Tableau-빠른 가이드

선도적 인 데이터 시각화 도구 인 Tableau에는 바람직하고 고유 한 기능이 많이 있습니다. 강력한 데이터 검색 및 탐색 응용 프로그램을 사용하면 몇 초 안에 중요한 질문에 답할 수 있습니다. Tableau의 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 모든 데이터를 시각화하고 다양한 뷰를 탐색하며 여러 데이터베이스를 쉽게 결합 할 수도 있습니다. 복잡한 스크립팅이 필요하지 않습니다. 비즈니스 문제를 이해하는 사람은 누구나 관련 데이터를 시각화하여 해결할 수 있습니다. 분석 후에는 Tableau Server에 게시하는 것처럼 쉽게 다른 사람과 공유 할 수 있습니다.

Tableau 기능

Tableau는 모든 종류의 산업, 부서 및 데이터 환경을위한 솔루션을 제공합니다. 다음은 Tableau에서 다양한 시나리오를 처리 할 수있는 몇 가지 고유 한 기능입니다.

Speed of Analysis − 높은 수준의 프로그래밍 전문 지식이 필요하지 않으므로 데이터에 액세스 할 수있는 모든 사용자가 데이터에서 가치를 도출하는 데 사용할 수 있습니다.
Self-Reliant− Tableau는 복잡한 소프트웨어 설정이 필요하지 않습니다. 대부분의 사용자가 사용하는 데스크톱 버전은 쉽게 설치되며 데이터 분석을 시작하고 완료하는 데 필요한 모든 기능을 포함합니다.
Visual Discovery− 사용자는 색상, 추세선, 차트 및 그래프와 같은 시각적 도구를 사용하여 데이터를 탐색하고 분석합니다. 거의 모든 것이 드래그 앤 드롭으로 이루어지기 때문에 작성할 스크립트가 거의 없습니다.
Blend Diverse Data Sets− Tableau를 사용하면 값 비싼 초기 통합 비용없이 다양한 관계형, 반 구조적 및 원시 데이터 원본을 실시간으로 혼합 할 수 있습니다. 사용자는 데이터가 저장되는 방법에 대한 세부 정보를 알 필요가 없습니다.
Architecture Agnostic− Tableau는 데이터가 흐르는 모든 종류의 장치에서 작동합니다. 따라서 사용자는 Tableau를 사용하기위한 특정 하드웨어 또는 소프트웨어 요구 사항에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
Real-Time Collaboration− Tableau는 즉석에서 데이터를 필터링, 정렬 및 논의하고 SharePoint 사이트 또는 Salesforce와 같은 포털에 라이브 대시 보드를 포함 할 수 있습니다. 데이터보기를 저장하고 동료가 대화 형 대시 보드를 구독하도록 허용하여 웹 브라우저를 새로 고치기 만하면 최신 데이터를 볼 수 있습니다.
Centralized Data− Tableau Server는 조직의 모든 게시 된 데이터 원본을 관리 할 수있는 중앙 위치를 제공합니다. 편리한 위치에서 삭제, 권한 변경, 태그 추가 및 일정 관리가 가능합니다. 추출 새로 고침을 예약하고 데이터 서버에서 쉽게 관리 할 수 있습니다. 관리자는 증분 및 전체 새로 고침 모두에 대해 서버에서 추출 일정을 중앙에서 정의 할 수 있습니다.

이 장에서는 Tableau의 환경 설정에 대해 알아 봅니다.

Tableau Desktop 다운로드

Tableau Desktop의 무료 Personal Edition은 Tableau Desktop에서 다운로드 할 수 있습니다 . 다운로드하려면 세부 정보를 등록해야합니다.

다운로드 후 설치는 사용권 계약에 동의하고 설치할 대상 폴더를 제공해야하는 매우 간단한 프로세스입니다. 다음 단계와 스크린 샷은 전체 설정 프로세스를 설명합니다.

설치 마법사 시작

더블 클릭 TableauDesktop-64bit-9-2-2.exe. 설치 프로그램을 실행할 수있는 화면이 표시됩니다. "실행"을 클릭합니다.

라이센스 계약에 동의

라이센스 계약을 읽고 동의하면 "이 라이센스 계약 조건을 읽었으며 이에 동의합니다"옵션을 선택하십시오. 그런 다음 "설치"를 클릭하십시오.

재판을 시작하다

설치가 완료되면 지금 또는 나중에 평가판 시작 옵션이 화면에 표시됩니다. 지금 시작하도록 선택할 수 있습니다. 또한 Tableau를 구입 한 경우 라이선스 키를 입력 할 수 있습니다.

세부 정보 제공

귀하의 이름과 조직 세부 정보를 제공하십시오. 그런 다음 "다음"을 클릭합니다.

등록 완료

등록 완료 화면이 나타납니다. "계속"을 클릭하십시오.

설치 확인

Windows 시작 메뉴로 이동하여 설치를 확인할 수 있습니다. Tableau 아이콘을 클릭합니다. 다음 화면이 나타납니다.

이제 Tableau를 배울 준비가되었습니다.

이 장에서는 Tableau의 인터페이스에 익숙해지기위한 몇 가지 기본 작업에 대해 알아 봅니다. Tableau 데이터 분석 보고서를 만드는 데는 세 가지 기본 단계가 있습니다.

이 세 단계는-

Connect to a data source − 데이터를 찾고 데이터를 읽기 위해 적절한 연결 유형을 사용하는 것이 포함됩니다.
Choose dimensions and measures − 여기에는 분석을 위해 소스 데이터에서 필요한 열을 선택하는 것이 포함됩니다.
Apply visualization technique − 여기에는 특정 차트 또는 그래프 유형과 같은 필요한 시각화 방법을 분석중인 데이터에 적용하는 것이 포함됩니다.

편의를 위해 Tableau 설치와 함께 제공되는 sample – superstore.xls라는 샘플 데이터 세트를 사용하겠습니다. Tableau의 설치 폴더를 찾아 다음으로 이동하십시오.My Tableau Repository. 그 아래에서 위의 파일을 찾을 수 있습니다.Datasources\9.2\en_US-US.

데이터 소스에 연결

Tableau를 열면 다양한 데이터 원본을 보여주는 시작 페이지가 나타납니다. 헤더 아래“Connect”, 파일 또는 서버 또는 저장된 데이터 소스를 선택할 수있는 옵션이 있습니다. 파일에서 Excel을 선택합니다. 그런 다음 파일로 이동“Sample – Superstore.xls”상술 한 바와 같이. Excel 파일에는 Orders, People 및 Returns라는 세 개의 시트가 있습니다. 고르다Orders.

차원 및 측정 값 선택

다음으로 차원과 측정 값을 결정하여 분석 할 데이터를 선택합니다. 차원은 설명 데이터이고 측정 값은 숫자 데이터입니다. 종합하면 측정 값 인 데이터와 관련하여 차원 데이터의 성능을 시각화하는 데 도움이됩니다. 고르다Category 과 Region 치수 및 Sales측정으로. 다음 스크린 샷과 같이 드래그 앤 드롭합니다. 결과는 각 지역에 대한 각 범주의 총 매출을 보여줍니다.

시각화 기법 적용

이전 단계에서 데이터가 숫자로만 사용 가능함을 확인할 수 있습니다. 성능을 판단하려면 각 값을 읽고 계산해야합니다. 그러나 더 빠른 판단을 위해 다른 색상의 그래프 또는 차트로 볼 수 있습니다.

