CSV 파일에 숫자 열이 여러 개 있는데 어떤 값끼리 관계가 있는지 그림으로 보고 싶다면 Orange Data Mining에서 산점도를 만들 수 있습니다. 데이터를 읽는 위젯과 그래프 위젯을 선으로 연결하는 방식이라 처음부터 코드를 작성할 필요가 없습니다. 공식 사이트는 Windows x64용 Orange3-3.40.0-x86_64.exe 설치 파일을 제공하며, Orange를 오픈소스 데이터 시각화·머신러닝 프로그램으로 소개합니다.
처음에는 작은 CSV 파일을 불러와 열 이름과 자료형을 확인하고, Scatter Plot에서 X축과 Y축에 쓸 숫자 열을 지정해 보세요. 점이 보인다고 곧바로 상관관계나 원인을 단정하기보다 축과 누락된 값을 확인하는 것이 먼저입니다. 이 글은 공식 Windows 파일 선택부터 CSV 가져오기, 산점도 확인, 그림 저장과 자주 생기는 입력 문제까지 한 흐름으로 설명합니다.
Orange Data Mining 3.40.0 Windows 다운로드·설치 안내
위젯을 연결해 데이터와 그래프를 함께 확인합니다
Orange의 작업 공간인 Canvas에는 File, CSV File Import, Data Table, Scatter Plot 같은 위젯을 놓을 수 있습니다. 파일을 읽는 위젯의 출력과 그래프 위젯의 입력을 연결하면 같은 데이터를 여러 방식으로 볼 수 있습니다. 예를 들어 File을 Data Table과 Scatter Plot에 각각 연결하면 표의 열·행을 확인하면서 두 숫자 열의 점 분포도 살펴볼 수 있습니다.
CSV가 일반적인 쉼표 구분 형식이면 File에서 바로 읽어 볼 수 있습니다. 구분자가 세미콜론이나 탭이거나 글자가 깨지면 CSV File Import에서 구분자·문자 인코딩·열 종류를 지정하는 편이 정확합니다. 숫자처럼 보이는 열이 텍스트로 읽혔는지, 첫 줄이 열 이름으로 처리됐는지도 함께 확인해야 그래프의 축 후보에 원하는 열이 나타납니다.
Scatter Plot은 X축과 Y축을 고르고 색상·점 크기 같은 표시를 바꿔 데이터 분포를 탐색합니다. 공식 스크린샷은 File에서 Scatter Plot과 Box Plot으로 이어지는 흐름을 보여 줍니다. 다만 이미지에는 3.40.0이라는 버전 표기가 없으므로 지금 설치한 화면의 세부 배치가 같다고 단정하지 말고 위젯 이름과 기능을 기준으로 찾으세요.
공식 화면에서 파일 가져오기와 그래프 위젯 보기
Orange Data Mining 공식 사이트의 실제 File, Canvas·Scatter Plot·Box Plot, Heat Map 화면입니다. 사이트는 이미지의 촬영 버전을 밝히지 않으므로 3.40.0 화면과 완전히 같은 배치라고 단정하지 않습니다. 첫 번째 File 화면 뒤에 연결 흐름과 결과를 확인할 수 있습니다.
Orange Data Mining 3.40.0 Windows 다운로드·설치 안내
| 프로그램 | Orange Data Mining · 데이터 시각화 |
| 제작 | Bioinformatics Laboratory |
| 확인 버전 | 3.40.0 공식 다운로드 |
| Windows 파일 | Orange3-3.40.0-x86_64.exe |
| 지원 환경 | Windows x64 |
| 이용 조건 | 무료 오픈소스 |
공식 Windows 설치 파일과 무료 범위를 확인합니다
Orange 공식 다운로드 페이지의 Windows 항목에서 Standalone installer를 선택하면 파일 이름이 Orange3-3.40.0-x86_64.exe로 표시됩니다. x86_64는 64비트 Windows PC용을 뜻합니다. 같은 페이지에는 압축을 풀어 쓰는 Portable Orange ZIP과 macOS용 DMG, Python 패키지 설치 방법도 따로 있으므로 Windows 일반 설치를 원한다면 EXE 항목을 고르세요.
공식 안내는 이 Standalone installer를 관리자 권한 없이 사용할 수 있다고 설명합니다. 다만 회사·학교 PC는 자체 설치 정책이 있을 수 있으므로 권한 제한이 나타나면 관리자의 정책을 확인해야 합니다. 무료 오픈소스 프로그램이므로 CSV를 읽고 Scatter Plot을 쓰기 위해 유료 요금제를 고르거나 별도 결제 페이지를 거칠 필요가 없습니다.
