지수의 개념과 시각화 목적, 실제 사례로 알아보는 지수 시각화 방법까지

지수(Index)란 무엇일까?

경제, 사회, 환경 등 다양한 분야의 보고서에서 자주 등장하는 숫자가 있습니다. 바로 지수(Index)인데요! 지수는 기준 시점과 비교 시점의 상대적 변화율을 계산하여 비율로 표현하는 수치입니다. 시간에 따른 추세와 변동을 보여줄 수 있어서 경제, 금융, 사회 현상을 분석하는 데 주로 사용됩니다.

예를 들어, 통계청 등에서 매월 초 발표하는 소비자물가지수(CPI)는 기준 시점의 물가 수준을 100으로 설정하고, 이후의 물가 변동을 상대적으로 표시합니다. 따라서 기준 시점보다 물가 수준이 20% 올랐을 경우 120, 50% 올랐을 경우 150 등의 숫자로 표현해요. 

때에 따라서는 지수를 비율이 아닌 절댓값으로 표현하는 경우도 존재합니다. 대표적인 상황은 특정 시점의 절댓값 자체가 중요한 경우예요! GDP나 주식 거래량처럼 기준 시점과의 비교보다도 시의성 있는 인사이트 분석이 중요한 지수가 해당합니다. 

데이터 시각화에도 이러한 지수의 표기법이 동일하게 적용되는데요! 기준 시점 대비 변화율 분석이 더 중요한 지수는 차트상에도 비율을, 절댓값 분석이 더 중요한 지수는 절댓값을 기준으로 그 패턴을 표현합니다. 위의 국내총생산(GDP) 지수는 비율보다 절댓값이 더 중요하다고 판단되므로 연도별 실제 GDP값을 활용하여 시각화한 것을 볼 수 있어요!

그렇다면 이 지수 데이터를 시각화했을 때 우리는 어떤 인사이트를 얻을 수 있을까요? 

지수를 시각화한다면 어떤 인사이트를 얻을 수 있을까?

먼저 지수를 보는 ‘목적’이 무엇인가에 대해 생각해 볼 필요가 있겠는데요. 지수를 보는 주요 목적은 크게 1) 경제·사회 현상의 추세 파악, 2) 지역 및 국가 간 상대적 수준 비교, 그리고 3) 지수와 지수 간의 상관관계 분석으로 나눠집니다. 

‘GDP 성장률’ 지수를 예시로 들어 볼게요! 첫 번째, ‘추세 파악’ 차원에서 최근 10년간 우리나라 GDP 성장률의 변화 추세 등을 살펴볼 수 있겠습니다. 이어서 ‘국가 간 상대적 수준 비교’를 위해 2025년 기준 동아시아 3국의 GDP 성장률 절댓값을 비교하고, 마지막으로 ‘다른 지수와의 관계 분석’을 위해 동아시아 3국의 GDP 성장률과 수출액의 상관관계를 분석하는 등의 순서로 살펴볼 수 있겠죠!

시각화 역시 동일한 목적인 1) 추세 파악, 2) 비교 분석, 3) 다른 지수와의 상관관계 분석에 중점을 두고 진행할 수 있는데요. 각각의 목적에 따른 지수 시각화 사례를 통해 지수를 어떻게 시각화할 수 있고, 그에 따라 어떤 인사이트를 도출할 수 있을지 알아보겠습니다.

1. 경제·사회 현상의 추세 파악

추세 파악은 지수 시각화의 꽃이라고도 할 수 있습니다. 시간 흐름에 따른 지수의 상승, 하락 등 변동 패턴을 직관적으로 파악하는 방법으로, 가장 보편적으로 지수를 분석하는 방법이기도 해요.

a. 나스닥 100 지수 외 2종 시각화 

라인 차트는 추세 파악 시 가장 자주 활용되는 시각화 유형입니다. 데이터의 시계열 변화 추이를 선의 높낮이로 확인하는 직관적인 형태로, 대표적인 추세 분석용 차트 중 하나인데요. 위 사례에서는 라인 차트를 활용하여 2008년부터 2024년까지의 나스닥 100, S&P 500, DIJA 지수 추이를 나타냈습니다. 시계열 축을 따라 데이터를 연결하니 각 지수의 변화가 명확히 드러나는 것을 볼 수 있죠!

b. 세계 언론 자유도 지수(World Press Freedom Index) 시각화

조금 다르게 표현한 사례도 살펴볼까요? 위 사례는 국제 비정부기구인 국경 없는 기자회(Reporters Sans Frontieres, RSF)가 매년 발표하는 세계 언론 자유도 지수(World Press Freedom Index)의 변화 추이를 시각화한 것입니다. 전 세계 180개국의 언론 환경을 분석해 순위를 매기며, 언론인과 시민의 표현 자유 보장 정도가 높을수록 큰 숫자를 부여한다고 해요. 위 사례에서는 세계 각국의 지수 변화 추이를 나타내기 위해 두 가지 유형의 시각화-트리맵, 산점도-를 함께 사용했습니다. 

