1 왜 데이터 시각화를 알아야 할까? = 1
  1.1 빅데이터의 시대 누구에게나 필요한 데이터 리터러시 = 2
    선택이 아닌 기본 역량, 데이터 리터러시 = 2
    데이터 리터러시 역량을 키우기 위한 노력 = 6
      초등학생을 위한 데이터 리터러시 교육 = 6
      기사로 배우는 데이터 리터러시 = 12
    일상생활 속 데이터 리터러시 = 13
      현상을 이야기하는 데이터, 과연 진짜일까? = 14
      데이터를 보여주는 시각화, 과연 진짜일까? = 17
  1.2 데이터 리터러시를 위한 데이터 시각화 = 20
    많은 양의 데이터를 시각적으로 요약 = 22
    시각을 통한 데이터 인사이트 도출 = 25
    더 정확한 데이터 분석 결과 도출 = 30
    시각화 대시보드를 통한 공동의 데이터 활용 = 33
    다양한 분야에서의 시각화 활용 = 34
2 데이터 시각화를 위한 준비 = 43
  2.1 시각화를 위해 필요한 데이터 = 44
    통계표와 로우 데이터의 차이 이해하기 = 44
    통계표를 로우 데이터로 정제하는 방법 = 47
  2.2 데이터 시각화 차트를 만드는 원리 = 50
    데이터 변수 선택 = 51
    선택한 데이터 변수 집산 = 51
    데이터 집산 결과 시각화 = 53
3 더 나은 시각화를 만드는 방법 = 59
  3.1 시각화 차트의 부가 요소 활용 = 60
  3.2 시각화 유형의 한계를 극복하는 새로운 시각화 방법 = 71
    한 장 말고 여러 장으로, 스몰 멀티플즈 = 75
      시계열 데이터의 시각화와 스몰 멀티플즈 = 76
      지도 시각화와 스몰 멀티플즈 = 80
    지도 시각화를 보완하는 카토그램 = 86
    인터랙티브 시각화 차트 = 88
  3.3 데이터 시각화 대시보드의 활용 = 99
    인터랙티브 데이터 시각화 대시보드 = 100
    데이터 시각화 대시보드를 잘 만드는 방법 = 104
      사용자 니즈 파악 = 104
      효과적인 시각화 대시보드 구성 = 109
4 시각화를 활용한 데이터 분석, 시각적 분석 = 115
  4.1 데이터 집산 개념 이해 = 116
  4.2 데이터 집산을 통한 인사이트 도출 = 120
  4.3 데이터 집산을 활용한 시각적 분석 = 124
    수치형 변수를 활용한 시각적 분석 = 125
      시각적 분석에 수치형 변수의 집산이 필요한 이유 = 129
      수치형 변수 집산을 활용한 시각적 분석 사례 = 130
    범주형 변수를 활용한 시각적 분석 = 138
      시각적 분석에 범주형 변수의 집산이 필요한 이유 = 138
      범주형 변수의 데이터 집산에 효과적인 시각화 유형 = 140
5 사례로 알아보는 시각화의 가치 = 155
  5.1 개인 데이터를 활용한 시각적 분석 = 156
  5.2 공공데이터를 활용한 시각적 분석 = 161
    계층형 위치 정보에 근거한 지도 시각화의 시각적 분석 = 162
    인구 특성별 조건을 분석 기준으로 활용한 지도 시각화의 시각적 분석 = 166
  5.3 기업 데이터를 활용한 시각적 분석 = 174
    기업에서 데이터를 활용할 때 사용하는 시각화 대시보드 유형 = 175
    콜택시 통화량 데이터를 활용한 시각적 분석 = 178
      ''날짜'' 변수를 활용한 시각적 분석 = 179
      ''시간대''를 기준으로 한 시각적 분석 = 182
      ''날짜'', ''시간대'' 변수를 함께 활용한 시각적 분석 = 184
에필로그 : 데이터 활용을 위한 가장 쉬운 방법, 시각화 = 191
부록 : 데이터 시각화 차트 유형 모아보기 = 195
  부록 A. 비교를 위한 시각화 차트 = 196
  부록 B. 추이, 트렌드 파악을 위한 시각화 차트 = 215
  부록 C. 구성 비중, 분포를 보기 위한 시각화 차트 = 228
  부록 D. 관계를 위한 시각화 차트 = 240
  부록 E. 위치 데이터를 활용한 시각화 차트 = 247