데이터 시각화 목표날짜별 배송 소요시간 분포도를 파악하여, 자사의 평균 배송시간 파악하기 사용데이터_출처(Tableau)Super store 배송 소요시간 필드 만들기_(계산된 필드) 현재 데이터에서는 배송 소요시간을 기록한 필드가 없기때문에 계산된 필드를 이용하여 일자(day)를 기준으로 주문 날짜에서 배송 날짜의 값을 빼주었다.  구간차원 만들기  그 다음 계산된 필드로 만들어진 배송 소요시간의 필드를 구간차원으로 만들어주었다. 1일 기준으로 값이 나뉘어져야하기때문에 차원의 크기를 1로 설정했다.  데이터 시각화 하기구간차원으로 만든 값을 열에 추가하고 그에 따른 주문건수를 파악하기 위해 주문ID필드를 카운트고유값으로 변경한 후 행의 열에 추가했다. 그래프 에서 4시간인 배송건수가 가장 많았다는것을 ..

데이터 전처리 목표서울시 상권데이터와 인구수에 관련된 데이터를 수집 후, 상권의 직장인과 생활인구를 행정동 단위로 파악하기 사용데이터_출처(서울시 공공데이터포털)서울 행정동 정보.csv상권분석_직장인구.csv상권분석_생활인구.csv상권분석_상권영역.csv 데이터 소개상권분석_직장인구첫번째 데이터 상권분석_직장인구데이터는 총 28개의 필드로 구성된 데이터이며, 10~60대까지의 연령대별 인구수, 10~60대별 성별인구수, 날짜, 상권코드, 상권코드명, 그리고 총 직장인구수를 기록한 데이티이다. 행정동 정보행정동 정보 데이터는 총 2개의 필드로 구성된 데이터이며, 각 행정동의 코드와 행정동명을 기록한 데이터이다. 상권분석_상권영역상권분석_상권영역 데이터는 총11개의 필드로 구성되어있으며, 날짜, 상권코드, ..