해석 능력에 손상을 주지 않는 한도 내에서 차트에 있는 표시를 최대한 많이 제거하는 것입니다.If you’re trying to fit multiple charts into a report, maximizing your data-ink ratio will help make the story in your data stand out. As mentioned above, Edward Tufte coined ‘data-ink’ ratio: the goal is remove as many marks from a chart as possible without impairing a reader’s ability to interpret the data.

아래 차트의 첫 번째 부분은 축 레이블(Jan 2014, Apr 2014 등)과 제목(“by Date”)이 장황합니다.In the first set of charts below, there are redundant axis labels (Jan 2014, Apr 2014 etc.) and titles (“by Date”). 각 차트의 제목만을 위해 각 차트마다 가로 공간이 필요합니다.The titles for each chart also require dedicated horizontal space across each chart. 차트 제목을 제거하고 개별적인 축 레이블을 설정하면 잉크를 일부 제거하고 전반적인 공간 활용도를 높일 수 있습니다.By removing the chart titles and turning on individual axis labels we remove some ink and have better use of the overall space. 위쪽 차트 두 개의 축 레이블을 제거하면 잉크를 더 많이 줄이고 더 많은 공간을 데이터에 사용할 수 있습니다.We can remove the axis labels for the top two charts to further reduce ink and use more of the space for data.

특정 기간을 표시하고 싶다면 모든 차트 뒤에 선이나 사각형을 그려서 시선을 위쪽이나 아래쪽으로 끌어 비교를 도울 수 있습니다.If there were particular time periods that you wanted to call out, you could draw lines or rectangles behind all the charts to help draw the eye up and down to aid comparisons.

그림 24: 전Figure 24: Before

그림 25: 후Figure 25: After

축 제목을 설정 및 해제하려면To turn axis titles on and off

활성화할 시각적 개체를 선택하고 서식 창을 엽니다.Select the visual to make it active and open the Formatting pane. X축 또는 Y축 옵션을 확장하고 제목의 슬라이더를 설정 또는 해제로 이동합니다.Expand the options for the X-axis or Y-axis and drag the slider for Title on or off.

그림 26: 축 제목 설정 및 해제Figure 26: Turn axis titles on and off

축 레이블을 설정 및 해제하려면To turn axis labels on and off

활성화할 시각적 개체를 선택하고 서식 창을 엽니다.Select the visual to make it active and open the Formatting pane. X축Y축 옆에 슬라이더가 있습니다.Next to X-Axis and Y-Axis are sliders. 슬라이더를 이동하여 축 레이블을 설정하거나 해제합니다.Drag the slider to turn axis labels on or off.

그림 27: 축 레이블 설정 및 해제Figure 27: Turn axis labels on and off

데이터 레이블을 설정했다면 Y축 레이블을 해제할만한 시나리오가 될 수 있습니다.One scenario where you might turn Y-axis labels off would be if you had Data labels turned on.

시각적 개체 제목을 제거하려면To remove visual titles

활성화할 시각적 개체를 선택하고 서식 창을 엽니다.Select the visual to make it active and open the Formatting pane. 제목 슬라이더를 해제합니다.Set the slider for Title to Off.

그림 28: 시각적 개체에서 제목 제거Figure 28: Remove titles from visuals

독자가 보고서를 어떻게 볼지 고려하여 시각적 개체와 텍스트를 충분히 크게 만들고 읽을 수 있을 만큼 진하게 만듭니다.Consider how your readers will be viewing the report and ensure your visuals and text are large enough and dark enough to be read. 페이지에 상대적으로 큰 시각적 개체가 있다면 독자들이 그것을 가장 중요한 것이라고 추정합니다.If you have a proportionally-larger visual on the page, readers may assume it’s the most important. 보고서가 복잡하고 혼잡해 보이지 않도록 시각적 개체 사이에 공간을 충분히 배치합니다.Put enough space between the visuals that your report doesn’t look cluttered and confusing. 독자의 시선을 끌 수 있도록 시각적 개체를 정렬합니다.Align your visuals to help direct the eyes of your readers.

시각적 개체의 크기를 조정하려면To resize a visual

시각적 개체를 선택하여 활성화합니다.Select the visual to make it active. 핸들 중 하나를 잡고 끌어서 크기를 조정합니다.Grab and drag one of the handles to adjust the size.

그림 29: 시각적 개체 크기 조정Figure 29: Resize visual

시각적 개체를 이동하려면To move a visual

시각적 개체를 선택하여 활성화합니다.Select the visual to make it active. 시각적 개체 위쪽 가운데에서 위치 조정 막대를 선택해서 잡고 시각적 개체를 새 위치로 끕니다.Select and hold the gripper bar at the top middle of the visual and drag the visual to its new location.

그림 30: 시각적 개체 이동Figure 30: Move a visual

시각화의 일부인 제목 및 레이블Titles and labels that are part of the visualizations

제목과 레이블은 읽을 수 있고 의미가 명확해야 합니다.Ensure titles and labels are readable and self-explanatory. 제목과 레이블에 포함된 텍스트에는 두드러진 색(예: 기본 회색 대신 검정)을 사용하고 최적의 크기를 적용해야 합니다.Text in titles and labels must be an optimal size with colors that stand out (such as black instead of the default grey). 스타일 가이드를 기억하시나요(위쪽 “텍스트” 참조)?Remember our style guide (see "Text" above)? 색과 크기의 수를 제한합니다. 글꼴 크기와 색이 너무 많으면 페이지가 혼란스럽고 복잡해 보입니다.Limit the number of colors and sizes -- too many different font sizes and colors make the page look busy and confusing. 보고서 페이지에 있는 모든 시각적 개체의 제목에 동일한 글꼴색과 크기를 사용하고 보고서 페이지의 모든 제목에 대해 동일한 맞춤을 선택하는 것이 좋습니다.Consider using the same font color and size for the title of all visuals on a report page and choose the same alignment for all titles on a report page.

서식 창The formatting pane

아래 나열된 각각의 서식 조정을 위해, 페인트 롤러 아이콘을 선택하여 서식 창을 엽니다.For each of the formatting adjustments listed below, select the paint roller icon to open the Formatting pane.

그림 31: 서식 창 열기Figure 31: Open the Formatting pane

그런 다음 조정할 시각적 요소를 선택하고 설정이 선택되어 있는지 확인합니다.Then select the visual element to adjust and make sure it is set to On. 시각적 요소의 예에는 X축, Y축, 제목, 데이터 레이블, 범례가있습니다.Examples of visual elements are: X-Axis, Y-Axis, Title, Data labels, and Legend. 아래 예제는 제목 요소를 보여줍니다.The example below shows the Title element.

그림 32: 시각적 개체 제목 서식 지정Figure 32: Format a visual title

텍스트 크기 설정Set the text size

제목과 데이터 레이블의 텍스트 크기는 조정할 수 있지만 X축이나 Y축 또는 범례의 텍스트 크기는 조정할 수 없습니다.Text size can be adjusted for titles and data labels, but not for X or Y axes or legends. 특히 데이터 레이블의 경우 보고서에 세부 사항을 표시할만한 최적의 수준을 찾을 때까지 표시 단위소수 자릿수를 조정합니다.For data labels specifically, play with the Display units and number of Decimal Places until you find the optimal level of detail for displaying on your report.

텍스트 맞춤 설정Set the text alignment

제목 맞춤에 선택할 수 있는 옵션은 왼쪽, 오른쪽 및 가운데입니다.The choices for title alignment are left, right, and center. 한 가지를 선택하고 페이지의 모든 시각적 개체에 동일한 설정을 적용합니다.Choose one and apply that same setting to all visuals on the page.

텍스트 위치 설정Set the text position

텍스트 위치는 일부 Y축과 범례에 대해 조정할 수 있습니다.Text position can be adjusted for some Y axes and for the legend. 무엇을 선택하든 페이지에 있는 다른 Y축과 범례에 대해 같은 항목을 선택합니다.Whichever you choose, do the same for the other Y axes and any other legend on the page.

