이 책은 데이터 시각화 및 해석과 관련된 개념부터 응용까지 폭넓게 다루고 있습니다. 서론에서는 데이터 시각화 및 해석의 개념과 필요성, 목적과 효과, 그리고 의사 결정의 중요성에 대한 내용이 다루어 집니다. 기본 개념에서는 시각화의 규칙, 종류, 디자인 패턴, 도구의 선택 및 적용에 대한 내용을 설명하며, 데이터 시각화 기술 및 개발 방법에 대한 내용도 제공됩니다.

이 책에서는 대분류, 중간분류, 소분류 데이터 시각화에 대해 구체적으로 다루어지며, 시각화 도구의 사용 방법과 오류에 대한 내용도 제공됩니다. 데이터 해석 및 분석에 대해서는 통계학적 기법, 상관 분석, 회귀 분석, 주성분 분석, 군집 분석 등 다양한 기법이 설명되어 있습니다. 또한 이 책에서는 데이터 시각화의 다양한 응용 분야와 사례(건강, 교육, 경제, 사회 혁신성 등)에 대한 내용이 제공됩니다. 이를 통해 업계에서 적용 가능한 데이터 시각화와 해석 기술을 배울 수 있습니다.

마지막으로, 데이터 시각화 및 해석의 미래와 전망, 그리고 개선 방안과 한계에 대한 내용도 다루어져 있습니다. 이를 통해 보다 효과적인 데이터 시각화와 해석을 위한 방법과 기술을 배울 수 있습니다. 이 책은 쉽고 자세한 설명과 함께 실무에서 적용할 수 있는 다양한 예시와 내용으로 구성되어 있으며, 데이터 분석 및 비즈니스 분야에서 일하는 모든 사람들에게 꼭 필요한 기술입니다.

I. 서론
데이터 시각화 및 해석의 개념과 필요성
데이터 시각화 및 해석의 목적과 효과
의사 결정의 중요성

II. 데이터 시각화 개념 및 디자인
시각화의 기본 개념
시각화의 규칙과 종류
데이터 시각화 디자인 패턴
시각화 도구의 선택 및 적용

III. 데이터 시각화 기술 및 개발 방법
대분류 데이터 시각화
중간분류 데이터 시각화
소분류 데이터 시각화
데이터 시각화 기술 도구

IV. 데이터 시각화 오류
비유의 거짓
일종의 거짓
해석 방법에 따른 오류
시각화 도구의 사용 방법

V. 데이터 해석 및 분석
통계학적 기법
상관 분석
회귀 분석
주성분 분석(PCA)
군집 분석

VI. 데이터 시각화 응용 및 사례
건강 데이터 시각화
교육 데이터 시각화
경제 데이터 시각화
사회 혁신성 데이터 시각화

VII. 결론
데이터 시각화 및 해석의 미래와 전망
데이터 시각화 및 해석의 한계와 개선 방안