태블로를 이용한 쉽고 빠른 데이터 시각화는 디포커스의 전문가(http://www.dataqrator.com)가 도와드립니다.

 

안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다.

지난 시간에 이어서 맵으로 대시보드에 가치를 추가하는 마저 설명 드리겠습니다.

 

6. 디자인과 데이터에서 색상이 중요합니다.

맵을 대시보드에 완벽하게 맞춤화하려면 색상 선택 도구를 사용하십시오. 맵의 마크에 대한 색상 조정뿐만 아니라 기본 맵의 배경(그리고 텍스트 상자 또는 대시보드 상의 다른 워크시트) 배색에도 사용할 수 있습니다.

양피지 같이 보이는 배경을 사용한 Joshua Milligan의 대시보드, '미국의 역사'에서 좋은 예시를 볼 수 있습니다.

네바다 주 라스베이거스 지역에서 발행된 상업 및 주거 건축 허가의 수를 비교하는 예를 살펴 보겠습니다. 두 맵에 모두 기본값 색상 인코딩을 사용한다면, 상업 건축 허가가 훨씬 더 적으므로 녹색 음영이 각각 의미하는 바가 완전히 달라집니다.

보는 사람이 두 범례에 특별히 주의를 기울이지 않으면, 실제로는 가장 색상이 진한 지역에 주거 허가가 1000개 이상 많은데도 불구하고, 원 안의 두 지역에 발행된 허가의 수가 같다고 짐작할 수도 있습니다. 색상 인코딩에 같은 범위의 값을 사용하는 두 맵이 있는 대시보드와 비교해보면, 패턴이 아주 다른 것을 볼 수 있습니다.

 

7. 데이터 스토리에 가장 적합한 방법으로 지리 사용하기

Josh TapleyJake Riley의 대시보드는 미국 내 사망 원인을 보여줍니다. 이들은 알래스카와 하와이를 새로운 위치에 배치해 미국 전체 뷰가 더 작은 이미지 안에 들어갈 수 있도록 했습니다.

Tableau'삽입' 맵 기능으로 사용자가 미국 본토, 알래스카, 하와이 각각에 대해 따로 워크시트를 사용하지 않고 단일 워크시트에서 작업할 수 있습니다. 직접 시도해 보려면 Tableau의 대체 투영에 관한 커뮤니티 토론을 살펴보세요. 더 많은 영감을 원하시면, 육각형 그리드를 사용한 미국의 에너지원, 또는 정사각형 그리드를 사용한 미국의 범죄에 대한 대시보드를 살표보세요.

 

8. 모양에 창의력 발휘하기

Anthony Gould'알래스카로의 경주'는 맵을 사용자 지정 모양으로 표현한 훌륭한 사례입니다.

 

9. 때로는 통계 그래프를 활용하는 것도 좋습니다

전체 데이터 스토리를 이야기하는 데 있어 통계 그래프가 핵심일 수 있습니다. 맵은 그저 참고용일뿐, 상호 작용이 필요 없는 간단한 사안에는 워크시트 대신 그래프를 사용해 보십시오.

Becca Cabral 검은발족제비(BFF) 대시보드는 검은발족제비의 역사적 자취를 보여주는 맵 이미지를 활용합니다.

 

10. 이동 및 확대/축소 잠금 사용하기

보는 사람이 세부 장소로 확대하여 보는 것이 중요하지 않은 맵을 사용할 때는 이동 및 확대/축소 기능을 잠글 수도 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 뜻하지 않게 표시 화면을 바꾸는 것을 방지할 수 있는데, 특히 휴대기기나 작은 화면에서 데이터를 탐색하는 사용자에게 유용합니다. 맵 확장은 손쉽게 잠글 수 있습니다. > 맵 옵션을 선택하고 '이동 및 확대/축소 허용' 옵션을 선택 해제하면 됩니다.

 

이상 10가지 방법을 모두 알아보았습니다.

다음 시간에는 새로운 컨텐츠를 소개하여 드리겠습니다 ^^ 감사합니다~!

 

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다.

기능과 디자인이 균형을 이룰 때 가장 효율적인 데이터 시각화가 실현됩니다~!

