데이터ㆍ분석

데이터를 처리할 때 유용한 6가지 자바스크립트 라이브러리

Sharon Machlis | Computerworld 2013.03.08
다른 애플리케이션에서 사용하기 위해 데이터를 재구성해야 하는가? 지도에 넣을 생각인가? 상호작용형 웹 그래픽에? 이 오픈 소스(Open Source) 라이브러리들은 분석 또는 설득력 있는 온라인 표현(Presentation)을 위해 데이터를 적절한 형식으로 변경할 때 도움이 된다.
 
용도: CTS의 목적은 CSS(Cascacint Style Sheets)가 기본적인 HTML에 대하여 제공하는 기능처럼 복잡한 표현을 위해 구조화된 데이터의 스타일을 정의하는데 도움을 준다. 지도 또는 도표에 CTS 코드 위젯을 추가하여 사용자는 자바스크립트(JavaScript)에 대한 지식 없이도 기본적인 HTML로 시각화 객체를 생성할 수 있다.
 
장점: 구글 지도, 막대 그래프, 버블 차트 등을 위한 6 종류의 위젯을 이용해 사용자들은 간단한 HTML 표와 목록을 코드로 작성하여 강력한 온라인 시각화 객체를 생성할 수 있다.
 
단점: 시각화 옵션은 현재까지 꽤 제한적이기 때문에 등치 지역도 위젯 등은 오직 미국 등의 지도만을 취급한다. 그리고 해당 프로젝트는 여전히 초기 단계이기 때문에 샘플 CTS 테마 등이 아직 준비되지 않았다.
 
숙련도: 초급자
 
예제 및 세부사항: 예제 및 샘플 코드는 CTS 위젯 페이지참조. http://www.treesheets.org/widgets/
 
용도: 이 라이브러리는 데이터를 HTML 문서의 일부에 묶어 사용자는 "문서에 데이터 중심적인 변화를 적용"할 수 있도록 한다. 이것은 사용자가 수정할 수 있는 다양한 데이터 시각화 템플릿을 제공하는 구글 차트 도구(Google Chart Tools)와는 다른 라이브러리로 HTML이라는 캔버스에 처음부터 더욱 쉽게 디자인을 생성할 수 있도록 도와주는 특화된 언어에 더욱 가깝다.
 
장점: 재능이 있는 디자이너들은 상상하는 거의 모든 것을 생성하고 원하는 대로 상호적인 디자인을 정확하게 구현할 수 있다. D3는 jQuery와 CSS와 유사한 셀렉터를 사용해 HTML 문서에서 (기술적으로 DOM(Document Object Model) 내의) 엘레먼트를 선택하고 변경하기 때문에 직접적인 자바스크립트를 사용하는 것보다 더 쉬울 수 있다. XML, CSV 뿐만이 아니라 JSON 등 다양한 데이터 형식을 취급하고 데이터 세트를 통한 루프(Loop)를 용이하게 하는 기능을 포함하고 있다.
 
단점: D3가 강력하기는 하지만 여기에 기술한 다른 라이브러리에 비해 학습 곡선이 다소 가파르기는 하다. 그리고 말 그대로 완전히 처음부터 시작하는 것이기 때문에 다른 곳에서 "빌려온" 코드를 수정할 생각이 아니라면 코딩과 디자인 기술 모두가 필요하다. 업데이트: 한 독자가 언급했듯이, D3는 일부 예전 브라우저에서 작동하지 않기 때문에 인터넷 익스플로러의 옛날 버전을 지원하기 위해서는 시즐(Sizzle) 또는 라파엘(Raphael) 등의 라이브러리를 이용한 추가적인 코딩이 필요할 수 있다.
 
숙련도: 전문가
 
 
추가 정보 확인: D3 튜토리얼 페이지 https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tutorials 에서 다양한 리소스 목록을 찾을 수 있으며 스콧 머레이(Scott Murray)가 저서 웹을 위한 상호작용형 데이터 시각화(Interactive Data Visualization for the Web) http://oreilly.com/shop/product/0636920026938.html 에서 기본적으로 다루고 있는 것들도 찾을 수 있다.
 
용도: "변화 및 관리 라이브러리"라는 이름의 데이터세트는 "모든 종류의 소스로부터 얻은 데이터의 로딩, 분석, 분류, 질의, 조작" 등을 간소화함으로써 다른 애플리케이션에서 사용하기 위한 데이터 처리 작업을 용이하게 한다.
 
장점: 데이터세트는 구글 스프레드시트(Google Spreadsheet)에 저장된 데이터를 유입시키는 것부터 원격으로 라이브 데이터 피드를 폴링(Polling)하는 것까지 다양한 작업을 수행하는데 도움이 된다. 사용자는 상황에 따라 계산된 칼럼을 추가할 뿐만 아니라 데이터를 집단화 및 선택할 수 있다. API는 강력하며 라이브러리에 대한 문서가 잘 준비되어 있다.
 
데이터세트는 오픈 소스 미소 프로젝트(Miso Project)의 파생물이며 의존성의 중요성을 인식할 가능성이 높은 잘 알려진 다수의 기관들이 지원하고 있고 빌 앤드 멜리사 게이츠 재단(Bill and Melissa Gates Foundation)의 재정지원을 통해 확장해야 한다 (영국의 미디어 회사 가디언(The Guardian) 등).
 
단점: 기능이 많기 때문에 제대로 활용하려면 많은 기능의 사용법을 익혀야 한다. 데이터 I/O 및 조작만이 가능하기 때문에 고급 분석 및 표시를 위해서는 다른 애플리케이션이 필요할 수 있다.
 
숙련도: 파워유저 - 전문가
 
예제:  영국 정부의 지출에 대한 상호작용형 트리 지도(또한 D3와 Backbone.js사용);원격 데이터의 선도표  (또한 하이차츠(Highcharts)사용).
 
추가 정보 확인: 데이터세트 웹 사이트의 튜토리얼부터 시작하는 것이 좋다. 생산 애플리케이션에서 데이터세트와 구글 스프레드시트를 사용한 간단한 사용예제는 데일리 베스트(Daily Best)의 개발자 마이클 켈러(Michael Keller)가 작성한 구글 문서도구 + 미소로 개발한 앱: 협업 작업흐름에 대한 단상(Google Docs + Miso-Powered Aps: a note on collaborative workflow) 참조. 
 

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