합계 (판매) 열을 마크 탭에서 열 선반으로 끌어다 놓습니다. 이제 매출의 숫자 값을 보여주는 표가 자동으로 막대 차트로 바뀝니다.

기존 데이터에 다른 차원을 추가하는 기술을 적용 할 수 있습니다. 그러면 다음 스크린 샷에 표시된 것처럼 기존 막대 차트에 더 많은 색상이 추가됩니다.

이 장에서는 Tableau 인터페이스에서 사용할 수있는 다양한 탐색 기능에 대해 알아 봅니다. Tableau Desktop을 실행하면 탐색 할 수있는 모든 명령이 표시된 메뉴가 맨 위에 표시됩니다. 빈 통합 문서를 열고 각 메뉴 아래의 다양한 중요 기능을 살펴 보겠습니다.

메뉴 명령

시작하기 창을 닫으면 사용 가능한 모든 메뉴 명령이있는 기본 인터페이스가 나타납니다. Tableau에서 사용할 수있는 전체 기능 집합을 나타냅니다. 메뉴의 다양한 섹션이 다음 다이어그램에 표시됩니다. 다음으로 각 메뉴의 세부 정보를 볼 수 있습니다.

파일 메뉴

이 메뉴는 새 Tableau 통합 문서를 만들고 로컬 시스템과 Tableau Server 모두에서 기존 통합 문서를 여는 데 사용됩니다. 이 메뉴의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

Workbook Locale 보고서에서 사용할 언어를 설정합니다.
Paste Sheets 다른 통합 문서에서 복사 된 시트를 현재 통합 문서에 붙여 넣습니다.
Export Packaged Workbook 옵션은 다른 사용자와 공유 할 패키지 통합 문서를 만드는 데 사용됩니다.

데이터 메뉴

이 메뉴는 분석 및 시각화를 위해 데이터를 가져올 새 데이터 소스를 만드는 데 사용됩니다. 또한 기존 데이터 소스를 교체하거나 업그레이드 할 수 있습니다.

이 메뉴의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

New Data Source 사용 가능한 모든 연결 유형을보고 선택할 수 있습니다.
Refresh All Extracts 소스의 데이터를 새로 고칩니다.
Edit Relationships 옵션은 링크 할 둘 이상의 데이터 소스의 필드를 정의합니다.

워크 시트 메뉴

이 메뉴는 제목 및 캡션 표시 등과 같은 다양한 표시 기능과 함께 새 워크 시트를 만드는 데 사용됩니다.

이 메뉴의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

Show Summary 개수 등과 같이 워크 시트에 사용 된 데이터의 요약을 볼 수 있습니다.
도구 설명은 다양한 데이터 필드 위에 마우스를 올려 놓으면 도구 설명을 표시합니다.
Run Update 옵션은 사용 된 워크 시트 데이터 또는 필터를 업데이트합니다.

대시 보드 메뉴

이 메뉴는 제목 표시, 이미지 내보내기 등 다양한 표시 기능과 함께 새 대시 보드를 만드는 데 사용됩니다.

이 메뉴의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

Format 대시 보드의 색상 및 섹션 측면에서 레이아웃을 설정합니다.
Actions 대시 보드 시트를 외부 URL 또는 다른 시트에 연결합니다.
Export Image 옵션은 대시 보드의 이미지를 내 보냅니다.

스토리 메뉴

이 메뉴는 관련 데이터가있는 많은 시트 또는 대시 보드가있는 새 스토리를 만드는 데 사용됩니다.

이 메뉴의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

Format 스토리의 색상 및 섹션 측면에서 레이아웃을 설정합니다.
Run Update 소스의 최신 데이터로 스토리를 업데이트합니다.
Export Image 옵션은 이야기의 이미지를 내 보냅니다.

분석 메뉴

이 메뉴는 시트에있는 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. Tableau는 백분율 계산 및 예측 수행 등과 같은 다양한 기본 기능을 제공합니다.

이 메뉴의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

Forecast 사용 가능한 데이터를 기반으로 한 예측을 표시합니다.
Trend Lines 일련의 데이터에 대한 추세선을 표시합니다.
Create Calculated Field 옵션은 기존 필드에 대한 특정 계산을 기반으로 추가 필드를 만듭니다.

지도 메뉴

이 메뉴는 Tableau에서 맵 뷰를 작성하는 데 사용됩니다. 데이터의 필드에 지리적 역할을 할당 할 수 있습니다.

이 메뉴의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

Map Layers 거리 이름, 국가 경계와 같은지도 레이어를 숨기거나 표시하고 데이터 레이어를 추가합니다.
Geocoding 새로운 지리적 역할을 생성하고이를 데이터의 지리적 필드에 할당합니다.

서식 메뉴

이 메뉴는 생성 된 대시 보드의 모양과 느낌을 향상시키기 위해 다양한 서식 옵션을 적용하는 데 사용됩니다. 테두리, 색상, 텍스트 정렬 등과 같은 기능을 제공합니다.

이 메뉴의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

Borders 보고서에 표시된 필드에 테두리를 적용합니다.
Title & Caption 보고서에 제목과 캡션을 할당합니다.
Cell Size 데이터를 표시하는 셀의 크기를 사용자 정의합니다.
Workbook Theme 전체 통합 문서에 테마를 적용합니다.

서버 메뉴

서버 메뉴는 액세스 권한이있는 경우 Tableau 서버에 로그인하고 다른 사람이 사용할 수 있도록 결과를 게시하는 데 사용됩니다. 다른 사람이 게시 한 통합 문서에 액세스하는데도 사용됩니다.

이 메뉴의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

Publish Workbook 다른 사용자가 사용할 수 있도록 통합 문서를 서버에 게시합니다.
Publish Data Source 통합 문서에 사용 된 원본 데이터를 게시합니다.
Create User Filters 보고서에 액세스하는 동안 다양한 사용자가 적용 할 필터를 워크 시트에 만듭니다.

Tableau는 다양한 기간, 차원 및 측정 값에 대해 많은 데이터를 분석하는 데 도움이되므로 좋은 대시 보드 또는 스토리를 만들려면 매우 세심한 계획이 필요합니다. 따라서 좋은 대시 보드를 디자인하는 방법을 아는 것이 중요합니다. 인간이 노력하는 다른 분야와 마찬가지로 좋은 워크 시트와 대시 보드를 만들기 위해 따라야 할 모범 사례가 많이 있습니다.

Tableau 프로젝트에서 예상되는 최종 결과는 이상적으로는 스토리가있는 대시 보드이지만이 목표를 달성하기 위해 완료해야하는 중간 단계가 많이 있습니다. 다음은 효과적인 대시 보드를 만들기 위해 이상적으로 따라야하는 디자인 단계의 흐름도입니다.

데이터 소스에 연결

Tableau는 모든 인기있는 데이터 원본에 연결됩니다. 연결 매개 변수가 제공되면 연결 설정을 처리하는 커넥터가 내장되어 있습니다. 단순한 텍스트 파일, 관계형 원본, SQL 원본 또는 클라우드 데이터베이스 등 Tableau는 거의 모든 데이터 원본에 연결됩니다.

