데이터 시각화 목표KIP측정 대시보드를 제작하여 기업의 성장세 파악하기매개변수 활용 및 대시보드 생성방법 이해하기 사용데이터_출처(태블로)Superstore  시각화 대시보드 로직 구상하기KIP대시보드를 생성하기 전에, 어떻게 대시보드를 생성할지 미리 구상을 먼저 수행했다. KIP의 정확한 측정과 상승도를 파악하기 위해 24년도 매출합계와 전년도대비 몇퍼센트가 상승했는지를 표시할 레이블과 그래프로 구상하고, 매출뿐만아니라 최종 수익까지 파악할 수 있도록 매출과 수익모두 한번에 대시보드에 나타나도록 생성할 예정이다. 24년도 매출 레이블 생성하기먼저 매출을 나타낼 레이블을 생성했다. 년도와 매출필드를 사용하여 해당 년도별 매출의 합계가 나타나도록 표시했다.  계산된 필드 사용KIP이기때문에 모든 년도의 매..

데이터 준비실무에서 데이터 시각화 차트를 한개만 만드는 일보다는 다양한 분석에 알맞은 차트를 여러개 만들어 보여주는 경우가 많다. 이럴경우, 여러개의 차트들을 하나의 대시보드에 표현하면서 매개변수를 활용하여 마치 필터처럼 원하는 차트를 선택하면 그 해당 차트가 보이도록 할 예정이다. 그렇기때문에 오늘 매개변수에서 활용할 라인,막대,맵,파이차트를 준비한다.  매개변수 만들기전체차트, 라인,막대,맵,파이를 필터서럼 사용자가 선택할 수 있도록 매개변수를 생성한 후, 매개변수 표시를 눌러 표시해준다. 계산된 필드로 필터 만들기그 후 매개변수 자체를 필터로 사용할 수는 없기때문에 이에대한 계산된 필드로 필터를 생성해주어야한다. 계산된 변수에 생성해둔 매개변수를 그대로 로드해주기만 하면 된다.그 후 사용자 지정 값..

매개변수매개변수는 파리미터라고도 부르며, 사용자가 시각화를 다양하게 탐색하기 위해 직접 입력하거나 선택할 수 있는 값이다. 데이터의 유형은 문자열,숫자, 날짜 등의 단일 값으로 설정하며, 고정 목록에서 선택하거나 자유롭게 값을 입력기능하고 필터링, 계산 참조등의 목적으로 사용한다. 매개변수 사용 예시차원 혹은 설정값 바꾸기시트 이동임계값 설정 데이터 준비열에 주문날짜필드를, 행에 합계필드를 설정하면 년도별 매출액의 합계를 볼 수 있다. 하지만 이렇게 필드만을 사용할 경우, 보다 자세한 날짜를 확인하고싶다하더라도계층을 사용하면 그래프를 시각화하기도 어렵고, 필터처럼 자유롭게 사용하기도 어렵다. 이럴경우 사용할 수 있는것이 매개변수이다. 매개변수를 만들어, 주별, 월별, 분기별, 년도별을 사용자가 필터처럼 ..

컨텍스트 필터태블로에서 컨텍스트 필터는 여러개의 필터를 적용해야할때 특정 필터를 우선적으로 적용할 수 있는 기능이다.   컨텍스트 필터와 Fixed계산 사용하여 동남아시아의 판매 제품별 TOP5구성비율 알아보기데이터셋 준비동남아시아의 판매 제품 TOP5를 알아보기 위해 행에 제품이름과 각 해당제품별로 매출의 합계를 표시한 뷰를 생성한다.  지역 필터 생성그 후 동남아시아만의 제품별 매출합계를 확인하기 위해 지역 필터를 생성하여 동남아시아만 집계되도록 한다. 제품이름 필터 생성그 후 매출이 가장 높은 순서대로 TOP5개를 뽑기위해 제품이름으로 상위5를 표시할 수 있는 필터를 생성해준 후, 그에따른 구성비율을 표시했다. 하지만 동남아시아만의 판매 매출이 아니라 전체 지역 판매매출에서로 범위가 변경되어 표시가..

LOD계산(데이터 원본 수준 + visualization 수준)계산할 세부 수준을 제어할 수 있음LOD 종류Fixed (완전히 독립적인 수준)Include(더 세분화된 수준)Exclude(덜 세분화된 수준)LOD계산 문법{Fixed [행] : 계산 값} FixedFixed는 완전히 독립적이기때문에 뷰의 차원을 참조하지 않고 식으로 지정된 차원을 사용하여 값을 게산하는 방식이다. 일단 값과 LOD계산이 된 값의 차이점을 지역별 매출 집계를 통해 살펴보자. 먼저, 열이나 행에 그 어떤 필드도 두지않고 오로지 매출의합산만을 측정값으로 두었을때 뷰에서는 전체 매출의 총합계가 계산된다.여기서 범주를 행에 추가하게되면 자동적으로 전체 총합이었던 매출액은 범주별 매출 총합으로 변동되게 되며, 필터와 같이 값을 집계하..

데이터 시각화 목표Boxplot을 사용하여 NBA팀별로 가장 연봉이 높은 선수와 팀별 중앙값의 차이 파악하기테이블 계산 이해하기 사용데이터_출처(NBA)NBA_1718.cvs 데이터 파악하기NBA_1718데이터는 4개의 필드와 573개의 행으로 구성된 테이블이며, 선수명, 팀명, 연봉으로 구성된 테이블이다.  팀별 연봉 분포 파악하기NBA팀별 선수 연봉분포를 파악하기 위해 행에 연봉합계를, 열에는 팀을 배치한 후, 팀별 가장 높은 연봉을 받는 선수를 파악을 위해측정값에 선수를 배치했다.  Boxplot생성하기 팀별 연봉 중앙값과 이상치(극한으로 가장 높은 연봉의 값)의 차이 비교를 위해 Boxplot으로 표 형태를 바꿔주었다.    선수명과 연봉 레이블 추가 선수명과 연봉표시를 위해 마크에 player를..