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목록#2. Data Analysis/#2.4. Tableau (12)
데이터로그😎

1. 집합 동작 위의 1번과 같이 매출 정보를 보여주는 대시보드가 있습니다. 이 때 대시보드 사용자가 지도 상의 지역을 클릭하면, (2)(3)과 같이 해당하는 지역의 매출 정보만 보여주도록 동작하는 대시보드를 어떻게 만들 수 있을까요? 대시보드의 집합(Set)이란 특정 조건에 부합하는 값들의 그룹을 의미합니다. 경기도나 강원도와 같은 시도를 집합으로 볼 수 있겠죠. 집합 동작(Set Action)이란 사용자가 특정 뷰 요소(차트, 테이블 등)를 클릭하면 집합(Set)의 구성 요소가 바뀌도록 하는 대시보드 인터랙션을 의미합니다. 예를 들어, (1)번 대시보드의 [지역별 매출 현황] 맵에서 '경기도' 지역을 클릭하여 집합을 변경했을 때, (2)와 같이 [제품중분류 별 매출]과 [전체 대비 매출 현황]에서..

1. 주문 년도 별 고객 세그먼트의 매출 비중 분석 - 도넛차트 도넛 차트는 각 데이터의 비중이 얼마나 되는지 표현하기 위한 차트 중 하나입니다. 각 조각의 크기는 특정 항목이 전체에서 차지하는 비율을 의미합니다. 이는 비율을 시각적, 직관적으로 비교하는 데 매우 유용합니다. 이러한 특징을 가진 도넛 차트를 활용해 매출 비중을 분석하겠습니다. 태블로에서 도넛차트를 생성하기 위해서는 두 단계를 거쳐야 합니다.파이 차트를 만든다.파이차트보다 작은 크기의 원을 만들어 1번의 파이차트와 겹쳐 도넛 모양을 만든다.✅파이 차트 만들기 '주문 년도 별 고객 세그먼트의 매출 비중'을 구하기 위한 파이차트를 생성합니다. 주문 일자와 고객 세그먼트 그리고 매출까지 3가지 요소가 모두 포함된 파이차트를 만들어야겠죠? 세가지..

각 지역의 스타벅스 매장별 운영 시간을 두 가지 방식으로 분석해보려 합니다. 첫 번째 방식은 가장 간단한 막대 그래프 시각화 입니다. 두 번째로는 간트 차트(Gantt)를 사용합니다. 바로 진행하겠습니다. 0. 사용 데이터1. 막대 그래프 분석 이번 분석에서는 위의 그래프와 같이 매장의 총 운영시간을 막대 그래프로 시각화 하겠습니다. 먼저 매장의 운영시간을 산출해야 하는데요, 이를 위해서는 '(계산)매장운영시간' 이라는 계산 필드를 생성해보겠습니다. ✅운영시간 계산필드 생성운영 시간을 산출하기 위해서는 [영업시작시간]과 [영업종료시간]의 차이값을 계산해야 합니다. DATEDIFF 함수는 날짜 간의 차이를 계산할 때 사용하는 함수입니다. DATEDIFF('date_part', start_date, end_..

1. 과거 구매 고객의 매출 기여도코호트 분석을 하기 이전 '2015년에 첫 구매를 한 고객이 2018년도까지 얼마나 매출에 기여하고 있는지?'를 태블로 시각화로 알아보겠습니다. ✅고객별 최초 구매일 구하기 고객별로 최초 구매일을 알아야 2015년체 첫 구매를 한 고객을 알 수 있습니다. '고객별 최초 구매일'이라는 계산필드를 생성합니다. FIXED 함수를 통해 [고객번호] 차원으로 고정한 후, MIN 함수를 사용해 [주문 일자]의 최소값을 구하면 고객별 최초의 구매일을 구할 수 있습니다. ✅매출 기여도 시각화 열 선반에 주문일자를 연 단위로 올려놓고 행 선반에 매출 합계를 올려두었습니다. 고객의 첫 구매일에 따라 매출 비율을 표시하기 위해 고객별 최초 구매일을 마크 선반의 색상에 두었습니다. 201..

1. 전국 기준 매출 구성비 분석 맵을 이용해 위와 같은 전국 기준 매출 구성비를 분석해봤습니다. 합계(매출)을 마크 선반의 색상에 놓아 매출 합계별 지도의 색상을 다르게 했고, 합계(매출) 비율과 시도를 텍스트로 표시했습니다. 합계(매출)은 퀵 테이블 계산 > 구성비율을 선택하여 비율로 표시할 수 있고, 계산 대상은 테이블로 설정했습니다. 만약 이때 수도권과 영남의 매출 비율만 보기 위해 필터를 건다면 어떻게 표시될까요? 이전에는 약 22%였던 서울특별시의 전국 기준 매출 구성비율이 30.8%로 변했습니다. 이는 필터를 걸어서 테이블의 범위를 수도권과 영남으로 줄였기 때문입니다. 위 지도의 수치를 보시면 수도권과 영남의 비율합계는 100%인 것을 알 수 있습니다. 비율은 SUM([매출])/TOTAL..

0. 데이터 1. 전일 대비 주식의 상승 및 하락 분석보유한 주식이 2019년 동안 전일 대비 상승했는지 하락했는지를 한 눈에 확인할 수 있도록 위의 시각화를 구현해보겠습니다. 다음과 같은 사항을 구현해야 합니다.종가를 라인과 원으로 구현원 색상으로 '전일 대비 종가 등락 여부' 구현 (상승: 파란색, 하락: 빨간색, 동일: 주황색)✅종가 - 라인/원으로 구현열 선반에 날짜를 두고, 행 선반에 종가를 둡니다. 마크 선반에서 각각 라인과 원을 선택하여 라인차트와 원을 구현합니다. 이제 두 그래프를 '이중축' 기능을 틍해 합칩니다. 0-30K까지의 값은 없으니, 축의 범위도 30K - 39K까지로 조정하여 위와 같은 그래프를 생성했습니다. 이제 원을 "전일 대비 종가 등락 여부" (상승/하락/동일)에 따라 ..