✳️ 텍스트 테이블
🟢 데이터 형태
- SQL과 Python에서 많이 쓰는 데이터 프레임과 비슷하게 행과 열로 구성 됨
- 엑셀의 피벗 테이블과 유사
- 테이블 구조화 형식에는 대표적으로 2가지 형식의 wide format table과 long format table 존재
- 태블로의 표현 방식에서 텍스트 테이블로 표현해서 활용 가능
🟢 분석탭 활용
- 행과 열 바꾸기 : [분석탭]에서 활용
- 데이터 형태와 목적에 따라서 long format table → wide format table로 전환하기도 하고,
- wide format table → long format table 데이터 형태를 전환하기도 함
1️⃣ wide format table
- 옆으로 넓은 형태로 데이터가 쌓이는 데이터셋
- 하나의 열에 여러 개의 데이터를 나란히 나열하는 형태
- 상관 관계를 분석하거나 각 변수의 분포를 비교할 때 적합
2️⃣ long format table
- 아래로 쌓이는 긴 데이터셋
- 한 개의 특성을 나타내는 열을 가진 여러 개의 행 형
- 시간에 따른 변화와 카테고리 간 비교를 시각화하기에 적합
- 컴퓨터와 태블로가 선호하는 형태
3️⃣ 총계
- [분석탭]에서 열과 행의 총 합계 및 소계를 표시 가능
[연습 문제] 2020년부터 2023년까지 Sub-Category별 매출의 합계를 하이라이트 테이블로 표현해주세요.
📍 요구사항
✅ 표현 방식 : 하이라이트 테이블
✅ 정렬 : 필드 기준 내림차순
✅ 레이블 : 합계(Sales)
✅ 색상 : 합계(Sales), 빨간색
✳️ 태블로 작동 원리
🟢 필터별 작동 원리
- 추출 필터 : 데이터 소스에서 추출된 데이터 필터링(데이터 연결을 추출로 선택했을때만 사용 가능)
- 데이터 원본 필터 : 데이터 원본 소스에서 일부 데이터만 필터링
- 컨텍스트 필터 : 특정값에 대한 데이터만 필터링
- 차원 필터 : 차원을 기준으로 데이터 필터링
- 측정값 필터 : 측정값을 기준으로 데이터 필터링
- 테이블 계산 필터 : 특정 계산 결과를 기준으로 데이터 필터링
🟢 계산과 필터의 작동 순서
✳️ 필터 활용법
💟 Top N 필터와 차원 필터
- Top N 필터 지정하는 방법 : 필터 - 상위/하위 필터 선택 - 순위(상위) N값 입력
- Top N 필터는 차원 필터보다 위에서 먼저 작동
- 차원 필터가 적용되지 않는 문제 발생
🤔 차원 필터를 먼저 동작시키고 싶다면?
▶ 컨텍스트 필터를 활용해서 해결!
- 상위 필터, 집합, Fixed식과 차원 필터의 문제들이 발생하는 경우, 컨텍스트 필터를 활용해서 작동 순서를 변경할 수 있음
🟣 작동 원리 우선 순위 : 컨텍스트 필터 > Top N > 차원 필터
[연습 문제] 지역별 매출 Top 10 고객 막대 그래프 시각화
📍요구사항
✅ 막대 그래프 시각화 : 고객별 매출 합계(내림차순 정렬)
✅ Top N 필터 : 매출 합계 Top 10 기준 고객 이름 필터링
✅ 차원 필터 : 지역 필터
✅ 컨텍스트 필터 : 지역 필터(차원 필터)를 컨텍스트 필터로 변경해주세요.
💟 측정값과 차원 필터
- 측정값/차원 우클릭 → 필터 표시를 통해 필터를 쉽게 제작 가능
💟 날짜 필터
- 날짜 필터도 동일하게 제작이 가능해서 년도별, 분기별, 월별, 일별 로 데이터를 확인할 수 있게 필터를 표시할 수 있음
💟 정렬
- 특정 열, 행, 값 기준으로 오름차순, 내림차순 정렬 가능
✳️ 기본 계산식 활용
💟 계층과 드릴 다운
- 계층 : 큰 범주 아래에 차례로 작은 항목들이 있는 형태
- 드릴 다운 : +/-아이콘을 클릭해서 계층을 펼쳐나갈 수 있음
- 카테고리나 날짜형식의 필드가 드릴 다운을 통해 계층을 확인할 수 있다.