제목 및 레이블 길이 설정Set the title and label length

제목, 축 제목, 데이터 레이블, 범례의 길이를 조정합니다.Adjust the length of titles, axes titles, data labels, and legends. 이러한 요소를 표시하려는 경우 길이(텍스트 크기와 함께)를 조정하여 잘리는 부분이 없도록 합니다.If you decide to display any of these elements, adjusting the length (along with text size) ensures that nothing is truncated. 제목범례의 경우 해당되는 설정은 제목 텍스트이며 시각적 개체에 표시되는 실제 제목을 여기에서 입력합니다.For Title and Legend, the setting is Title Text and this is where you type in the actual title that will appear on the visual. X축Y축의 경우 해당되는 설정은 스타일이며 드롭다운에서 선택합니다.For X-Axis and Y-Axis, the setting is Style and you select from a dropdown. 데이터 레이블의 경우 해당되는 설정은 표시10진수입니다.For Data labels, the settings are Display and Decimal. 표시 드롭다운 아래에서 백만, 천, 없음, 자동 등의 측정 단위를 선택합니다. 10진수 필드를 사용하여 Power BI에 표시할 소수 자릿수를 알려줍니다.Use the Display dropdown to select the units of measurement: millions, thousands, none, auto, etc. Use the Decimal field to tell Power BI how many decimal places to display.

텍스트 색 설정Set the text color

텍스트 색은 제목, 축 및 데이터 레이블에 대해 조정할 수 있습니다.Text color can be adjusted for titles, axes, and data labels.

시각화의 일부가 아닌 제목 및 레이블Titles and labels that are not part of the visualizations

이 문서의 앞쪽에서 보고서 페이지에 텍스트 상자를 추가하는 내용을 설명했습니다.Earlier in this paper we discussed adding text boxes to report pages. 시각화 제목만으로는 스토리를 전달하기 부족한 경우가 있습니다.Sometimes the titles on visualizations aren’t enough to tell the story. 텍스트 상자를 추가하여 보고서의 독자들에게 추가적인 정보를 알릴 수 있습니다.Add text boxes to communicate additional information to the readers of your reports.
보고서 페이지가 너무 혼란스럽거나 복잡해 보이지 않도록 하려면 텍스트 상자 글꼴, 크기, 색 및 맞춤을 일관적으로 적용합니다.To keep your report page from looking too confusing or too busy, be consistent in your use of text box fonts, sizes, colors, and alignment. 텍스트 상자에 있는 텍스트를 조정하려면 텍스트 상자를 선택하여 서식 메뉴를 표시합니다.To make an adjustment to the text in a text box, select the text box to reveal the formatting menu.

그림 33: 텍스트 상자에 사용된 글꼴 서식 지정Figure 33: Format the font used in a text box


보다 빠른 통찰력을 제공할 수 있는 정말 간단한 방법은 시각적 개체에 정렬을 설정하는 것입니다.A really simple opportunity to provide faster insight is to set the sorting of visuals. 예를 들어 막대형 차트에 있는 값을 기준으로 가로 막대형 차트를 내림차순이나 오름차순으로 정렬하면 공간을 더 사용하지 않고도 의미 있는 증분 정보를 신속하게 표시할 수 있습니다.For example, sorting bar charts in descending or ascending order based on the value in the bars enables you to quickly show significant incremental information without using more real estate.

차트를 정렬하려면 차트 오른쪽 위에 있는 줄임표(…)를 선택하여 정렬을 선택하고 원하는 정렬 기준과 방향을 선택합니다.To sort a chart, select the ellipses (…) in the top right of the chart, select Sort and choose the field you want to sort by and the direction. 자세한 내용은 시각적 개체 정렬 방식 변경을 참조하세요.For more information, see Change how a visual is sorted.

차트 상호 작용Chart interaction and interplay

Power BI의 가장 강력한 기능 중 하나는 차트가 서로 상호 작용하는 방식을 편집할 수 있는 기능입니다.One of the most compelling feature of Power BI is the ability to edit the way charts interact with each other. 기본적으로 차트는 번갈아 강조 표시됩니다. 즉 데이터 요소를 선택하면 다른 차트의 관련 데이터가 밝아지고 관련되지 않은 데이터는 어두워집니다.By default, charts are cross-highlighted: when you select a data point, the related data of other charts light up and the unrelated data dims. 차트를 실제 필터로 사용하도록 이러한 동작을 재정의하면 페이지의 공간을 절약할 수 있습니다.You can override this behavior to use any chart as a true filter which saves you real estate on your page. 이렇게 하려면 메뉴 모음에서 시각적 상호 작용을 선택합니다.To do this, select Visual Interactions from the menubar.

그림 34: 시각적 상호 작용Figure 34: Visual interactions

그런 다음 페이지에 있는 각각의 시각적 개체에 대해 선택한 시각적 개체로 필터링이나 강조 표시를 할지 또는 아무것도 하지 않을지를 결정합니다.Then, for each visual on the page, decide whether you want the selected visual to filter, highlight, or do nothing. 일부 시각적 개체는 강조 표시를 할 수 없으며 이러한 개체에 대해서는 강조 표시 컨트롤을 사용할 수 없습니다.Not all visuals can be highlighted, and for those the highlight control won't be available. 자세한 내용은 Power BI에서 시각적 상호 작용을 참조하세요.For more information, see Visual interactions in Power BI.

Power BI를 처음 접하는 독자에게는 보고서를 클릭하고 상호 작용하는 기능이 바로 명확해 보이지 않을 수 있습니다.For readers who’re new to Power BI, this ability to click and interact with reports may not be instantly obvious. 클릭하면 더 많은 정보가 표시되는 항목을 독자들이 할 수 있도록 텍스트 상자를 추가합니다.Add text boxes to help them understand what they can click on to find more insights.

시각적 개체에 색 사용The use of color in visuals

앞서 이 문서에서 보고서 전반에 대한 색 사용 계획의 중요성을 언급했습니다.Earlier in this paper we talked about the importance of having a plan for how you’re going to use color across a report. 이 섹션은 겹치는 내용을 일부 포함하지만 주로 개별 시각적 개체에 색을 사용하는 방식을 설명합니다.This section will have some overlap but primarily applies to how you use color in individual visuals. 그리고 같은 원칙이 적용됩니다. 다시 말해, 보고서를 함께 연결하고, 중요한 데이터를 강조하고, 시각적 개체에 대한 독자의 이해도를 향상시키기 위해 색을 사용합니다.And the same principles apply: use color to tie the report together, add emphasis to important data, and to improve the reader’s comprehension of the visual. 다른 색이 너무 많이 있으면 산만해 보이고 독자들이 어디를 봐야 할지 알아내기 어렵게 만듭니다.Too many different colors is distracting and makes it difficult for the reader to know where to look. 미관을 위해 이해도를 희생하지 말아야 합니다.Don’t sacrifice comprehension for beauty. 이해도를 높이는 경우에만 색을 추가해야 합니다.Only add color if it improves comprehension.

대상 및 색의 내재적 규칙을 알아야 합니다.Know your audience and any inherent color rules. 예를 들어 미국의 경우 녹색은 일반적으로 “양호함”을 빨간색은 일반적으로 “양호하지 않음”을 의미합니다.For example, in the United States, green typically means “good” and red typically means “not good”.

