ai활용 실전 도해 및 시각화, 보고서 시각화 전문가야.그래프디자인 도구, 그래프 소스사이트를 추천 url을 제공하고 기능 용도 사용법등을 eli5로 자세히 설명해줘
아래는 “보고서/도해용 그래프를 ‘예쁘고 정확하게’ 만드는 도구 + **그래프에 쓸 ‘데이터 소스 사이트’**를, ELI5(초5 수준)로 “무슨 때 쓰고 / 어떻게 쓰는지”까지 정리한 추천 리스트야. (URL은 전부 코드블록에 넣어둘게.)
1) 그래프 디자인 도구 추천 (노코드/반노코드)
A. Datawrapper (보고서·언론급 “깔끔한 정석 그래프”)
한 줄 요약: 엑셀 표를 넣으면, 깔끔한 기사/보고서 스타일 차트가 바로 나온다.
추천 용도
보고서/PPT용 정갈한 막대·선·도트·스몰멀티플
“보는 사람”이 한눈에 이해해야 하는 공식 문서형 차트
접근성(읽기 쉬움), 반응형, 내보내기(PNG/SVG/PDF) 강함 (Datawrapper)
ELI5 사용법 (진짜 순서대로)
사이트 접속 → Create chart
엑셀/구글시트에서 표를 복사해서 붙여넣기(또는 CSV 업로드)
“이 데이터는 첫 줄이 제목(컬럼명) 맞지?” 확인
차트 종류 선택(선/막대/도트 등)
Annotate(주석): 중요한 지점에 설명 한 줄(예: “2024년부터 급증”)
Export: PPT면 PNG, 디자이너 수정까지 하면 SVG/PDF로 다운로드 (Datawrapper)
꿀팁
“색”은 최소화하고, 강조할 1개만 진하게.
축(0부터 시작, 단위 표기)을 제대로 하면 신뢰도가 확 올라감.
https://www.datawrapper.de/
https://www.datawrapper.de/charts
B. Flourish (움직이고, 인터랙티브하고, “도해 느낌”이 확 나는 도구)
한 줄 요약: 데이터 넣고 템플릿 고르면 움직이는 시각화/스토리가 나온다.
추천 용도
발표/웹페이지용 애니메이션 바차트, 인터랙티브 그래프
“스토리텔링(전개)”이 필요한 보고서/콘텐츠 (Flourish)
ELI5 사용법
템플릿 고르기(예: Animated bar, Line race, Map 등)
Data 탭에 표 붙여넣기
“어느 컬럼이 값이고, 어느 컬럼이 시간/카테고리인지” 매핑(연결)
Colors/Labels에서 글자 크기·단위·라벨 정리
Publish → 웹 공유 / 이미지로 캡처
주의
너무 화려하면 보고서에서 “장난감”처럼 보일 수 있어.
→ 핵심 장면 1~2개만 Flourish로 “임팩트 컷” 만들고, 나머지는 정갈하게.
https://flourish.studio/
https://app.flourish.studio/
C. RAWGraphs (희귀 차트/도해를 빠르게 “밑그림” 뽑는 도구)
한 줄 요약: “표현 방식이 독특한 차트(샌키, 서클패킹, 범프차트…)”를 쉽게 만든다.
