태블로4 태블로 부트캠프 DAY 6 DAY 5에서는 비즈니스에서 활용하는 시각화를 알 수 있다. 로우 데이터를 집계하고 테이블 계산하여 시각화한다. 다시 말하면 측정값을 어떠한 기준으로 계산할 지 지정한 후 재계산된 데이터를 활용하는 것이다. 시도별 매출 관련 - 로우 데이터로 시도 별 매출 비율을 시각화한다. 어느 지역에서 매출이 많이 발생하는 지 쉽게 알 수 있다. - 전국 기준 매출 구성비를 구하기 위해 전국 기준 매출을 계산하고 시도 매출을 구한 값으로 나눈다. 고객 이용 현황 분석 - 과거 첫 구매한 고객이 현재까지 매출에 기여하고 있는 지 시각화했다. 첫 구매한 고객이 꾸준히 구매하고 있는 것을 알 수 있다. - 연도를 색상으로 표현한다. 고객을 기준으로 고객 별 최초 구매일을 구하기 위해 계산식을 만든다. {FIXED [고객번.. 2022. 11. 23. 태블로 부트캠프 DAY 5 태블로를 학습하며 새로웠던 점은 지도와 이미지에 위치 정보를 활용한 것이다. 위도와 경도 정보를 이용해서 시각화를 할 수 있다. 커스텀 맵 : 지하철 노선도 이미지로 2호선 승하차 승객수 데이터를 이용해서 시각화했다. 세계 곳곳의 공항 위치 정보를 이용해서 시애틀 공항에서 다른 공항으로 이동한 경로를 시각화했다. 반경전국 주유소 정보를 이용해서 각 주유소의 위치 반경을 시각화했다. BUFFER 함수 2022. 11. 23. 태블로 부트캠프 DAY 2 DAY1에 이어서 DAY2도 스타벅스 메뉴, 매장 시간을 이용해 시각화했다. 워드클라우드 : 칼로리에 따른 메뉴명 시각화 - 핵심 키워드를 표현하는데 유용하다. 박스플롯 : 메뉴의 카테고리 별 칼로리 시각화 분포와 이상치를 시각화하여 다른 카테고리와 쉽게 비교할 수 있다. 매장 운영 시간 시각화 - 스타벅스 매장의 운영시간(시작-종료 시간)을 함수로 계산했다. DATEDIFF 2022. 11. 23. 태블로 부트캠프 DAY 1 좋은 기회로 태블로 부트캠프에 참여했었다. 그동안 진행했던 몇가지 과제를 정리한다. DAY1에는 스타벅스 메뉴 Data를 활용하여 다양한 시각화를 구현했다. 트리맵 : 칼로리와 카페인 시각화 - 크기와 색상따라 패턴을 분석할 수 있고 전체 대비 비율이 어떠한 지 쉽게 볼 수 있다. 스캐터플롯(산점도) : 당와 칼로리 상관관계 시각화 - 연속형 데이터에 가장 많이 사용되며 데이터의 분포를 파악하는 데 좋다. 대시보드 위에서 시각화한 데이터를 바탕으로 대시보드로 만들었다. 2022. 11. 23. 이전 1 다음
