spacerwhite 님의 블로그

[Tableau 신병훈련소 26기][학습]2일차_계산식

spacerwhite — Sun, 26 Jan 2025 00:52:21 +0900

태블로에서는 차원에 따라서 측정값 또는 차원을 집계해서 값을 확인할 수 있다.

연도별 고객수

측정갑 집계를 해제하면 다음과 같이 집계값을 이루고 있는 각각의 행을 확인할 수 있다.

행 수준 계산식 vs 집계 수준 계산식

행 수준 계산식

집계 수준 계산식

행 수준 계산식과 집계 수준 계산식이 어떤 차이가 있는지 예제를 통해 확인한다.

행 수준의 계산식은 각각의 행을 계산한 뒤 자동으로 합계로 집계되는 방식으로 계산이 이루어지고

집계 수준에서는 계산식에서 이미 값을 더한(SUM) 뒤에 계산이 이루어지기 때문에 큰차이가 발생한다.

다음 예제를 통해서 다시 한번 살펴보면 이 예제는 목표 매출(2억)을 달성한 시도와 아닌 시도를 색상으로 구분해서 확인하는 그래프이다.

집계 계산식을 통해 확인해보면 정상적으로 시도에 색상이 변경되는 것을 확인할 수 있다.

하지만 행 수준으로 계산식이 적용되면 색상이 적용되지 않는데 이는 시도에 포함되어있는 각각의 행의 값들이 2억 이상이 되는 값이 없기 때문이다.

그리고 행 수준에서 200만 이상으로 계산식을 적용하면 전체 매출에서 200만 이상의 매출을 가지는 값들이 어느정도의 범위를 차지하고 있는지 확인할 수 있다.

행 수준 계산은 열과 열의 연산, 문자열 처리, 형 변환, 날짜/시간 계산에서 사용된다.

다음 예제를 통해 살펴보면

다음과 같이 조건문을 통해 계산식을 사용해서 2019년의 매출만 행 수준에서 가져온다.

원본 데이터를 통해 확인해보면 2019년에 대해서만 값을 가지고 나머지는 Null인 것을 확인할 수 있다.

[Tableau 신병훈련소 26기][과제]2일차

spacerwhite — Sun, 26 Jan 2025 00:52:14 +0900

1. 워드클라우드

칼로리가 높은 메뉴명을 한 눈에 살펴보기

1. 마크의 유형을 텍스트로 선택
2. 제품명을 텍스트에 드래그
3. 마크의 색상을 칼로리로 표현
4. 마크의 크기를 칼로리로 표현

2. 박스 플롯

칼로리가 낮고 카페인이 높지 않은 메뉴 살펴보기

1. 카테고리를 열, 칼로리를 행 선반에 드래그(표현 방식 박스 플롯으로 변경)
2. 메뉴명을 세부 정보에 드래그
3. 마크의 형태는 원으로 변경
4. 마크의 색상을 합계 카페인으로 표현

3. 계산된 필드 만들기

평균 카페인 함유량이 80mg 보다 높은 카테고리와 아닌 카테고리를 분류하기

1. 카테고리를 행, 칼로리(평균)를 행 선반에 드래그
2. 계산된 필드 생성(평균 카페인이 80보다 크면 '카페인 > 80mg' 라는 값을, 80보다 작거나 같을 경우 '카페인 <= 80mg'을 부여)

3. 마크의 색상을 계산된 필드로 설정
4. 색상 강조하기 위해 색상 변경

추가 도전 과제

'매장명' 별로 '매장운영시간'을 표현하고, '시도'를 필터로 걸어 각 시도의 매장 별 운영 시간 살펴보기

1. 매장운영시간을 계산하는 계산된 필드 생성

2. 매장명을 행, 계산된 필드(매장운영시간)를 열 선반에 드래그

3. 마크 레이블을 매장운영시간으로 설정

4. 시도 필터를 통해 각 시도의 운영 시간을 확인할 수 있도록 설정

5. 내림차순 정렬

DATEDIFF

두 날짜의 차이를 계산하는 함수
DATEDIFF(날짜_부분, 시작_날짜, 끝_날짜)
날짜_부분(date_part)는 date_part를 통해 확인

DATEDIFF 심화
시간의 차이를 DATEDIFF('hour', ~ , ~) 로 구할 때, 단순히 시간을 기준으로 계산하게 되면서 '분'단위 차이가 계산되지 않는 한계점이 존재한다. 이 문제를 해결하는 방안이 2가지가 있다.

1. '분'단위로 계산한 후, '시간'으로 재환산

2. 7일차에 내용 확인

[Tableau 신병훈련소 26기][학습]3일차_매개변수

spacerwhite — Sun, 26 Jan 2025 00:52:06 +0900

매개 변수

계산 필터 및 참조선에서 상수 값을 동적으로 바꿀 수 있는 변수

고급 분석에서 상호작용까지 다양하게 사용

Top N 필터
구간 차원 변경
What-If 분석
참조선 값
매개변수를 이용한 집합 만들기
이동 평균선
KPI 조정하기
차트에서 필드 변경하기
대시보드에서 차트 변경하기

예제1

이전에 살펴보았던 목표 매출(2억)을 달성한 시도와 아닌 시도 색상으로 구분하는 예제에서 목표 매출을 동적으로 사용하기 위해서 매개 변수를 사용한다.