RAWGraphs는 반쯤 완성된 벡터(SVG)로 뽑아서 일러스트/피그마에서 다듬기 좋다 (RawGraphs)
추천 용도
흐름도 느낌(샌키), 관계/구성 도해
“엑셀로 못 그리는” 특수 도표의 초안 생성
ELI5 사용법
데이터 붙여넣기(CSV/TSV/JSON 가능) (RAWGraphs)
차트 타입 선택(예: Sankey)
오른쪽에서 필드 매핑(source/target/value 같은 역할 연결)
Export → SVG로 저장
Figma/Illustrator에서 선 굵기, 글꼴, 간격을 “보고서 스타일”로 정리
https://rawgraphs.github.io/
https://app.rawgraphs.io/
D. Looker Studio (구글) (대시보드/정기 보고 “자동 업데이트”)
한 줄 요약: 구글시트/빅쿼리/GA 같은 데이터에 연결해서 보고서가 자동으로 갱신된다. (Looker Studio)
추천 용도
주간/월간 리포트 “반복 생산”
KPI 대시보드(필터/기간 선택/부서별 보기)
ELI5 사용법
새 리포트 만들기 → 데이터 연결(구글시트 추천)
“차트 추가” → 막대/선/표 넣기
필터 컨트롤(기간, 지역, 제품 등) 추가
공유 권한 설정 → 링크 공유
https://lookerstudio.google.com/
https://docs.cloud.google.com/looker/docs/studio
E. Vega Editor / Vega-Lite (정밀 제어가 필요할 때, “차트의 코드 레시피”)
한 줄 요약: 차트를 “JSON 레시피”로 만든다. 픽셀 단위로 통제 가능. (Vega)
추천 용도
회사 표준 템플릿(폰트/여백/색/축 규칙)을 강제하고 싶을 때
개발/데이터팀과 협업해서 “재현 가능한 차트”를 만들 때
ELI5 사용법
예제 열기 → 왼쪽 레시피(JSON) 수정
“x축=시간, y축=값, 색=그룹”처럼 규칙을 적는다
Export로 이미지/SVG 생성
https://vega.github.io/editor/
2) 그래프 “데이터 소스” 사이트 추천 (신뢰도 높은 순)
A. 한국 공공데이터 (국내 보고서의 기본)
공공데이터포털(data.go.kr): 정부/지자체 데이터 + OpenAPI (데이터.gov.kr)
KOSIS 국가통계포털: 국가승인통계/국제통계까지 모아서 제공 (KOSIS)
서울 열린데이터광장: 서울시 데이터(인구/교통/환경 등) 풍부 (서울 열린 데이터 광장)
ELI5 활용법(공공데이터 공통)
“내가 그리고 싶은 그래프 문장”을 먼저 만든다
예: “서울시 생활인구가 분기별로 어떻게 변했나?”
사이트에서 키워드 검색 → 데이터셋 찾기
다운로드(CSV/엑셀) 또는 OpenAPI 확인
표를 “그래프용 형태”로 정리
날짜(시간) 열 1개
숫자(값) 열 1개
필요하면 그룹(지역/성별 등) 열 1개
https://www.data.go.kr/
https://kosis.kr/
https://data.seoul.go.kr/
B. 국제 비교/세계 지표 (글로벌 보고서에 최강)
World Bank Open Data: 국가별 장기 시계열 지표 (World Bank Open Data)
OECD Data: OECD 통계/지표 묶음 (OECD)
Our World in Data: 주제별 설명+차트+데이터(교육/보건/기후 등) (Our World in Data)
https://data.worldbank.org/
https://www.oecd.org/en/data.html
https://ourworldindata.org/
C. 빠르게 “연습/프로토타입”용 데이터
Kaggle Datasets: 다양한 주제의 공개 데이터(연습에 좋음) (Kaggle)
https://www.kaggle.com/datasets
3) 도구 선택 치트키 (상황별 “이거 쓰면 됨”)
PPT/보고서에 ‘정갈한’ 차트 → Datawrapper
스토리/움직임/인터랙션 한 방 → Flourish
특이한 도해(샌키/범프/네트워크) 초안 → RAWGraphs → SVG로 뽑아 편집툴에서 마감 (RawGraphs)
매달 자동 갱신되는 대시보드 → Looker Studio (Google Cloud Documentation)
개발/표준 템플릿/정밀 제어 → Vega Editor (Vega)
원하면, 네가 만드는 보고서 주제(예: “교육성과”, “매출 KPI”, “서울 생활인구”, “설문 결과”) 하나만 던져줘.