데이터보기 작성

데이터 원본에 연결하면 Tableau 환경에서 사용 가능한 모든 열과 데이터를 얻을 수 있습니다. 이를 차원 및 측정 값으로 분류하고 필요한 계층을 생성합니다. 이를 사용하여 전통적으로 보고서로 알려진보기를 작성합니다. Tableau는 뷰를 작성하기위한 간편한 끌어서 놓기 기능을 제공합니다.

보기 향상

위에서 만든 뷰는 필터, 집계, 축 레이블 지정, 색상 및 테두리 형식 지정 등을 사용하여 더욱 향상되어야합니다.

워크 시트 생성

서로 다른 워크 시트를 만들어 동일하거나 다른 데이터에 대해 서로 다른보기를 만듭니다.

대시 보드 생성 및 구성

대시 보드에는 연결된 여러 워크 시트가 포함됩니다. 따라서 워크 시트의 작업은 그에 따라 대시 보드의 결과를 변경할 수 있습니다.

이야기 만들기

스토리는 정보를 전달하기 위해 함께 작동하는 일련의 워크 시트 또는 대시 보드가 포함 된 시트입니다. 사실이 어떻게 연결되어 있는지 보여주고, 맥락을 제공하고, 결정이 결과와 어떻게 관련되는지 보여 주거나, 단순히 설득력있는 사례를 만드는 스토리를 만들 수 있습니다.

Tableau의 데이터 분석 결과는 다양한 형식으로 저장 및 배포 할 수 있습니다. 다양한 형식을 다른 파일 형식이라고하며 다른 확장자로 식별됩니다. 형식은 제작 방법과 용도에 따라 다릅니다. 이들은 모두 열고 편집 할 수있는 XML 파일로 저장됩니다.

다음 표에는 각 파일 유형 및 사용법에 대한 설명이 나열되어 있습니다.

파일 유형	파일 확장자	목적
Tableau Workbook	.twb	통합 문서에있는 각 시트 및 대시 보드에 대한 정보를 포함합니다. 여기에는 각보기에서 사용되는 필드의 세부 정보와 측정 값 집계에 적용된 수식이 있습니다. 또한 서식 및 스타일이 적용됩니다. 여기에는 데이터 소스 연결 정보와 해당 연결에 대해 생성 된 메타 데이터 정보가 포함됩니다.
Tableau Packaged Workbook	.twbx	이 파일 형식에는 분석에 사용되는 로컬 데이터뿐만 아니라 통합 문서의 세부 정보가 포함됩니다. 그 목적은 서버의 데이터가 필요 없다고 가정하고 다른 Tableau Desktop 또는 Tableau Reader 사용자와 공유하는 것입니다.
Tableau Data Source	.tds	tableau 보고서를 만드는 데 사용 된 연결의 세부 정보는이 파일에 저장됩니다. 연결 세부 정보에는 소스 유형 (excel / relational / sap 등)과 열의 데이터 유형이 저장됩니다.
Tableau Packaged Data source	.tdsx	이 파일은 연결 세부 정보와 함께 데이터가 추가 된 .tds 파일과 유사합니다.
Tableau Data Extract	.tde	이 파일에는 .twb 파일에 사용 된 데이터가 압축률이 높은 열 데이터 형식으로 포함되어 있습니다. 이는 스토리지 최적화에 도움이됩니다. 또한 분석에 적용된 집계 계산도 저장됩니다. 소스에서 업데이트 된 데이터를 가져 오려면이 파일을 새로 고쳐야합니다.
Tableau Bookmark	.tbm	이러한 파일에는 쉽게 공유되어 다른 통합 문서에 붙여 넣을 수있는 단일 워크 시트가 포함되어 있습니다.
Tableau Preferences	.tps	이 파일은 모든 통합 문서에서 사용되는 색상 기본 설정을 저장합니다. 주로 사용자 전반에 걸쳐 일관된 모양과 느낌을 위해 사용됩니다.

데이터 분석 도구 인 Tableau는 모든 데이터를 문자열, 숫자, 부울 및 날짜 시간이라는 네 가지 범주 중 하나로 분류합니다. 원본에서 데이터가로드되면 Tableau가 자동으로 데이터 유형을 할당합니다. 반대로 데이터 변환 규칙을 충족하는 경우 일부 데이터 유형을 변경할 수도 있습니다. 사용자는 계산 된 필드의 데이터 유형을 지정해야합니다.

다음 표에는 Tableau에서 지원하는 데이터 유형에 대한 설명이 나와 있습니다.

데이터 형식	기술	예
STRING	0 개 이상의 문자 시퀀스. 작은 따옴표로 묶여 있습니다. 따옴표 자체는 두 번 작성하여 문자열에 포함될 수 있습니다.	'Hello' 'Quoted' 'quote'
NUMBER	이들은 정수 또는 부동 소수점입니다. 계산에 사용하는 동안 부동 소수점 숫자를 반올림하는 것이 좋습니다.	삼 142.58
BOOLEAN	논리적 값입니다.	진실 그릇된
DATE & DATETIME	Tableau는 거의 모든 형식의 날짜를 인식합니다. 그러나 Tableau에서 문자열을 날짜로 인식하도록 강제해야하는 경우 데이터 앞에 # 기호를 넣습니다.	"2015 년 2 월 1 일" "1982 년 3 월 3 일"

고급 데이터 시각화 도구 인 Tableau는 사용자 지정 코드를 작성하지 않고도 다양한 분석 기술을 제공하여 데이터 분석을 매우 쉽게 만듭니다. 그러한 기능 중 하나가 Show Me입니다. 워크 시트의 기존 데이터에 필요한보기를 적용하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한보기는 원형 차트, 산점도 또는 꺾은 선형 차트 일 수 있습니다.

데이터가 포함 된 워크 시트를 만들 때마다 다음 그림과 같이 오른쪽 상단에서 사용할 수 있습니다. 일부보기 옵션은 데이터 창에서 선택한 특성에 따라 회색으로 표시됩니다.

두 개의 필드로보기

Show Me에서 제공하는 다양한 그래프와 차트를 이용하여 두 필드의 관계를 시각적으로 쉽게 분석 할 수 있습니다. 이 경우 두 개의 필드를 선택하고 꺾은 선형 차트를 적용합니다. 다음은 단계입니다-

Step 1 − Ctrl 키를 누른 상태에서 분석 할 두 필드 (주문 날짜 및 수익)를 선택합니다.
Step 2 − Show Me 막대를 클릭하고 선형 차트를 선택합니다.
Step 3 − 스크롤바에서 Mark Label 버튼을 클릭합니다.

다음 다이어그램은 위의 단계를 사용하여 만든 꺾은 선형 차트를 보여줍니다.

여러 필드로보기

위와 유사한 기법을 적용하여 2 개 이상의 필드를 분석 할 수 있습니다. 이 경우 유일한 차이점은 활성 양식에서 더 적은 수의보기를 사용할 수 있다는 것입니다. Tableau는 선택한 필드의 분석에 적합하지 않은 뷰를 자동으로 회색으로 표시합니다.

이 경우 컨트롤 키를 누른 상태에서 필드의 제품 이름, 고객 이름, 매출 및 수익을 선택합니다. 보시다시피 Show Me의 대부분의 뷰는 회색으로 표시됩니다. 활성보기에서 분산 형보기를 선택합니다.

다음 다이어그램은 생성 된 분산 형 뷰 차트를 보여줍니다.

강력한 데이터 시각화 도구 인 Tableau에는 고유 한 용어와 정의가 많이 있습니다. Tableau에서 기능을 사용하기 전에 그 의미를 숙지해야합니다. 다음 용어 목록은 포괄적이며 가장 자주 사용되는 용어를 설명합니다.