이제 만든 매개 변수를 계산식에 사용하기 위해 기존에 만들어 두었던 매출 달성 여부(계산된 필드)를 편집한다.

편집 후 매개 변수를 표시하고 값을 변경하면 다음과 같이 색상이 변화하는 것을 확인할 수 있다.

예제2

다음 예제로 제품명 별 합계 매출을 통해 가장 매출이 높은 Top N을 확인한다.

제품명을 필터로 두고 상위 메뉴에서 필드기준을 선택해 어떤 기준까지 확인할지 설정한다.

이렇게 설정하면 상위 Top 10의 매출값들만 표시된다.

하지만 이렇게 하면 결국 정적인 방식이기 때문에 Top 5, Top20등과 같은 동적으로 값을 확인할 수 없다.

따라서 매개 변수를 통해 동적인 방식을 사용하기 위해 다음과 같은 매개 변수를 생성한다.

생성 후, 이번헤는 계산된 필드를 만드는 것이 아니라 필터에 직접 사용할 건데 이전에 설정했턴 필터에서 기분을 매개 변수 Top N으로 변경한다.

이렇게하면 다음과 같이 동적으로 Top N을 확인할 수 있다.

예제3

제품대분류 별로 합계 매출을 확인하는 예제에서 할인율, 수익율 등 측정값을 동적으로 확인할 수 있도록 매개 변수를 활용한다.

값: 계산에 사용되는 실제값

표시 형식: 사용자가 매개 변수를 선택할 때 어떤 값으로 보여줄지를 나타냄

매개 변수를 사용하기 위해 계산된 필드를 생성한다.

하지만, 이렇게하면 행수준의 계산이 이루어지기 때문에 집계 수준으로 수정해야한다.

집계 수준으로 수정하면 다음과 같이 정상적으로 값이 출력되는 것을 확인할 수 있다.

그리고 행 수준으로 작성된 계산식은 측정값의 집계 형식이 자동으로 합계로 표시되며 합계, 평균, 중앙 등으로 변경하는 것이 가능하지만

집계 수준에서는 이미 집계 함수를 사용했기 때문에 측정값의 집계 형식을 변경할 수 없으며 알약에 집계라고 표시되는 것을 알 수 있다.

[Tableau 신병훈련소 26기][과제]1일차

spacerwhite — Sat, 25 Jan 2025 23:46:52 +0900

과제1

막대차트
카테고리 별 평균 칼로리 & 평균 카페인

1. '카테고리'를 행 선반에 '칼로리', '카페인'을 열 선반에 드래그

2. '칼로리', '카페인'의 집계 형식을 평균으로 변경

3. '카페인'축에만 평균 카페인으로 마크의 색상을 설정

4. 평균 칼로리 기준으로 내림차순 정렬

결과

과제2

트리맵
메뉴명 별 칼로리 & 카페인

1. 마크의 형태를 사각형으로 변경

2. '메뉴명'을 레이블로 드래그

3. '카페인'을 마크의 색상으로 드래그

4. '칼로리'를 마크의 크기로 드래그

결과

이번 시각화에서는 칼로리와 카페인의 집계를 평균으로 변경하지 않았는데 태블로는 차원에 따라서 측정값을 집계한다.

과제1에서는 카테고리를 기준으로 평균 값을 계산 했다면 과제2에서는 메뉴명을 기준으로 칼로리와 카페인 값을 계산한다. 메뉴명은 데이터의 가장 낮은 행 수준이며 유일하게 구분되고 중복되지 않는 값이다. 따라서 메뉴명에는 하나의 칼로리 하나의 카페인 값이 있기 때문에 합계, 평균 두 집계방식에서의 계산 결과는 동일하다.

과제3

태블로 기능 - 도구 설명
카테고리와 메뉴명을 한 번에 살펴보기

1. 카테고리별 평균 칼로리&카페인 시트로 이동

2. 평균(칼로리(Kcal) 마크 카드의 도구설명 클릭

3. 도구 설명 편집 창에 추가할 시각화 설명 작성

5. 넓이(maxwidth)와 높이(height) 조정

결과

과제4

Scatter Plot(산점도)
당분 함유량과 칼로리 상관관계

1. '당류'와 '칼로리'를 행과 열 선반에 드래그

2. '메뉴명'을 마크의 세부정보에 드래그

3. 마크의 형태 원으로 변경

4. 마크의 색상과 크기를 '카페인'으로 설정

5. 분석 탭에서 추세선과 사분위수 및 중앙값 드래그

결과

과제5

시군구 별 매장 분포 현황

1. 시도를 더블클릭해서 위도, 경도 표시 후, +버튼으로 시군구까지 확장

2. 마크의 크기와 색상을 스타벅스 매장 수로 나타내기 위해 '매장코드'를 카운트 해서 표현

결과

과제6

대시보드 만들기

과제1~3번에서 만든 시트를 이용해 대시보드 생성

결과

추가 도전 과제1

메뉴별 칼로리와 카페인의 상관관계

1. '카페인'과 '칼로리'를 행과 열 선반에 드래그

2. '메뉴명'을 세부 정보로 설정

3. '칼로리'를 마크의 색상으로, '카페인'을 마크의 크기로 설정

결과

추가 도전 과제2

서울시 매장 위치 표현

1. '위도'와 '경도'를 행과 열 선반에 드래그

2. '시도'를 필터로 설정하고 단일 값(목록)으로 변경 후 서울시로 설정

3. '매장명'을 세부정보로 설정

결과

[Tableau 신병훈련소 26기][과제]10일차

spacerwhite — Sat, 25 Jan 2025 22:35:06 +0900

과제

데이터 셋 정리하기

정리하는 과정은 학습과 동일(학습 URL: https://spacerwhite.tistory.com/21)

[Tableau 신병훈련소 26기][학습]10일차

spacerwhite — Sat, 25 Jan 2025 20:13:29 +0900

Tableau Prep

분석 전에 데이터를 정리하고 변환하는 전처리 작업을 수행하는 태블로의 소프트웨어

데이터를 추가하기 위해 데이터 연결을 클릭하고 데이터를 가져올 원하는 메뉴를 선택한다.