파일을 고를 때는 주소가 orangedatamining.com의 공식 다운로드 페이지인지, 파일이 그 페이지에서 연결된 download.biolab.si 주소인지 함께 확인하세요. 비슷한 이름의 제3자 내려받기 페이지가 있더라도 공식 페이지에 보이는 버전과 파일 이름을 기준으로 삼는 편이 낫습니다. 설치 파일 자체를 받기 전에 자신의 PC가 x64 환경인지도 시스템 정보에서 확인합니다.
- Windows 설정의 시스템 정보에서 64비트 운영체제인지 확인합니다.
- Orange 공식 다운로드의 Windows Standalone installer에서 Orange3-3.40.0-x86_64.exe를 찾습니다.
- 공식 파일 이름과 주소를 확인한 뒤 Windows 설치 안내에 따라 진행합니다.
CSV를 가져오고 열 이름과 자료형부터 점검합니다
Orange를 열면 Canvas에 File 위젯을 놓고 CSV 파일을 선택할 수 있습니다. 공식 File 문서는 CSV뿐 아니라 XLSX와 탭 구분 텍스트도 읽을 수 있다고 안내합니다. 파일을 고른 뒤 화면에 표시되는 행 수와 열 수를 확인하고, 예상한 데이터 크기와 크게 다르면 첫 줄이나 구분자가 제대로 해석됐는지 살펴보세요. 표를 먼저 눈으로 확인하려면 File에서 Data Table로 선을 연결합니다.
열 이름이 첫 번째 데이터 행으로 들어갔거나 숫자 열이 문자열로 보이면 CSV File Import를 사용해 입력 옵션을 다시 정하세요. 이 위젯은 쉼표·세미콜론·탭 같은 구분자와 인코딩을 고를 수 있고, 열의 자료형을 확인할 수 있습니다. 한국어가 깨진 파일은 문자 인코딩부터 점검하고, 한 행의 값이 통째로 한 열에 들어갔다면 구분자를 바꾸는 것이 먼저입니다.
Data Table에서 축으로 사용할 열 두 개가 실제 숫자로 인식되는지 살펴보세요. 상품명이나 사람 이름처럼 문자인 열은 산점도의 연속형 숫자 축으로 적합하지 않습니다. 빠진 값이 많거나 측정 단위가 다른 열을 함께 비교하면 점이 예상 밖 위치에 놓일 수 있으므로, 처음에는 의미를 잘 아는 두 숫자 열을 고르는 편이 결과를 해석하기 쉽습니다.
- Canvas에 File 또는 CSV File Import를 놓고 CSV 파일을 엽니다.
- Data Table에 연결해 행 수·열 이름·숫자 자료형을 확인합니다.
- 구분자나 글자가 틀리면 CSV File Import의 입력 옵션에서 수정합니다.
Scatter Plot에 두 숫자 열을 연결해 산점도를 봅니다
파일을 읽는 위젯의 출력 단자에서 Scatter Plot의 입력 단자로 선을 그으면 데이터가 그래프 위젯에 전달됩니다. Scatter Plot을 열고 X축과 Y축에 비교할 숫자 열을 지정하세요. 예를 들어 한 열은 길이, 다른 열은 무게처럼 같은 행에서 함께 측정된 값을 골라야 점 한 개가 무엇을 뜻하는지 알 수 있습니다. 축 선택을 바꾸면 분포가 어떻게 달라지는지 바로 비교할 수 있습니다.
점이 너무 많이 겹치면 표시 옵션에서 점 크기나 투명도, 색상 구분을 조정해 보세요. 공식 Scatter Plot 문서는 점의 색·크기·모양과 축 변수를 바꿀 수 있다고 설명합니다. 색으로 구분할 범주 열이 있다면 그 열을 Color에 지정할 수 있지만, 처음에는 두 축과 각 점의 의미를 먼저 확인하세요. 드래그로 일부 점을 선택하면 선택한 행을 다른 위젯으로 넘겨 더 자세히 볼 수도 있습니다.
그래프가 비어 있으면 우선 File과 Scatter Plot이 실제로 연결됐는지 보고, Data Table에 행이 있는지 살펴봅니다. X축이나 Y축 목록에 기대한 열이 없다면 CSV의 그 열이 숫자가 아닌 문자로 읽혔을 수 있습니다. 이런 경우 File의 열 설정이나 CSV File Import의 자료형을 바로잡은 뒤 다시 그래프를 열어 확인하면 됩니다. 그래프를 보기 전에 데이터 자체가 비었는지 구분하는 것이 문제를 빨리 찾는 방법입니다.
- File 또는 CSV File Import의 출력을 Scatter Plot에 연결합니다.
