지난달 클라이언트와 분기 매출 데이터에 막대 차트를 쓸지 꺾은선형을 쓸지 논쟁했습니다.
클라이언트는 "추세가 보인다"고 꺾은선을 원했고, 저는 이산적인 분기 데이터라 막대를 주장했습니다.
둘 다 일리가 있었습니다. 그래서 일반적인 조언이 문제입니다.
교과서적 답(그리고 불완전한 이유)
모든 데이터 시각화 가이드가 똑같이 말합니다:
- 꺾은선 = 시간에 따른 연속 데이터
- 막대 = 이산 카테고리
기술적으로 맞지만 실무에서는 쓸모없는 경우가 많습니다.
진짜 질문은: 무엇을 강조하려는가?
꺾은선이 이기는 경우
1. 추세를 보여주고 싶을 때
꺾은선은 패턴을 드러내는 데 뛰어납니다. 이어진 점이 변화 방향으로 시선을 끕니다.
2년간 월간 활성 사용자? 꺾은선. 거래일 주가? 꺾은선. 온도? 꺾은선.
2. 데이터 포인트가 많을 때
50개 이상 관측치를 그리면 막대는 지저분해집니다. 꺾은선은 깔끔합니다.
1년치 일별 웹 방문을 막대로 그린 걸 봤습니다. 365개, 각 1픽셀 너비. 바코드 같았죠. 꺾은선이었다면 계절성이 잘 보였을 겁니다.
3. 궤적을 비교할 때
같은 기간에 여러 시리즈가 어떻게 변했는지 비교할 때는 여러 꺾은선이 그룹 막대보다 추적하기 쉽습니다.
예외: 선이 여러 번 교차하면 스몰 멀티플을 고려하세요.
막대가 이기는 경우
1. 크기를 비교하고 싶을 때
막대는 자연스러운 영점 기준이 있어서, 점과 축 사이 거리를 머리로 재는 꺾은선보다 절대값 비교가 쉽습니다.
지역별 매출? 막대. 카테고리별 설문? 막대.
2. 이산 카테고리일 때
시간 요소가 있어도 데이터가 본질적으로 이산인 경우가 있습니다.
연별 연매출은 막대로 괜찮습니다(각 연도가 구간). 분기 데이터는 경계—추세를 강조하는지, 개별 분기 성과를 강조하는지에 따라 다릅니다.
3. 개별 값이 패턴보다 중요할 때
특정 값을 빠르게 알아야 한다면, 데이터 라벨이 있는 막대가 꺾은선 위의 점을 읽는 것보다 정확합니다.
그레이 존(경험이 말해주는 구간)
월별 데이터: 클래식 논쟁
12개월은 애매한 중간입니다. 둘 다 설득력 있는 사례가 있습니다.
제 규칙: 월간 변화를 설명하는 발표면 막대. 1년 추세를 보여주면 꺾은선.
두 시리즈 비교
스케일이 다른 두 시리즈? 둘 다 다루기 어렵습니다.
이중축은 헷갈립니다. 나란한 두 차트가 보통 낫습니다. 꼭 합치려면 막대를 주 지표, 꺾은선을 부 지표(매출 막대 + 이익률 선)로 하는 콤보를 쓰세요.
연구가 말하는 것
Cleveland & McGill(1984)에 따르면 우리는 공통 축 위 위치를 가장 정확히 판단합니다. 막대와 꺾은선 모두 이 원리를 쓰기 때문에 둘 다 효과적입니다.
차이는 첫 인지 이후:
- 막대는 개별 값 비교를 유도
- 꺾은선은 추세·패턴 인지를 유도
"더 낫다"가 아니라, 인지 과제가 다릅니다.
제 실제 결정 과정
- 정확한 값 비교가 중요한가? → 막대
- 이야기가 추세·패턴인가? → 꺾은선
- 시점이 20개 넘나? → 꺾은선
- 이산 카테고리(비시간)? → 막대
- 여전히 불확실? → 둘 다 만들어 동료에게 보여주기
하이브리드
가끔 답은 "둘 다"입니다. 메인 뷰를 막대로 하고, 같은 데이터를 "추세 요약"으로 작은 꺾은선으로 보여주는 건 대시보드에서 잘 먹힙니다.
또는 당기 막대에 전기 꺾은선을 겹쳐 비교.
흔한 실수
꺾은선 실수
- 해석상 영이 중요할 때 영에서 시작 안 함
- 범주형 데이터에 선으로 연결
- 겹치는 선이 너무 많음(4개 넘으면 보통 난장)
막대 실수
- 자연스러운 순서 없을 때 정렬 안 함
- 3D 효과(그만두세요)
- 막대가 너무 넓거나 좁음
- 의미 없는 색 남발
도구가 도와주는 것
ChartGen 같은 도구는 데이터 구조에 맞는 차트 유형을 제안합니다. 마법이 아니라 연속/이산, 시간/범주를 알고리즘이 봅니다.
그래도 최종 결정은 어떤 이야기를 할지 이해가 필요합니다.
진짜 답
보편 규칙은 없습니다. "맞는" 차트는
- 무엇을 전달할지
- 청중이 정보를 어떻게 쓸지
- 발표 맥락
에 따라 다릅니다.
정말 확신이 없을 때는 두 버전을 만들어 데이터에 익숙하지 않은 사람에게 어느 쪽이 더 빨리 질문에 답하는지 물어봅니다.
그 5초 테스트가 어떤 이론적 프레임보다 낫습니다.