먼저 상단의 사각형 차트는 바로 트리맵입니다. 트리맵은 직사각형 안 조각의 크기로 데이터를 비교하는 유형인데요. 위 사례는 앞서 살펴본 라인 차트와 달리 무려 180개국의 지수 데이터를 시각화해야 하므로, 변화 추이를 분석하기 전 수많은 국가를 1차적으로 분류하기 위해 6개의 대륙별 트리맵을 그렸습니다. 그리고 대륙별로 지수의 분포를 파악할 수 있도록 트리맵 내 조각의 색깔을 다르게 표현했는데요. 이미지 최상단의 색깔 범례를 참고하면 조각의 색은 지수의 크기에 따라 연두색(Good, 100~85), 하늘색(Satisfactory, 85~70), 하얀색(Problematic, 70~55), 분홍색(Difficult, 55~40), 빨간색(Very Serious, 40~0) 총 5가지로 구분되어 있습니다. 

조각의 색이 연두색에 가까울수록 언론과 시민의 표현 자유도가 보장됨을, 빨간색에 가까울수록 억압받음을 나타내는데요. 이를 통해 대륙별로 언론 자유도 지수의 분포 정도를 비교할 수 있습니다. 그렇다면 각 나라의 지수 변화 추이 분석을 위한 차트는 어떻게 표현했을까요?

트리맵으로 국가를 대륙별로 분류했다면, 하단에서 지수의 변화 추이를 표현한 대륙별 산점도를 볼 수 있는데요! 각 산점도의 x축은 연도, y축은 언론 자유도 지수로 구성되어 있습니다. 연도에 따라 세로로 나열된 5가지 색의 점들은 해당 대륙의 개별 국가를 의미해요. 점들이 시간에 따라 변화하면서 해당 대륙의 전반적인 지수가 하락하는 패턴을 보이기도 하고, 점 색깔의 분포가 연두색부터 빨간색까지 비교적 고르게 퍼져 있는 경우도 있죠! 이를 통해 대륙별 지수 분포의 변화 추이를 알 수 있습니다.

또, 위 사례는 인터랙티브 차트로 제작되었는데요. 개별 점을 클릭하면 해당 나라의 연도별 데이터를 선으로 이은 라인 차트를 그리면서 툴팁에 막대 차트를 함께 보여줍니다. 예시로 우리나라를 클릭해 보았는데요! 소폭 하락 및 상승하는 추세를 라인 차트, 막대 차트로 동시에 확인할 수 있습니다.

처음 살펴보았던 사례는 비교 항목이 3개였으므로 라인 차트를 활용해서 데이터의 등락을 직관적으로 보여주었습니다. 반면 다음으로 살펴본 사례는 비교 항목이 180개국으로 매우 많았기 때문에, 점들의 분포로 데이터를 분석 가능한 산점도를 활용했죠! 이렇게 파악해야 할 항목의 수에 적합한 시각화 유형을 활용하거나, 두 번째 사례에서 대륙별 트리맵을 추가로 활용했던 것처럼 1차 분류 기준을 시각화해서 추가적인 인사이트를 도출하는 등의 방법으로 지수의 추세 분석을 진행할 수 있겠습니다!

2. 지역 및 국가 간 상대적 수준 비교 

앞서 추세를 파악했다면, 이번에는 지역 및 국가 간의 상대적 수준을 비교하는 시각화 사례를 살펴보겠습니다. 수많은 국가의 데이터를 비교할 때는 비교 대상이 많아질수록 자칫하면 시각화가 복잡해져 사용자의 시선에 혼란을 줄 수 있는데요. 지역별 차이를 한눈에 보여주기 위해서는 어떻게 시각화하는 것이 좋을까요?

a. 학령기 디지털 연결성(School-age digital connectivity) 시각화

먼저 개별 국가의 데이터를 직관적으로 비교하기 위해서는 데이터의 크기를 가장 쉽게 비교할 수 있는 시각화 요소를 활용해야 하는데요! 이와 관련하여 살펴볼 사례는 국가별 학령기 디지털 연결성 지수(School-age digital connectivity)를 시각화한 차트입니다. 학령기 디지털 연결성 지수란 유니세프(UNICEF)에서 개발한 학교 재학 연령(3~17세) 아동의 가정 내 인터넷 접속 비율을 측정한 것으로, 국가별 디지털 교육 격차와 아동의 디지털 접근성 현황을 파악하기 위해 활용되는데요. 위 사례에서는 ‘디지털 연결성’이라는 데이터의 주제에 맞추어 와이파이 모양을 시각화 요소로 활용했습니다. 