S. 아니	용어 및 의미
1	Alias 필드 또는 차원 멤버에 지정할 수있는 대체 이름입니다.
2	Bin 데이터 소스에있는 측정 값의 사용자 정의 그룹입니다.
삼	Bookmark ㅏ .tbm단일 워크 시트가 포함 된 Tableau 리포지토리의 책갈피 폴더에있는 파일입니다. 웹 브라우저 북마크처럼.tbm 파일은 다양한 분석을 빠르게 표시하는 편리한 방법입니다.
4	Calculated Field 수식을 사용하여 데이터 원본의 기존 필드를 수정하여 만드는 새 필드입니다.
5	Crosstab 텍스트 테이블보기. 텍스트 테이블을 사용하여 차원 멤버와 관련된 번호를 표시합니다.
6	Dashboard 단일 페이지에 배열 된 여러보기의 조합입니다. 대시 보드를 사용하여 다양한 데이터를 동시에 비교하고 모니터링합니다.
7	Data Pane Tableau가 연결된 데이터 원본의 필드를 표시하는 통합 문서의 왼쪽에있는 창입니다. 필드는 차원과 측정 값으로 나뉩니다. 데이터 창에는 계산, 비닝 된 필드 및 그룹과 같은 사용자 지정 필드도 표시됩니다. 데이터 패널의 필드를 모든 워크 시트의 일부인 다양한 선반으로 끌어 데이터보기를 작성합니다.
8	Data Source Page 데이터 소스를 설정할 수있는 페이지입니다. 데이터 소스 페이지는 일반적으로 왼쪽 창, 조인 영역, 미리보기 영역 및 메타 데이터 영역의 네 가지 주요 영역으로 구성됩니다.
9	Dimension 범주 형 데이터 필드입니다. 차원에는 일반적으로 집계 할 수없는 계층 및 멤버와 같은 개별 데이터가 포함됩니다. 차원의 예로는 날짜, 고객 이름 및 고객 분류가 있습니다.
10	Extract 성능을 향상시키고 오프라인으로 분석하는 데 사용할 수있는 데이터 소스의 저장된 하위 집합입니다. 추출에 원하는 데이터를 포함하는 필터 및 제한을 정의하여 추출을 만들 수 있습니다.
11	Filters Shelf 측정 값 및 차원을 사용하여 필터링하여 뷰에서 데이터를 제외하는 데 사용할 수있는 통합 문서 왼쪽의 선반입니다.
12	Format Pane 전체 워크 시트 및 뷰의 개별 필드를 제어하는 서식 설정이 포함 된 창입니다. 열면 통합 문서의 왼쪽에 서식 창이 나타납니다.
13	Level Of Detail (LOD) Expression 뷰 수준 이외의 차원에서 집계를 지원하는 구문입니다. 세부 수준 식을 사용하면 하나 이상의 차원을 집계 식에 연결할 수 있습니다.
14	Marks 데이터 소스에서 하나 이상의 행을 시각적으로 나타내는 뷰의 일부입니다. 예를 들어 표시는 막대, 선 또는 사각형이 될 수 있습니다. 마크의 유형, 색상 및 크기를 제어 할 수 있습니다.
15	Marks Card 유형, 색상, 크기, 모양, 레이블, 도구 설명 및 세부 정보와 같은 마크 속성을 제어하기 위해 필드를 끌 수있는 뷰 왼쪽의 카드입니다.
16	Pages Shelf 불연속 또는 연속 필드의 멤버 및 값을 기반으로 뷰를 일련의 페이지로 분할하는 데 사용할 수있는 뷰 왼쪽의 선반입니다. 페이지 선반에 필드를 추가하는 것은 각 새 행에 대해 새 페이지가 생성된다는 점을 제외하면 행 선반에 필드를 추가하는 것과 같습니다.
17	Rows Shelf 데이터 테이블의 행을 만드는 데 사용할 수있는 통합 문서 상단의 선반입니다. 선반은 원하는 수의 차원과 측정 값을 허용합니다. 행 선반에 차원을 배치하면 Tableau가 해당 차원의 멤버에 대한 머리글을 만듭니다. 행 선반에 측정 값을 배치하면 Tableau가 해당 측정 값에 대한 양적 축을 만듭니다.
18	Shelves 보기의 왼쪽과 상단에 이름이 지정된 영역입니다. 선반에 필드를 배치하여보기를 작성합니다. 일부 선반은 특정 마크 유형을 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다. 예를 들어 모양 선반은 모양 마크 유형을 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.
19	Workbook A 파일 .twb 하나 이상의 워크 시트 (및 대시 보드 및 스토리 포함)가 포함 된 확장입니다.
20	Worksheet 필드를 선반으로 끌어 데이터보기를 작성하는 시트입니다.

Tableau는 널리 사용되는 모든 인기있는 데이터 원본에 연결할 수 있습니다. Tableau의 기본 커넥터는 다음 유형의 데이터 원본에 연결할 수 있습니다.

File Systems CSV, Excel 등
Relational Systems Oracle, Sql Server, DB2 등
Cloud Systems Windows Azure, Google BigQuery 등
Other Sources ODBC 사용

다음 그림은 Tableau의 기본 데이터 커넥터를 통해 사용할 수있는 대부분의 데이터 원본을 보여줍니다.

라이브 연결

Connect Live 기능은 실시간 데이터 분석에 사용됩니다. 이 경우 Tableau는 실시간 데이터 원본에 연결하고 데이터를 계속 읽습니다. 따라서 분석 결과는 두 번째까지이며 최신 변경 사항이 결과에 반영됩니다. 그러나 단점은 Tableau로 데이터를 계속 전송해야하므로 원본 시스템에 부담을줍니다.

메모리 내

Tableau는 또한 데이터를 분석하는 동안 데이터를 메모리에 캐싱하고 더 이상 원본에 연결하지 않음으로써 메모리 내 데이터를 처리 할 수 있습니다. 물론 메모리의 가용성에 따라 캐시되는 데이터의 양에 제한이 있습니다.

데이터 소스 결합

Tableau는 동시에 다른 데이터 원본에 연결할 수 있습니다. 예를 들어 단일 통합 문서에서 여러 연결을 정의하여 플랫 파일과 관계형 원본에 연결할 수 있습니다. 이는 Tableau의 매우 고유 한 기능인 데이터 통합에 사용됩니다.

사용자 지정 데이터보기는 몇 가지 추가 기능으로 일반 데이터보기를 확장하는 데 사용되므로보기에서 동일한 기본 데이터에 대해 다른 유형의 차트를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어 미리 정의 된 계층 구조의 일부인 차원 필드를 드릴 다운하여 측정 값의 추가 값을 다른 세분성으로 얻을 수 있습니다. 다음은 Tableau에서 제공하는 자주 사용되는 중요한 사용자 지정 데이터 뷰 중 일부입니다.

드릴 다운보기

계층의 일부인 차원 필드의 경우 일반적으로 다음 또는 이전 수준의 집계에 대한 분석 결과를 알아야합니다. 예를 들어, 분기의 결과를 알고 있으면 해당 분기의 매월 결과에 관심이 생기고 매주 결과가 필요할 수도 있습니다. 이는 세분화 수준을 높이기 위해 기존 차원을 드릴 다운하는 경우입니다.