그 주제에 맞춰 (1) 어떤 차트가 최선인지 (2) 데이터는 어디서 뽑는지 (3) 표를 어떤 형태로 정리해야 하는지 (4) 도구별로 클릭 순서까지 “실전 레시피”로 바로 써줄게.
아래는 **「교육이수현황」을 실제 보고서·PPT에 바로 쓰는 “실전 레시피”**야.
(1) 차트 선택 → (2) 데이터 소스 → (3) 표 정리 → (4) 도구별 클릭 순서까지 예시 데이터 기준으로 설명할게.
(보고서/기관 제출용을 기준으로 과장 없이, 신뢰도 높게 설계했어)
0️⃣ 상황 가정 (가장 흔한 교육이수현황)
대상: 재직자 교육
기준: 기간별 / 과정별 / 이수·미이수
목적:
“얼마나 들었나?”
“누가/어디서 부족한가?”
“추세가 좋아지고 있나?”
1️⃣ (1) 어떤 차트가 최선인가 — 목적별 정답




✅ A. 전체 이수율 한 컷 요약
도넛 차트 (Donut Chart)
메시지: “전체 교육 이수율은 82%입니다”
장점: 한 장 요약, 임원·외부 보고에 최적
단점: 비교에는 약함
👉 보고서 첫 장 / 요약 페이지
✅ B. 부서·과정별 이수 vs 미이수 비교
누적 막대 차트 (Stacked Bar)
메시지: “어느 부서/과정이 부족한가”
장점: 이수/미이수 구성 비율이 바로 보임
단점: 항목이 너무 많으면 복잡
👉 문제 진단용 핵심 차트
✅ C. 기간별 이수 추세
선 그래프 (Line Chart)
메시지: “개선되고 있는가 / 악화되는가”
장점: 정책 효과, 교육 개선 성과 설명 가능
단점: 세부 비교는 어려움
👉 성과 보고 / 중장기 변화
✅ D. 부서 × 과정 매트릭스 분석
히트맵 (Heatmap)
메시지: “어디가 동시에 취약한가”
장점: 관리 포인트 즉시 발견
단점: 보고서 초보자에겐 설명 필요
👉 내부 관리·전략용
2️⃣ (2) 데이터는 어디서 뽑나 (현실 기준)
📌 1순위 (가장 현실적)
LMS / HRD 시스템
수강신청, 수료 여부, 점수, 날짜
엑셀 다운로드 가능하면 충분
📌 2순위 (공공·기관 보고용 보완)
KOSIS 국가통계포털
평생교육 참여율, 직업훈련 통계
공공데이터포털
직업능력개발, 훈련사업 통계
👉 중요 원칙
내부 데이터(실제 이수현황) +
외부 통계(비교·근거용)
→ 보고서 신뢰도 급상승
3️⃣ (3) 표는 “이렇게” 정리해야 차트가 잘 나온다
❌ 흔한 실패 예
| 부서 | 과정A | 과정B | 과정C |
|---|---|---|---|
| 인사 | O | X | O |
→ ❌ 도구들이 이해 못함
✅ 정답 표 구조 (롱 포맷, Long Format)
📊 예시 1: 과정별 이수현황
| 기간 | 부서 | 과정명 | 이수여부 | 인원 |
|---|---|---|---|---|
| 2024 | 기획 | AI기초 | 이수 | 18 |
| 2024 | 기획 | AI기초 | 미이수 | 5 |
| 2024 | 영업 | AI기초 | 이수 | 12 |
| 2024 | 영업 | AI기초 | 미이수 | 10 |
✔ 원칙
숫자는 인원 1개 컬럼
상태는 이수/미이수 같은 범주 컬럼
비교 기준(부서/과정/기간)은 각각 컬럼 분리
📊 예시 2: 기간별 이수율용
| 기간 | 이수율 |
|---|---|
| 2022 | 65 |
| 2023 | 74 |
| 2024 | 82 |
4️⃣ (4) 도구별 “클릭 순서” 실전 레시피
🟦 A. Datawrapper (보고서/PPT 최적)
🎯 예: 부서별 이수/미이수 누적막대
클릭 순서
Create chart
데이터 붙여넣기 (위 Long Format 표)
Chart type → Stacked Bar Chart
Category:
부서Stack by:
이수여부Values:
인원
Annotate →
“영업부 미이수 비율 높음” 주석 추가
