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| 정의 | 서로 다른 두 개 이상의 Y축 값을 한 그래프에 함께 표현 (예: 꺾은선 + 막대 혼합) |
|---|---|
| 특징 | - 서로 다른 단위(%)와 수치(숫자)를 동시에 비교 가능- 시계열 트렌드 비교에 효과적 |
| 주요 사용 예 | - 리텐션율(%)과 DAU 수치 비교- 마케팅 지출 vs 유입량 비교 |
| 적합한 데이터 | 시간 기반 변화 데이터, 상관관계를 보고 싶은 경우 |
| Re:brew 활용 예 | 가입 후 D1~D7 리텐션율(%) + 해당일 클릭 수→ 유저 관심도가 급감하는 시점 시각화 가능 |
| 정의 | 데이터 값의 크기를 색상의 농도나 온도로 표현 |
|---|---|
| 특징 | - 시각적 밀도 표현이 뛰어남- 집중된 값이나 이상값을 빠르게 파악 가능 |
| 주요 사용 예 | - 시간대별 행동 빈도- 페이지별 클릭 집중도 |
| 적합한 데이터 | 행과 열로 이루어진 반복 패턴 데이터 (예: 시간 vs 기능) |
| Re:brew 활용 예 | 가입일 기준 vs 행동 발생일 히트맵→ 며칠째 가장 많이 활동했는지 확인 가능 |
| 정의 | 계층적 데이터를 면적의 크기로 표현하는 시각화 방식 |
|---|---|
| 특징 | - 면적이 크면 더 많은 비중을 의미- 전체 구조 파악 및 비교에 유리 |
| 주요 사용 예 | - 기능별 클릭 수 비교- 상품군별 매출 구성 비중 |
| 적합한 데이터 | 범주형 데이터, 구성 비율을 보고 싶을 때 |
| Re:brew 활용 예 | 가장 많이 사용된 기능을 카테고리별로 시각화→ 유저들이 많이 사용하는 기능 파악 가능 |