매개 변수 계산, 필터 및 참조선에서 상수 값을 동적으로 바꿀 수 있는 변수 → 고급 분석에서 상호작용까지 다양하게 사용 매개 변수 활용 순서 매개변수 생성 → 계산식 생성 → 분석에 활용 행수준에 있는 데이터를 갖고왔을때는 시각화 단에서 한번 더 집계를 해야하기 때문에 → 합계로 집계 계산식에서 집계함수를 썼다면 이미 집계를 썼다는 의미로 → 집계 3일차 실습 1. 매개 변수를 사용하여 측정값 변경하기1 & 마크 색상 표현하기 하나의 시각화에서 여러 개의 측정값을 변경해보고, 선택한 카페인 함유량에 따라서 카테고리 색상이 표시되도록 합니다. 아래처럼 좀 더 동적으로 데이터를 분석할 수 있도록 해볼까요? 위 이미지처럼 카테고리 별 카페인 함량(값필터 적용)을 카페인 함유량에 따라 색상을 표현할 수 있다...
SUM이 불러오는 엄청난 차이 행 수준 계산식 모든 행에 대해 계산 후 결과값을 집계[수익] / [매출] 집계 수준 계산식 각 필드 값을 집계한 후에 계산SUM([수익]) / SUM([매출]) 자주 나타나는 오류!집계 인수 및 집계되지 않은 인수를 이 함수와 혼합할 수 없습니다.→ 행수준은 행수준끼리 집계수준은 집계수준끼리 사용해야한다. 과제1. 워드 클라우드를 이용해 가장 “칼로리”가 높은 “메뉴명”을 한눈에 살펴보기우리가 피해야 할 메뉴는 제주 까망 크림 프라푸치노! 2. 박스플롯칼로리가 낮고 카페인이 높지 않은 메뉴? → 티바나 3. 계산된 필드 만들기평균 카페인 함유량이 80mg보다 높은 카테고리와 아닌 카테고리 분류 4. 스타벅스 지역별 매장 운영시간 계산된 필드 만들기 영업시간 > 세부정보영..
데이터시각화? 태블로의 궁극적 목적 시각화 → 분석과정!(패턴, 기간에 따라 어떻게 변하는지?, 다른 시각화와 조인해서 결과도출) 태블로는 데이터를 보고 이해하는걸 넘어서서 데이터기반의 의사결정을 돕는 목적을 가진다. 태블로 플랫폼 태블로 Prep(데이터 준비) 태블로 Desktop(데이터 분석 / 시각화) 태블로 Server or Online(공유) 라이센스creator, explorer, viewer 데이터준비(전처리)데이터 준비가구, 사무기기, 사무용품을 판매하는 리테일 업체의 2016~19년까지의 매출 데이터데이터가 바로 분석을 할 수 없는 상태(추가적인 데이터 필요, 다른 연도의 데이터) → prep으로 데이터 준비 1일차 과제 스타벅스 카테고리 별 평균 칼로리&평균메뉴명 별 칼로리 & 카페인..