많은 분석 프로젝트에 공간 데이터가 연관되므로 공간 데이터와 맵 사이의 균형을 유지하는 법을 이해하는 것은

매우 중요합니다. 이 백서에서, 지도학자인 Sarah Battersby는 맵을 사용하여 대시보드의 분석 및 미적 가치를

향상하는 10가지 도움말을 공유합니다.

 

1. 컨텍스트가 핵심

Tableau에서 기본 제공하는 스타일과 보는 사람이 데이터에 집중할 수 있도록 적합한 양의 컨텍스트를 제공하는 사용자 지정 Mapbox 맵의 예를 몇 가지 살표보겠습니다. Tableau에서는 밝게, 어둡게, 일반의 세 가지 기본 맵 스타일을 기본으로 제공합니다.

Ahn Jackson의 대시보드는 뉴욕 시의 도시림을 보여줍니다. 정갈하고 깔끔한 느낌으로, 밝은 기본 맵을 사용하여 지표와 거리만을 표시하도록 조정되어 꼭 필요한 만큼의 컨텍스트를 제공하고 있습니다.

반면, 대시보드의 가장 중요한 비쥬얼리제이션이 맵일 경우에는 연관성 있는 색상, 레이어 및 텍스트를 맵에 추가하거나 Mapbox를 사용하여 사용자 지정 기본 맵을 디자인해 보세요~!

Andre Oliveira'전 세계의 그래피티'라는 이 대시보드는 단순한 기본 맵에 사용자 지정 레이블을 사용합니다. 레이어는 확대/축소 수준에 따라 작동하며, 두 번째 워크시트에서 대시보드가 도시 단위 데이터로 확대되면 지역 세부 정보가 약간 추가된 깔끔하고 단순한 맵이 표시됩니다.예를 들어, '뉴욕 시'를 클릭하면 엠파이어 스테이트 빌딩처럼 지역을 대표하는 주요 명소를 표시하는 점들을 확인할 수 있습니다.

 

2. 맵이 아니라 데이터 강조하기

좋은 비주얼리제이션은 보는 사람의 주의를 배경이 아니라 데이터로 집중시킵니다. 한 나라의 모든 주, 또는 한 대륙의 모든 나라와 같이 익숙한 위치나 모양으로 작업할 때는 기본 맵을 제거해도 충분히 공간 지각이 가능합니다.

예를 들어, Pablo Saenz de Tejada의 이 대시보드는 기본 맵 없이 스페인 마드리드의 인구 통계를 보여줍니다. 맵의 세부 사항을 제거함으로써 맵을 대시보드에 통합할 때 산만하지 않고 한층 깔끔한 디자인을 완성했습니다.

 

3. 맵에서 범례 없애기

The Data Duo의 글로벌 샤크네이도 위협에 대한 이 비주얼리제이션은 두 마리의 상어가 프로필 이미지에 있는 '상어 범례' 워크시트를 활용하고 있습니다. 상어 두 마리는 각각 색상 인코딩되어 있으므로 지도에서 범례 및 필터로 기능할 수 있습니다.

별도의 워크시트를 사용하여 해당 '범례'를 대시보드상의 다른 워크시트로 연결하는 동작을 설정해야 합니다.

샤크네이도 비주얼리제이션의 범례는 실제로는 XY 값에 대한 계산된 필드에 기반하여 두 종류의 상어의 분포를 보여주는 분산형 차트입니다. 그런 다음 상어 모양의 마커를 맵상의 데이터가 비주얼리제이션에 추가될 때와 같은 배색으로 사용자 지정합니다. 범례를 대화형으로 만들려면, 대시보드 하이라이트 작업을 추가하면 됩니다. 범례 상어 중 한 마리 위에 마우스오버하면 해당 상어의 서식 데이터를 지도 위에 하이라이트합니다.

 

4. 맵을 필터로 사용하기

맵을 필터로 활용하는 방법도 생각해 볼 수 있습니다. 지리적 모양은 텍스트로 된 드롭다운 목록보다 더 용이한 필터가 될 수 있습니다.

Decisive Data'번영을 향한 여정' 대시보드는 온두라스와 니카라과의 일곱 개의 다른 마을에서 기부가 사람들의 생활에 어떤 영향을 주는지 보여줍니다. 이 대시보드에서는 작은 맵이 두 나라 간에 필터로 훌륭하게 사용되고 있습니다.

