• 하나 이상의 목표를 달성할 때 필요한 가장 중요한 정보의 시각적 디스플레이
• 하나의 화면에 통합 및 정렬되어서 한눈에 정보를 모니터링
• 범례, 필터, 매개변수, 텍스트, 컨테이너, 이미지, 확장, 단추, 웹 개체와 같은 구성 요소와 함께
  하나의 캔버스에 놓인 개별 시각화의 배열
• 데이터 스토리를 전달하는 단위

데이터 스토리 지침

- 메인 스토리와 관련 없는 모든 것은 제외

- 데이터 스토리는 목표가 있어야 하고 관련 없는 모든 것은 제외

- 쉽게 이해할 수 있도록 만들어야 하고 주요 아이디어는 명확하게!

- 데이터 스토리를 읽는 청자가 결론을 도출할 수 있게 만든다.

대시보드 목적

- 안내 분석: 대시보드를 만드는 쪽에서 데이터분석 결과 발견

- 탐색: 결론을 당장 내리기 어려운 경우 대시보드는 탐색이 목적

• 데이터 수집 초기에 만드는 대시보드는 탐색이 목적

- 스코어 카드: 대시보드를 보고 바로 어떤 동작을 취할 수 있도록 해주는 경우

- 내러티브: 데이터 스토리 전달

대시보드 액션

- 하이라이트 액션: 설정한 값에는 색상을 지정, 다른 모든 값은 블러

- URL 이동: 대시보드 내의 값을 선택하면 웹 페이지로 아웃 링크 발송

하이라이트와 URL 이동 기능 구현

- 데이터 원본: 플랜잇 소셜 미디어 채널_2019.xlsx

- 열을 행으로 치환: Pivot

전환할 열을 선택 > 우상단의 삼각형 > 피벗

- 소셜 미디어 채널 URL 시트 가져오기

• 두번째 시트를 추가했는데 동일한 구조면 Union, 그렇지 않으면 Join 수행
• 두 시트에 동일한 이름의 필드가 있으면 그 필드로 Join 수행, 없으면 Error

- 소셜 미디어 채널을 이용해 Join

• 조인 후에는 사용한 필드가 모두 화면에 보이기 때문에 하나는 숨기기 

- 시트를 선택

마크: 소셜미디어 채널 - 모양

열: 소셜미디어 채널

- 아이콘으로 사용할 이미지파일 다운로드

- 다운로드 받은 이미지 파일 복사

• /MyDocuments/My Tableau Repository/Shapes 디렉토리에 폴더로 저장하면 아이콘 사용 가능

- 마크 모양 세부편집 > 팔레트 선택 > 팔레트 할당

마크: 세부정보 - [URL]

이름.png를 쓰면 자동으로 sort된 거랑 안맞아서, 저장할 때는 01.png로 해주는게 좋다. 

아니면 모양 세부정보 들어가서 일일이 바꿔주기

열: 월 - 연속형

- 4개의 분류가 하나의 뷰에 그려지게 설정

나눠서 그릴 때 이중축이 필요하면 (이중축은 값2개 필요)	마크 색상에 두기

대시보드 구성

대시보드 동작

툴바 대시보드 > 동작 > 하이라이트 추가

라운드형 막대

막대 그래프에서 두께에 변화를 주는 형태로 작성
 

캘린더 차트

날짜 필드를 기준으로 달력의 형태 차트
요일별 혹은 평일/휴일 분리해서 패턴 파악
 
열: 주문일자 - 불연속형 년/월,  주문일자 - 불연속형 요일이름
행: 주문일자 - 불연속형 요일 주차
주문일자 - 텍스트

 
특정 월만 출력
[주문일자] 필터로 드래그 > 연도/월 > 날짜 선택
[수익] - 색상
마크 - 사각형

도넛 차트

• 파이 차트에서 가운데에 구멍을 뚫어놓은 도넛 모양
• 구멍에 추가 내용 또는 세부 정보를 전달할 수 있어서 파이차트보다 시각적인 효과 Good\

• But 파이차트 계열은 데이터 수가 5개 이상이면 정보 전달 기능이 떨어짐
  • 이런 경우는 사각형 차트 이용

Pyramid Bar & Diverging Chart

• 좌우 대칭이 되는 막대 차트
• 세로 축을 공유하며 가로 축은 반대 방향으로 뻗어나감
• 성별의 차이와 같이 2가지 대상을 동일한 기준으로 비교분석
• 비즈니스 인사이트 도출이 목적이라면 좌우에 이미지 등을 추가해서 이 차트를 읽기 전에 도출할 수 있게 만드는 것이 중요