여기에서는 엑셀파일을 사용할 것이기 때문에 Microsoft Excel을 선택한다.

2017~2020년 데이터를 불러온 후 데이터를 형식에 맞게 하나로 합치는 과정을 진행한다.

UNION- 같은 구조의 데이터를 세로 방향(아래)으로 데이터를 결합

JOIN- 다른 테이블에서 공통된 필드(열)를 기준으로 가로 방향(옆)으로 데이터를 결합

결합된 데이터를 확인해보면 일치하지 않는 데이터가 존재하는 것을 알 수 있다.

2017~2019년까지 데이터는 할인율, 수익이라는 필드명을 사용하고 있으며 2020년 데이터에서는 할인, 이익이라는 필드면으로 변경된 것을 알 수 있다.

이 때는 다음과 같이 일치하지 않은 필드만 표시 부분을 체크해서 일치하지 않는 부분만 확인할 수 있다.

2020년에 쓰이고 있는 할인을 할인율로 변경하기 위해 할인을 할인율에 드래그한다.

이익도 마찬가지로 수익에 드래그한다.

다시 체크를 해제하고 데이터를 확인해보면 4개년의 데이터가 제대로 합쳐진 것을 확인할 수 있다.

추가적으로 지역별 관리자와 반품 데이터를 추가한다.

우선 지역별 관리자 데이터를 결합하기위해 조인을 통해 결합한다.

결과를 확인해보면 조인되는 과정에서 1832개의 데이터가 제외되는것을 확인할 수 있다.

데이터가 제외되는이유는 유니온 1에는 서울경기라는 필드가 존재하는데 지역별 관리자에는 존재하지 않는다.

데이터 정리를 통해 어떤 문제가 있는지 파악한다.

정리 후 '지역' 필드를 검색하면 서울경기 지역의 데이터가 1832개인 것을 확인할 수 있다.

서울경기를 클릭한 상태에서 검색했던 지역의 필터를 지워보면 다음과 같이 2020년에 데이터에 서울경기가 포함되어 있는 것을 알 수 있다.

다시 지역을 검색하고 서울경기와 수도권을 선택한 상태에서 수도권을 기준으로 그룹화를 진행한다.

그 후 다시 조인을 확인해보면 정상적으로 데이터가 결합된것을 확인할 수 있다.

조인에 문제가 없으니 마지막으로 반품 데이터도 조인한다.

조인한 데이터를 확인해보면 이번에도 10214개의 데이터가 제외되는 문제가 발생한 것을 알 수 있다.

반품 데이터의 특성상 반품된 주문건수에 대한 데이터만 들어오게되는데 실제로 반품이 되지 않은 데이터들이 제외되는 문제가 발생한 것이다. 하지만 알고자 하는것은 전체데이터에 대해서 반품된 데이터를 결합하는 것이기 때문에 조인1에 있는 데이터를 모두 가져와야한다.

조인1의 부분을 클릭하면 조인1에 있는 모든 데이터를 가져와 문제가 해결된것을 확인할 수 있다.

그 후 결합을 하면서 발생한 추가적인 데이터를 제거한다.

추가적으로 데이터의 유형이나 정리, 필터, 그룹화, 분할, 계산된 필드 등을 적용할 수 있다.

마지막으로 데이터 정리가 끝났다면 출력을 통해서 원하는 형식으로 데이터셋을 저장하거나 서버를 통해 게시할 수 있다.

[Tableau 신병훈련소 26기][과제]9일차

spacerwhite — Sat, 25 Jan 2025 18:21:43 +0900

과제

시각적 분석 베스트 프랙티스 적용해 보기

1. 대시보드의 제목영역을 더블 클릭하여 대시보드에 알맞은 제목( '슈퍼스토어 현황 대시
보드')으로 수정

2. 대시보드 크기 설정하기(1200x800 크기)

3. 적합한 시각화 유형 선택하기

막대차트를 라인 차트로 변경

4. 색상을 요과적으로 활용하기

매출 트랜드의 색상 수정(검은색)
'제품 분류별 매출'과 수익현황 차트의 색상 수정('수익'을 마크의 색상으로 설정)
'고객 주문 건수 분포 현황'의 차트의 색상 수정(차트의 색상을 회색으로 통일)

5. BANs(Big Aggregated Numbers)활용하기

(대시보드에서 주요한 숫자를 보여주는 대시보드의 제목 다음으로 가장 중요한 영역)

BANs의 영역을 제목 아래로 변경
BANs의 워크시트의 숫자의 크기 키우기(측정값 폰트 크기 15, 변경하고 진하게 변경)