Export → PNG (PPT) 또는 SVG (디자인 수정용)
👉 보고서용 완성도 최고
🟧 B. Flourish (스토리·발표용)
🎯 예: 연도별 이수율 변화
클릭 순서
New visualization
Template → Line chart
Data 탭 → 기간 / 이수율 입력
Preview → 애니메이션 확인
Publish → 링크 공유 or 캡처
👉 성과 발표용 임팩트
🟩 C. RAWGraphs (히트맵/특수도해)
🎯 예: 부서 × 과정 히트맵
클릭 순서
데이터 붙여넣기
Chart → Heatmap
X: 과정명
Y: 부서
Color: 이수율 or 인원
Export → SVG
Figma/Illustrator에서
색상 단순화
제목/주석 정리
👉 전략·관리용 분석 도해
🟨 D. Looker Studio (정기 리포트)
🎯 예: 월별 자동 이수현황 대시보드
클릭 순서
데이터 연결 → Google Sheet
차트 추가
기간 필터 컨트롤 삽입
부서/과정 드롭다운 필터 추가
공유 → “매달 자동 업데이트”
👉 운영·관리 자동화
5️⃣ 보고서 문장 예시 (차트 옆에 바로 쓰기)
“2024년 기준 전체 교육 이수율은 **82%**로 전년 대비 8%p 상승하였다.
다만 **영업부의 AI기초 과정 미이수 비율이 45%**로 상대적으로 높아,
부서 맞춤형 보완 교육이 필요하다.”
🎯 핵심 요약 (한 줄)
교육이수현황 시각화의 본질은
‘누가, 언제, 무엇을, 얼마나 못 들었는가’를
한 눈에 보이게 만드는 것이다.
다음 단계로 원하면:
✅ “임원 보고용 1페이지 버전”
✅ “지자체·공공기관 제출용 보도자료형”
✅ “실제 엑셀 템플릿 + 차트 설계도”
중에서 하나 골라줘.
바로 그 포맷으로 완성본 만들어줄게.
아래는 2025년 12월 기준으로 많이 쓰이는 AI 에이전트(Agent) 및 제작 도구 URL + 간단 용도/특징 정리야.
(기업/개발자용 도구부터, 에이전트 플랫폼/디렉토리까지 포함)
📌 1. AI 에이전트 제작 플랫폼 & 도구
🧠 OpenAI Agents / Agent Builder
용도: 워크플로우 자동화, 지능형 에이전트 설계/구축
특징: OpenAI 제공 에이전트 SDK & 플로우 설계 가이드
URL:
OpenAI 에이전트 가이드 / 개발 문서 👉 https://platform.openai.com/docs/guides/agent-builder (라이즈 모먼트 AI)
🤖 Google Vertex AI Agent Builder
용도: 기업 수준의 AI 에이전트 생성/확장
특징: Google Cloud 기반, 대규모 데이터 접근/엔터프라이즈 지원
URL:
Vertex AI Agent Builder (Google Cloud) 👉 https://cloud.google.com/products/agent-builder?hl=ko (Google Cloud)
🪄 Flowise
용도: 노코드 드래그앤드롭 AI 에이전트 제작
특징: 여러 LLM/벡터 DB 연결 지원/간단 워크플로우 구축
URL: (공식/정보 출처) 👉 https://flowiseai.com/ (검색 상 도구 정보 확인 가능) (MarkTechPost)
📊 Zapier AI / Make (Integromat)
용도: 앱 간 자동화 + AI 워크플로우 구축
특징: 코드 없이 업무 자동화 + 에이전트 연동 자동화
URL:
Zapier 👉 https://zapier.com/
Make (formerly Integromat) 👉 https://www.make.com/ (GenFuse AI)
📌 2. AI 에이전트 프레임워크 & 개발용 라이브러리
🧰 LangChain
용도: 개발자가 AI 에이전트를 직접 구축/확장