Table Chart

• 여러 수치 정보를 테이블 형태로 출력
• 차트와 수치를 함께 출력하는 것이 가능
• 집계 수준을 요약한 테이블 차트

- 수익률 필드 생성
계산된 필드: 수익률
SUM([수익]) / SUM([매출])
 
- Total이라는 문자열 출력하는 필드 생성
계산된 필드: Total
'Total'
 
- 제품 계층 생성
'Total > 대분류 > 중분류'
3개의 필드를 한번에 선택 > 마우스 우클릭 > 계층 > 계층 생성
 
열: 지역, 축1, 축2

• 축: 더블클릭하여 0 입력

행: 제품 계층 - 모든 계층 표시
축2 우클릭 > 이중축

 
 
그래프 모양으로 만들기
: 위쪽 합계 선택 > Gantt 차트 선택 , 매출 - 텍스트
: 아래쪽 합계 선택 > 측정값 이름 중 [수익률]

단일축	이중축

기울기 차트

• 하나의 기간이나 상태로부터 다른 기간이나 상태로 값이 변화하는 것을 출력
• 2개의 기간을 이용하면 기울기 차트, 여러 개의 기간을 이용하면 범프 차트

Superstore.csv

2017년부터 2018년까지 West 지역 내 각 주(State)의 판매 순위 변화

계산된 필드: 판매순위

RANK(SUM([Sales]))

열: Order Date 

필터: Order Date - 2017, 2018 선택, Region - West

마크: 텍스트 - State

행: 판매 순위 우클릭 > Compute Using > State

	Order date 열에 있는 연도의 영향을 받아서 순위를 지정한다.
	열과 행의 영향을 받기 때문에  State로 지정해주는 작업이 필요하다.

축 우클릭 > 축 편집 > Reverse

범프 차트

2개의 기간보다 많은 기간을 가지고 그리면 범프 차트

• 빈도수를 나타내는 그래프
• 쇼핑몰에서는 재구매에 걸리는 날짜가 중요
  • 이 날짜를 이용해서 적절한 이벤트를 제시

고객 재구매 이력 히스토그램

- 재구매 날짜 간격을 알아보기 위해 계산

• 계산된 필드: 고객별 첫 주문일자   
  {FIXED [고객명] : MIN([주문 일자]) }
• 계산된 필드: 고객별 재주문일자 
  IIF([주문 일자] > [고객별 첫 주문일자], [주문 일자], NULL)
• 계산된 필드: 고객별 두번째 주문일자   
  {FIXED [고객명] : MIN([고객별 재주문일자]) }

 
- 두번째 주문일자와 첫 주문일자 사이의 간격 계산

• 계산된 필드:  고객별 첫 주문 후 두번째 주문까지 걸린 날짜 
  DATEDIFF('day', [고객별 첫 주문일자], [고객별 두번쨰 주문일자])

 
- 히스토그램을 위한 구간차원 만들기 (Binning)

• 구간차원: 넓은 범위의 숫자 데이터를 일정한 간격 또는 일정한 구성 비율로 만들기위해 구간 설정

연속형 데이터는 범주로 쓰기 어렵기 떄문에 구간화를 해줘야 한다.

 
 
[필드] 우클릭 > Create > Bins.. > Size of bins

• 어떤 구간이 좋은지는 계속 확인해봐야 한다.

행: 고객명 - 측정값: Count(D)
열: [Bins] 우클릭 > 연속형

• 원래는 프로젝트의 수행 기간을 표시
• 데이터 변화 범위를 표현
• 가로방향: Gantt 차트
• 세로방향: Waterfall 차트
• 라인차트에서 선 모양 > 계단 변경하면 Waterfall 차트와 유사한 모양

 
Superstore_2019.xlsx

고객별 배송 기간 간트 차트

- 주문에서 배송까지 걸리는 시간을 계산하기 위한 필드 생성 

• 데이터베이스와 같은 데이터를 다루는 툴에서는 날짜를 연산하는 함수나 방법을 제공

계산된 필드:   배송까지 걸리는 날짜   DATEDIFF('day', [주문 일자], [배송 일자])
 
[필드] > Default Properties > Aggregation > AVG
열: 주문일자 - 불연속형 일
행: 배송일자 - 불연속형 일
[필드] - 크기, 레이블
그래프 유형: Gantt 차트
Filter 선반: 고객명 - 하나의 데이터만 선택

 
 
Superstore.csv 
 

Waterfall 차트

- 간트 차트를 만들 때 열에 범주, 행에 측정값을 설정

스텝 차트

- 행 수준, 집계 계산, 세부 수준 계산은 데이터 원본에 대한 쿼리의 일부로 수행되지만 테이블 계산은 처음의 쿼리 후에 수행
- 테이블 계산은 결과 태블로의 캐시에 저장