이 항목에서는 다음을 설명합니다.This topic is broken down to cover:

  1. 데이터 색Data color
  2. 데이터 레이블 색Data label color
  3. 범주 값에 대한 색Color for categorical values
  4. 숫자 값에 대한 색Color for numerical values

색을 사용하여 흥미로운 데이터 강조 표시Use colors to highlight interesting data

색을 사용하는 가장 간단한 방법은 주의를 끌도록 데이터 요소의 색을 하나 이상 변경하는 것입니다.The simplest way to use color is by changing one or more data point’s color to call attention to it. 이 예제에서는 하계 및 동계 올림픽을 번갈아 표시하도록 올림픽을 4년 주기에서 2년 주기로 변경하면 색이 변합니다.In this example, the color changes when the Olympic games moved from a 4-year cycle to a 2-year cycle of alternating Summer and Winter games.

그림 35: 색을 사용하여 스토리 전달하기Figure 35: Use color to tell a story

서식 창의 데이터 색 탭에서 데이터 요소 색을 변경할 수 있습니다.You can change data point colors from the Data colors tab in the formatting pane. 각 데이터 요소를 개별적으로 사용자 지정하려면 모두 표시가 설정되어 있어야 합니다.To customize each data point individually, make sure Show all is set to On.

그림 36: 데이터 요소 색 설정Figure 36: Set data point colors


Power BI는 보고서 시각적 개체에 기본 테마를 적용합니다.Power BI applies a default theme to your report visuals. 테마 색은 다양성과 대비를 제공하도록 선택되어 있습니다.The theme colors have been chosen to provide variety and contrast. 기본 테마 색상표를 다른 색으로 전환하려면 사용자 지정 색을 선택합니다.To divert from the default theme palette, select Custom color.

그림 37: 사용자 지정 색 선택Figure 37: Choose a custom color

Power BI Desktop에서 두 번째 계열을 사용하면 이상값 또는 선의 일부를 강조 표시할 수 있습니다.In Power BI Desktop, you can even highlight outliers or a section of a line by using a second series:

그림 38: Desktop을 사용하여 이상값 나타내기Figure 38: Using Desktop to plot outliers

여기서 ‘이상값’ 계열의 값은 8월 평균 기온이 60도 아래로 떨어진 경우에만 존재합니다.Here, values in the ‘Outliers’ series only exist where the average August temperature drops below 60. 이것은 아래 수식을 사용하여 DAX 계산 열을 만들어서 적용되었습니다.This was done by creating a DAX calculated column using this formula:

Outliers = if(Editions[Temp]<60, Editions[Temp], BLANK())Outliers = if(Editions[Temp]<60, Editions[Temp], BLANK())

예제의 경우 이상값은 1952, 1956, 2000 이렇게 3개가 있습니다.In our example, there were 3 outliers: 1952, 1956, and 2000.

레이블 및 제목 색Colors for labels and titles

사용할 수 있는 모든 서식 옵션을 살펴보다 보면 제목과 범례에 색을 추가할 수 있는 위치를 많이 찾을 수 있습니다.As you explore all the formatting options available to you, you’ll find many different places to add color to titles and legends. 예를 들어 데이터 레이블과 축 제목 색을 변경할 수 있습니다.For example, you can change the color of data labels and axes titles. 이러한 작업은 주의해서 진행합니다.Proceed with caution. 일반적으로 모든 시각적 개체 제목에 동일한 색을 사용하는 것이 좋습니다.Generally, you want to use a single color for all visual titles. 이 문서에 있는 다른 모든 지침처럼 “규칙을 깰만한” 상황과 이유는 항상 존재하지만 규칙을 깨기로 결정한다면 합당한 이유가 있어야 합니다.As with all the guidelines in this paper, there are always situations and reasons to “break the rules”, but if you do decide to break the rules, do it for a good reason.

범주 값에 대한 색Colors for categorical values

계열이 포함된 차트에는 일반적으로 범례에 범주 값이 포함되어 있습니다.Charts with a series typically have a categorical value in the legend. 예를 들어 아래 범례에 있는 각각의 색은 다른 범주의 국가/지역을 나타냅니다.For example, each color in the legend below represents a different category of Country/Region.

그림 39: 기본 색 적용Figure 39: Default colors applied

Power BI에 기본적으로 사용되는 색은 범주 값을 쉽게 구분하기 좋은 색분해를 제공하기 위해 선택되었습니다.The colors Power BI uses by default were chosen to provide a good color separation between categorical values so they are easy to distinguish. 이러한 색을 회사 계획 등에 맞춰 변경하는 경우가 있지만 이로 인해 문제가 발생할 수 있습니다.Sometimes people change these colors to match their corporate scheme etc. but it can lead to problems.

그림 40: 단색의 색조로 색 적용Figure 40: Color applied as hues of a single color

단색조만 사용하여 다양한 농도의 색이 적용되어 있는 시각적 개체는 범주의 순서에 관해 잘못된 생각을 유발합니다.By sticking to a single hue and varying the intensity of the color, this visual has introduced a false sense of ordering between the categories. 거품 색이 어두울수록 색조가 밝은 거품보다 규모가 더 크거나 작을 것이라는 암시를 줍니다.It implies the darker bubbles are higher or lower on some scale than the lighter hues. 사전순 정렬과 달리 이러한 종류의 범주 값에는 일반적으로 내재적 순서가 없습니다.Other than alphabetical, there’s normally no inherent order in this sort of categorical value. 기본 색을 변경하려면 서식 창을 열고 데이터 색을 선택합니다.To change the default colors, open the Formatting pane, and select Data colors.

숫자 값에 대한 색Colors for numerical values

내재적 순서와 숫자 값이 없는 필드에 대해서도 값에 따라 데이터 요소에 색을 설정할 수 있습니다.For fields that do have some inherent order and numerical value, you can also color data points by the value. 이렇게 하면 데이터에서 값의 분포를 표시하는 데 유용하고 하나의 차트에 두 가지 변수를 나타낼 수도 있습니다.This can be helpful to show the spread of values across the data, and also allow for two variables to be shown on a single chart. 예를 들어 이 차트는 메달 수는 중국이 가장 많지만 일본과 태국이 올림픽에 더 많이 참여했다는 것을 명확하게 보여줍니다.For example this chart makes it clear that although China has the highest medal count, Japan and Thailand have participated in more Olympic games.

그림 41: 값에 따른 데이터 요소 색Figure 41: Color data points by the value

이러한 차트를 만들려면 색 채도 필드에 값을 추가한 다음 서식 창에서 색을 조정합니다.To create this chart, add a value to the Color saturation field and then adjust those colors in the Formatting pane.

그림 42: 채도 필드에 색 추가Figure 42: Add a color saturation field

그림 43: 채도에 사용된 색 조정Figure 43: Adjust the colors used for saturation

색은 가운데 값 주위의 분산을 강조하는 데 사용될 수도 있습니다.Color can also be used to emphasize variance around a central value. 예를 들어 양수 값은 녹색 음수 값은 빨간색을 지정합니다.For example, coloring positive values green and negative values red. 양수 또는 음수 값에 색을 할당하는 경우 문화적 차이를 감안해야 합니다. 모든 문화권이 잘못된 곳에 빨간색을 사용하고 양호한 곳에 녹색을 사용하는 것은 아닙니다!Be aware of cultural differences when assigning colors to positive or negative values; not all cultures use red for bad and green for good!

그림 44: 가운데 값 주위의 분산을 강조하는 색Figure 44: Color to emphasize variance around central value

시각 디자인의 원칙 – 예제 보고서 페이지에 적용됨Principles of visual design – applied to example report page

이제 위에서 언급한 시각 디자인 원칙을 샘플 보고서에 적용하겠습니다.Now let’s take the visual principles discussed above and apply them to our sample report.


그림 45: 예제 보고서(전)Figure 45: Our example report (before)


그림 46: 예제 보고서(후)Figure 46: Our example report (after)

수행한 작업What did we do?

