Marimekko Chart

설명 / Description

마리메코 차트(모자이크 플롯이라고도 함)는 각 열의 너비를 각 세그먼트의 높이에 더해 변화시킴으로써 누적 막대 차트를 확장한 차트입니다. 열의 너비는 한 범주의 전체 크기(예: 특정 지역의 시장 규모)를 인코딩하고, 각 열 내의 누적 세그먼트는 구성(예: 서로 다른 제품의 시장 점유율)을 보여줍니다. 그 결과 전체 플롯 영역을 채우는 직사각형 영역이 만들어지며, 각 셀의 면적은 전체 합계에 대한 기여도에 비례합니다.

A Marimekko chart (also known as a mosaic plot) extends the stacked bar chart by varying the width of each column in addition to the height of each segment. The width of a column encodes the total size of one category (e.g., market size of a region), while the stacked segments within each column show the composition (e.g., market share of different products). The result is a rectangular area that fills the entire plotting region, with every cell's area proportional to its contribution to the grand total.

이 이중 인코딩 -- 한 차원은 너비로, 다른 차원은 높이로 -- 은 마리메코 차트를 범주의 크기와 구성이 동시에 어떻게 달라지는지 보여주는 데 독보적으로 적합하게 만듭니다. "A 지역이 B 지역보다 시장이 클 뿐 아니라, 제품 구성도 다르다"와 같은 질문에 답할 수 있습니다. 각 셀의 면적은 열 너비와 행 높이의 곱이므로, 세 번째 암묵적 인코딩을 제공합니다.

This double encoding -- width for one dimension, height for another -- makes the Marimekko chart uniquely suited for showing how both the size and composition of categories vary simultaneously. It answers questions like "not only does Region A have a larger market than Region B, but it also has a different product mix." The area of each cell is the product of its column width and row height, providing a third implicit encoding.

마리메코 차트는 정보 밀도가 높지만 신중한 설계가 필요합니다. 가변 너비 열은 막대가 공통 기준선이나 너비에 정렬되지 않기 때문에 열 간 세그먼트 높이를 비교하기 어렵게 만듭니다. 레이블과 툴팁은 가독성에 필수적입니다. 이 차트는 축당 적당한 수의 범주(3-7개)와 정교한 차트 유형에 익숙한 청중에게 가장 잘 작동합니다.

Marimekko charts are information-dense but demand careful design. Variable-width columns make it harder to compare segment heights across columns because the bars are not aligned to a common baseline or width. Labels and tooltips are essential for readability. The chart works best with a moderate number of categories (3-7 per axis) and audiences comfortable with sophisticated chart types.

Marimekko Chart — composition shown as normalized stacked bars

언제 사용하나 / When to Use

세그먼트와 지역에 걸친 시장 점유율을 동시에 표시
Showing market share across segments AND regions simultaneously
범주의 크기와 내부 구성이 함께 어떻게 달라지는지 시각화
Visualizing how both the size of categories and their internal composition vary
절대 크기와 상대적 구성이 모두 중요한 전략 분석
Strategic analysis where both absolute size and relative mix matter
전체 규모가 다른 개체들의 포트폴리오 구성 비교
Comparing portfolio compositions across entities of different total sizes

이럴 땐 피하세요 / When NOT to Use

개별 세그먼트의 정밀한 비교가 필수적일 때 -- 가변 너비가 비교를 방해하므로 그룹 막대 차트를 사용하세요
When precise comparison of individual segments is essential -- variable widths impede comparison; use a grouped bar chart
어느 한 축에라도 범주가 많을 때(7개 초과) -- 셀이 너무 작아져 읽기 어려워집니다
When there are many categories on either axis (>7) -- cells become too small to read
이 차트 유형에 익숙하지 않은 청중의 경우 -- 이중 인코딩은 설명이 필요합니다
For audiences unfamiliar with the chart type -- the double encoding requires explanation
구성만 중요할 때(범주의 상대적 크기는 중요하지 않을 때) -- 균일한 너비의 누적 막대 차트를 사용하세요
When only composition matters (not relative category sizes) -- use a stacked bar chart with uniform widths

구조 / Anatomy

열: 주요 범주마다 하나씩 있는 가변폭 세로 막대. 너비가 해당 범주의 전체 값을 인코딩합니다.
Columns: Variable-width vertical bars, one per primary category. Width encodes that category's total value.
세그먼트: 각 열 내에 쌓인 직사각형. 높이(비율)가 하위 범주의 점유율을 인코딩하고, 면적이 절대적 기여도를 인코딩합니다.
Segments: Stacked rectangles within each column. Height (proportion) encodes the sub-category's share. Area encodes absolute contribution.
범주 축: 하단에 주요 범주를 식별하는 레이블. 눈금 위치가 균일하지 않습니다.
Category axis: Labels along the bottom identifying primary categories. Tick positions are not uniform.
구성 축: 세로 쪽에 있는 백분율 축(0-100%).
Composition axis: A percentage axis (0-100%) on the vertical side.
셀 레이블: 하위 범주명이나 백분율을 보여주는 각 직사각형 내부의 텍스트.
Cell labels: Text inside each rectangle showing the sub-category name or percentage.
너비 레이블: 너비를 결정하는 전체 값을 보여주는, 각 열 아래의 선택적 주석.
Width labels: Optional annotations below each column showing the total value that determines width.

변형 / Variations

모자이크 플롯: 분할표를 시각화하는 데 쓰이는 통계적 버전으로, 셀 사이에 간격을 두고 표준화 잔차를 음영으로 표시하는 경우가 많습니다.
Mosaic plot: The statistical version used for visualizing contingency tables, often with gaps between cells and standardized residual shading.
스파인 플롯: 너비만 달라지고 세그먼트가 100%로 쌓이는 1차원 변형.
Spine plot: A one-dimensional variant where only width varies and segments stack to 100%.
백분율 마리메코: 모든 열이 동일한 높이(100%)로 정규화되지만 너비는 다르며, 구성 차이에만 초점을 맞춥니다.
Percentage Marimekko: All columns are normalized to the same height (100%) but widths vary, focusing purely on composition differences.
중첩 마리메코: 여러 단계의 하위 범주를 중첩된 직사각형으로 인코딩합니다.
Nested Marimekko: Multiple levels of sub-categories encoded through nested rectangles.

코드 레퍼런스 / Code Reference

// Observable Plot - normalized stacked bar (Marimekko approximation)
Plot.plot({
  marks: [
    Plot.barY(data, {
      x: "region",
      y: "revenue",
      fill: "product",
      offset: "expand",
      tip: true
    }),
    Plot.ruleY([0, 1])
  ],
  x: { label: "Region" },
  y: { label: "Market Share", tickFormat: ".0%" },
  color: { legend: true }
})