- Scatter Plot에서 X축과 Y축에 비교할 숫자 열을 지정합니다.
- 점 분포와 축 단위를 확인하고, 비어 있으면 연결·행 수·자료형을 차례로 점검합니다.
그래프를 저장하고 다른 보기와 비교합니다
원하는 산점도를 만들었다면 Scatter Plot의 Save Image를 이용해 그림으로 저장합니다. 저장하기 전에 축 이름, 점의 색 구분, 선택한 데이터 범위가 설명하려는 내용과 맞는지 다시 확인하세요. 산점도 이미지만 받아 보는 사람은 원래 CSV의 열 의미를 모를 수 있으므로 파일 이름이나 보고서 설명에 어떤 두 변수를 비교했는지 적어 두는 편이 좋습니다.
같은 File 출력을 Box Plot에 연결하면 숫자 열의 분포와 그룹별 차이를 다른 각도에서 볼 수 있습니다. 공식 스크린샷에는 Scatter Plot에서 선택한 점이 Box Plot에 강조돼 나타나는 예시가 있습니다. 이 표시는 두 위젯이 데이터를 공유한다는 뜻이지, 박스 플롯이 산점도의 일부를 자동으로 요약한다는 뜻으로만 읽으면 안 됩니다. 어떤 행이 선택됐는지 Data Table에서 함께 확인하면 해석이 정확해집니다.
열이 여럿이고 패턴을 넓게 보려면 Heat Map 같은 시각화도 별도로 연결할 수 있습니다. 다만 처음부터 여러 위젯을 쌓기보다 File → Data Table → Scatter Plot의 작은 흐름을 완성하고 저장부터 해 보세요. 원본 CSV를 수정하거나 다시 불러오면 그래프 결과도 달라질 수 있으므로, 분석에 사용한 파일과 최종 그림을 함께 보관하면 나중에 같은 결과를 재검토하기 쉽습니다.
- Scatter Plot에서 축과 표시를 확인한 뒤 Save Image로 그래프를 저장합니다.
- 필요하면 같은 데이터에서 Box Plot이나 Heat Map을 연결해 다른 분포를 살펴봅니다.
- 원본 CSV와 저장한 그래프를 함께 보관해 어떤 자료로 만든 결과인지 남깁니다.
자주 묻는 질문
Orange Data Mining은 무료인가요?
네. 공식 사이트는 Orange를 오픈소스 프로그램으로 소개하며 Windows용 Standalone installer를 제공합니다. CSV 가져오기와 산점도 작업에 유료 결제는 필요하지 않습니다.
Windows에서는 어떤 파일을 받나요?
Orange 공식 다운로드 페이지의 Windows Standalone installer인 Orange3-3.40.0-x86_64.exe를 선택합니다. Portable ZIP과 macOS DMG는 다른 항목입니다.
CSV 글자가 깨지거나 값이 한 열에 몰리면요?
CSV File Import에서 문자 인코딩과 구분자를 확인하세요. 행 수·열 이름·자료형도 Data Table에서 함께 점검하면 좋습니다.
산점도 축 목록에 원하는 열이 없으면요?
그 열이 숫자 대신 문자로 읽혔을 수 있습니다. File 또는 CSV File Import에서 자료형을 확인하고 숫자 열로 다시 가져오세요.
만든 산점도는 그림으로 저장할 수 있나요?
네. Scatter Plot의 Save Image를 사용하고 저장 전 축 이름과 표시 범위를 확인하세요.
CSV를 먼저 확인한 뒤 산점도를 만들고 저장하세요
Orange Data Mining 3.40.0의 Windows x64 공식 설치 파일을 선택했다면 File 또는 CSV File Import에서 데이터를 불러오고 Data Table에서 열과 행을 먼저 확인하세요. 그런 다음 Scatter Plot에 연결해 두 숫자 열을 축으로 고르면 코딩 없이 점 분포를 살펴볼 수 있습니다.
그래프가 비어 있거나 글자가 깨지면 위젯 연결, 구분자, 인코딩, 자료형을 차례로 확인하는 편이 빠릅니다. 결과를 Save Image로 저장하고 원본 CSV와 함께 보관하면 어떤 데이터에서 나온 그림인지 나중에도 확인할 수 있습니다.
공식 자료와 확인일
Orange Data Mining 공식 소개 · Orange 3.40.0 공식 Windows 다운로드 · Orange 공식 스크린샷 · CSV File Import 공식 설명 · File 공식 설명 · Data Table 공식 설명 · Scatter Plot 공식 설명 · 그래프 저장 공식 안내 | 2026-10-16T03:44:09+00:00
Orange Data Mining 3.40.0 Windows 다운로드·설치 안내