  1. 슬라이서: 페이지 수준 필터를 추가하고 gold, silver, bronze(금, 은, 동)만 선택하여 슬라이서에서 공백을 제거했습니다.Slicer: removed blanks from the slicers by adding a page level filter and selecting only gold, silver, bronze. 단일 선택모두 선택에 대한 선택 컨트롤을 해제로 변경했습니다.Changed Selection Controls to Off for Single Select and Select All.
  2. 거품형: 범례에 항목이 너무 많아서 화면을 스크롤해야 했습니다.Bubble: there are so many items in the legend that they scroll off the screen. 범례를 제거하고 대신 범주 레이블을 사용했습니다.Removed the legend and turned on Category labels instead. 거품을 가리키면 세부 사항을 볼 수 있습니다.Customers can hover over the bubbles to see the details. 제목을 줄였고 “by countryregion”(국가/지역별)이 없어도 의미가 명백하기 때문에 제거했습니다.Shortened the title and removed “by countryregion” since that seems self-evident. 차트를 이해하기 쉽도록 양 축에 레이블을 사용했습니다.Turned axes labels On for both to make the chart easier to understand.
  3. 등치 지역도: 데이터 색이 더 두드러져 보이도록 변경했습니다.Filled map: changed the Data colors to make it stand out more. 분기를 설정했고 최소값을 분홍으로 최대값을 빨강으로 설정했습니다.Turned Diverging on and set the Minimum to pink and the Maximum to red.
  4. 트리 맵: 미국용으로만 설정되어 있던 필터를 제거했습니다.Tree map: removed filter which was set for only USA. 데이터 레이블을 소수 자릿수 하나로 설정합니다.Set the Data labels to 1 decimal place. 시각적 개체에 클래스 필드를 사용했었지만 거의 항상 33%(금/은/동)이기 때문에 별로 유용하지 않았습니다.The visual was using the Class field which isn’t very useful since it will almost always be 33% (Gold/Silver/Bronze). 이와 달리 보다 흥미로운 필드인 성별을 선택했습니다.Selected a different more-interesting field, gender. 디자인을 위해 수상 경기는 파란색 육상 경기는 회색으로 변경했습니다.Changed Aquatics to blue and Athletics to grey for design.
  5. 위쪽 가로 막대형 차트: 제목을 줄이고, 데이터 레이블을 제거하고, 범례 제목을 해제했습니다.Top bar chart: shortened the title, removed data labels, turned legend title off. 제목의 단어 순서가 아래 차트와 일치하도록 변경했습니다.Changed word order of title to match the chart below.
  6. 아래쪽 가로 막대형 차트: 위 차트와 일치하도록 연도를 기준으로 오름차순으로 정렬했습니다.Bottom bar chart: sorted by year ascending to match chart above. 클래스가 일치하도록 색을 변경했습니다.Changed colors to match class. 제목을 변경했습니다.Changed title. 데이터 공간을 더 확보하기 위해 범례를 해제했습니다.Turned off legend for more space for data. 데이터 레이블을 설정했습니다. 레이블을 읽기에 시각적 개체가 너무 작아서 보고서에 표시되지 않지만 시각적 개체를 포커스 모드에서 열면 표시됩니다.Turned on data labels which won't show up in the report (because the visual is too small for the labels to be readable) but will show when the visual is opened in Focus mode. 포커스 모드를 알아봅니다.Learn about Focus mode. 이벤트 수를 도구 설명에 추가했기 때문에 이제 누적 세로 막대형을 가리키면 해당 연도에 개최된 이벤트의 수가 도구 설명에 표시됩니다.Added Count of Event (Distinct) to Tooltips so now when you hover over a stacked column, the tooltips also tell you how many events were contested that year.
  7. 시각적 상호 작용: 항상 총 경기와 스포츠가 표시되도록 하기 위해서 두 카드의 상호 작용을 해제했습니다.Visual Interactions: turned off interactions for both cards since I always want them to show total games and sports.

시각적 개체 유형 및 모범 사례Visual types and best practices

Power BI에는 기본적으로 시각적 개체가 많이 제공됩니다.Power BI provides many visual types natively. 이러한 항목에 Microsoft와 Power BI 커뮤니티에서 사용할 수 있는 사용자 지정 시각적 개체를 추가하면 시각적 개체 옵션이 문서화하기 어려울 만큼 너무 많아집니다.To these, add the custom visuals available from Microsoft and from the Power BI community and total visual options become too numerous to document here. 그렇기는 하지만 가장 많이 사용되는 기본 시각적 개체 유형 중 일부에 대해 살펴보겠습니다.But let’s look at some of the most-used native visual types.

꺽은선형 차트Line charts

꺽은선형 차트는 시간에 따른 데이터를 검토할 수 있는 강력한 방식입니다.Line charts are a powerful way to look at data over time. 데이터를 표로 보는 경우에는 사람의 눈이 최고, 최저, 주기, 패턴 등을 포착하는 속도를 별로 활용하지 못합니다.Looking at data in tables doesn’t really take advantage of the speed in which our eyes spot peaks, valleys, cycles, and patterns.
아래 예제는 수여된 메달의 수와 메달을 딴 운동 선수의 수에 관한 추세를 보여줍니다.The example below shows the trends in the number of medals awarded and the number of athletes winning those medals.

그림 47: 꺽은선형 차트Figure 47: Line charts

모범 사례Best practices

  • 꺽은선형 차트를 처음 볼 때 눈에 띄는 것은 곡선의 모양입니다.When people look at line charts, the first thing they see is the shape of the curve. 따라서 시간 또는 분포 범주와 같이 곡선에 의미를 부여하는 X축이 있어야 합니다.This means that you need to have an x-axis that makes the curve meaningful such a time or distribution categories. 제품이나 지리와 같은 범주 필드를 X축에 설정하면 곡선의 모양이 의미 있는 정보를 제공하지 않기 때문에 꺽은선형 차트에 대한 흥미가 떨어집니다.If you put categorical fields like product or geography on the x-axis, the line chart will not be interesting as the shape of the curve would provide no meaningful information.
  • 이와 같이 차트 여러 개를 서로 위 아래에 배치하는 경우 계열 사이의 비교가 쉽도록 X축에 맞춰서 배열합니다.If you choose to place multiple charts above and below each other like this, to make it easier to compare across series, line up the X-axis. 동일한 범위의 값이 표시되도록 필터를 사용합니다.Use filters to make sure that the same range of values is shown. 예를 들어 날짜 범위를 검토하는 경우 날짜 범위가 같도록 해야 합니다.For example, if you’re looking at date ranges, ensure they are the same date ranges. 예를 들어 모든 차트가 1896 ~ 2012여야 합니다.For example, 1896 to 2012 on both charts.
  • 공간을 충분히 활용합니다.Make full use of the space. 데이터에 적합한 경우 실제 데이터 요소로 시선을 끌고 차트에서 위쪽과 아래쪽 빈 공간을 없애기 위해 Y축의 시작점과 끝점을 설정합니다.If it makes sense for your data, set the start and end points for the Y-axis to eliminate empty space at the top and bottom of your chart and to focus in on the actual data points. 이렇게 하려면 페인트 롤러 아이콘을 선택하여 서식 창을 엽니다.To do this, select the paint roller icon to open the Formatting pane. Y축 영역을 확장하고 시작점과 점을 설정합니다.Expand the Y-Axis area and set the Start and End points.

    그림 48: 시작점 및 끝점 설정Figure 48: Set the start and end points

  • 시작점과 끝점을 명시적으로 설정해야 하는 또 다른 이유는 동일한 Y축 필드를 사용하여 같은 페이지에서 둘 이상의 차트를 비교하는 경우입니다.Another reason to explicitly set the Start and End points is if you’re comparing two or more charts on the same page using the same Y-axis field. 예를 들어 누적 이벤트 수를 볼 때 영국이 1 ~ 70개이고 오스트레일리아가 1 ~ 12개이면 2가지 꺽은선형 차트는 매우 다른 Y축을 표시하게 됩니다(그림 x).For example, if you’re looking at cumulative event counts, and the United Kingdom has counts that range from 1 to 70 and Australia has counts that range from 1 to 12, the 2 line charts will display very different Y-axes (Figure x). 이렇게 하면 한눈에 비교하기가 어려워집니다.This makes it difficult to compare at a glance. 이렇게 하지 않고 동일한 Y축 범위를 사용하도록 차트를 설정합니다(그림 x).Instead, set the charts to use the same Y-axis range (Figure x).