6. 차트 제목 서식 수정

차트의 제목을 변경할 필요가 있는지? 보는 사람이 이해할 수 있도록 추가정보를 제공할 필요가 있는지? 폰트 사이즈는 동일하게 지정되어있는지? 확인하여 수정

7. 인터렉티브하게 구성

차트의 ‘필터로 사용' 기능 활성화

8. 사용자를 위한 가이드 추가

대시보드의 가장 윗부분에 있는 제목에 간단한 사용자 가이드 작성( '-차트를 클릭하면 자동으로 필터가 됩니'다 문구 작성)

9. 공간 활용하기(컨테이너 영역 활용)

워크시트의 크기를 세로 길이 통일
4개 워크시트의 가로 길이 통일

10. 여백의 미 활용

.각 차트 영역의 여백과 테두리 삽입(바깥쪽 여백 5, 안쪽여백 10, 테두리 옅은 회색 지정)

결과

[Tableau 신병훈련소 26기][학습]9일차_대시보드

spacerwhite — Sat, 25 Jan 2025 15:43:22 +0900

1. 명확한 대시보드 목표 설정

잘 만든 대시보드의 시작은 대시보드 설계의 목적을 명확히 하는 것에서 출발합니다. 대시보드를 만들기 전에, 다음 세 가지 질문에 대해 답할 수 있는지 확인하세요.

대시보드의 성격은 무엇인가요?
대시보드를 소비하는 대상이 누구인가요?
대시보드의 목표는 무엇인가요?

2. 적합한 시각화 유형 선택

시각화 유형을 결정하기 전에 다음의 질문을 고려하면 적합한 시각화 유형을 결정하는 데 도움이 됩니다.

무엇을 시각화하고 싶은가요?
데이터의 특성은 무엇인가요?
어떤 질문에 답하고자 하나요?
메시지를 최대한 다듬으세요!

⚠️ Visual Vocabulary를 참고하세요!
링크 보러가기: https://public.tableau.com/app/profile/andy.kriebel/viz/VisualVocabulary/VisualVocabulary

Visual Vocabulary

CREATED BY: Andy Kriebel | INSPIRED BY: The Financial Times Visual Vocabulary #VisualVocabulary NOTE: Do not redistribute without my permission.

public.tableau.com

Visaul Vocabulary는 데이터의 특성과 시각화 목적에 따라 적합한 차트 유형을 정리한 차트 사전 입니다.화려한 시각화가 아니라, 단순하지만 목적이 명확한 시각화가 무척 중요하니, 익혀보기로 해요!

3. 색상을 효과적으로 사용

색상은 대시보드에서 가장 시각적으로 많은 정보를 전달하는 요소입니다. 그런 만큼, 어떤 요소에 색상을 부여하기 전에 해당 요소가 “과연 필요한가"를 신중히 고민하여 적용하세요.

너무 과도하게 색상을 사용하면 사용자의 집중을 오히려 분산시킵니다.

왼쪽과 오른쪽 모두 ‘국가별 월별 매출 추이'를 나타낸 차트입니다. 그러나, 시선이 어디로 집중되느냐에서는 차이가 있다는 것이 느껴지시죠? 왼쪽 그림에서는 모든 국가에 대해 서로 다른 색상으로 구분하다 보니, 오히려 그 어떤 내용에도 집중할 수 없어 시선이 분산됩니다.
반면에 오른쪽 그림에서는 ‘강조’하여 표현하고자 하는 국가를 사용자가 동적으로 변경할 수 있는 매개변수를 활용하여 매개변수에서 선택된 국가만 ‘빨간색'으로 색상을 부여하여 확실히 시선을 집중시키고 있습니다.

색상의 의미를 명확히 하고, 일관성 있게 사용하세요.

초심자의 대표적인 실수 중 하나가 ‘의미 없이 색상을 사용하는 것’입니다. 일관성 있게 색상이 사용되도록 하기 위해서는 워크시트 단위에서의 정보 중요도 이전에, 각 워크시트를 조합한 대시보드 단위에서의 정보 중요도를 고려하여야 합니다. 대시보드 전체 이미지를 결정하는 메인 색상을 사전에 정의해보세요. 한층 통일화 된 대시보드를 작성할 수 있습니다.

4. BANs 사용

BANs는 "Big A** Numbers"의 약자로, 데이터 시각화 및 대시보드 설계에서 중요한 정보나 지표를 의미합니다. 사용자들이 대시보드에서 가장 중요한 정보를 빠르게 인지하고 파악할 수 있도록 주로 큰 글씨와 눈에 잘띄는 디자인으로 최상단 혹은 가장 좌측에 배치합니다.

위 그림에서 박스친 구간이 BANs인데요, 해당 대시보드에서 가장 중요한 숫자라는 것을 알 수 있죠. 오른쪽 그림처럼 중요한 숫자에 대한 최근 추이를 단순화하여 라인/막대 차트 형태로 표현하는 것도 해당 지표에 대한 추가적인 정보를 제공하는 효과적인 방법 중의 하나입니다.

5. 의도가 분명해지도록 텍스트 위치/효과/크기 설정

왼쪽과 오른쪽 중, 어떤 대시보드에서 ‘정보'에 더 집중할 수 있으신가요? 아마도 오른쪽이라고 답하셨을 것입니다. 왼쪽은 무언가 정신이 없어 보이죠. 어떤 요소가 변화하였는지 하나 하나 함께 살펴볼까요?