특징: LLM + 툴 연결 / 메모리/플로우 조합 프레임워크
URL: https://langchain.com/ (공식) (cognitivefuture.ai)
🤝 AutoGPT
용도: 오픈소스 자율 에이전트 생성 실험/프로토타입
특징: Python 기반, 자율적 목표 수행용 에이전트
URL: https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT (cognitivefuture.ai)
🔁 Semantic Kernel (Microsoft)
용도: .NET 및 Python 기반 AI 에이전트/앱 프레임워크
특징: 플러그인/툴체인 자동화 지원
URL: https://github.com/microsoft/semantic-kernel (budibase.com)
📌 3. 에이전트 디렉토리 & 비교 사이트
📚 AI Agents Directory
용도: 수백 개 이상의 AI 에이전트/툴을 한 곳에서 비교
특징: 가격, 기능, 평가 등 정리된 에이전트 목록 제공
📌 4. 엔터프라이즈/클라우드 플랫폼
☁️ AWS Amazon Bedrock – AgentCore
용도: AWS 기반 AI 에이전트 개발/배포 프레임워크
특징: 메모리, 디버깅, 툴 인터페이스 포함 에이전트 플랫폼
URL: https://aws.amazon.com/bedrock/ (AgentCore 관련 정보 포함) (TechRadar)
🧠 5. 참고용 실습/학습 리소스
📘 Microsoft AI Agents for Beginners
용도: AI 에이전트 기초 + 프레임워크 입문 강의
특징: 초보자 대상 AI 에이전트 이론 + 툴 소개
URL: https://microsoft.github.io/ai-agents-for-beginners/translations/ko/02-explore-agentic-frameworks/ (Microsoft)
📌 간단 비교 & 특징 – 이해하기 쉽게
| 도구/플랫폼 | 사용 난이도 | 주요 용도 | 특징 |
|---|---|---|---|
| OpenAI Agents / Agent Builder | ⭐⭐☆☆☆ | 기본 자동화 에이전트 | 플로우 중심 개발 + 문서 |
| Google Vertex AI Agent Builder | ⭐⭐⭐☆☆ | 엔터프라이즈 에이전트 | 확장/데이터 연동 강점 |
| Flowise | ⭐⭐☆☆☆ | 노코드 에이전트 제작 | 드래그앤드롭 UI |
| Zapier AI / Make | ⭐☆☆☆☆ | 업무 자동화 + 에이전트 | 앱 연결 자동화 |
| LangChain / AutoGPT | ⭐⭐⭐⭐☆ | 개발자 에이전트 제작 | 코드 기반 커스터마이즈 |
| AI Agents Directory | ⭐☆☆☆☆ | 리스트/비교 | 다양한 에이전트 한눈에 보기 |
| AWS Bedrock (AgentCore) | ⭐⭐⭐⭐☆ | 엔터프라이즈 AI 에이전트 | AWS 통합 인프라 |
🧠 팁 – 도구 선택 가이드
“코드 없이 바로 만들고 싶다” → Flowise / Zapier AI / Make
“기업용 데이터 기반 에이전트” → Vertex AI / AWS AgentCore
“개발자 수준 커스터마이즈” → LangChain / AutoGPT / Semantic Kernel
“다양한 에이전트 탐색/비교” → AI Agents Directory
원하면,
👉 **내 교육/업무용 “AI 에이전트 구축 체크리스트 + 기능 매핑 템플릿”**도 만들어줄게.
(예: “CRM 자동 리포트 에이전트” / “고객지원 자동응답 에이전트” 등 용도별 템플릿)
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