 

5. 하이라이트 작업 사용하기

워크시트에 걸친 하이라이트 작업 설정에 관한 한 Tableau의 기술은 마법과 같습니다.

Ken Flerlage의 대시보드에서 미국의 게리맨더링 기술에 대해 살펴봅시다.

구역 번호에 따라 하이라이트 작업을 설정함으로써 한 구역씩 살펴볼 수 있습니다.

 

그럼 다음 시간에 만나요~ 감사합니다.

 

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안녕하세요 , 태블로 둥이입니다.

오늘은 정규사용사례의 LOD 표현식에 대한 몇 가지 유용한 시나리오가 이 백서의 이전 섹션에서

소개되었지만 이것은 비즈니스 관련 질문에 대한 답변을 구하기 위해 LOD표현식을 사용하는

시작에 불과합니다. 기타 대표적인 예는 다음과 같습니다.

 

주문 수에 대한 히스토그램 : 세그먼트별 주문 수가 1개 , 2개 , 3개 등인 고객이 몇 명입니까?

 

실제 및 목표 비교 : 주별 수익 목표를 달성하는 제품 비율은 얼마입니까?

 

고객 유치 : 시장별로 유치된 누적 고객 수는 몇 명입니까?

 

일일 수익 KPI : 월별로 수익이 아주 많거나, 수익이 많거나 수익이 낮은 날은 각각 며칠입니까?

 

LOD 표현식의 우수한 사용 사례에 대한 자세한 내용은 단계별 안내가 있는 온라인 샘플 통합 문서가 포함된

'상위 15개 LOD 표현식' 이라는 Tableau의 게시물을 참조하시기 바랍니다.

 

감사합니다.

 

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안녕하세요, 디포커스 태블로 둥이입니다~!

'Exclude: 더 높은 세부 수준에서 계산하기' 에 대해서 배워보도록 하겠습니다.

 

다음 시나리오를 가정해 보십시오.

월별 총 Sales(매출) 및 Region(지역)별 총 매출을 확인하려고 합니다. 그러면 다음을 수행해야 합니다.

1. 월별 Total Sales(총 매출) 계산에서 Region(지역)을 제외해야 합니다.

2. 그런 다음 지역별 Sales(매출) 세부 정보를 계산할 때 Region(지역)을 포함해야 합니다.

 

앞서 설명한 영업 데이터베이스를 사용하여 또 다른 예제를 살펴보겠습니다.

 

 

{EXCLUDE [Region] : SUM([Sales])}

Total Sales(총 매출)라는 이 LOD 표현식을 사용하면 모든 지역의 월별 총 매출을 계산할 수 있습니다.

 

위 비주얼라이제이션에서는 Region(지역)이 열 선반에 배치되어 Region(지역), Month()(Order Date(주문일))

비주얼라이제이션 LOD에 영향을 미칩니다.

EXCLUDE 표현식을 사용하면 총 매출을 계산(모든 지역)하면서 지역별 매출 세부 정보를 표시할 수 있습니다.

이에 따라 다음과 같이 비주얼라이제이션 LOD에 비해 상위수준에 있는(, 덜 세부적인) LOD 표현식을 만들었습니다.

 

EXCLUDE 키워드의 핵심은 다음과 같습니다.

Tableau에서는 먼저 비주얼라이제이션 LOD에서 제외된 차원을 삭제하고 해당 차원이 없는 것으로 간주하고

계산을 수행합니다. 그런 다음 그 결과가 시각적으로 표시됩니다.

 

다음 흐름 도표는 Tableau에서 EXCLUDE LOD 표현식이 수행되는 방법에 대한 시각적인 설명입니다.

 

{EXCLUDE [Region] : SUM([Sales])}이라는 표현식을 사용하면 TableauRegion(지역)차원을 제외하고

비주얼라이제이션에서 사용된 모든 차원을 사용하여 매출 합계를 계산합니다.

따라서 모든 지역의 총 매출을 나타내는 월별 단일 값이 산출됩니다.

 

이제 SUM 집계를 사용하는 Total Sales(총 매출) Region(지역)Sales(매출)모두 보여주는 강력한 뷰가 있습니다.