계층의 개별 차원 멤버를 드릴 다운 및 드릴 업하려면 테이블 머리글을 마우스 오른쪽 단추로 누르고 컨텍스트 메뉴에서 드릴 다운을 선택합니다. 열 선반의 차원 범주와 행 선반의 Sales 측정 값을 사용하여 만든 막대 차트를 고려하십시오. 가구를 나타내는 막대를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 드릴 다운을 선택합니다.

드릴 다운 작업의 결과는 다음 스크린 샷에 나와 있습니다.

치수 교환

치수의 위치를 바꿔 기존보기에서 새보기를 만들 수 있습니다. 이것은 측정 값의 값을 변경하지 않지만 측정 값의 위치를 변경합니다. 제품의 각 세그먼트 및 범주에 대한 연간 수익을 분석하기위한보기를 고려하십시오. 카테고리 열 끝에있는 수직선을 클릭하여 세그먼트 열로 드래그 할 수 있습니다. 이 작업은 다음 스크린 샷에 나와 있습니다.

두 차원을 바꾼 결과가 다음 스크린 샷에 나와 있습니다. 보시다시피, Profit 측정 값의 위치 만 각 범주 및 세그먼트의 값이 아니라 변경됩니다.

Tableau의 데이터 추출은 데이터 원본에서 데이터의 하위 집합을 만듭니다. 필터를 적용하여 성능을 높이는 데 유용합니다. 또한 데이터에서 고유 한 값 찾기와 같이 데이터 원본에서 사용할 수없는 데이터에 Tableau의 일부 기능을 적용하는 데 도움이됩니다. 그러나 데이터 추출 기능은 Tableau에서 오프라인으로 액세스 할 수 있도록 로컬 드라이브에 저장할 추출을 만드는 데 가장 자주 사용됩니다.

추출 만들기

데이터 추출은 메뉴-데이터 → 데이터 추출에서 수행됩니다. 추출 할 행 수에 제한을 적용하고 차원에 대한 데이터를 집계할지 여부와 같은 많은 옵션을 생성합니다. 다음 화면은 데이터 추출 옵션을 보여줍니다.

추출 필터 적용

데이터 소스에서 데이터의 하위 집합을 추출하려면 관련 행만 반환하는 필터를 만들 수 있습니다. Sample Superstore 데이터 세트를 고려하고 추출을 생성 해 보겠습니다. 필터 옵션에서 목록에서 선택을 선택하고 소스에서 데이터를 가져 오는 데 필요한 확인란 값을 선택합니다.

추출에 새 데이터 추가

이미 생성 된 추출에 대한 데이터를 더 추가하려면 데이터 → 추출 → 파일에서 데이터 추가 옵션을 선택할 수 있습니다. 이 경우 데이터가 포함 된 파일을 검색하고 확인을 클릭하여 완료합니다. 물론 파일의 열 수와 데이터 유형은 기존 데이터와 동기화되어야합니다.

히스토리 추출

데이터 추출 기록을 확인하여 추출이 발생한 횟수와 시간을 확인할 수 있습니다.

이를 위해 메뉴-데이터 → 추출 내역을 사용할 수 있습니다.

Tableau에는 Tableau 데이터 패널에있는 필드를 조작하는 많은 기능이 있습니다. 필드 이름을 바꾸거나 두 필드를 결합하여 하나의 필드를 만들 수 있습니다. 이러한 작업은 더 나은 데이터 분석을 위해 동일한 이름의 두 개 이상의 필드를 수용 할뿐만 아니라 차원 및 측정 값을 더 잘 구성하는 데 도움이됩니다.

다음은 이러한 현장 작업의 중요한 예입니다.

워크 시트에 필드 추가

마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 시트에 추가 옵션을 선택하여 워크 시트에 필드를 추가 할 수 있습니다. 열 선반, 행 선반, 필터 선반 및 마크 카드 아래의 다른 많은 선반과 같이 워크 시트에있는 다른 선반으로 필드를 끌어서 놓을 수도 있습니다. 다음 다이어그램은 오른쪽 클릭 옵션을 보여줍니다.

두 필드 결합

두 차원 필드를 결합하여 하나의 필드를 만들 수 있습니다. 이 결합 된 필드에는 개별 필드의 조합 인 이름이 있습니다. 차원의 값은 두 문자열을 쉼표로 구분 된 하나의 문자열로 결합하여 단일 값으로 결합됩니다. 그러나이 기본 이름은 필드 이름 바꾸기 작업을 사용하여 변경할 수 있습니다. 다음 다이어그램은 두 필드를 결합하는 단계를 보여줍니다.

필드 검색

검색 상자 옵션을 사용하여 필드 이름을 검색 할 수 있습니다. 필드 이름의 처음 세 글자 이상을 쓰면 이름에 이러한 문자가 포함 된 필드 만 표시되는 결과가 나타납니다.

필드 순서 변경

필드를 위아래로 드래그하여 필드의 위치를 변경할 수 있습니다. 다음 예에서는 customer name 필드를 주와 도시 사이의 위치로 끕니다. 이는 일반적으로 분석에 자주 사용되는 유사한 필드를 하나로 모으기 위해 수행됩니다.

데이터 원본에 연결 한 후 Tableau는 열 및 해당 데이터 유형과 같은 원본의 메타 데이터 세부 정보를 캡처합니다. 뷰에 사용되는 차원, 측정 값 및 계산 된 필드를 만드는 데 사용됩니다. 특정 요구 사항에 따라 메타 데이터를 찾아보고 해당 속성 중 일부를 변경할 수 있습니다.

메타 데이터 확인

데이터 원본에 연결 한 후 Tableau는 원본에있는 가능한 모든 테이블과 열을 표시합니다. 메타 데이터를 확인하려면 소스 'Sample Coffee shop'을 고려하십시오. 데이터 메뉴를 클릭하고 데이터 소스에 연결하도록 선택합니다. 'Sample-Coffee shop'이라는 MS 액세스 파일을 찾습니다. Product라는 테이블을 데이터 캔버스로 끕니다. 파일을 선택하면 열 이름과 데이터 유형을 보여주는 다음 화면이 나타납니다. 문자열 데이터 유형은 다음과 같이 표시됩니다.Abc 및 숫자 데이터 유형은 #으로 표시됩니다.

데이터 유형 변경

필요한 경우 일부 필드의 데이터 유형을 변경할 수 있습니다. 원본 데이터의 특성에 따라 Tableau가 원본의 데이터 유형을 인식하지 못하는 경우가 있습니다. 이러한 시나리오에서는 데이터 유형을 수동으로 편집 할 수 있습니다. 다음 스크린 샷은 옵션을 보여줍니다.

이름 변경 및 숨기기

이름 바꾸기 옵션을 사용하여 열 이름을 변경할 수 있습니다. 생성 한 데이터보기에 표시되지 않도록 열을 숨길 수도 있습니다. 이러한 옵션은 다음 스크린 샷과 같이 메타 데이터 그리드에서 데이터 유형 아이콘을 클릭하여 사용할 수 있습니다.

열 별칭

데이터 소스의 각 열에는 열의 특성을 더 잘 이해하는 데 도움이되는 별칭이 할당 될 수 있습니다. 위 단계에서 별칭 옵션을 선택할 수 있으며 별칭을 만들거나 편집하는 데 사용되는 다음 화면이 나타납니다.