• CPU는 먼저 캐시에 가서 데이터가 있는지 확인한 다음에 메모리에 간다. 
• 데이터 원본에 SQL을 전송해서 그 결과를 가져오는 방식
• 테이블 계산은 데이터 원본에서 추출한 메모리에 있는 데이터를 가지고 수행하고 캐시에 저장해서 사용

 
테이블 계산 생성 방법
- 숫자 집계 활성 필드 드롭다운 > 퀵테이블 계산
- 숫자 집계 활성 필드 드롭다운 > 테이블 계산 추가
- 계산된 필드 > 사용자 지정 테이블 계산
 

퀵 테이블 계산을 이용해서 누적 막대 차트 생성

- Car for Tableau
- Order Date(월) 별로 배출액의 누적 막대 차트 생성
- 매출액 필드: [Price * Quantity]

 
퀵테이블 계산
매출액 합계 > 퀵 테이블 계산 > 

누계	차이

 
 
사용자지정 테이블 계산
- 메타 테이블 함수
Index: 고유한 순번을 매기는 함수
First: 파티션 내의 첫번째 행으로 하는 제어변수 파티션의 첫번째 행은 0이고 다음 행은 -1, 그 다음은 -2
Last: 마지막 행이 0이고 다음부터 1, 2 순
Size: 파티션의 데이터 개수
 
- Lookup, Previous_Value
Lookup: 다른필드의 값을 참조
Previous_Value:  이전 데이터를 참조

- 함수: 데이터를 받아서 작업을 수행한 후 리턴해주는 코드의 묶음
- 프로그래밍 언어에서는 리턴할 때 데이터를 돌려주지 않는 (None) 함수도 있다. 리턴이 없는 것은 아님!
- 전처리 과정에서 프로그래밍으로 함수를 사용할 수 없다면 태블로에서 배워야 하는 것
 

숫자 관련 함수

ABS: 절대값 함수
 
MAX/MIN
 
ZN: 데이터가 null이면 0을 반환, 아니면 식을 반환 ZM([매출액])
 
ROUND: 데이터와 자릿수를 받아서 반올림해주는 함수
 

문자 관련 함수

LEN: 문자열의 길이
 
LEFT/RIGHT: 좌우에서 잘라내는 함수
 
UPPER/LOWER: 대소문자 변환
 
REPLACE: 부분 문자열 치환
 
CONTAINS: 문자열 포함 여부
 
SPLIT: 문자열 잘라내기
 

날짜 관련 함수

DATEADD(단위, 추가할 값, 기준 날짜)
 
DATEDIFF(단위, 날짜1, 날짜2)
 
DATEPART(단위, 날짜) : 날짜에서 단위에 해당하는 데이터를 리턴
 
YEAR, QUARTER, MONTH, WEEK, DAY, TODAY, NOW: 현재 날짜 및 시간
 

형 변환 함수

DATE
DATETIME
FLOAT
INT
STR
 

논리 함수

IF
IFNULL(데이터, NULL일 때의 값)
ISNULL: Null 여부 판단
 

집계 함수

ATTR: 단일 값이 아니면 * 변환

COUNT: 데이터 건수 반환
 
COUNTD: 유일한 데이터의 건수 반환
 
SUM
AVG
MAX/MIN
STEDV
VAR
 
 
 

Brand별 전년 대비 매출액 성장률 확인

- 매출액 계산 필드 
: Price * Quantity
 
- 2020년 매출액 ~ 2021년 매출액 확인
SUM(IF YEAR([Order Date]) = 2021 THEN [매출액] END) / SUM(IF YEAR([Order Date]) = 2020 THEN [매출액] END) - 1
 
열: Brand
행: [전년 대비 매출액 성장률]

열: Brand 행: [전년 대비 매출액 성장률]	행: Brand 텍스트: [전년 대비 매출액 성장률]
	우클릭 > Default Properties > Number Format > 백분율 가능

 
 
- 인당 구매 금액 계산
: SUM([매출액]) / COUNTD([Mem No])
 
- 거래 구매 금액 계산
: SUM([매출액]) / COUNT([Mem No])

인당 구매 금액은 중복제거가 필요.  인당 거래 평균 금액은 중복제거가 필요 없음. bmw, 쉐보레 같은 경우 한 고객이 두번 이상 구매한 걸로 판단. 로열티가 높다.  -> 다른 마케팅 전략 필요!