집계를 조합할 수도 있습니다.

예를 들어, LOD 표현식을 변경하여 지역별 합계를 표시하면서 월별 평균 Sales(매출)을 표시하도록 해보겠습니다.

 

 

INCLUDE 표현식과 유사하게 모든 EXCLUDE 표현식은 뷰에 배치될 때 측정값 또는 집계된 측정값으로 사용됩니다.

이러한 유형의 표현식은 '구성 비율' 또는 '전체 평균 차이' 계산 등에 유용합니다.

 

이렇게 Exclude 표현식도 배워보았는데요, 도움이 되셨나요?

다음 시간에는 Fixed 에 대해서 설명해 드리겠습니다.

그럼 또 만나요~!

 

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

 

오늘은 'Include: 낮은 세부 수준에서 계산하기' 에 대해서 배워볼까 합니다~!

 

이 예에서는 표준 영업 데이터베이스(Tableau에서 제공되는 Superstore 데이터베이스)를 살펴보겠습니다.

여기서 각 행은 특정 항목의 매출을 나타냅니다.

Order(주문)에는 여러 항목이 포함될 수 있으며 주문은 여러 행에 나누어져 입력될 수 있습니다.

즉, 이 데이터베이스의 가장 깊은 수준의 세부 수준은 고유한 항목입니다.

 

데이터베이스 스냅샷의 첫 번째 행은 Bush Somerset Bookcase(부시 서머셋 책장) 2개에 대한 구매입니다.

두 번째 행은 Hon Stacking Chairs(혼 스태킹 의자) 3개에 대한 구매입니다.

이 두개의 행이 단일 주문인 주문 CA-2013-152156을 구성합니다.

지역별 영업 실적을 분석하고 있는 경우 평균 주문 규모가 가장 큰(또는 작은) 지역을 파악하려면 어떻게 해야할까요?

 

이 정보를 파악하려면 주문별 규모를 계산(각 Order ID에 해당하는 매출 합계를 산출)한 다음 해당 값에 대한

지역별 평균을 산출해야 합니다.

이 비즈니스 질문은 충분히 물어볼 가능성이 있는 질문이며 새로운 LOD 표현식 구문을 사용하면 Tableau에서

이에 대한 답변을 쉽게 구할 수 있습니다.

 

다음은 새로운 구문에 대한 좀 세부적인 설명입니다.

 

{INCLUDE [Order ID] : SUM([Sales])}

LOD 표현식은 여기서 볼 수 있는 것처럼 계산 에디터에서 작성할 수 있습니다. 이 LOD 표현식은 각 Order ID별 구매

합계를 구하기 위해 사용되었습니다. 그 결과는 Order Size(주문 규모)라는 새로운 필드입니다.

 

왼쪽의 막대는 LOD 표현식으로 계산된 Region(지역)별 평균 주문 규모를 보여주는 반면 ,

오른쪽의 막대는 Region(지역)별 평균 Sales(매출)을 보여줍니다.

예를 들어 주문관 상관없이 모든 주문라인 항목의 평균). 이제 다음 질문에 대한 답변을 구할 수 있습니다.

평균 주문 규모가 가장 큰 Region(지역)은 어디입니까?

 

북부 아시아와 중부 아시아가 각각 $737 및 $733로 평균 Order Size(주문 규모)가 가장 크다는 것을 볼 수 있습니다.

비쥬얼라이제이션에 Order ID(주문 ID)가 표시되지 않음에도 불구하고 이 정보를 파악할 수 있습니다.

(Tableau버전9 이전에는 뷰에 Order ID(주문 ID)를 추가하지 않고 해당 값을 계산할 수 없었습니다.)

그림의 오른쪽 막대에서 볼 수 있듯이 Region(지역) 및 AVG(Sales)를 표시했다면 원하는 결과가 아닌 Region(지역)별

모든 라인 항목의 평균이 표시되었을 것입니다.

반면에 Order Size(주문 규모)에 대한 LOD 표현식의 경우 주문별 규모를 먼저 구한 다음 (즉, 주문 내 모든 라인 항목의

매출합계) 해당 주문 결과에 대한 Region(지역)별 평균을 구해 Region(지역)별 Order Size(주문규모)를 구할 수 있습니다.

