D3.js d3-hierarchy 모듈 활용: 계층적 데이터 시각화하기

D3.js의 d3-hierarchy 모듈은 계층적 데이터 구조를 처리하고 시각화하는 데 사용된다.

이 모듈은 트리, 클러스터, 파티션, 팩, 트리맵 등 다양한 계층적 데이터 시각화 방식을 지원한다.

계층적 데이터는 부모-자식 관계를 가진 데이터 구조로, 조직도, 파일 시스템, 분류 트리 등을 표현할 때 유용하다.

주요 기능

* Hierarchies: 계층적 데이터를 처리하고 시각화하는 데 사용된다. 이는 트리, 클러스터, 파티션, 팩, 트리맵 등 다양한 방식으로 계층적 데이터를 표현할 수 있다.

* Stratify: 플랫한 데이터 구조를 계층적 데이터 구조로 변환한다. 이는 계층적 데이터를 처리하기 전에 필요한 단계다.

 

데이터 구조 변환

d3-hierarchy를 사용하여 계층적 데이터를 처리하기 위해서는 먼저 데이터를 d3.hierarchy 함수를 통해 계층적 데이터 구조로 변환해야 합니다. 이 함수는 계층적 데이터의 루트 노드를 반환한다.

변환된 데이터 구조는 각 노드에 대한 정보를 포함하며, 이를 통해 계층적 데이터의 깊이, 높이, 부모 노드, 자식 노드 등을 알 수 있다.

// 계층적 데이터 구조로 변환
var root = d3.hierarchy(data);

// 노드 정보
// node.data: 노드와 연관된 원본 데이터에 대한 참조
// node.depth: 선두를 0으로 한 깊이 방향의 위치. 정수.
// node.height: 말단에서 자 노드까지의 최대 위치. 마지막은 0. 정수.
// node.parent: 상위 노드에 대한 참조. 앞부분인 경우는 null.
// node.children: 자식 노드에 대한 참조. 마지막 부분인 경우는 정의 않함.

사용 예시

다음은 d3-hierarchy를 사용하여 계층적 데이터를 처리하고 시각화하는 기본적인 예제다:

// 계층적 데이터 예시
var data = {
 name: "root",
 children: [
    {
      name: "child1",
      children: [
        {name: "grandchild1"},
        {name: "grandchild2"}
      ]
    },
    {name: "child2"}
 ]
};

// 계층적 데이터 구조로 변환
var root = d3.hierarchy(data);

// 계층적 데이터 시각화

 

d3-hierarchy 모듈은 계층적 데이터의 처리와 시각화를 위한 강력한 도구를 제공한다.

이를 통해 다양한 방식으로 계층적 데이터를 표현하고, 사용자에게 정보를 제공할 수 있다.

 

d3-hierarchy 사용 사례

d3-hierarchy 모듈은 계층적 데이터를 시각화하는 데 널리 사용되며, 다양한 사용 사례가 있다.

이 모듈은 계층적 데이터의 표현을 위한 여러 가지 기법을 제공하며, 이를 통해 데이터의 구조와 관계를 시각적으로 표현할 수 있다.

다음은 d3-hierarchy의 주요 사용 사례다:

 

Node-link Diagrams: 노드와 링크를 사용하여 계층적 데이터의 토폴로지를 표현한다. 예를 들어, 트리 다이어그램은 각 노드와 링크를 원형 또는 선으로 표현하여 계층적 구조를 시각화한다. 이는 조직도, 파일 시스템, 분류 트리 등을 표현하는 데 유용하다.

 

Adjacency Diagrams: 노드의 상대적인 위치를 통해 토폴로지를 표현한다. 이는 노드의 크기를 양적 차원으로 인코딩하여 예를 들어 수익이나 파일 크기를 표현할 수 있다. 예를 들어, 아이슬란드 다이어그램은 사각형을 사용하며, 선루스트 다이어그램은 원형 세그먼트를 사용하여 계층적 데이터를 시각화한다.

 

Enclosure Diagrams: 영역 인코딩을 사용하여 토폴로지를 표현하며, 포함 관계를 통해 계층적 구조를 시각화한다. 예를 들어, 트리맵은 사각형을 재귀적으로 분할하여 계층적 데이터를 시각화하며, 서클 패킹은 원형을 긴밀하게 중첩하여 계층적 데이터를 시각화한다.

 

Treemaps: 사각형을 재귀적으로 분할하여 계층적 데이터를 시각화한다. 이는 각 노드의 크기를 양적 차원으로 인코딩하여 예를 들어 수익이나 인구 수를 표현할 수 있다.

 

Pack: 원형을 긴밀하게 중첩하여 계층적 데이터를 시각화한다. 이는 각 노드의 크기를 양적 차원으로 인코딩하여 예를 들어 수익이나 인구 수를 표현할 수 있다

 

Partition: 공간을 채우는 인접 다이어그램을 생성한다. 이는 각 노드의 크기를 양적 차원으로 인코딩하여 예를 들어 수익이나 인구 수를 표현할 수 있다.

이러한 사용 사례는 계층적 데이터의 구조와 관계를 시각적으로 표현하는 데 유용하다. 예를 들어, 조직도는 조직의 계층적 구조를 표현하고, 파일 시스템은 파일과 폴더의 계층적 구조를 표현하며, 분류 트리는 분류의 계층적 구조를 표현한다.