데이터 집계를 작은 수준으로 계산
- 년 > 분기 > 월 > 일
 

LOD 함수 (Level Of Detail)

종류
FIXED: 지정된 차원으로 집계
Include: 지정된 차원과  뷰 차원 기준을 동시에 적용해서 집계
Exclude: 지정된 차원이 뷰에 존재하는 경우 제외하고 집계
 
형식
{LOD함수: 집계함수([측정값])}
{LOD함수 [차원]: 집계함수([측정값])}
 
 

FIXED

각 브랜드별 매출액 합계와 전체 합계를 하나의 표에 출력 (FIXED 함수)

• 뷰에 있는 차원과는 상관없이 코드 내의 차원 목록에 지정된 세부 수준에서 작업
• 각 브랜드별 매출액 합계와 전체 합계를 비교하는 경우 전체 합계는 한번만 출력되기 때문에 각각의 브랜드와는 비교가 어려움 (열에 매출액 전체 합계를 보기 어렵고 Brand가 나눠진 영향을 계속 받게 됨)

행: Brand
필드 계산 : 매출액 전체 합 { FIXED :SUM([매출액]) }
텍스트: 매출액 전체 합

숫자 데이터를 열로 보내니 그래프가 만들어진다.

 
[측정값] > 텍스트에 배치 > 원하는 필드만 선택 (매출액, 매출액 전체 합)
열: [측정값 이름] 

Loans.csv로 신용 상태가 위험한 회원의 수를 위험하지 않은 회원의 수와 비교

- 데이터 로드
- Credit Score가 한번이라도 550 이하인 적이 있는지 확인
계산된 필드:  위험상태  { FIXED [Member ID] : MIN([Credit Score]) } < 550
 
행: Portfolio
열: Member ID - 우클릭 > 측정값 > Count(Distict)
[위험상태] - 색상

 
 
Loans.csv 파일에는 회원 별로 거래 번호와 거래 날짜와 잔액 표시

각회원의 마지막 잔액 확인

마지막 거래여부: { FIXED [Member ID], [Loan Number] : MAX([Date]) } = [Date]

INCLUDE 함수

FIXED 함수는 열/행의 영향을 받지 않는 계산 수행
INCLUDE 함수는 계산식에 나열한 필드와 열/행의 영향을 받는 계산 수행 (include 없어도 됨)

• 고정된 분류 필드는 INCLUDE 함수 안에 작성
• 고정되지 않은 분류 필드는 View에 배치해서 상황에 따라 다른 계산을 하고자 할 때 사용

FIXED는 고정되지만 INCLUDE는 행/열에 따라 영향을 받는다!

 
- 계산된 필드 생성:    Include 매출액 합계 by MemNo    { INCLUDE [Mem No]: SUM([매출액]) }

1. 분석 탭

• 상수 및 평균 라인
• 측정값 필드의 상수 및 평균 요약 정보가 뷰에 표시
• 상수 라인은 중간에 선을 삽입하는 기능

열: Order Date
행: 매출액
 
분석 탭 > 상수 라인을 view로

선이 그어진다.

 
분석 탭 > 평균 라인

 
열: Store Addr
행: 매출액

• 정렬해보니 표준편차가 굉장히 크군
• 평균보다 중앙값에 가까운 애들이 많아
• 평균을 대표값으로 쓰면 큰일 나겠당

2. 총계

• 테이블 형태로 데이터를 출력할 때 분류별 합계 파악
• 대시보드에서 데이터 제공할 때 사용

 
열: Gender
행: Brand, Model
[매출액] - 텍스트

 
Analytics Tab > Totals > View로 드래그

 
Toolbar - Analysis > Totals 

• 총계의 위치나 계산 값을 평균/최대/최소로 변경

3. 모델

95% CI의 평균 및 중앙값
열: Order Date - Month
행: Quntity
Analytics에서 95% CI (Confidence Interval - 신뢰구간) 로 평균, 중앙값 표시

 
추세선

• 선형, 로그, 지수, 다항식, 거듭제곱을 활용하여 측정값 필드의 추세 표시
• R^(결정계수)가 가장 높은 것으로 선택
• P-value(유의확률)은 가장 낮은 것으로 선택

행: 매출액
열: 평균가격
[Order Date] > Color
[Order Date] > Detail -Month

 
예측
지수 평활법: 과거 관측치에 시간의 흐름에 따른가중치 계산하여 미래 예측
행: Gender, 매출액
열: Order Date - 분기 
Gender - Color
매출액 - Label
Forecast > View로 드래그 > 마크에서 우클릭 > 제거

 
클러스터
2개의 숫자 데이터로 만들어진 산포도에서 거리를 기반으로 그룹화 수행
비지도학습으로 레이블이 없는 데이터로 분류
 
행: 매출액
열: 평균가격
[Model] - Detail
Analytics > Clustering > View로 드래그 > 개수 6