제목

제목을 변경하고, 왼쪽 상단으로 옮겨 더 중요한 정보인 2016년 진도율 차트가 더 많은 공간을 가질 수 있도록 조정했습니다. 또한, 제목에 대한 음영을 제거하여 대시보드가 너무 복잡해 보이지 않도록 하였습니다. 대신에 실제 데이터가 잘 보이게 되었죠!

BANs

BANs

데이터는 가장 중요한 정보이기 때문에 크기를 키우고, 글자 색상을 회색에서 검정색으로 변경하여 더 눈에 띄도록 하였습니다. 숫자가 제목보다 중요하기 때문에 제목은 작게, 숫자는 더 크게 조정하였고요. 이는 우리가 제목이 아니라 데이터를 전달하려는 목적이 있기 때문입니다.

차트 유형

막대 차트는 언제나 옳지만, 대시보드의 중앙 부분에 색상과 요소가 너무 많아 복잡해보입니다. 대안으로 선택한 롤리팝 차트는 잉크의 사용을 줄이면서도 값의 위치를 통해 여전히 효과적으로 정보를 전달합니다.

소제목 및 축제목

가로로 나열된 소제목들을 왼쪽으로 이동하였는데요, 이렇게 함으로써, 데이터 자체에 더 많은 공간을 제공하고,Y축 레이블을 제거할 수 있었습니다. 사용자들이 축을 읽기 위해 고개를 돌릴 필요가 없어진 것이죠. 사용자의 노력을 줄여주면 데이터에 집중하기가 더 쉬워진다는 것을 기억하세요.

축 레이블

왼쪽의 대시보드를 보면, X축이 세 번 반복되어 있는데, 가능한 한 중복된 요소는 제거하는 것이 좋겠지요.

이 사례에서 볼 수 있듯이, 대시보드에서 데이터 외에 텍스트를 어떻게 배열하고 강조할지 결정하는 것은 전체적인 인상에 큰 영향을 줍니다. 사용자가 데이터에 집중할 수 있도록 하기 위해서는, 대시보드 해석에 필요한 노력을 최소화하는 방법을 고려해야 합니다.

6. 효과적인 컨텐츠 배열 (Z형 배열과 역피라미드 배열)

대시보드 컨텐츠를 배열할 때는 사용자의 시선 흐름과 정보의 중요성을 고려하여 위치를 결정해야 합니다. 이 때 사용할 수 있는 배치방법이 바로 Z와 역피라미드인데요.

Z형 배열

일반적으로 사람들은 왼쪽 상단에서 시작하여 오른쪽 상단으로, 그 다음 왼쪽 하단을 지나 오른쪽 하단으로 시선을 이동시키는 경향이 있는데요, Z형 배열은 바로 이 시선 경로를 고려하여 대시보드에 컨텐츠를 배열하는 것을 말합니다. 이렇게 하면 사용자가 대시보드를 자연스럽게 읽으며 주요 정보를 쉽게 찾을 수 있겠지요.

역피라미드형 배열

저널리즘의 기사 작성 방식에서 유래한 것으로, 기사의 핵심 내용을 앞부분에 배치하고, 자세한 내용을 뒤에 배치하는 방식을 말합니다. 이를 대시보드 배열에 적용해보면 대시보드 상단에는 핵심 정보를, 하단으로 갈수록 추가적인 세부 정보나 부가적인 정보를 배치합니다.

두 가지 배열 방식이 모두 적용된 대시보드 사례입니다. 컨텐츠 중요도와 시선의 흐름을 꼭 기억하세요!

7. 사용자를 위한 가이드 추가

대시보드에 존재하는 모든 요소는 명확한 목적과 의미가 있어야 합니다. 제목과 도구설명은 대시보드를 읽는 사용자를 안내하는 가이드가 되어주므로, 대시보드의 완성도를 높이기 위해서는 반드시 한번 더 신경 써야 할 요소입니다.

제목 더 분명하게 하기 - 매개변수 삽입

매개변수에 따라 변동되는 부분을 제목에 반영해보세요. 컨텐츠의 가독성을 한층 더 높일 수 있습니다.
제목 편집 창에 가면 삽입 옵션 아래에서 매개변수 뿐만 아니라, 시트 이름, 페이지 번호, 데이터 업데이트 시간 등의 정보를 삽입할 수 있습니다.

도구설명 정돈하기

도구설명의 기본값 설정으로 그냥 두기보다는 정돈해주시면 한층 더 가독성을 높일 수 있습니다.

도구설명 안에 뷰 추가하기 (Viz in Tooltip)

도구설명 안에 워크시트를 삽입하는 방법도 적절히 활용하면 컨텐츠의 가독성과 추가 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 공간을 절약하면서도, 상호작용성을 높일 수 있고, 마우스오버한 마크에 대한 추가 정보를 전달하는 효과를 줄 수 있습니다. 공간의 제약이 있는 모바일 환경에서 특히 효과적입니다.

자세한 방법이 궁금하시다면 다음 도움말 링크를 참고해보세요. 도구 설명 안에 뷰 만들기(도구 설명 비주얼리제이션)

8. 인터랙티브한 대시보드

태블로 대시보드는 고정적이지 않아도 된다는 사실을 기억하세요! 인터랙티브한 요소를 포함하여 사용자들이 자신의 관심사나 질문에 맞게 데이터를 탐색하고 필요한 정보를 찾아가도록 유도하세요. 이를 위해서는 대시보드 기획 단계부터 인터랙티브한 요소를 어디에, 어떻게 적용할지 생각해두어야겠죠?

