데이터 준비오늘 사용할 데이터는 국가별 할인률과 판매수, 고객ID등이 담긴 판매매출 데이터이다.  데이터 집계 목표지역별 매출과 할인율은 어떻게 다른지 데이터 시각화를 통해 살펴보기먼저 매출과 할인율을 구하기위해 워크시트의 행과 열에 각각 매출과 할인율을 드래그앤 드롭으로 집계해준다.이때 태블로는 디폴트로 합계를 보여주기때문에 할인율의 값을 평균으로 바꿔준다.현재 데이터를 보면 평균할인율은 0.1497이고 매출은 3,566,521원으로 나타는데 알고자 하는 값은 지역별로 매출과 할인율의 차이점이기때문에 마크탭에 국가/지역탭을 걸어 데이터를 다시 집계해준다.이렇게 마크탭에 국가/지역을 추가하면 국가와 지역별로 할인율과 매출을 볼 수 있는데, 이렇게 점으로만 표시되어있을때 국가/지역데이터를 다시 마크에 추가..

데이터 집계데이터집계는 데이터포인트를 결합하여 하나의 값을 생성하는 프로세스로, 데이터를 집계할때사용할 수 있는 함수들은 다른 언어들과 비슷한 sum,count,average, group,max,min등이 있다. 데이터 준비태블로에서 집계작업에 사용할 데이터를 로드해준다. 오늘 사용할 데이터는 지역별, 년도별 할당량이 저장되어있는 Quota테이블과고객ID, 판매량 등, 주문에 대한 정보가 구체적으로 담겨있는 Oders데이터를 사용할 예정이다. 오늘 이 두데이터를 가지고 공통적으로 존재하는 년도와 지역을 그룹화한 후, 조인하여 년도, 국가별 전체 판매량과 그에대한 고객수를 한 테이블로 정리하여 추출할 예정이다. 데이터 설명Quota첫번째 Quota테이블먼저 정리단계로 살표보면 년도가 행으로 되어있는게 아니..

Data Pivoting태블로에서는 데이터의 구조를 바꿔주는 피봇팅을 할 수 있다. 그 종류는 다음과 같다. rows to columns(pivot)긴 형태 → 넓은 형태하나의 열의 고유 값들을 새로운 열 헤더로 전환columns to rows넓은 형태 → 긴 형태여러열을 취해서 두 개의 열, 보통 '키'와 '값'으로 재구조화  Pivoting 환경 셋팅사용할 데이터먼저 로드해준다. 오늘 사용할 테이블은 Quota라는 지역별 년도별 득표수를 표기한 데이터를 사용할 예정이다.  로드해준 원본테이블의 +버튼을 눌러 피벗을 선택한다.그럼 이렇게 피벗을 진행할 수 있는 환경이 셋팅된다.   unpivot지금은 unpivot을 진행할 예정이기때문에 열을 행으로를 클릭해준다. (영어버전인 경우 column to r..