    그림 49: Y축이 다른 꺽은선형 차트Figure 49:Line charts with different y-axes

    그림 50: Y축이 일치하는 꺽은선형 차트Figure 50:Line charts with matching y-axes

자세한 내용은 다음을 참조하세요.For more information, see:

가로 막대형/세로 막대형 차트Bar/Column Charts

꺽은선형 차트가 시간에 따른 데이터를 표시하는 표준이라면 가로 막대형 차트는 다양한 범주의 특정 값을 표시하는 표준입니다.If line charts are the standard for looking at data over time, bar charts are the standard for looking at a specific value across different categories. 수를 기준으로 가로 막대를 정렬하면 최고 값과 분포를 바로 볼 수 있습니다.If you sort the bars based on the number, you will instantly see the top values and distribution. 가로 막대형 차트는 길쭉한 레이블과 어울립니다.Horizontal bar charts work well with long-ish labels.

그림 51: 가로 막대형 차트Figure 51: Horizontal bar chart

모범 사례Best practices

  • 값에 대한 데이터 레이블을 표시합니다.Display data labels for values. 이렇게 하면 특정 값을 식별하기 쉬워집니다.This makes it easier to identify specific values. 이렇게 하려면 서식 창을 열고 데이터 레이블을 설정합니다.To do this, open the Formatting pane, and set Data labels to On.

    그림 52: 데이터 레이블 설정Figure 52: Turn on data labels

  • 위의 가로 막대형 차트는 다수의 단일 시점에 대한 한 가지 측정값을 비교하는 데 매우 유용합니다.The bar chart above is really useful to compare one measure against many at a single point in time. 위의 꺽은선형 차트는 시간에 따른 추세를 보여주는 반면 가로 막대형 차트는 특정 시점의 단일 범주에 대한 추세를 보여줍니다.While the line chart above showed us the trend over time, the bar chart shows us the trend for a single category at a specific point in time. 얼핏 보면 가로 막대형 차트는 스페인이 25%라는 세계 최악의 실업률을 갖는 것을 보여줍니다.At a glance, our bar chart shows us Spain has one of the worst unemployment rates in the world, at 25%.
  • 가로 막대형/세로 막대형 차트가 할당된 공간에 맞지 않는 경우에는 Power BI에서 스크롤바가 추가됩니다.When an entire Bar/Column chart doesn’t fit into the allotted space, Power BI adds scrollbars. 가능한 경우, 타당하다면, 독자가 전체 분포에 대한 개요를 볼 수 있게 전체 차트를 표시하도록 시각적 개체와 보고서를 배열합니다.When possible, and if it makes sense, structure the visual and report to show the entire chart so the reader gets an overview of the entire distribution. 안타깝지만 예제에는 전세계 국가의 수가 너무 많아서 이렇게 하는 것이 불가능합니다.Unfortunately this is not possible in our example given the significant number of countries around the world.

    포함된 값을 제한하는 한가지 방법은 필터를 사용하는 것입니다.One way to limit the values included is to use a filter. 예를 들어 실업률이 20%를 초과하는 경우에만 국가를 보여주는 시각적 수준 필터를 추가합니다.For example, add a Visual level filter that shows the country only if unemployment rate is above 20%.

  • 가로 막대형/세로 막대형 차트를 드릴다운했다가 되돌릴 수 있습니다.Bar/Column charts can be drilled down (and back up again). 이렇게 하면 공간을 더 차지하지 않고도 시각적 개체에 더 많은 정보를 넣을 수 있습니다.This is a great way to pack more information into a visual without taking up more real estate. 아래 예제에는 지역 > 국가라는 계층이 있습니다.The example below has a hierarchy for Regions > Countries. 지역 막대를 두 번 클릭하면 해당 지역을 구성하는 국가로 드릴다운됩니다.Double-clicking a region bar drills down to the countries that make up that region. 드릴다운에 대한 자세한 내용은 시각화 드릴다운을 참조하세요.For more information on drill, see Drill down in a visualization.

    그림 53: 드릴다운Figure 53: Drill down

가로 막대형 차트 및 세로 막대형 차트에 대한 자세한 내용:For more details on Bar and Column charts:

누적 가로 막대형/세로 막대형 차트Stacked Bar/Column Charts

가로 막대 또는 세로 막대 안에 다양한 범주를 쌓아 올려서 가로 막대형/세로 막대형 차트에 다른 차원을 추가합니다.Add another dimension to your bar/column charts by stacking different categories within the bar or column. 이제 차트는 한 가지 전반적인 추세(높이/길이를 기반으로)에 대한 정보를 전달할 뿐만 아니라 추세에 대한 범주의 영향력도 보여줍니다.Now the chart conveys information about one overall trend (based on height/length) but also shows the influence of the categories on that trend. 아래 차트는 2014년 수익이 60억을 초과하는 상위 축구 팀 수익의 전반적인 성장을 보여줍니다.The chart below shows the overall growth of Top soccer team revenue above 6 billion in 2014.

그림 54: 누적 세로 막대형 차트Figure 54: Stacked column chart

누적 세로 막대형 차트는 시간에 따라 총 수익이 증가하고 광고 및 방송 범주가 시간에 따라 꾸준히 증가하여 전반적인 수익 증가에 기여하는 것을 보여줍니다.This stacked column chart shows us that total revenue is growing over time and that the Commercial and the Broadcasting categories are increasing steadily over time – contributing to overall revenue increase. 하지만 이런 차트에서는 3가지 범주가 서로에게 미치는 영향을 비교하기가 쉽지 안습니다.But this chart doesn’t make it easy to compare the impact each of the 3 categories has on each other. 예를 들어 방송이나 경기일 증가 대비 광고 증가는 어떤가요?For example, how does the growth of Commercial compare to the growth of Broadcasting or Match Day? 이러한 데이터에 맞는 선택 또는 시각적 데이터는 꺽은선형 차트입니다.A better choice for this data, or a companion visual for this data, would be a line chart.

그림 55: 꺽은선형 차트로 변환Figure 55: Convert to a line chart

꺽은선형 차트에서는 광고 수익이 가장 많이 증가하고 방송 및 경기일 수익이 그 뒤를 따른다는 것을 쉽게 볼 수 있습니다.In this line chart it is easier to see how commercial revenue has grown the most followed by broadcast and match day.