사례 왼쪽 하단의 범례를 참고하면 와이파이 모양 안 막대의 색이 채워질수록 디지털 연결성 지수가 20%씩 높아지는 것을 알 수 있습니다. 만약 색이 전혀 채워지지 않았다면 디지털 연결성 지수가 20% 미만이라는 것을 의미하죠!

차트의 일부분을 더 자세히 들여다볼게요! 여러 국가의 디지털 연결성 지수가 시각화되어 있는데요. 상단의 파키스탄(Pakistan), 소말리아(Somalia) 등의 국가는 와이파이 모양에 색이 채워지지 않은 것을 보니 디지털 연결성 지수가 매우 낮은 것을 알 수 있습니다. 반면 하단의 통가(Tonga), 영국(United Kingdom) 등의 국가는 와이파이 모양의 색이 가득 차 있는 것을 보아 디지털 연결성 지수가 80% 이상으로 매우 높은 것을 확인할 수 있어요. 이렇게 많은 나라를 한꺼번에 비교하더라도 한눈에 이해할 수 있는 요소를 활용하니 지수의 크기를 쉽게 비교할 수 있죠!

b. 성별 불평등 지수(Gender Inequality Index) 시각화

이번에는 개별 국가를 특정한 기준으로 그룹화하여 시각화한 사례도 살펴보겠습니다. 대표적으로 대륙을 기준으로 국가 간 지수 데이터를 비교하는 상황이 있는데요. 

위 사례는 성별 불평등 지수(Gender Inequality Index)의 크기를 색상으로 구분하여 시각화한 대시보드입니다. 성별 불평등 지수는 한 국가 내에서 성별에 따른 불평등 정도를 종합적으로 측정한 지수인데요. 0에 가까울수록 성평등 수준이 높고, 지수가 높아질수록 불평등이 심하다고 평가합니다. 따라서 위 차트 왼쪽의 범례를 참고하면 국가의 색을 파란색(매우 낮음, Very low)부터 짙은 빨간색(Very high)까지 다섯 가지의 색으로 표현했어요. 지수가 낮을수록 시각화 요소의 색이 파란색에 가깝고 지수가 높을수록 빨간색에 가깝습니다. 

사례의 하단 영역에서는 지수를 대륙별로 분류하여 표현한 차트를 볼 수 있는데요! 왼쪽부터 사하라 사막 이남 아프리카(Sub-Saharan Africa), 남아시아(South Asia), 아메리카(Americas) 등 대륙을 총 6개로 분류하여 지도 위에 국가별 지수를 시각화했습니다.

그중 두 대륙을 확대해서 비교해 볼게요! 두 대륙 모두 차트 상단에 대륙 내 국가의 지수 분포를 요약 제시하고 있습니다. 남아시아의 경우 노란색(Medium) 원에 67%, 옅은 빨간색(High) 원에 22%, 짙은 빨간색(Very high) 원에 11%로 비율이 표시되어 있죠! 이를 통해 남아시아 대륙 내 국가들은 성별 불평등 지수가 보통이거나 높은 편이라는 점을 인지할 수 있습니다.

바로 아래에는 지구본 모양의 대륙 지도에 국가별 지수를 앞서 보았던 범례에 맞추어 칠한 단계 구분도와 함께, 세계 평균과 비교하여 해당 대륙의 평균 지수가 몇 점인지 알려주는 막대가 있습니다. 단계 구분도로는 개별 국가의 지수 분포를 살펴볼 수 있고, 대륙 평균 지수로는 다른 대륙과 비교했을 때 상대적인 격차를 가늠할 수 있는데요. 위 그림에서 남아시아는 평균 불평등 지수가 무려 47.7로 36.1인 아메리카 대륙보다, 그리고 세계 평균보다 높은 수준임을 알 수 있습니다. 국가별로만 비교할 수 있었던 데이터를 대륙별로 집산하여 시각화해 보니 더욱 입체적인 인사이트를 도출할 수 있네요!

3. 지수와 지수 간의 상관관계 분석

마지막으로 지수와 지수 간 상관관계 분석 시 활용할 수 있는 시각화 방법을 알아보겠습니다! 지수 간 상관관계 분석은 보통 두 지수의 등락 패턴을 파악해서 경제, 사회 현상의 상호작용을 이해하기 위해 사용하는데요. 다중 지수를 시각화해야 하기에 데이터를 명확히 표현하지 않으면 해석의 왜곡을 불러일으킬 수 있습니다. 사례를 통해 적절한 시각화 방법을 알아볼까요?

a. 소비자물가지수 개편 전·후 비교 시각화

라인 차트는 지수 간 상관관계 분석 시 보편적으로 사용하는 시각화 유형입니다. 라인 차트는 추세 분석에도 많이 활용되는 만큼, 변화하는 높낮이를 직관적으로 파악할 수 있어 유용해요. 위 사례는 개편 전 소비자물가지수와 개편 후 소비자물가지수를 비교하는 라인 차트입니다. 통계청은 5년마다 소비자의 기호와 구매 행태 등을 반영해 물가지수를 재조정하는데요. 개편 전인 파란색 라인에 비해 개편 후인 빨간색 라인이 연초를 기준으로 조금 더 가파른 상승세를 보인다고 해석할 수 있습니다. 또, 공통적으로 연말에 가까워질수록 지수가 증가한다고도 볼 수 있겠고요. 라인이 뻗어 나가는 모양새로 숨은 의미를 쉽게 유추할 수 있습니다.