 

이제 평균 주문 규모가 가장 큰 지역을 파악했으니 조금 더 복잡한 질문을 해보겠습니다.

 

영업 데이터베이스에 있는 국가 중 평균적으로 '규모가 가장 큰 거래'를 성사시키는 영업 담당자들이 속한 국가가

어느 곳입니까? 수행하려는 작업은 다음과 같습니다.

1. 영업 담당자별 성사시킨 가장 규모가 큰 거래(최대값 거래)를 찾은 다음

2. 해당 '최대 규모 거래'에 대한 국가별 평균을 구합니다.

이 질문에는 여러 측면이 있지만 LOD 표현식을 사용하면 답변을 쉽게 구할 수 있습니다.

 

AVG({INCLUDE [Sales Rep] : MAX([Sales])})

Avg Largest Sales Deal by Rep(담당자별 평균 최대 규모 영업 거래)라는 LOD 표현식이 영업 담당자별 평균 최대값

거래를 계산하기 위해 사용되었습니다. 이 경우 LOD 표현식의 평균이 계산 에디터 창에 직접 입력됩니다.

 

 

이 질문에 대한 답변은 복잡한 수식 없이 하나의 표현식인 AVG({INCLUDE [Sales Rep] : MAX([Sales])})로 구할 수

있었습니다. 실제로 뷰에 차원을 추가하여 데이터에 대한 추가 질문을 할 수도 있으며 이 경우 계산이 업데이트됩니다.

예를 들어, 분석에 Year(연도)를 추가해 보겠습니다.

 

 

계산에서 INCLUDE 키워드를 사용하면 Sales Rep(영업 담당자) 필드가 계산에 명시적으로 포함되지만

비쥬얼라이제이션에 배치된 모든 다른 차원도 포함됩니다. (이 경우 Country(국가) 및 Year(연도)).

뷰에 Year(연도)를 추가하면 분석을 더욱 깊이 있게 수행하여 다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다.

2012년에는 바레인의 평균 '최대 규모 거래'가 $4,069로 가장 높았습니다.

 

다음 흐름 도표는 Tableau에서 INCLUDE LOD 표현식이 수행되는 방법을 시각적으로 설명합니다.

 

INCLUDE 키워드는 비쥬얼라이제이션 LOD에 비해 집계 수준이 낮은 (즉, 더 세부적인) 표현식을 만듭니다.

지정된 차원은 계산이 수행되기 전에 비쥬얼라이제이션 LOD에 먼저 추가됩니다.

INCLUDE 표현식은 뷰에서 집계된 측정값으로 사용되었습니다.

실제로 모든 INCLUDE 표현식은 뷰에 배치될 때 측정값 또는 집계된 측정값으로 사용됩니다.

 

다음 시간에는 Exclude 를 배워보도록 하겠습니다.

오늘도 수고하셨습니다 ^^ 다음에 또 만나요~!

 

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안녕하세요 , 디포커스 태블로 둥이입니다.

오늘은 세부 수준(LOD) 표현식을 설명해 드리려고 합니다.

 

Tableau에서는 데이터 분석을 통해 즐거운 경험을 하게 만드는 것을 목표로 삼고 있습니다.

문제를 해결하기 위해 도구를 사용하는 방법에 대해 고민해야 한다면 흐름이 깨집니다.

질문하는 것은 간단하지만, 답변을 구하는 과정에는 어려움이 따릅니다.

 

예는 다음과 같습니다.

* 분기별로 회사의 주문이 100개 이상이었던 일 수를 파악할 수 있습니까?

* 영업 담당자별로 성사된 거래 중 규모가 가장 큰 거래를 찾고 관리자별 평균을 파악할 수 있습니까?

* 각 고객에게 처음 고객이 된 연도를 태그로 지정한 다음, 해당 태그를 사용하여 매출을 그룹화할 수 있습니까?

 

Tableau 에서는 이러한 질문에 대한 답변을 찾을 수 있도록 세부 수준(LOD) 표현식이라는 새로운 구문을 도입했습니다.

 

LOD 표현식의 작동 방법 ㅡ '세부 수준' 설명

데이터 탐색의 핵심은 원본의 구조를 이해하는 데 있습니다.