모범 사례Best practices

  • 가로 막대형/세로 막대형 차트의 경우, 가로 또는 세로로 표시할 수 있는 옵션이 있습니다.As with columns/bars, you have the option of horizontal or vertical display. 레이블이 긴 경우에는 가로가 적합하며 시계열 데이터가 있는 경우에는 세로가 적합합니다.Horizontal is a better choice if you have long labels and vertical if you have time series data.
  • 시간에 따른 추세 및 다른 변화 패턴을 표시하려면 누적 가로 막대형/세로 막대형 차트를 사용하지 않는 것이 좋습니다.Avoid stacked Bar/Column charts if you want to show trends and other patterns of change over time. 꺽은선형 차트와 같은 다른 차트가 훨씬 더 적합합니다.Other charts, like Line charts, do a much better job.
  • 총 볼륨 또는 총 비율을 기반으로 분포를 표시할 수도 있습니다.You can also have the distribution based on total volume or as a % of total.
  • Few의 저서에 따르면 누적 가로 막대형 차트의 세그먼트는 비교하기가 어렵습니다. 세그먼트가 나란히 정렬되어 있고 모두가 같은 기준선에서 위쪽으로 증가한다면 높이를 비교하는 것이 쉬울 수 있지만 서로 누적되어 있는 경우에는 비교하기가 어렵습니다. 또, 월별로 (수익이) 변화하는 것을 보기는 꽤 쉽지만 다른 (범주의) (수익이) 변화하는 것을 보기는 매우 어렵습니다.As Few noted it is difficult to compare the segments of a stacked bar. If the segments were arranged side-by-side and all grew upwards from the same baseline, it would be easy to compare their heights, but when stacked upon one another, the task becomes hard. Plus, although it’s fairly easy to see how (revenue) changed from month to month it is quite difficult to see how (revenue) in the other (categories) changed.
  • 100% 누적 차트는 백분율을 사용하는 경우에 매우 적합합니다.100% Stacked charts are a good choice when using percentages that add up to 100. 아래 예제에서는 팀별 범주 분포를 볼 수 있습니다.In the example below, we see the category distribution by team. 백분율은 상대적이며 패턴을 한눈에 보는 것이 가능합니다.The percentages are relative and allows us to, at a glance, see patterns. 예를 들어 Everton의 수익은 주로 방송(70% 이상)에서 발생하지만 PSG의 경우 방송에서 발생하는 수익은 20% 뿐입니다.For example, Everton’s revenue comes primarily from Broadcasting (over 70%) while PSG only derives 20% of its revenue from Broadcasting. 가로로 표시하도록 선택하면 팀 레이블을 표시하기 쉽고 수익 유형의 영향을 보기 쉽습니다.The choice of a horizontal display makes it easier to fit the team labels and to see the impact of revenue type.

    그림 56: 가로 누적 차트Figure 56: Horizontal stacked chart

누적 차트에 대한 자세한 내용:For more information on stacked charts:

콤보 가로 막대형/세로 막대형 차트Combo Bar/Column Charts

Power BI에서는 세로 막대형 차트와 가로 막대형 차트를 콤보 차트로 결합할 수 있습니다.In Power BI, you can combine column and line charts into a combo chart. 꺾은선형 및 누적 세로 막대형 차트 및 꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트가 여기에 해당됩니다.The choices are: Line and Stacked Column chart and Line and Clustered Column chart. 두 개의 개별적인 시각적 개체를 하나로 결합하면 소중한 캔버스 공간을 절약할 수 있습니다.Save valuable canvas space by combining two separate visuals into one.

아래 두 개의 스크린샷에 전과 후가 표시되어 있습니다.The two screenshots below show a before and after. 첫 번째 페이지에는 두 개의 개별적인 시각적 개체가 있습니다. 세로 막대형 차트는 시간에 따른 인구를 보여주고 꺽은선형 차트는 시간에 따른 GDP를 보여줍니다.The first page has two separate visuals: a Column chart showing population over time and a Line chart showing GDP over time. 이러한 차트는 X축(연도)과 값(2002 ~ 2012)이 같기 때문에 콤보 차트로 만들기에 적합합니다.These charts are a good candidate for a Combo chart because they have the same X-Axis (year) and values (2002 through 2012). 시각적 개체 하나에서 2가지 추세를 비교할 수 있도록 차트를 결합하는 게 좋지 않을까요?Why not combine them to compare these 2 trends on a single visual? 2개 차트를 결합하면 데이터를 더 빠르게 비교할 수 있습니다.Combining these 2 charts lets you make a quicker comparison of the data.

새 보고서 페이지에는 꺾은선형 및 누적 세로 막대형 차트라는 시각적 개체가 하나 있습니다.The new report page has a single visual: a line and stacked column chart. 꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트도 이만큼 쉽게 만들 수 있습니다.We could’ve just as easily created a line and clustered column chart. 이제 두 가지 추세 사이의 관계를 보기가 더 쉬워졌습니다.It’s now easier to look for a relationship between the two trends. 2008년까지는 인구와 GDP의 추세가 유사했던 것을 볼 수 있습니다.We can see that up until 2008, population and GDP followed a similar trend. 하지만 2009년부터 인구 증가가 둔화되고 GDP는 변동이 심해졌습니다.But starting in 2009, as population growth flattened, GDP was more volatile.

그림 57: 두 개의 개별적인 차트Figure 57: As two separate charts

그림 58: 단일 콤보 차트Figure 58: As a single combo chart

모범 사례Best practices

콤보 차트는 시각적 개체 양쪽 모두에 공통적인 축이 하나 이상 있는 경우에 가장 적합합니다.Combo charts work best when both visuals have at least one axis in common.

축을 주시하세요!Watch your axes! 콤보 차트를 읽고 해석하기 쉬운가요?Is your Combo chart easy to read and interpret? 아니면 범위와 값이 다르게 사용되어 있나요?Or does it use dissimilar ranges and values? 예를 들어, 세로 막대형 차트의 Y축 규모가 꺽은선형 차트의 Y축 규모보다 훨씬 작은 경우에는 콤보 차트를 사용하는 의미가 없습니다.For example, if the scale of the column chart’s Y-Axis is much smaller than the scale of the line chart’s Y-Axis, your combo chart won’t be meaningful. 예를 들어 훨씬 아래쪽에 있는 세 번째 선(바다 색)이 그런 경우입니다.For example, notice the third line (aqua color) way down at the bottom.

그림 59: 바람직하지 않은 꺽은선형 차트Figure 59: An unsuccessful line chart

마찬가지로 세로 막대형 차트와 꺽은선형 차트에 2가지 다른 측정이 사용된 경우 이중 축을 만들지 않는다면 콤보차트는 의미가 없습니다.So too, your combo chart won’t be meaningful if your column chart and line chart use 2 different measures and you don’t create dual axes. 예를 들어 달러 및 백분율을 축으로 만듭니다.For example, dollars versus percent. 독자들이 차트를 이해할 수 있도록 두 축을 모두 포함해야 하고 축 레이블도 추가하는 것이 좋습니다.Be sure to include both axes to help the reader understand the chart and consider adding axes labels as well.

이렇게 하려면 서식 창을 열어서 Y축을 확장하고 보조 표시를 설정합니다(이미 설정되지 않은 경우).To do this, open the Formatting pane, expand Y-Axis and set Show Secondary to On (if it isn’t already on). 이 설정을 찾기 어려운 경우에는 Y축(세로 막대)을 확장하고 보조 표시가 보일 때까지 아래쪽으로 스크롤합니다.This setting is sometimes difficult to find; expand Y-Axis (Column) and scroll down until you see Show secondary. 또한 Y축(세로 막대) 제목을 설정하고 Y축(꺽은선형) 제목을 설정합니다.Also, set the Y-Axis (Column) Title to On and set the Y-Axis (Line) Title to On.

그림 60: 보조 축 표시Figure 60: Show secondary axis

그림 61: 대신 콤보차트 만들기Figure 61: Create a combo chart instead

  • 이중 축을 활용해 보세요.Take advantage of dual axes. 여러 값 범위와 여러 측정값을 비교하기 좋은 방법입니다.It’s a great way to compare multiple measures with different value ranges. 두 측정값 사이의 상관 관계를 하나의 시각적 개체에 표시하기 좋은 방법입니다.And it’s a great way to illustrate the correlation between two measures in one visual.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.For more information:

분산형 차트Scatter Chart

많은 변수를 한꺼번에 봐야 하는 경우에는 분산형 차트로 전체적인 그림을 보는 것이 매우 유용합니다.Sometimes we have many variables that we want to see together, and a scatter chart can be a very useful way to get an overall picture. 분산형 차트는 2(분산형) 또는 3(거품형) 정량 측정값 간의 관계를 표시합니다.Scatter charts display relationships between 2 (Scatter) or 3 (Bubble) quantitative measures. 분산형 차트에는 항상 가로 축을 따라 하나의 숫자 데이터 집합을 표시하고 세로 축을 따라 다른 숫자 값 집합을 표시하는 두 개의 값 축이 있습니다.A scatter chart always has two value axes to show one set of numerical data along a horizontal axis and another set of numerical values along a vertical axis. 차트에서 x 및 y 숫자 값의 교차점에 점이 표시되고 이러한 값이 단일 데이터 요소로 결합됩니다.The chart displays points at the intersection of an x and y numerical value, combining these values into single data points. 데이터에 따라 가로 축에 균등 또는 불균등하게 이러한 데이터 요소를 배포할 수 있습니다.These data points may be distributed evenly or unevenly across the horizontal axis, depending on the data.

