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[데이터 시각화를 위한 태블로] 테이블 구성하기_ 계층, 총계 [데이터 시각화를 위한 태블로] 테이블 구성하기_ 계층, 총계 1. 계층(hierarchy) 계층은 화면에서 Drill-Down해서 값을 세부적으로 찾는데 유용하다. 특히 지역데이터(맵에서 표현할 때) 계층을 만들어 놓지 않으면 동일한 시군구명으로 인해 에러가 발생할 수도 있으니 미리 상위레벨과 하위레벨에 대한 계층(hierarchy)를 만들어 주는것이 중요하다. 태블로 계층 실습: 제품대분류, 제품중분류, 제조사명, 제품명으로 계층 만들어 매출순으로 내림차순 정렬하기 제품대분류 행선반>매축 열선반>제품중분류 행선반(제품대분류 뒤) 제품대분류, 제품 중분류 중복선택>계층-계층만들기>이름 '제품 분류' : 제품대분류 앞 (+)을 클릭하면 계층 접었다펼칠 수 있다. 제품대분류>필드>합계(매출): 제품대분류 .. 2023. 8. 2.
[데이터 시각화를 위한 태블로]그룹과 집합 [데이터 시각화를 위한 태블로]그룹과 집합 1. 그룹(Group) 그룹은 항목 내 멤버들을 묶어 주는 것이고, 집합은 집합에 포함하는지 아닌 지로 나누게 되는 것이 큰 차이이다. 테블로 그룹 실습: 분기별 수도권과 지방 매출비율 분석 시도 우클릭- 그룹>경기,서울,인천 -그룹- 그룹명'수도권'>'기타'포함 클릭 매출 더블클릭> 주문일자 마우스오른쪽 열선반 드래그 - 연속형 분기 클릭>시도그룹 필드 색상에 넣기 마크-막대로변경>열선반 분기 세모-불연속형 변경:막대들 사이 간격 벌어지게함 합계(매출) 세모옵션- 퀵테이블 계산- 구성비율>테이블 계산 편집-테이블(아래로): 각각 연분기 기준으로만 구성비율 나옴 합계 매출 ctrl누르고 드래그해서 레이블마크에 드랍 행과 열 바꾸기 분석- 상수라인 테이블참조선>값.. 2023. 8. 1.
[데이터 시각화를 위한 태블로] 태블로 기초 이중축 vs 결합된축 [데이터 시각화를 위한 태블로] 태블로 기초 이중축 vs 결합된축 dual axis vs combined axis 1. 이중축(Dual Axis) 하나의 뷰 안에서 축을 이중으로 써서 차트를 만드는 경우이며 이중 축은 마크를 서로 다르게 구성이 가능하다. 제한된 공간에서 복수개의 값을 비교해서 보기 위해 많은 경우에 이중 축을 사용하게 된다. 이중 축을 쓸경우 마크를 서로 동일하게 쓸수도 있고, 다른 마크를 쓸수도 있다. 이중 축은 서로 다른 마크 적용 가능 매출*2, 주문일자 그래프 생성> 매출(2) 자동->원 >매출(2) 삼각형-이중축 축동기화:오른쪽 축 클릭- 축동기화 태블로 이중축 그래프 실습(1): 년도별 고객세그먼트별 합계매출 이중축 그래프 마크 전체로 변경>고객세그먼트 색상마크에 드롭>효과-.. 2023. 8. 1.
[데이터 시각화를 위한 태블로] 태블로 상관 관계 분석 [데이터 시각화를 위한 태블로] 태블로 상관 관계 분석 _분산형차트, 데이터 설명, 매개변수 1. 분산형차트 분산형 차트는 측정값과의 관계 파악하기 위한 시각의 한 방식으로 열,행에 각각 측정값을 배치하면 자동적으로 분산형 차트가 만들어진다. 열과 행에 올리는 필드는 고정적으로 배치가 가능하지만 좀 더 자유도를 주고자 별도의 매개변수를 만들면 매개 변수 값에 따라 분산형 차트를 다양하게 활용할 수 있다. 분산형 차트의 조건: 0개 이상 차원, 2~4개의 측정값 매번 설정을 바꿔주기 귀찮다면, 데이터의 기본속성에서 집계 방식, 숫자 형식 변경 태블로 분산형 차트 실습: 평균할인율별 수익 추세 분석_할인율이 커질수록 수익이 적어지는 추세 확인 행: 합계 수익 열: 평균 할인율> 고객명 세부정보 마크에 드랍>.. 2023. 7. 25.

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