데이터 결합은 모든 데이터 분석에서 매우 일반적인 요구 사항입니다. 여러 원본의 데이터를 조인하거나 단일 원본에서 다른 테이블의 데이터를 조인해야 할 수 있습니다. Tableau는 데이터 메뉴의 데이터 원본 편집에서 사용할 수있는 데이터 패널을 사용하여 테이블을 조인하는 기능을 제공합니다.

조인 만들기

주문과 반품 테이블 사이에 조인을 생성하려면 데이터 소스 'Sample superstore'를 고려하십시오. 이를 위해 데이터 메뉴로 이동하여 데이터 소스 편집 옵션을 선택합니다. 다음으로 두 테이블, 주문 및 반품을 데이터 창으로 끕니다. 필드 이름과 데이터 유형에 따라 Tableau는 나중에 변경할 수있는 조인을 자동으로 만듭니다.

다음 스크린 샷은 Field Order ID를 사용하여 주문과 반품 사이의 내부 조인 생성을 보여줍니다.

조인 유형 편집

테이블이 자동으로 생성하는 조인 유형은 수동으로 변경할 수 있습니다. 이를 위해 조인을 표시하는 두 원의 가운데를 클릭합니다. 사용 가능한 네 가지 유형의 조인을 보여주는 팝업 창이 아래에 나타납니다. 또한 Tableau는 데이터 원본에있는 데이터를 기준으로 관련성이없는 일부 유형의 조인을 자동으로 회색으로 표시합니다.

다음 스크린 샷에서 사용 가능한 조인으로 내부 및 왼쪽 외부 조인을 볼 수 있습니다.

조인 필드 편집

조인 팝업 창에서 사용 가능한 데이터 소스 옵션을 클릭하여 조인 조건을 형성하는 필드를 변경할 수도 있습니다. 필드를 선택하는 동안 검색 텍스트 상자를 사용하여 찾고있는 필드를 검색 할 수도 있습니다.

데이터 통합은 Tableau의 매우 강력한 기능입니다. 단일보기에서 함께 분석하려는 여러 데이터 소스에 관련 데이터가있을 때 사용됩니다. 예를 들어 Sales 데이터는 관계형 데이터베이스에 있고 Sales Target 데이터는 Excel 스프레드 시트에 있다고 가정합니다. 이제 실제 판매를 목표 판매와 비교하기 위해 공통 차원을 기반으로 데이터를 혼합하여 판매 목표 측정 값에 액세스 할 수 있습니다. 데이터 통합에 관련된 두 소스를 기본 및 보조 데이터 소스라고합니다. 기본 데이터 원본의 모든 데이터 행과 보조 데이터 원본의 일치하는 데이터 행이있는 기본 데이터 원본과 보조 데이터 원본 사이에 왼쪽 조인이 만들어집니다.

혼합을위한 데이터 준비

Tableau에는 Sample-superstore 과 Sample coffee chain.mdb 데이터 통합을 설명하는 데 사용됩니다.

먼저 샘플 커피 체인을 Tableau에로드하고 메타 데이터를 확인합니다. 메뉴-데이터 → 새 데이터 소스로 이동하여 MS Access 데이터베이스 파일 인 샘플 커피 체인 파일을 찾습니다. 다음 스크린 샷은 파일에서 사용할 수있는 다양한 테이블과 조인을 보여줍니다.

보조 데이터 소스 추가

그런 다음 다시 데이터 → 새 데이터 소스 단계를 수행하고이 데이터 소스를 선택하여 Sample-superstore라는 보조 데이터 소스를 추가합니다. 이제 두 데이터 소스가 다음 스크린 샷과 같이 데이터 창에 나타납니다.

데이터 통합

이제 공통 차원을 기반으로 위 두 소스의 데이터를 통합 할 수 있습니다. State라는 차원 옆에 작은 체인 이미지가 나타납니다. 이는 두 데이터 소스 간의 공통 차원을 나타냅니다. 주 데이터 원본의 State 필드를 행 선반으로 끌어오고 보조 데이터 원본의 Profit Ratio 필드를 열 선반으로 끕니다. 그런 다음 Show Me에서 글 머리 기호 차트 옵션을 선택하여 다음 스크린 샷에 표시된 글 머리 기호 차트를 가져옵니다. 차트는 슈퍼마켓과 커피 체인점 모두에서 각 주마다 수익률이 어떻게 다른지 보여줍니다.

Tableau 화면의 워크 시트는 데이터 분석을위한 뷰를 만드는 영역입니다. 기본적으로 Tableau는 데이터 원본에 대한 연결을 설정하면 세 개의 빈 워크 시트를 제공합니다. 여러 워크 시트를 계속 추가하여 동일한 화면에서 차례로 다른 데이터보기를 볼 수 있습니다.

워크 시트 추가

두 가지 방법으로 워크 시트를 추가 할 수 있습니다. 현재 워크 시트의 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 팝업 메뉴에서 새 워크 시트 옵션을 선택합니다. 마지막 시트 이름 오른쪽에있는 작은 아이콘을 클릭하여 워크 시트를 추가 할 수도 있습니다.

워크 시트의 빠른 미리보기

한 워크 시트에 있으면 다른 워크 시트의 이름 위에 마우스를 올려 놓으면 다른 워크 시트를 빠르게 미리 볼 수 있습니다.

워크 시트 이름을 변경하여 기존 워크 시트에 적절한 이름을 지정할 수 있습니다. 이것은 워크 시트의 내용을 이름과 연관시키는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 세그먼트 현명한 이익을 알 수있는 뷰가있는 시트를 알고 싶다면 적절한 시트 이름으로 식별 할 수 있습니다.

워크 시트 이름 바꾸기

워크 시트의 이름을 바꾸려면 시트 이름을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 시트 이름 바꾸기 옵션을 선택합니다.

다음 다이어그램은 새 이름의 워크 시트를 보여줍니다.

기존 워크 시트를 저장하고 삭제할 수 있습니다. 이는 Tableau Desktop 환경에서 콘텐츠를 구성하는 데 도움이됩니다. 기본 메뉴에서 저장 버튼을 클릭하여 워크 시트를 저장할 수 있지만 다음 단계에 따라 워크 시트를 삭제할 수 있습니다.

워크 시트 삭제

워크 시트를 삭제하려면 워크 시트 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 '시트 삭제'옵션을 선택합니다.

다음 스크린 샷은 워크 시트가 삭제되었음을 보여줍니다.

더 나은 방법으로 연구하기 위해 기존 워크 시트의 위치를 변경해야하는 경우가 있습니다. 기존 위치에서 새 위치로 시트 이름을 끌어서 간단하게 수행 할 수 있습니다.

워크 시트 재정렬

워크 시트의 순서를 변경하려면 워크 시트 이름을 클릭 한 채 원하는 위치로 이동합니다. 다음 스크린 샷에 표시된 세 개의 워크 시트를 고려하십시오.

다음 스크린 샷은 세 번째 워크 시트를 왼쪽에서 새 위치로 끌면 새 위치에 짙은 세로선이 나타나는 것을 보여줍니다.

페이지 된 통합 문서는 차원 또는 측정 값의 다른 값에 대해 다른 페이지의 데이터보기를 저장하는 데 사용됩니다. 일반적인 예는 특정 판매 지역에서 각 제품 유형이 서로 어떻게 성과를 냈는지 확인하는 것입니다. 제품 유형의 각 값은 별도의 페이지로 저장되므로 한 번에 하나씩 보거나 값 범위로 볼 수 있습니다.