거품형 차트는 데이터 요소를 거품으로 바꾸고 거품 크기로 데이터의 추가 차원을 나타냅니다.A bubble chart replaces the data points with bubbles, with the bubble size representing an additional dimension of the data.

아래 거품형 차트에는 남미 국가별 1인당 GDP(Y축), GDP 합계(X축) 및 인구가 비교되어 있습니다.The bubble chart below looks at South America and compares GDP per capita (Y-Axis) sum of GDP (X-Axis) and population by South American country. 거품의 크기는 해당 국가의 총 인구를 나타냅니다.The size of the bubbles represents total population for that country. 브라질은 인구가 가장 많고(거품 크기) 남미 GDP의 가장 큰 부분을 차지합니다(X축에서 가장 멀리 떨어져 있음).Brazil has the largest population (bubble size) and the largest share of South America’s GDP (it is farthest along on the X-Axis). 하지만 우루과이, 칠레 및 아르헨티나의 1인당 GDP는 브라질보다 높습니다(Y축 위쪽에 있음).But notice that GDP per capita for Uruguay, Chile, and Argentina is higher than Brazil (farther up on the Y-Axis).

그림 62: 거품형 차트로 표현된 남미 GDP 및 인구Figure 62: South America GDP and population as a bubble chart

재생 축을 추가하면 Hans Rosling처럼 시간에 따른 스토리를 전달할 수 있습니다(https://www.youtube.com/watch?v=PbaDBJWCeD4).If you add a play axis, you can pretend you are Hans Rosling and tell the story over time (https://www.youtube.com/watch?v=PbaDBJWCeD4). 재생 축을 추가하려면 Datetime 필드를 재생 축 안으로 충분히 끌어옵니다.To add a play axis, drag a datetime field into the Play Axis well.

모범 사례Best practices

  • 분산형 및 거품형 차트는 스토리를 전달하기에 매우 좋습니다.Scatter and Bubble charts are great storytellers. 하지만 데이터를 탐색하는 경우에는 그다지 유용하지 않습니다.But they are not as useful when trying to explore data. 이런 점은 Stephen Few가 아래 단락에 언급한 내용입니다.이러한 접근 방식의 강점은 스토리 전달에 사용되는 경우에 발휘됩니다. Rosling이 이야기를 하는 동안 차트에서는 계속 거품이 움직이고, 값이 변화하고, 보여주고 싶은 부분을 가리키면서 정보가 살아있는 것을 볼 수 있습니다. 하지만 애니메이션 거품형 차트 자체는 데이터를 탐색하고 그에 대한 이해를 제공하는 데는 훨씬 덜 효과적입니다. 아마도 Rosling은 새로운 스토리를 찾아내기 위해서가 아니라 이미 알려진 스토리를 말하기 위해 이런 방법을 사용한 것 같습니다. 거품이 계속해서 움직이면 한 번에 두 개 이상의 거품에 주의를 기울일 수 없기 때문에 무슨 이야기를 하는지 알아내기 위해 애니메이션을 계속 다시 실행해야 합니다. 거품이 움직인 전체 경로를 볼 수 있도록 선택한 거품에 자취를 추가할 수 있지만 여러 개의 거품에 자취가 사용되면 차트는 곧 너무 혼잡해질 것입니다. 꼭 말하고 싶은 내용은 이런 방식은 탐색 및 분석용 정보를 표시하기에는 좋은 방법이 아니라는 점입니다.This is what Stephen Few points out in the paragraph below The strength of this approach is when it’s used to tell a story. When Rosling narrates what’s happening in the chart as the bubbles move around and change in value, pointing to what he wants us to see, the information comes alive. Animated bubble charts, however, are much less effective for exploring and making sense of data on our own. I doubt that Rosling uses this method to discover the stories, but only to tell them once they’re known. We can’t attend more than one bubble at once as they’re moving around, so we’re forced to run the animation over and over to try to get a sense of what’s going on. We can add trails to selected bubbles, which make it possible to review the full path these bubble have taken, but if trails are used for more than a few bubbles the chart will quickly become too cluttered. Essentially, what I’m pointing out is that this is not the best way to display this information for exploration and analysis.
  • 스토리 전달에 도움이 되도록 X축과 Y축을 레이블을 추가합니다.Add X and Y axes labels to help tell the story. 특히 거품형 차트의 경우 재생되는 구성 요소가 많기 때문에 시각적 개체를 이해하는 데 레이블이 도움이 됩니다.Especially with bubble charts, there are many components at play and labels help readers understand the visual.
  • 시각적 개체를 해석하기 쉽도록 데이터 레이블을 추가합니다.Add data labels to make the visual easier to interpret. 특히 거품형 차트의 경우 범례에 항목이 많으면 비슷한 색을 구분하기 어려울 수 있습니다.Especially with bubble charts, when you have many items in the Legend, it may be difficult to distinguish between similar colors. 위의 시각적 개체에 포함된 수리남, 컬럼비아 및 에콰도르의 범례 색은 매우 비슷합니다.In the visual above, the legend colors for Suriname, Columbia, and Ecuador are very similar.
  • 분산형 차트를 만들었는데 X축과 Y축의 모든 값이 집계된 하나의 데이터 요소만 표시되나요?Did you create a scatter chart and see only one data point that aggregates all the values on the X and Y axes? 아니면 가로 선이나 세로 선 하나에 차트의 모든 값이 집계되나요?Or, your chart aggregates all the values along a single horizontal or vertical line? 이것을 해결하려면 세부 정보 영역에 필드를 추가하고 값을 그룹화하는 방법을 Power BI에 전달합니다.To fix this, add a field to the Details area to tell Power BI how to group the values. 필드는 그리려는 각 지점에 고유해야 합니다.The field must be unique for each point you want to plot. 도움말은 Power BI의 분산형 차트 및 거품형 차트 자습서를 참조하세요.For help, refer to the Power BI scatter and bubble chart tutorial.

트리 맵 차트Tree Map Charts

트리 맵은 전체를 구성하는 다양한 구성 요소의 상대적 크기에 대한 유용한 개요를 제공하기에 매우 유용합니다. 특히 범주별로 그룹화할 수 있는 경우에는 더 좋습니다.Tree maps can be very useful for giving a good overview of the relative size of different components that make up a whole -- especially when you can group them by categories. 새로운 비즈니스를 이해하려는 경우에 주요 구성 요소로 구성된 트리 맵이 있으면 전반적인 분포를 이해하는 데 매우 유용합니다.Any time I try to understand a new business, having a tree map of the main components can be very useful in knowing the overall distribution.

아래 첫 번째 차트를 보면 브라질이 남미 GDP의 약 반을 차지하고 베네수엘라와 아르헨티나가 대략적으로 같은 규모라는 것을 바로 알 수 있습니다.In the first chart below, you can see right away that Brazil makes up approximately half of South America’s GDP and that Venezuela and Argentina are roughly the same size.