9. 대시보드 크기 고정

태블로에서는 대시보드 크기를 자동, 고정된 크기, 범위로 사용할 수 있습니다.

대시보드 크기를 자동 또는 범위를 사용하면 사용자의 모니터마다 화면 크기가 최적화되어 렌더링 되는 장점이 있지만,
크기가 유동적이면 화면이 리사이징될 때마다 리소스를 다시 계산해야 하므로 성능이 저하될 수 있습니다.

따라서 대시보드 크기를 고정시켜 동일한 성능을 통해 사용자에게 정확한 정보를 전달할 수 있습니다.

10. 여백의 미 - Use Padding

미 중에 미 여백의 미를 사용하세요.

여백은 대시보드 디자인에서 중요한 역할을 합니다.
적절한 여백 설정은 정보를 시각적으로 분리하여 구분함으로써 사용자가 편안하게 정보를 읽을 수 있도록 돕습니다.
너무 밀집된 디자인은 사용자를 혼란스럽게 만들 수 있으므로, 여백을 활용하여 각 요소 간의 간격을 조절함으로써 시각적으로 깔끔하고 이해하기 쉬운 대시보드를 제공해 보세요.

여백 사용 X

여백 사용 O

예시 워크북 : Sample Soft Drink Sales.twbx
(출처 - https://public.tableau.com/app/profile/andy.kriebel/viz/SampleSoftDrinkSales/SoftSalesDashboard)

태블로 대시보드 레이아웃에서 바깥쪽 여백과 안쪽 여백을 설정하는 방법은 아래 영상으로 확인하세요.

옅은 색의 테두리를 추가하고, 여백을 활용하면 공간을 분리하는데 도움을 받을 수 있습니다.

각 요소들 사이에 충분한 여유를 두어 정보의 가독성과 시각적 효과를 향상시키는 여백을 활용합니다.

[Tableau 신병훈련소 26기][과제]8일차

spacerwhite — Sat, 25 Jan 2025 13:12:42 +0900

과제1

집합 동작
지역별 제품 중분류별 전체 대비 매출 현황

1. 대시보드의 지역별 매출 현황 워크시트에서 아무 지역을 선택하고 집합 생성

2. '전체 대비 매출 현황'과 '제품중분류 별 매출' 워크시트에서 생성한 '시도 선택 집합' 을 색상으로 설정

3. 대시보드 이동 후 동작 생성

4. '제품중분류별 매출' 워크시트로 이동 후 IN/OUT의 색상 정렬을 IN이 그래프의 왼쪽에 오도록 수정

결과

과제2

매개변수 변경을 이용한 드릴다운

1. '제품 대분류'와 '매출'을 행과 열 선반에 추가

2. '제품 대분류'를 기준으로 매개변수 생성

3. 매개변수를 적용할 계산식 작성

4. 생성한 '제품중분류_드릴다운' 계산식 색상으로 설정

5. 추가 정보를 레이블에 추가

'제품중분류_드릴다운' 레이블로 추가
'매출'을 레이블로 추가하고 서식 변경
전체를 선택했을 때, 제품 대분류 각각 값을 선택했을 때마다 깔끔한 정보가 보이도록 계산식 생성

'제품 중분류 레이블'을 레이블로 추가하고 퀵테이블 계산을 구성 비율로 설정(+계산 대상은 테이블(옆으로))

6. 항목을 선택했을때 매개변수 값이 변경되도록 동작 > 매개 변수 변경 생성

결과

[Tableau 신병훈련소 26기][학습]8일차_집합

spacerwhite — Sat, 25 Jan 2025 11:05:00 +0900

태블로 집합

일부 조건을 기반으로 데이터의 하위 집합을 정의 하는 사용자 지정 필드
조건을 기반으로 하나의 영역을 In과 Out으로 분리

예제1

정적 집합
고격별 매출 기여 대비 수익

드래그해서 원하는 마크들로 구성된 집합을 생성한다.

만들어진 집합은 필드처럼 사용이 가능하다. 다음은 집합을 마크의 색상과 필터로 사용한 예시이다.

집합을 마크의 색상으로 사용한 예시

집합은 오른쪽에 교집합 모양의 아이콘이 나타나게되고 집합을 필터로 두었기 때문에 집합의 멤버로 표시된다.(필터, 마크, 행/열 선반 놓는 위치에 따라 기본 액션이 정해져있다.) 또한 In/Out으로 집합과 집합 밖에있는 것들을 비교할 수 있다.

그리고 In/Out 자체도 필터로 쓸 수 있는데 In이냐 Out이냐에 따라 데이터를 확인할 수 있다.

마크를 선택하는 것이 아닌 필드를 통해서 정적인 집합을 만들 수 있다.

이때 만들어 지는 방식을 보면 필터와 유사한 것을 확인할 수 있는데 필터는 In에 속하는 멤버만 보여주는 것이라면 Out은 조건을 기반으로 하나의 영역을 In과 Out으로 분리한다.

예제2

동적 집합 - 상위
매출 기준 Top N 고객

동적 집합을 생성하는 데에는 두가지 방법을 사용할 수 있는데 조건기반과 상위기반의 방식으로 구분된다.

