conference newsjelly 0404_최종 (1)

Data Communication Group ‹#›

우리일상의시각화,

데이터로보는우리의삶


우리 일상의 시각화,

데이터로 보는 우리의 삶

Baseball

Data Communication Group ‹#›3/38


한국프로야구선수

평균연봉 1억 시대

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평균연봉이 2014년에

왜 유독 급상승 했을까? 연봉을많이 받는만큼

성적도좋을까?

대박 FA, 먹튀, FA 대어

무슨 말일까?누가제일 많이받고,

많이받는다면얼마나많이 받을까?

한국프로야구선수

궁금하다 !

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FA 선수의비밀

한국야구위원회(이하 KBO)가정한

일정자격 요건을갖춘 선수

모든구단과 선수계약을체결할 수있는 권리를취득한 선수

9년 동안

프로야구 1군무대에서

꾸준한 활동을 보인 선수!

523 억 5천만원2014 FA선수총 계약금

9 억2014 FA선수평균 연봉

평균연봉 1억 돌파의 비밀

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FA 선수의비밀

1999년처음시행, 2000년시즌부터 FA계약성사

135번의 FA 자격을획득한선수중

131회계약성사 (야수 90명, 투수 41명)

총 2150억 규모

평균 연봉 5.39억

(야수평균:5.77억 / 투수평균:4.55억)

역대최고금액 롯데강민호

4년 75억, 연봉 18.75억2014년

투수최고금액 롯데장원삼

4년 60억, 연봉 15억2014년

FA 선수기본정보

평균나이 34.7세

최고령 41세

최저령 28세 - 정수근

전체등록선수 약 2300 명

FA기간미달 약 570 명

FA가능선수 약 1730 명

FA취득선수 135 명

FA확률 7.80%

FA 선수들의 몸값분석 01

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FA 선수의비밀

구단 비율 지출액 (억 원)

삼성 20.94% 450.1

LG 14.41% 309.85

롯데 13.62% 292.85

한화 12.38% 266.2

SK 11.45% 246.1

기아 + 해태 10.49% 225.1

두산 6.12% 131.58

NC 5.14% 110.5

넥센 2.56% 55

현대 2.89% 62.1

100.00% 2149.83(억원)

FA 선수들의 몸값분석 02

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고액 연봉, 받는 만큼 잘할까?FA 선수의비밀

기간

FA 자격취득 전성적VS

FA 계약기간성적

FA 자격후

계약한 131명

투수) 방어율

타자) 타율 + 장타율

(*출루율은 KBO 기록 산재로수집에어려움이 있어제외)

대상 성적

어떤기준으로평가할까?

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73%

27%

성적 하락

성적 상승

FA 선수의비밀

131명의선수 중

아직 FA후 기록없는 선수제외

112명의

성적변화를계산한결과

30명성적상승26.8 %

82명성적하락73.2 %

112명

성적변화 분석

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데이터 스토리텔링이란?

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Data maketh story


데이터속에당신과세상의이야기가숨겨져있다.

SNS의활성화

무한한인터넷자료

공공데이터개방

빅데이터시대

ㅍ ㅍ ㅍ ㅍ

데이터스토리텔링의 등장

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Data maketh Story

사람들이사건이 발생하는 순서대로따라갈 수 있는 방식으로묶은 것

Data makes the Story (퀀틸리언 = 조의 1만배, 100경)

데이터의폭발적인 양적 증가,복잡성, 식별 불가능한 출처

매일 2.5 퀀틸리언 바이트의엄청난 양의 정보가 쏟아짐

2.5 퀀틸리언바이트

즉, 흩어져있는 데이터에

관계를부여하는것

데이터가스토리를만든다01

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신선한데이터데이터의속성과

맥락을읽는친화력다른 사람을 생각하는배려심과 미적감각

Data maketh Story01 데이터가스토리를만든다

데이터 스토리텔링을 위한필수 조건

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Raw데이터

시각화의역할02

정보화infomation

인사이트

상품 / 서비스

활용

수집/분석

가공

상품화

데이터가기회가되는과정

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시각화의역할데이터가기회가되는과정

02

정보화infomation

Raw데이터

인사이트

상품 / 서비스

콘텐츠활용

수집/분석

가공

상품화

데이터 시각화 데이터 시각화 데이터 시각화

데이터 스토리텔링의 가치를 높여주는 시각화

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시각화의역할데이터가기회가되는과정02

Percent Water

데이터가 단순히 시각화만 만났을 때

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시각화의역할데이터가기회가되는과정

02

데이터가 스토리와 시각화를 만났을 때

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뉴스젤리,세상의모든궁금증을데이터시각화로풀다

데이터 스토리텔링의 등장


부제부제부제부제

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뉴스젤리의 미션

데이터를 통해서시각적으로 사람들의궁금증을 해결합니다

z

뉴스젤리의 약속

뉴스젤리는 보는것 만으로도누구나 빅데이터를 이해할 수있고

z

클릭 몇번만으로도빅데이터를 사용할 수있게 하겠습니다

z

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정보제공자 입장에서 텍스트로전달하기 힘든 대량의 정보를

