데이터 시각화 원칙 (판단 계층)

무엇을 해주나

차트를 예쁘게 그리는 방법이 아니라, 그려도 되는지 판단하는 기준을 제공합니다. 작업 흐름을 5단계로 나누고 각 단계마다 인수 검사를 붙입니다.

1. 의도 정의 — 이 그림을 보고 독자가 어떤 결론을 내려야 하는지 한 문장으로 쓰지 못하면 그 차트는 삭제. 북극성 지표 1개만 두고 나머지는 강등.
2. 데이터 검증 — 평균 vs 중앙값 선택 근거, 분모 속 '미상' 처리, 미완료 마지막 주차 처리(그리지 않기 / 별 선으로 / 동일 기준 환산 3택), 기준일·주 정의·데이터 출처를 산출물 전체에서 각 1개로 통일.
3. 형태 선택 — 누적 막대는 부분-전체용이며 계열 비교용이 아님, 혼합 차원 이중축 금지, 6계열 이상은 small multiples, 산키 다이어그램 규칙, 표의 열 가지치기.
4. 인코딩 — 길이/위치는 반드시 선형(가산 상수 금지), 색은 범주·임계값만, 경고색(빨강)은 부정 지표 전용, 동일 실체는 모든 차트에서 같은 색·같은 순서, 적록 외 두 번째 구분 채널 필수, 정량 애니메이션의 인과 동일 위치·동일 타이밍 규칙.
5. 납품 전 자체 점검 9개 게이트 — 실제 렌더링한 결과물을 보고 답해야 하며, "텍스트를 가린 스크린샷에서 관계가 읽히는가", "색 개수 세기", "막대 3개 실측 비율 검증" 같이 관찰 가능한 산출물을 요구합니다.

또한 references/ 안에 차트 선택·통계, 정성 콘텐츠의 형태 선택, 그래픽 인지 과학(Cleveland & McGill, Tufte 등) 문서를 분리해 두어 필요할 때만 읽게 합니다.

이런 분께 추천

• 주간/월간 리포트, 경영진 보고 자료를 반복적으로 만드는 데이터 분석가·기획자
• HTML 리포트, React/Vue 대시보드, matplotlib/plotly/ECharts로 차트를 구현하는 개발자
• "보기엔 멀쩡한데 왜 이 그림이 계속 반려되는지" 원인을 찾고 싶은 분

활용 예시

• 리포트 착수 시점: "주간 리드 현황 페이지를 만들자" → 스킬이 먼저 수용자(보고용/운영용), 북극성 지표, 차트별 결론 문장, 대조 목록을 요구하고 그 뒤에 데이터로 넘어갑니다.
• 기존 차트 리뷰: "이 4장 차트 뭐가 문제야?" → 동일 실체 색·순서 불일치, 누적 막대에서 0값이 보이지 않는 문제, 혼합 차원 이중축, 그림-표 중복을 항목별로 지적.
• 납품 직전: 9개 게이트를 하나씩 채우며 텍스트 가린 스크린샷, 비율 실측, 분모 내 미상 건수 등을 문서로 남깁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/daymade/claude-code-skills/HEAD/data-visualization-discipline/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 daymade/claude-code-skills 의 data-visualization-discipline 폴더를 내 ~/.claude/skills/data-visualization-discipline/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.