상위 기반

필드기준으로 사용하는 것이 아니면 수식을 사용한 수식 시준으로 적용해야하는데 수식은 반드시 집계 형태 또는 집합 차원 대상을 포함 하지 않는 경우에는 모든 형태가 집계 형태가 되어야한다. 그리고 결과는 True,False의 Boolean의 형태가 되어야한다.(조건문)

'매출' 필드 기준으로 Top10인 상위 10의 데이터를 확인하는 집합을 생성한다. 하지만 10으로 기준을 잡아두면 동적으로 사용하기는 어렵기 때문에 매개변수를 사용해서 동적으로 값을 변경할 수 있도록 해주는 것이 좋다.

집합을 생성한 후 결과를 확인하기 위해서 '고객명'과 '매출'을 행과 열 선반에 추가하고 집합 '매출 기준 TopN'으로 마크의 색상으로 표현한다.

매개 변수를 조절해서 동적으로 TopN 고객을 확인할 수 있다.

'고객명'이 아닌 '제품 중분류'로 확인해보면 TopN 고객이 기여하고 잇는 제품 중분류별 기여도를 확인할 수 있다.

예제3

동적 집합 - 조건
2015년 & 2016년 구매고객

조건에서는 집계 형태와 Boolean 형태를 사용해야한다.

먼저 2015년의 매출을 확인하기 위한 계산식을 생성한다.

계산식을 조건으로 고객명 집합을 만든다.

다음으로 2016년 구매고객을 생성할 건데 계삭식을 먼저 만들지 않고 수식 기준으로 집합을 생성할 수 있다.

하지만, 집합의 수식은 집계 계산이어야 하므로 에러가 발생하는 것을 확인할 수 있다.(다른필드를 참조하고 있고 집가 아님) 따라서 집계 계산과 Boolean 수식으로 수정한다.

이렇게 만든 두 개의 집합으로 결합된 집합을 생성한다.(두 개 이상의 집합으로 결합된 집합을 만들 수 있다.)

2015년도와 2016년도 모두 구매한 고객을 확인하고 싶은 것이기 때문에 AND 조건을 선택한다.

결과를 확인하기 위해 다음과 같이 매출 트랜드를 표현해 볼 수 있다.

예제4

계산식에 집합 사용
비대칭 드릴다운 I

집합을 계산식에 사용할 때 집합 자체로 참거짓 구분이 가능하기 때문에 Ture/False 작성할 필요없이 집합 필드명만 작성하면된다.

'제품 대분류'로 집합을 생성한다.

만들어진 집합으로 계산된 필드를 생성한다.

만들어진 계산된 필드로 다시 집합을 정의한다.

계산식에 작성한 '' 값인 블랭크를 확인할 수 있다.

다시 만들어진 집합으로 계산된 필드를 생성한다.

이렇게 하면 비대칭적으로 원하는 데이터를 펼쳐서 확인할 수 있다.

하지만, 이렇게 하면 사무기기가 아닌 다른 값을 확인하고 싶을 때는 집합을 일일히 편집해줘야하는 번거로움이 있다. 한마디로 동적인 작업이 어렵다.

예제5

집합 동작(Set Actions)
예제4 같은 상황에서의 불편함을 해소하기 위해 집합 동작(Set Actions) 사용

먼저 집합을 생성한다.

다음으로 워크시트 메뉴에서 동작으로 이동 후 집합 동작 추가

동작을 추가한 후 기존에 설정했던 의자, 책장이 아닌 다른 값을 드래그해서 집합의 내용을 살펴보면 값이 정상적으로 변하는걸 확인할 수 있다.

집합을 마크의 색상에 사용하면 드래그한 값의 색상이 변하는 것을 알 수 있다.

예제6

집합 동작 연습 I
부분 vs 전체

먼저 아무 지역을 선택하고 집합을 생성한다.

시도 기준으로 확인하고 있기 때문에 국가는 필요없으니 삭제한다.

다음으로 '전체 대비 매출 비율' 워크시트에서 생성한 집합을 색상으로 추가하면 선택한 지역의 전체 대비 비율을 확인할 수 있다.

이제 선택한 지역의 비율이 동적으로 변하도록 동작을 생성해야 한다.

워크 시트에서 기본이되는 시트와 사용하는 집합을 선택한다.

작업을 마치고 지역을 선택해서 확인해보면 지역별로 차지하는 비율이 동적으로 변하는 것을 확인할 수 있다.

예제7

집합 동작 연습 II
제품 중분류별 매출

먼저 이전 대시보드에 제품 중분류별 매출의 워크시트를 추가한다. 집합은 한 번 생성하면 통합문서 수준에서 게속 활용이 가능하다. 별도의 작업을 하지 않아도 동일한 집합을 쓰는 모든 워크시트에 반영되고 다음과 같이 값이 변하는 것을 알 수 있다.

예제8

집합 동작 연습 III
선택 vs 기타

먼저 집합을 생성하고 '매출시계열' 워크시트로 이동한 후 생성한 집합으로 계산식을 작성한다.

생성한 계산된 필드를 색상으로 설정하면 선택된 값 이외의 값은 모두 하나의 기타로 표현되는 것을 확인할 수 있다.

이제 선택한 값이 동적으로 변하도록 작업을 추가한다.

추가한 후 대시보드에서 원하는 값을 선택하면 다음과 같이 값이 변하는 것을 확인할 수 있다.

예제9

집합 동작 연습 IV
선택된 항목 기준의 매출 평균선을 표시하고 계산된 값으로 차이 표현

먼저 일부 항목기준으로 집합을 생성하고 집합으로 계산된 필드를 생성한다.