페이징 된 통합 문서 생성

페이지 된 통합 문서에는 페이지 선반에 필드가있는 워크 시트가 포함되어 있습니다. 다른 지역에서 제품의 다양한 하위 범주의 수익을 연구하는 예를 고려하십시오. 다음은 단계입니다.

Step 1− 두 개의 차원과 하나의 측정 값이있는 막대 차트를 생성합니다. 이 경우 다음 스크린 샷과 같이 Measure Profit을 열 선반과 차원 하위 범주로, Region을 행 선반으로 끕니다.

Step 2− Sub-Category 필드를 페이지 선반으로 다시 끕니다. 페이지 선반 바로 아래에 페이지 컨트롤이 자동으로 추가되는 것을 볼 수 있습니다. 이 페이지 컨트롤은보기에서 페이지를 탐색하는 다음 기능을 제공합니다.

특정 페이지로 이동
페이지를 수동으로 진행
페이지를 자동으로 진행

이 경우 특정 페이지로 이동하는 방법과 페이지를 자동으로 표시하는 방법을 알아 봅니다. 특정 페이지로 이동하려면 페이지 컨트롤의 드롭 다운을 클릭하고 액세서리를 선택합니다. 다음 스크린 샷에 표시된 차트가 나타납니다.

Step 3− 페이지를 자동으로 표시하려면 히스토리 표시 확인란을 선택하고 재생 버튼을 클릭합니다. 그러면 하위 카테고리의 여러 페이지가 자동으로 재생되는 것을 볼 수 있습니다. 현재 Sub-Category 값은 어두운 색상으로 표시되지만 이전 값은 밝은 색상으로 음영 처리됩니다. 다음 스크린 샷은이를 보여줍니다.

연산자는 컴파일러에게 특정 수학적 또는 논리적 조작을 수행하도록 지시하는 기호입니다. Tableau에는 계산 된 필드와 수식을 만드는 데 사용되는 여러 연산자가 있습니다.

다음은 사용 가능한 연산자에 대한 세부 정보와 작업 순서 (우선 순위)입니다.

연산자 유형

일반 연산자
산술 연산자
관계 연산자
논리 연산자

일반 연산자

다음 표는 Tableau에서 지원하는 일반 연산자를 보여줍니다. 이러한 연산자는 숫자, 문자 및 날짜 데이터 유형에 대해 작동합니다.

운영자	기술	예
+(addition)	두 숫자를 더합니다. 두 문자열을 연결합니다. 날짜에 요일을 추가합니다.	7 + 3 이익 + 판매 'abc'+ 'def'= 'abcdef' # 2004 년 4 월 15 일 # + 15 = # 4 월 30 일, 2004 #
–(subtraction)	두 숫자를 뺍니다. 날짜에서 일을 뺍니다.	-(7 + 3) = -10 # 2004 년 4 월 16 일 #-15 = # 4 월 1 일, 2004 #

산술 연산자

다음 표에는 Tableau에서 지원하는 산술 연산자가 나와 있습니다. 이러한 연산자는 숫자 데이터 유형에서만 작동합니다.

운영자	기술	예
*(Multiplication)	숫자 곱셈	23 * 2 = 46
/(Division)	숫자 나누기	45/2 = 22.5
%(modulo)	숫자 나누기 알림	13 % 2 = 1
^(power)	힘을 키워	2 ^ 3 = 8

비교 연산자

다음 표에는 Tableau에서 지원하는 비교 연산자가 나열되어 있습니다. 이러한 연산자는 식에 사용됩니다. 각 연산자는 두 숫자, 날짜 또는 문자열을 비교하고 부울 (TRUE 또는 FALSE)을 반환합니다. 그러나 부울 자체는 이러한 연산자를 사용하여 비교할 수 없습니다.

운영자	기술	예
= = or = (Equal to)	두 개의 숫자 또는 두 개의 문자열 또는 두 개의 날짜가 같은지 비교합니다. 부울 값인 경우 TRUE를 반환하고 그렇지 않으면 false를 반환합니다.	'안녕하세요'= '안녕하세요'5 = 15/3
!= or <> (Not equal to)	두 숫자 또는 두 문자열 또는 두 날짜가 같지 않은지 비교합니다. 부울 값인 경우 TRUE를 반환하고 그렇지 않으면 false를 반환합니다.	'좋음'<> '나쁨'18! = 37/2
> (Greater than)	첫 번째 인수가 두 번째보다 큰 숫자 두 개 또는 문자열 두 개 또는 날짜 두 개를 비교합니다. 부울 값 TRUE를 반환하고 그렇지 않으면 false를 반환합니다.	[이익]> 20000 [분류]> 'Q'[출하 일]> # 2004 년 4 월 1 일 #
< (Less than)	첫 번째 인수가 두 번째보다 작은 두 숫자 또는 두 문자열 또는 두 날짜를 비교합니다. 부울 값 TRUE를 반환하고 그렇지 않으면 false를 반환합니다.	[이익] <20000 [분류] < 'Q'[출하 일] <# 2004 년 4 월 1 일 #

논리 연산자

다음 표는 Tableau에서 지원하는 논리 연산자를 보여줍니다. 이 연산자는 결과가 TRUE 또는 FALSE로 출력되는 부울 인 표현식에 사용됩니다.

운영자	기술	예
AND	AND 연산자의 양쪽에있는 표현식 또는 부울 값이 TRUE로 평가되면 결과는 TRUE입니다. 그렇지 않으면 결과는 FALSE입니다.	[Ship Date]> #April 1, 2012 # AND [Profit]> 10000
OR	AND 연산자의 양쪽에있는 표현식 또는 부울 값 중 하나 또는 둘 모두가 TRUE로 평가되면 결과는 TRUE입니다. 그렇지 않으면 결과는 FALSE입니다.	[Ship Date]> #April 1, 2012 # OR [Profit]> 10000
NOT	이 연산자는 뒤에있는 표현식의 부울 값을 부정합니다.	NOT [Ship Date]> # 2012 년 4 월 1 일 #

연산자 우선 순위

다음 표는 연산자가 평가되는 순서를 설명합니다. 맨 위 행이 가장 높은 우선 순위를 갖습니다. 동일한 행의 연산자는 동일한 우선 순위를 갖습니다. 두 연산자의 우선 순위가 동일한 경우 수식에서 왼쪽에서 오른쪽으로 평가됩니다. 또한 괄호를 사용할 수 있습니다. 내부 괄호는 외부 괄호보다 먼저 평가됩니다.

상위	운영자
1	– (부정)
2	^ (힘)
3	*, /, %
4	+, –
5	==,>, <,> =, <=,! =
6	아니
7	과
8	또는

모든 데이터 분석에는 많은 계산이 포함됩니다. Tableau에서 계산 편집기는 분석중인 필드에 계산을 적용하는 데 사용됩니다. Tableau에는 복잡한 계산을위한 식을 만드는 데 도움이되는 여러 내장 함수가 있습니다.

다음은 다양한 범주의 기능에 대한 설명입니다.

숫자 함수
문자열 함수
날짜 기능
논리 함수
집계 함수

숫자 함수

숫자 계산에 사용되는 함수입니다. 숫자 만 입력으로받습니다. 다음은 중요한 숫자 함수의 몇 가지 예입니다.