그런데 위 사례처럼 같은 지수의 다른 시점을 비교하는 것이 아니라, 산정 기준 자체가 다른 두 지표를 비교해야 한다면 어떨까요? 예를 들어 1에서부터 10 사이의 값인 고객 만족도 지수를 억 단위가 넘는 기업 매출액과 비교해야 한다면 말이죠! Y축의 범위가 상이하기 때문에 차트를 그리기도, 상관관계를 파악하기도 어려워질 거예요.

b. 행복 지수와 1인당 GDP 간의 관계 시각화

이 경우, 위 사례처럼 산점도를 활용해 보시면 좋습니다. 이 시각화는 국가별 경제 수준과 행복 지수의 관계를 나타낸 산점도(scatter plot)인데요. X축은 국가의 경제력을 대표하는 1인당 GDP, Y축은 0부터 10점까지의 행복 지수를 나타냅니다. 또한 차트에서는 개별 국가를 원으로 표시하고, 해당 국가의 인구수에 따라 원의 크기를 다르게 표현했어요. 또한 색상별로 지역을 구분했는데요. 오른쪽 하단의 범례를 참고하면 짙은 파란색은 유럽, 북아메리카, 중앙아시아, 짙은 빨간색은 라틴 아메리카 등을 나타냅니다.

위 사례에서 1인당 GDP는 0부터 10만 달러까지 매우 넓은 분포를 가지고 있고, 행복 지수는 0점에서 10점까지로 비교적 좁은 분포를 가지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 산점도로 나타내니 개별 지수의 데이터값은 보존하면서도 점들이 분포한 형태로 두 지수 간의 상관관계를 파악할 수 있는데요. 전반적으로 점의 분포가 우상향하는 것을 보니, 1인당 GDP가 높을수록 행복 지수도 높아지는 양의 상관관계가 있음을 알 수 있죠! 

한편 국소 부분의 점 분포로 또 다른 인사이트를 도출할 수 있기도 합니다. 차트의 가장 오른쪽 상단에 북유럽 국가(짙은 남색)를 보면 1인당 GDP도, 행복 지수도 모두 비교적 높은 편에 속하는 것을 알 수 있습니다. 1인당 GDP가 높을수록 행복 지수가 높아진다는 전반적 추세와 동일한 케이스죠! 

하지만 조금 더 시선을 낮춰 보면 비슷한 경제 수준임에도 행복 지수에 차이가 있는 경우가 존재하는데요. 예를 들어 홍콩은 북유럽 국가 못지않게 1인당 GDP가 높지만, 상대적으로 낮은 행복지수를 보입니다. 이를 종합했을 때 전반적으로는 경제력이 행복에 영향을 미치지만, 그것만으로는 충분하지 않을 수도 있다고도 해석해 볼 수 있겠어요. 하나의 차트 안에서 다양한 관계성을 발견할 수 있네요!

에디터의 한마디

지금까지 지수의 개념과 시각화 목적, 그리고 실제 사례로 알아보는 지수 시각화 방법까지 알아보았는데요! 사회, 경제와 관련된 뉴스나 논문 등을 자주 봐 오셨던 분이라면 익숙하실 법한 시각화 사례도 있었을 것 같아요. 또, 조금 생소하게 생겼더라도 막상 시각화 원리를 이해하고 나니 쉽게 느껴졌던 사례도 있었을 것 같습니다. 여러분은 어떤 생각을 하셨나요? 

오늘 알아본 지수 시각화 사례들은 모두 지수 데이터의 숨어 있는 인사이트, 즉 ‘이야기’를 알기 쉽게 표현했다는 공통점을 가지고 있었습니다. 변화하는 추세, 국가 간의 차이, 지수 간의 관계를 시각화 요소로 드러내고, 사용자의 다양한 스토리텔링을 이끌어냈어요. 여러분도 오늘의 글을 참고하셔서 보고서 작성, 시장 조사, 사회 현상 분석 등의 상황을 맞닥뜨렸을 때 지수로부터 숨은 이야기를 꺼내 보시는 건 어떨까요?

Editor. 사업전략팀 홍젤리