내 목표는 아이디어와 데이터 시각화 방법을 합리적이고 이해할 수 있으며 재현 가능한 방식으로 소개하는 것이다. 에드워드 R. 터프티(Edward R. Tufte)가 지은 『The Visual Display of Quantitative Information(정량적 정보의 시각적 표시)』(Graphics, 1983)과 같은 데이터 시각화 관련 일부 고전 연구는 좋은 작업과 나쁜 작업의 수많은 예와 함께 그래프를 구성하고 평가하기 위해 필요한 규칙을 일반적인 취향에 맞추고 경험에 근거해 제시한다. 현재 번영을 누리고 있는 연구 분야에서, 최근의 연구는 성공한 그래픽과 실패한 그래픽의 인지 기반에 관한 훌륭한 토론이 이뤄지며 여러 설득력 있고 명쾌한 예시를 제공하고 있다(Ware, 2008). 다른 책들은 다른 상황에서 데이터를 그래프로 표시하는 방법에 대한 훌륭한 조언을 제공하지만(Cairo 2013; Few 2009; Munzer, 2014) 책에 있는 그래프를 만드는 데 사용한 도구에 대해 가르쳐주지 않는다. 이는 사용된 소프트웨어가 태블로(Tableau), 마이크로소프트 엑셀, SPSS와 같이 자체적으로 시각적 안내 자료를 필요로 하며 마우스로 이용 가능한 (독점적이며 값비싼) 특정 애플리케이션이기 때문일 수 있다. 혹은 필요한 소프트웨어는 무료로 사용할 수 있지만 사용법을 보여주는 것은 책의 목표가 아니다(Cleveland 1994). 반대로 많은 종류의 도표에 관한 코드 "요리법(recipe)"을 제공하는 훌륭한 쿡북도 있다(Chang 2013). 그러나 그러한 이유로 결과 이면에 있는 원칙을 소개할 시간이 없다. 끝으로 이 책에서도 나오는 특정 소프트웨어 도구와 라이브러리를 자세히 알려주는 책도 있다(Wickham 2016). 이는 독자가 모르는 배경지식을 전제로 하기도 해 초보자가 소화하기 힘들 때가 있다.
방금 인용한 책들은 모두 시간을 들여 읽어볼 만한 가치가 있다. 그러나 사람들에게 데이터로 그래픽을 만드는 방법을 가르칠 때, 나는 당신이 무언가를 하는 이유를 설명하고 동기를 부여할 도입부가 필요하다는 것을 반복적으로 발견했다. 하지만 책에 나오는 이미지들을 만드는 데 필요한 세부사항들을 건너뛰지 않는다. 이 책에는 크게 두 가지 목표가 있다. 첫째, 본문의 거의 모든 모습을 스스로 재현할 수 있는 핵심에 도달하기를 바란다. 둘째, 코드가 왜 그런 식으로 작성되는지 이해했으면 한다. 그러면 자신의 데이터를 볼 때 머릿속에서 거친 그림에서부터 화면이나 인쇄물에 표현되는 고품질 그래픽에 이르는 능력에 확신을 가질 수 있다.
