바로 보는 답
양수인 1인당 GDP의 log10을 미리 계산하면 저소득 구간에 몰린 점을 펼칠 수 있습니다. 변환 열을 명시적으로 사용하면 로그 축 설정에 의존하지 않고도 분석을 재현할 수 있습니다.
관측 표 준비
모든 GDP가 양수인지 확인하고 스프레드시트에서 log10_gdp_ppp를 계산합니다. 원래 GDP도 보관하세요. X에는 변환 열, Y에는 life_expectancy_years를 연결하고 X축에 2021년 불변 국제달러 GDP의 log10임을 표시합니다.
공개 데이터와 재현 가능한 예제
다운로드 파일은 정리된 고정 자료이며 실시간 연결이 아닙니다. 아래 출처에는 원래 조회와 관측 기간, 재사용 정책이 있습니다. 원자료 수정으로 결과가 바뀔 수 있으므로 업데이트할 때 원본을 보관하세요.
세계은행 WDI의 단위와 국가·연도 정의를 유지합니다. 파생 인원과 지수는 Datamon 튜토리얼 계산이며 새로운 세계은행 공식 통계가 아닙니다.
자료 수집일: 2026-10-26. 정리된 행 수: 10.
| iso3 | country | year | gdp_ppp_per_capita | life_expectancy_years | log10_gdp_ppp |
|---|---|---|---|---|---|
| CHN | China | 2023 | 22687.2519534328 | 77.953 | 4.355782 |
| DEU | Germany | 2023 | 63140.1949099669 | 81.0414634146342 | 4.800306 |
| IDN | Indonesia | 2023 | 13889.9495012858 | 71.146 | 4.142701 |
| IND | India | 2023 | 8870.55027609345 | 72.003 | 3.947951 |
| JPN | Japan | 2023 | 47387.2172542523 | 84.0412195121951 | 4.675661 |
Datamon에서 만들기
편집할 시각화를 만들려면 Google 계정으로 로그인합니다. 공개 글과 예제는 계정 없이 읽을 수 있습니다. CSV에는 위에서 설명한 결합·필터·집계가 적용되어 있습니다. 자신의 자료는 먼저 스프레드시트에서 준비하세요.
- Data에서 파일을 고르거나 헤더를 포함해 표를 붙여 넣습니다. 숫자 열, 소수 구분자와 날짜를 확인하세요. 현재 가져오기 제한은 20 MB 미만이며 예제는 그보다 작습니다. 빈칸과 실제 0을 구분합니다.
- Visualize에서 선택: Scatter plot. 아래 역할대로 열을 연결합니다. 자동 매핑에만 의존하지 말고 표의 두 행 이상과 미리보기를 비교하세요.
- Refine에서 질문과 단위, 관측 기간, 출처를 적습니다. 실제 독자가 볼 크기에서 글자와 대비를 확인하고 정확한 값이 필요하면 표를 유지하세요.
- SVG, PNG, PDF 또는 PowerPoint로 내보낸 뒤 실제 파일을 열어 확인합니다. 편집 가능한 프로젝트 백업을 보관하세요. Publish 전에 원래 값을 점검합니다. 공개 URL을 가진 사람은 게시된 데이터에 접근할 수 있습니다.
계산과 열 연결
아래 규칙은 의사코드입니다. 다운로드 CSV에는 준비된 값이 들어 있으며 스프레드시트 함수와 셀 참조는 시트 구조에 맞춰야 합니다.
log10_gdp_ppp = LOG10(gdp_ppp_per_capita), only for positive GDP- X
- log10_gdp_ppp
- Y
- life_expectancy_years
- Point label
- country
결과 읽기
이 자료의 life_expectancy_years 범위는 69.83 (PHL)부터 84.04 (JPN)까지입니다.
미리보기는 구조, CSV는 정확한 수치를 확인하는 데 사용합니다. 스타일은 참고용이므로 Datamon 화면과 다를 수 있습니다. 같은 분석 의미를 재현하려면 위의 준비와 열 연결을 따르세요.
의미를 바꾸는 실수
변환 축에서 1 차이는 소득 10배 차이입니다. 원래 달러 값처럼 눈금을 표시하거나 0을 포함하려고 임의의 상수를 더하지 마세요. 0과 음수는 다른 분석이 필요합니다.
공유 전 확인할 질문
계산에 AI 서비스가 필요한가요?
아니요. CSV와 참고 계산은 결정적입니다. 선택적 AI를 설정하면 설명 초안을 도울 수 있지만 원래 값 확인이나 올바른 비교 선택을 대신하지 않습니다.
내 스프레드시트에도 적용할 수 있나요?
가능합니다. 같은 관측 단위와 열 유형, 계산을 유지하세요. 출처와 기간을 바꾸고 파생 열을 다시 계산한 뒤 원본 시트의 몇 개 값과 대조하고 공유합니다.
무료 항목과 계정이 필요한 항목
이 글과 CSV·이미지 다운로드는 무료입니다. 현재 배포에는 유료 결제나 구독 상품이 없습니다. 편집 가능한 시각화를 만들고 저장하려면 Google 로그인이 필요합니다. 외부 AI·클라우드 분석·게시·영상은 설정된 서비스에 따르며 무제한 무료를 약속하지 않습니다.
출처와 추가 자료
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