R로 배우는 데이터 시각화 ggplot2 활용법

데이터 분석에서 시각화는 필수적인 과정입니다. 데이터를 그래프로 표현하면 트렌드 분석, 패턴 발견, 인사이트 도출이 훨씬 쉬워집니다. R 언어에서 가장 강력한 시각화 라이브러리는 바로 ggplot2입니다.

이번 글에서는 ggplot2를 활용한 데이터 시각화 기본 개념과 실전 예제를 소개하겠습니다.

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1. ggplot2란?

ggplot2는 R의 가장 강력한 시각화 패키지로, 데이터를 직관적으로 표현하는 그래프를 만들 수 있는 라이브러리입니다.
ggplot2는 Grammar of Graphics(그래픽 문법) 개념을 기반으로 만들어졌으며, 레이어(layer) 개념을 사용하여 차트를 단계별로 구성할 수 있습니다.

✅ ggplot2의 주요 특징

• 다양한 그래프 유형(막대그래프, 선그래프, 산점도 등) 지원
• 간결한 코드로 고품질 시각화 가능
• 레이어 개념을 활용한 유연한 그래프 커스터마이징 가능

이제 ggplot2를 활용한 데이터 시각화를 직접 만들어보겠습니다.

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2. ggplot2 기본 문법

ggplot2의 기본 구조는 다음과 같습니다.

r복사편집ggplot(데이터셋, aes(변수 설정)) + 
  기하학적 객체(geom_함수) +
  테마 및 추가 요소

예제 데이터셋: mpg (자동차 연비 데이터)

r복사편집library(ggplot2)

# 기본 산점도
ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy)) + 
  geom_point()

✅ 결과: 엔진 배기량(displ)과 고속도로 연비(hwy)의 관계를 보여주는 산점도

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3. 다양한 그래프 그리기

3-1. 막대그래프 (Bar Chart)

r복사편집ggplot(mpg, aes(x=class)) + 
  geom_bar(fill="skyblue") +
  labs(title="자동차 종류별 개수")

✅ 결과: 자동차 종류별 개수를 나타내는 막대그래프

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3-2. 선그래프 (Line Chart)

r복사편집ggplot(economics, aes(x=date, y=unemploy)) + 
  geom_line(color="blue") +
  labs(title="실업률 추이", x="연도", y="실업자 수")

✅ 결과: 연도별 실업자 수 변화 추이를 나타내는 선그래프

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3-3. 산점도 (Scatter Plot) – 그룹별 색상 추가

r복사편집ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy, color=class)) + 
  geom_point(size=3) +
  labs(title="자동차 배기량과 연비 관계")

✅ 결과: 자동차 종류별 색상을 추가하여 배기량과 연비 관계 시각화

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3-4. 히스토그램 (Histogram)

r복사편집ggplot(mpg, aes(x=hwy)) + 
  geom_histogram(binwidth=2, fill="purple", color="white") +
  labs(title="고속도로 연비 분포")

✅ 결과: 고속도로 연비의 분포를 보여주는 히스토그램

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3-5. 상자그래프 (Boxplot)

r복사편집ggplot(mpg, aes(x=class, y=hwy, fill=class)) + 
  geom_boxplot() +
  labs(title="자동차 종류별 연비 비교")

✅ 결과: 자동차 종류별 연비를 비교하는 상자그래프

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4. ggplot2 커스터마이징

ggplot2는 다양한 옵션을 제공하여 그래프를 더욱 세련되게 만들 수 있습니다.

4-1. 그래프 테마 변경

r복사편집ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy, color=class)) + 
  geom_point(size=3) +
  theme_minimal() +
  labs(title="깔끔한 디자인의 산점도")

✅ 결과: theme_minimal()을 사용하여 더욱 깔끔한 스타일 적용

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4-2. 그래프에 텍스트 라벨 추가

r복사편집ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy)) + 
  geom_point() +
  geom_text(aes(label=model), vjust=-0.5) +
  labs(title="자동차 모델별 연비 분석")

✅ 결과: 산점도 위에 각 자동차 모델명을 표시

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5. Q&A

Q1. ggplot2는 왜 데이터 시각화에 강력한가요?

• 레이어 방식을 사용하여 복잡한 그래프도 쉽게 만들 수 있습니다.
• 기본적인 통계 분석 기능이 내장되어 있어 추가적인 분석이 가능합니다.

Q2. ggplot2로 인터랙티브 그래프도 만들 수 있나요?

• 기본적으로 정적인 그래프를 생성하지만, plotly 패키지와 결합하면 인터랙티브 그래프도 제작할 수 있습니다.

r복사편집library(plotly)
ggplotly(ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy)) + geom_point())

✅ 결과: 마우스 움직임에 반응하는 동적 그래프

Q3. ggplot2로 지도 시각화도 가능한가요?

• ggmap 패키지를 사용하면 지도 기반 시각화도 가능합니다.