보다 넓은 맥락을 보면서도 상위권 국가의 영향력에 대해 알고 싶다면 지역 내에 범주 멤버(국가)를 중첩시켜서 시각적 계층을 만들 수 있습니다.If you want to have broader context and still have an idea of the impact of the top contributing countries, you can create visual hierarchies with category members (countries) nested inside regions. 두 번째 트리 맵에서는 첫 번째로 지역의 상대적인 크기를 알 수 있고 각 지역 내에서 어떤 국가가 상위권에 있는지 볼 수 있습니다.The second tree map gives us an idea, first and foremost, of the relative size of the regions and then, within each region, we can see which individual countries contribute the most. 커다란 지역 세 곳(유럽, 아시아 및 북미)이 보이고 이 지역 내에서 상위권 국가/지역을 쉽게 볼 수 있습니다.We see that there are three massive regions (Europe, Asia & North America) and within those we can easily see the top countries/regions.

트리 맵의 주요 한계는 최상위권을 제외한 사각형을 비교하기에는 한계가 있다는 점입니다.The main limitation of a tree map is the limited ability to compare the different rectangles beyond the top ones. 개요를 보기에는 유용한 차트이지만 여러 구성 요소의 상대적 크기를 보다 정확하게 이해하려면 세로 막대형 차트와 가로 막대형 차트가 더 적합할 수 있습니다.It is a good chart for an overview but column and bar chart are probably a better choice to have more precise idea of the relative size of different components.   예를 들어 첫 번째 트리 맵은 GDP 규모의 순위를 폭넓게 알려주지만 국가 간의 구체적인 차이를 식별하기는 어려우며, 특히 레이블이 없는 작은 상자의 경우는 더 그렇습니다.  For example, the first tree map gives a broad indication of the order of the GDP size, but it’s hard to identify specific differences between countries, particularly the smaller unlabeled boxes. 한 가지 그룹화가 비교되는 이러한 데이터에 대해서는 가로 막대형 또는 세로 막대형 차트가 더 적합할 수 있습니다.For this data, where a single grouping is compared, a bar or column chart might be a better choice.

그림 63: 트리 맵으로 남미 GDP 비교Figure 63: South America GDP comparison as a tree map

여기에서는 지역이라는 다른 수준의 데이터를 추가했고 전반적인 지역별 GDP 분담은 물론 지역 내의 상대적인 영향을 볼 수 있습니다.Here we’ve added another level of data, region, and we can see the overall contribution to GDP by regions, as well as the relative impact within the regions. 세부 사항이 집계된 총괄적인 측정(예: 평균) 없이 이런 내용을 적용하면 종합적인 수준의 실제 값을 나타낼 수 없다는 점에 유의해야 합니다.Beware that doing this with non-summative measure (such as averages) that the sum of the details might not represent the actual value at the aggregate level.

그림 64: 트리맵에 표시된 지역 및 국가별 GDPFigure 64: GDP by region and country as a tree map

트리 맵에 대한 자세한 내용을 보려면 아래 링크를 클릭하세요.For more information on tree maps, feel free to click on links below.

기타 차트Other charts

원형 차트 또는 도넛형 차트Pie or Donut Charts

일반적으로 가로 막대형/세로 막대형/꺽은선형 차트가 대부분의 용도에 적합합니다.In general, bar/column/line charts will serve most purposes. 원형 차트와 도넛형 차트는 제대로 해석하기 어렵고 실제로 데이터를 왜곡하기도 한다는 사실은 잘 알려져 있습니다.It’s well understood that pie and donut charts are difficult for humans to interpret correctly, and in fact can often distort data. 가능한 경우 사용을 피하는 것이 좋습니다.Avoid them where possible. Stephen Few의 [Save the Pies for Dessert](www.percetualedge.com/articles/08-21-07.pdf에는 이에 관한 역사와 위험성이 훌륭하게 저술되어 있습니다.Stephen Few has an excellent write up on the history and dangers in [Save the Pies for Dessert](www.percetualedge.com/articles/08-21-07.pdf

원형 차트가 유용할 수 있는 경우 즉, 전체와 부분을 비교하는 경우에 대한 설명이 있습니다.He does explain the one time where pie charts can be useful, when comparing part-to-whole relationships. 드물지만 이 차트가 100% 기준 누적 가로 막대형 차트보다 매우 유용한 경우도 있습니다.But even this is rarely significantly-better than, say, a 100% stacked bar chart.

Darkhorse Analytics 사이트에서 원형 차트에 관한 재미있는 다른 문서(및 애니메이션)를 찾을 수 있습니다.Another fun article (and animation) about pie charts can be found on the Darkhorse Analytics site.

아니면 Why Tufte is flat-out wrong about pie charts에서 이와 대립되는 견해를 볼 수 있습니다.Or read an opposing point of view, Why Tufte is flat-out wrong about pie charts

방사형 계기 및 KPIRadial Gauges & KPIs

방사형 계기는 목표 대비 성과를 나타내기 좋은 시각적 개체이며 임원 대시보드에서 인기가 좋습니다.Radial gauges seem like a good visual for indicating performance against a target, and they are very popular in executive dashboards. 하지만 두 가지 주요 문제가 있습니다.However, they suffer in two main ways. 원형 차트에서처럼 전체 180도 또는 목표선 대비 채워진 부분의 각도를 해석하기가 어렵습니다.As with pie charts, it’s difficult to interpret the angle of the shaded area compared to the full 180 degree arc or target line. 한 가지 메트릭을 표시하려고 많은 공간을 사용합니다.It also uses a lot of space to show a single metric.

이에 대한 좋은 대안은 간단한 KPI 시각적 개체입니다.A good alternative is a simple KPI visual

KPI는 값, 상태, 목표, 목표와의 차이 및 추세를 같은 크기의 공간에 표시합니다.KPIs show the value, status, goal, variance from the goal and trend in the same amount of space. 목표를 달성하지 못하면 녹색이 빨간색으로 변하고 중간 목표를 달성하면 노란색이 될 수도 있습니다.The green coloring turns red if the target isn’t being met and can be yellow if some intermediate target is hit. 계기보다 훨씬 쉽게 읽고 해석할 수 있습니다.It’s much simpler to read and interpret than the gauge.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.For more information, see:


이제 이러한 모범 사례를 테스트할 차례입니다.Now it’s time for you to put these best practices to the test. 자신만의 모범 사례를 공유해 주세요.Keep in touch and share your own best practices. 권장 사항에 그냥 동의하지 마세요. 아니면 “규칙을 깰만한” 좋은 이유를 찾으셨나요?Don’t agree with our recommendations or found a great reason to “break the rules?” 그런 얘기도 알려 주시면 감사하겠습니다.We’d love to hear about those as well.

권장 도서Book recommendations

요즘은 시각 디자인 기법을 파고들어 공부하기 좋은 책이 많이 있습니다.There are many good books available today to help teams bone up on visual design techniques. Stephen Few의 Information Dashboard Design 은 필독 도서입니다. Stephen Few’s Information Dashboard Design book is a must-read. 그가 저술한 Show Me the Numbers 와 Now You See It 이라는 책에는 내용이 매우 자세하고 심층적으로 다루어져 있습니다.He delves into greater detail in two other books, Show Me the Numbers and Now You See It. Few를 비롯한 여러 사람들에게 영감을 준 Edward R. Tufte가 저술한 The Visual Display of Quantitative Information 은 이 분야의 고전으로 통합니다. Few and others have drawn inspiration from Edward R. Tufte, whose book The Visual Display of Quantitative Information is considered a classic in the field. Tufte는 Visual Explanations, Envisioning Information 그리고 Beautiful Evidence 라는 책도 저술했습니다. Tufte has also written Visual Explanations, Envisioning Information, and Beautiful Evidence. Andy Kirk의 신간 도서 Data Visualization: A Handbook for Data Driven Design 역시 대단히 유용합니다.Andy Kirk’s new book Data Visualization: A Handbook for Data Driven Design is another great option. 그 외 추천할만한 작가로는 Lachlan James, William McKnight, Boris Evelson(Forrester), Darkhorse Analytics 등이 있습니다.Some other authors who have been recommended are: Lachlan James, William McKnight, and Boris Evelson (Forrester), Darkhorse Analytics.

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