시각적으로 보기 좋게 표현하는 방법

매체에서주로목적을두는인포그래픽

정량적 데이터를시각적으로 보기좋게

사용자관점에서 주어진 정보를 해석하고,‘의미있는 정보’들을 임팩트있게 전달

관계, 흐름, 구조, 시나리오 등매우 다양한 상황을 입체적으로

그려낼 수 있도록 기획

데이터를 해석하고입체적으로 보여주기

뉴스젤리데이터 스토리텔링01

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비주얼스토리텔링

기획

빅 데이터수집분석

(소설 / 공공데이터

데이터기반시각화

(디자인 / 웹 개발)

뉴스젤리프로세스01

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트위터 데이터 수집

버즈량 분석으로일별 인기 키워드 선정

트윗 텍스트마이닝

시각화 템플릿 자동화

제작과정

콘텐츠소개 / 뜨거운젤리02

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http://newsjel.ly/issue/hotjelly_mar_4th/

http://newsjel.ly/issue/hotjelly_mar_4th/


콘텐츠소개 / 인터렉티브 인포그래픽 0103

우리가그시절사랑했던게임들, 하나의추억이자

문화로 자리잡은게임의역사에대해반추

게임 히스토리 데이터 수집

1990년대부터 현재까지의 게임들을 장르에 따라 구분하고

시계열로도 구분하여 게임의 역사를 알기 쉽게 표현.

실제 게임을 하는 것처럼 진행되는 인터렉티브 작업으로,

게임들에 별점을 매길 수 있는 평가 시스템도 도입.

지루하지 않게 정보를 얻을 수 있는 작업.

z

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Game is not over

우리들의게임은 끝나지않았다.

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http://interactive.newsjel.ly/game

http://interactive.newsjel.ly/game


콘텐츠소개 / 인터렉티브 인포그래픽 0203

카트속다른세상

- 소득수준에따른먹거리 빈부레포트

•대한민국상위1%와하위9.1% 절대

빈곤층식탁의차이는어떨지보여주는

인터렉티브인포그래픽.

•단순식료품구입의차이부터지출비

용, 먹거리에따라확연히다른건강상

태까지알수있음

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http://interactive.newsjel.ly/seoulnews

http://interactive.newsjel.ly/seoulnews


콘텐츠소개 / 빅데이터 인포그래픽 0104

올한해 SNS에서가장많이언급된재벌혹은부자는누구일까? 또그들에대해어떤언급이주를이뤘을까?

재벌들에관한 SNS분석을바탕으로관심도와핵심이슈들을모니터링

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http://newsjel.ly/issue/famous_rich/

http://newsjel.ly/issue/famous_rich/



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세월호침몰사고이후가족과아이를지키기위해

부당하거나합리적이지못한정책 / 방향에

적극적으로목소리를내기시작한엄마들.

앵그리맘의 발생원인, 현살에 대한 빅데이터

분석 및 시각화.

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Angry Mom 앵그리맘

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http://newsjel.ly/issue/different_mom/




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http://newsjel.ly/issue/drink/

• 남녀가생각하는 '술'은어떻게다를까?• 여자에게맥주와소주는안주를더맛있게먹기위한수단• 남자들은맥주는여자친구와, 소주는친구들과마신다는결과• 핫플레이스는홍대와여행지인제주도!

남녀가생각하는 ‘술＇






취업신조어

- 사원을위한회사는없다.

•자기계발서열풍으로본대한민국 20대청춘들의

위치, 상황에대해말해주는인포그래픽

•자기계발서텍스트, 잡플래닛기업리뷰평가데이

터분석및시각화

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http://newsjel.ly/issue/research_worker/




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최상의 재료적절한 레시피

타겟의 특성

기계적으로 생산된 데이터를

우리의삶에맞게의미있게만드는 작업

뉴스젤리에게데이터 스토리텔링이란?

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Thank you!

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