예를 들어 가장 세부적인 수준이 주소별로 나열된 레스토랑 검사 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다.

데이터를 집계하여 우편 번호, 구/군/시, 시/도 또는 국가별로 속성을 확인해 보려고 합니다.

 

Tableau에서는 원하는 차원(예: 구/군/시, 시/도)을 뷰에 드롭하여 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.

뷰에 추가한 차원에 따라 데이터가 '비쥬얼라이제이션 세부 수준' 즉, 비쥬얼라이제이션 LOD로 집계됩니다.

 

(비쥬얼라이제이션 LOD를 변경함)

하이라이트된 선반에 차원을 배치하면 비쥬얼라이제이션 LOD에 추가됩니다.

 

(비쥬얼라이제이션 LOD를 변경하지 않음)

차원을 페이지, 필터 및 도구 설명 선반에 배치하면 비쥬얼라이제이션 LOD에 추가되지 않습니다.

시각적으로 표시하지 않으면서 뷰에 있는 데이터를 수정할 수 있습니다.

 

요점을 말씀 드리겠습니다~!

 

LOD 표현식을 사용하면 세부 수준(예: 차원)을 비쥬얼라이제이션에 실제로 드롭하지 않고도

계산에서 사용되는 세부 수준을 결정할 수 있습니다.

 

레스토랑 검사 데이터를 사용하는 다음 대시보드의 경우, 뷰에 두 개의 차원이 추가되었습니다.

 

뷰에 더욱 세부적인 차원을 추가하면 비쥬얼라이제이션 LOD의 집계 수준이 낮아집니다.

예를 들어,

Business ID를 세부 정보 선반에 드롭하여 비쥬얼라이제이션에 추가하면 비즈니스별 평균 사용자층을 볼 수 있습니다.

이렇게 하면 비쥬얼라이제이션도 변경됩니다. 개별 비즈니스가 맵에서 원으로 표시됩니다.

 

하지만 ..... 비쥬얼라이제이션을 변경하지 않으려면 어떻게 해야 할까요?

비즈니스 ID별 총 고객층을 결정하고 구/군/시별 해당 값의 평균을 구하고 구/군/시별로 원을 하나씩만 표시하려면

어떻게 해야 할까요?

 

구/군/시별 각 레스토랑의 평균 고객 수를 파악하려고 합니다. 이렇게 하려면 비쥬얼라이제이션에 차원을 드래그하지

않고 뷰에 차원을 추가해야 합니다. LOD 표현식을 사용하면 이 작업을 수행할 수 있습니다.

 

Fans per Business(비즈니스별 고객 수)라는 새 계산된 필드를 만들어 보겠습니다.

 

{FIXED [Business ID] : SUM([User Fans])}

 

이 표현식을 사용하면 비쥬얼라이제이션에 사용된 다른 차원과 관계없이 Tableau에서 각 Business ID에 대한 집계를

수행합니다. LOD 표현식을 사용하여 Business ID별 총 User Fans(사용자 수)를 계산할 수 있습니다.

이 새 필드를 뷰에 드래그한 다음 구/군/시별 해당 값에 대한 평균을 구할 수 있습니다.

 

LOD 표현식에 FIXED 연산자를 사용하면 Business ID(비즈니스 ID)별로 평균 사용자가 더 많은 구/군/시에 대한 정보를

얻을 수 있습니다. 즉, 파란색이 더 진한 구/군/시는 인기 있는 레스토랑이 더 많다(또는 해당 구/군/시의 인구가 더 많고

이에 따라 레스토랑별 사용자가 더 많음)는 것을 의미합니다.

 

LOD 표현식 키워드에는 EXCLUDE, INCLUDE, FIXED 등 3가지 유형이 있으며

각 키워드로 LOD 표현식의 범위를 다르게 지정할 수 있습니다.

 

그럼 다음 시간에는 INCLUDE  에 대해서 배워보겠습니다~!

감사합니다. *^^*

 

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안녕하세요~ 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

 

오늘 시간은 익숙하고 많이 봤을 막대 그래프입니다.

측정값에 대해서 차원값의 많고 적음을 한 눈에 알아보기 참 쉽죠잉~ 그림을 통해 알아볼까요?