- 카테고리 -> 서브카테고리 ...
- 년 -> 분기 -> 월 -> 일
💟 퀵테이블 계산
- 연도별, 월별, 주별, 일별로 비교하기 위해 전년 대비, 전월 대비, 전주대비, 전일대비 기준으로 비즈니스 지표 증감 비교를 할 수 있도록 만들어진 기능
🟣 전주/월/년 대비 함수
- YTD : 연초 대비 증감률
- MoM : 전월 대비 증감률
- WoW : 전주 대비 증감률
- YoY : 전년 대비 증감률
[연습 문제] 기기 카테고리에서 핸드폰이 매출이 차지하는 비율을 100% 스택플랏으로 시각화해봅시다!
📍요구 사항
✅ 퀵테이블 계산에서 구성 비율을 Sub-Category로 선택해서 계산해주세요.
✅ 표현 방식 : 100% 스택 플랏
✅ 마크 : 구성 비율 레이블 표시
✅ 색상 : 자유롭게 변경해주세요.
💟 태블로 함수
🟣 논리 함수
참고 자료: 논리 함수
- IF
IF SUM([Sales]) >= 10000
THEN '상위 매출' ELSE '하위 매출' END
- CASE WHEN
CASE [측정값]
WHEN 'Sales' THEN [매출]
WHEN 'Profit' THEN [수익]
...
END
🟣 날짜 함수
참고 자료: 날짜 함수
- DATEDIFF : 두 날짜 사이의 차이를 반환
DATEDIFF(단위, 시작 날짜, 끝 날짜)
- DATEADD 함수: 날짜 더하기
DATEADD(단위, 간격, 기준 날짜)
💟 LOD식 활용
📍LOD식(세부 수준 식)이란?
현재 화면(VLOD)에 영향을 받지 않고 원하는 세부 수준에서 값을 계산할 수 있는 식
LOD식을 활용하면 계산할 세부 수준을 제어 가능
LOD식은 세분화된 수준(INCLUDE), 덜 세분화된 수준(EXCLUDE), 완전히 독립적인 수준(FIXED) 크게 3가지로 나누어짐
- 기본 구조 : 전체 LOD식은 {}(중괄호)로 묶어줌
{[FIXED | INCLUDE | EXCLUDE] [차원1], [차원2] : AVG([측정값])}
🟣 FIXED
- 뷰에 있는 차원과 상관없이 계산된 필드에서 FIXED 계산식을 고정시켜 지정된 차원을 계산
# Region을 고정하고, Sales의 합계를 구함
{ FIXED [Region] : AVG([Sales]) }
🟣 INCLUDE
- 뷰에 지정된 차원 뿐만 아니라 모든 차원을 포함해서 계산
# SubCategory에서 평균을 구함
{ INCLUDE [Region]: AVG([Sales]) }
더보기
- Sub-Category를 행에 넣어보면 조금 더 쉽게 이해할 수 있음
- 여기서 Furniture 카테고리 안에 있는 서브카테고리(Bookcase, Chairs, Furnishings, Tables) 네 개의 평균을 각각 구하게 됨
- 따라서 열에서 측정값을 '평균'으로 지정해주면 서브카테고리별 평균을 더해 (1,760) 서브카테고리의 개수(4)로 나누게 됨
🟣 EXCLUDE
- 차원을 제거해서 계산
# Country/Region을 제거하고 Sales의 합계를 구함(FIXED와 동일한 결과)
{ EXCLUDE [Country/Region]: AVG([Sales]) }
# Region을 제거하고 Sales의 합계를 구함
{ EXCLUDE [Region] : SUM([Sales]) }
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