선택한 값의 매출 평균선을 생성하기위해 계산된 필드를 생성한다.

만들어진 게산된 필드를 매출의 평균선 위에 겹치게 놓아 오버랩하면 다음과 같이 선택된 항목의 매출 평균선이 나타나게된다.

계산식 적용 전

계산식 적용 후

열에 작성되어있던 식의 계산을 생성한 계산된 필드로 변경한다.

계산식 변경 전

계산식 변경 후그

그럼 다음과 같이 정상적으로 변경되는 것을 확인할 수 있다.

이제 항목을 선택하면 동적으로 값이 변하도록 동작을 생성한다.

작업을 적용한 후 확인해보면 다음과 같이 매출 평균선과 차이 그래프가 정상적으로 변하는 것을 확인할 수 있다.

예제10

집합 동작 연습 V
부분vs부분(동일한 차원에서 두가지 값을 비교)

먼저 두개의 집합을 생성한다.

다음으로 '선택1_지역' 워크시트가 지역적으로 표현되게 하기위해서 워크시트로 이동한 후 생성한 집합 '시도_선택1'로 필터를 설정하고 시도를 레이블로 추가한다.

'선택2_지역'도 동일하게 설정한다.

(데이터를 벤치마킹_Part vs Part로 선택)선택1과 선택2의 매출을 비교하기 위해 '선택1vs선택2' 워크시트로 이동하고 선택1, 2에 대한 매출을 계산하기위해 선택된 필드를 생성한다.

그 후 '매출_선택1'과 '매출_선택2'를 행과 열 선반에 추가하고 '제품 중분류'을 세부 정보에 추가한다.

어디가 많이 팔렸는지 확인하기 위해서 축을 맞춰주고 추세선을 두번 축에 추가한 후, 마크 색상의 투명도를 0으로 하고 이중축, 축동기화를 해준다.(+머리글 제거, 두번째 축 색상의 측정값 이름 제거)

기준선에서 아래쪽에 위치하는 마크가 많다는 것은 선택2가 값이 많다는 뜻이다.

색상차이를 명확히 보기 위해서 계산식을 생성하고 생성된 계산된 필드 '차이'를 색상에 추가한다.

이제 항목을 선택했 때 집합이 변경되도록하는 작업을 만든다.

동작 추가후 대시보드를 사용해보면 값이 정상적으로 변하는 것을 알 수 있다.

[심화]

선택된 지역이 더 시각적으로 표현

'선택1' 워크시트로 이동하고 '시도_선택1'을 열 선반에 추가하여 IN을 오른쪽에 둔다.(+머리글 제거)

'선택2' 워크시트도 동일한 작업을 해준다.

다음과 같이 선택한 항목이 토글되는 것을 확인할 수 있다.

예제11

장바구니 분석
고객별 제품 구매 비중 확인

장바구니와 아이템 구매 고객 워크시트에서 각각 집합을 생성한다.

'장바구니' 워크시트로 이동하고 고객명을 기준으로 집합을 생성한다.(장바구니에서 선택된 값을 한번이라도 구매한 적이 있으면 True가 출력(집합의 In)되는 방식의 수식) 생성후 집합을 색상으로 추가한다.

의자를 구매한 고객이 구매한 다른 제품의 비중을 확인할 수 있다.

다음으로 '아이템 구매 고객' 워크시트로 이동하고 '제품 중분류(집합) 구매고객'을 필터로 걸어주면 선택한 항목을 구매한 고객을 확인할 수 있다.

이후 '선택 고객 구매 이력' 워크시트로 이동하고 제품 중분류 기준으로 집합을 생성한다.

생성한 집합을 행 선반에 추가하면 다음과 같이 고객이 구매 하거나 하지 않은 제품의 중분류를 확인할 수 있다.(+별칭 편집으로 기구매, 미구매로 수정)

이제 항목을 선택했을때 집합이 변경되도록 동작을 추가한다.

다음과 같이 항목을 선택한대로 값이 출력되는 것을 확인할 수 있다.

예제12

집합 동작 연습 VI
비대칭 드릴다운II

예제 4번의 비대칭 드릴다운에서 만들어둔 집합과 계산식을 사용한다.

이제 동작을 생성한다.

생성 후 워크시트를 확인해보면 수식에 작성해둔 블랭크 값이 사용되면서 작업이 이상하게 되는데 이것을 수정해준다.

그럼 다음과 같이 항목들이 정상적으로 드릴다운 되는 것을 확인할 수 있다.

참고 링크

집합 동작(Set Actions) – Use cases: https://www.artofthevizable.com/
- 온/오프라인 제품 도움말: https://www.tableau.com/ko-kr/support/help
- 집합 만들기: https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/sortgroup_sets_create.htm
- 상위 N 및 기타 항목에 대한 집합 만들기: https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/sortgroup_sets_topn.htm
- 집합 동작: https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/actions_sets.htm
- 태블로 무료 교육 동영상: https://www.tableau.com/ko-kr/learn
- 실시간 교육 리소스: https://www.tableau.com/ko-kr/learn/live-training-resources
- TC2018 – Ready, set action - https://youtu.be/rs8VpWXxhsl
- TC2018 – The ins and outs of sets - https://youtu.be/m2MXvcOz29g
- TC2018 – Set Appeal - https://youtu.be/MwNpmHCI19E