 

 

대분류-중분류 계층 구조로 매출 값에 대한 순위를 알 수가 있습니다.

또한 수익을 색상으로 표현하여 가구의 테이블 분야는 수익이 -인 것을 파악할 수 있습니다.

 

이번엔 다른 형태의 막대 그래프를 알아볼까요?

중분류에 대한 매출값 그래프를 세그먼트 누적값을 통해 나타내어 보았습니다.

 

마지막으로 다른 형태의 막대 그래프를 분석해 보겠습니다.

국가별 수익 순위를 나타내어 보았습니다.

 

이처럼 막대 그래프의 특징은 측정 값을 빠르게 비교 분석할 수 있습니다.

 

다음 이 시간에 또 만나용~~~~!

 

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다^^

 

인기 많은 차트 중에 하나인 파이 차트에 대해서 알아보겠습니다.

파이 차트는 차원값에 대한 구성비율을 나타내는 가장 좋은 그래프입니다.

 

 

위와 같이 지역별 매출을 비교하여 구성 비율을 나타내기 좋은 그래프입니다.

 

또한 매출값이 아니라 지역 전체 값에 대한 구성 비율로도 나타낼 수 있습니다.

 

마지막으로 좀 더 이쁘게 정리 한 번 해볼까용?

 

 

이와 같이 구성비율과 매출값도 같이 사용할 수 있고 대분류로도 구분하여 나타내 보았습니다.

 

다양한 태블로의 그래프 신세계 한 번 배워보고 싶지 않으신가용?

다음 시간엔 어떤 그래프가 기다릴까용....? ^^*

 

다음 시간에 만나용~~~~!

 

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

 

이번 시간에 알아볼 그래프는 지도 그래프입니다.

지리적 정보를 한 눈에 알아보기 쉬운 그래프입니다.

 

 

이렇게 국가/지역별로 매출과 수익을 지도 형태인 차트로 한 눈에 알아볼 수 있습니다.

 

이번에는 다른 형태인 지도 모양으로 알아보겠습니다.

 

 

국가별 매출이 대분류의 비율이 얼만큼 차지하는지 알 수 있는 지도 형태의 그래프를 알아보았습니다.

 

여기서 한발짜악~ 더 나아가서 두 그래프를 같이 본다면.......

 

 

북아시아 지역에 매출을 대분류로 구분하고 수익값을 색으로 통해 볼 수 있는 차트를 만들어 보았습니다.

 

태블로에서 제공하는 위도,경도값은 자동으로 시군구까지 표현할 수가 있고 좌표값만 있으면 더 자세한 지역까지

표현할 수 있는 맵 기능을 갖췄습니다.

 

지도 맵을 잘 활용해서 다양한 분석을 하고 싶지 않으신가용?

 

다음 이 시간엔 더 활용적인 그래프로 돌아오겠습니다~!!!

 

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

 

태블로 차트를 알아보는 두 번째 '열지도(heat map) 란 차트' 시간입니다.

처음 들어보셔서 생소할텐데 그림으로 보겠습니다.

 

 

이전 시간에 본 텍스트 테이블 안에 텍스트 대신 차원 값을 색상으로 표현하여 차원값 범위를

색상의 범례로 표현한 것입니다.

 

이 그래프 특징은 행,열 구분으로 어디가 높은 지점인지 또 어디가 낮은 지점인지 직관적으로 파악할 수 있는

장점이 있는 테이블입니다.

 

한 단계 더 알아볼까요?

 

 

매출값을 색상으로 표현했다면, 동시에 수익값을 크기로 표현해 보았습니다.

어느 세그먼트 , 지역에 있는 제조사가 색상을 통해 매출을 크기로 통해 수익을 알아볼 수 있는 차트를 만들게

되었습니다.

 

이렇게 데이터의 관계를 텍스트가 아닌 색으로 빠르게 파악할 수 있는 열지도(heat map)이 장점입니다.

 

다음 이 시간에는 더 재미있는 그래프로 찾아 뵙겠습니다. *^^*

 

태블로를 이용한 쉽고 빠른 데이터 시각화는 디포커스의 전문가(http://www.dataqrator.com)가 도와드립니다.

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