데이터 시각화4 [데이터 시각화를 위한 태블로] 효율적인 대시 보드 만들기(1) [데이터 시각화를 위한 태블로] 효율적인 대시 보드 만들기(1) 대시보드를 제작할 때 첫 번째 고려 대상인 누구를 위해 제작할 것인지 제대로 계획을 세운다. 1. 누가보는가? 대시보드는 자기 만족을 위해서 구현하는 것이 아니다. 반드시 그 대시보드를 보는 다른 사람이 존재한다. 따라서 보는 사람이 누구인지를 먼저 정의하는 것이 첫번째로 우선되어야 한다. 만약 보고받는 사람이 바쁜 임원이라면 바로 한 눈에 주요 지표를 알 수 있는 구성이 필요하다. 2. 보는 기기는? 3. 사용하는데 느리다면? 데이터 연결 및 정제 과정에서 이상이 없고 태블로 영역에서 느리다면 우선 살펴봐야할 곳이 필터 영역이다. 왜냐하면 필터는 로딩시간을 느리게 하는 장본이기 때문이다.필터는 분석할 때 데이터 양에 제한을 두기에 편한 방.. 2023. 8. 18. [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. [데이터 시각화를 위한 태블로] 태블로 기본 컨셉 이해하기(1) 1. 측정값(Measures) 일반적으로 숫자형식, 액션(drag-drop 혹은 double-click)을 통해 설정된 집계에 따라 차트를 만듦 2. 차원(Dimension) 그 숫자들로 만들어진 차트를 어떻게 나눠서 볼 것인지 결정 3. 막대차트(Bar Chart) 3.1 막대 차트를 만드는 이유: 1) 만들기 쉽다 2) 항목별로 나눠서 보는데 적합하다. 3) 카테고리(범주), 순위, 추세를 보는데 유용 3.2 막대차트 만드는 방식: 태블로에서는 측정값에 있는 데이터 원본 필드 중 초록색 연속형 필드를 더블클릭하면 기본적으로 막대차트가 만들어짐 집계방식을 통해 우선 차트를 만들고 이것을 분할해서 보는 기준은 차원의 값으로 결정 연도별 고객별 합계매출 시트 제품 대분류 합계매출 막대차트(레이블 표시) 마.. 2023. 7. 11. 이전 1 다음