함수	기술	예
CEILING (number)	숫자를 같거나 큰 값의 가장 가까운 정수로 반올림합니다.	천장 (2.145) = 3
POWER (number, power)	숫자를 지정된 거듭 제곱으로 올립니다.	전력 (5,3) = 125
ROUND (number, [decimals])	숫자를 지정된 자릿수로 반올림합니다.	ROUND (3.14152,2) = 3.14

문자열 함수

문자열 함수는 문자열 조작에 사용됩니다. 다음은 예제와 함께 몇 가지 중요한 문자열 함수입니다.

함수	기술	예
LEN (string)	문자열의 길이를 반환합니다.	LEN ( "Tableau") = 7
LTRIM (string)	선행 공백이 제거 된 문자열을 반환합니다.	LTRIM ( "Tableau") = "Tableau"
REPLACE (string, substring, replacement)	문자열에서 부분 문자열을 검색하여 대체 문자열로 바꿉니다. 하위 문자열을 찾을 수 없으면 문자열이 변경되지 않습니다.	REPLACE ( "GreenBlueGreen", "Blue", "Red") = "GreenRedGreen"
UPPER (string)	모든 문자가 대문자 인 문자열을 반환합니다.	UPPER ( "Tableau") = "TABLEAU"

날짜 기능

Tableau에는 날짜와 관련된 계산을 수행하는 다양한 날짜 함수가 있습니다. 모든 날짜 함수는date_part이는 월, 일 또는 연도와 같은 날짜 부분을 나타내는 문자열입니다. 다음 표에는 중요한 날짜 함수의 몇 가지 예가 나열되어 있습니다.

함수	기술	예
DATEADD (date_part, increment, date)	날짜에 추가 된 증분을 반환합니다. 증분 유형은date_part.	DATEADD ( '월', 3, # 2004-04-15 #) = 2004-0715 오전 12:00:00
DATENAME (date_part, date, [start_of_week])	보고 date_part날짜의 문자열입니다. 그만큼start_of_week 매개 변수는 선택 사항입니다.	DATENAME ( 'month', # 200404-15 #) = "4 월"
DAY (date)	주어진 날짜의 요일을 정수로 반환합니다.	일 (# 2004-04-12 #) = 12
NOW( )	현재 날짜와 시간을 반환합니다.	NOW () = 2004-04-15 오후 1:08:21

논리 함수

이러한 함수는 일부 단일 값 또는 표현식의 결과를 평가하고 부울 출력을 생성합니다.

함수	기술	예
IFNULL (expression1, expression2)	IFNULL 함수는 결과가 널이 아니면 첫 번째 표현식을 리턴하고 널이면 두 번째 표현식을 리턴합니다.	IFNULL ([판매액], 0) = [판매액]
ISDATE (string)	ISDATE 함수는 문자열 인수를 날짜로 변환 할 수 있으면 TRUE를 반환하고 그렇지 않으면 FALSE를 반환합니다.	ISDATE ( "11/05/98") = 참 ISDATE ( "14/05/98") = FALSE
MIN(expression)	MIN 함수는 모든 레코드에 대한 최소 식 또는 각 레코드에 대해 최소 두 식을 반환합니다.

집계 함수

함수	기술	예
AVG(expression)	식에있는 모든 값의 평균을 반환합니다. AVG는 숫자 필드에만 사용할 수 있습니다. 널 값은 무시됩니다.
COUNT (expression)	그룹의 항목 수를 반환합니다. Null 값은 계산되지 않습니다.
MEDIAN (expression)	모든 레코드에서 식의 중앙값을 반환합니다. 중앙값은 숫자 필드에만 사용할 수 있습니다. 널 값은 무시됩니다.
STDEV (expression)	모집단 표본을 기반으로 주어진 식에있는 모든 값의 통계적 표준 편차를 반환합니다.

Tableau의 숫자 계산은 수식 편집기에서 사용할 수있는 다양한 내장 함수를 사용하여 수행됩니다.

이 장에서는 필드에 계산을 적용하는 방법을 알아 봅니다. 계산은 두 필드의 값을 빼거나 단일 필드에 집계 함수를 적용하는 것처럼 간단 할 수 있습니다.

다음은 계산 필드를 만들고 여기에서 숫자 함수를 사용하는 단계입니다.

계산 된 필드 만들기

Sample-superstore에 연결된 상태에서 다음 스크린 샷과 같이 분석 메뉴로 이동하여 '계산 된 필드 만들기'를 클릭합니다.

계산 편집기

위의 단계는 Tableau에서 사용할 수있는 모든 함수를 나열하는 계산 편집기를 엽니 다. 드롭 다운 값을 변경하고 숫자와 관련된 기능 만 볼 수 있습니다.

공식 생성

제품의 다른 배송 모드에 대한 이익과 할인의 차이를 연구하려면 다음 스크린 샷과 같이 이익에서 할인을 뺀 공식을 만듭니다. 또한이 필드의 이름을profit_n_discount.

계산 된 필드 사용

위의 계산 된 필드는 다음 스크린 샷에 표시된대로 행 선반으로 끌어 뷰에서 사용할 수 있습니다. 다양한 배송 모드에 대한 이익과 할인의 차이를 보여주는 막대 차트를 생성합니다.

집계 계산 적용

위와 유사한 방식으로 집계 함수를 사용하여 계산 된 필드를 만들 수 있습니다. 여기에서 다른 배송 모드에 대한 AVG (sales) 값을 만듭니다. 다음 스크린 샷과 같이 계산 편집기에서 수식을 작성합니다.

확인을 클릭하고 Avg_Sales 필드를 행 선반으로 끌면 다음과 같은 뷰가 표시됩니다.

이 장에서는 문자열과 관련된 Tableau의 계산에 대해 알아 봅니다. Tableau에는 문자열에서 몇 개의 문자를 비교, 연결, 바꾸기 등과 같은 문자열 조작을 수행하는 데 사용할 수있는 많은 내장 문자열 함수가 있습니다. 다음은 계산 필드를 만들고 여기에서 문자열 함수를 사용하는 단계입니다.

계산 된 필드 만들기

Sample superstore에 연결되어있는 동안 Analysis 메뉴로 이동하여 다음 스크린 샷과 같이 'Create Calculated Field'를 클릭합니다.

계산 편집기

위의 단계는 Tableau에서 사용할 수있는 모든 함수를 나열하는 계산 편집기를 엽니 다. 드롭 다운 값을 변경하고 문자열과 관련된 함수 만 볼 수 있습니다.

공식 생성

문자 "o"가 포함 된 도시의 판매량을 알고 싶다고 가정합니다. 이를 위해 다음 스크린 샷과 같이 수식을 만듭니다.

계산 된 필드 사용

이제 생성 된 필드가 작동하는지 확인하기 위해 행 선반으로 끌고 Sales 필드를 열 선반으로 끌 수 있습니다. 다음 스크린 샷은 판매 값을 보여줍니다.

날짜는 대부분의 데이터 분석 시나리오에서 광범위하게 사용되는 주요 필드 중 하나입니다. 따라서 Tableau는 날짜와 관련된 많은 내장 함수를 제공합니다. 날짜에서 날짜를 더하거나 빼는 것과 같은 간단한 날짜 조작을 수행 할 수 있습니다. 날짜와 관련된 복잡한 식을 만들 수도 있습니다.

다음은 계산 필드를 만들고 여기에서 날짜 함수를 사용하는 단계입니다.

계산 된 필드 만들기

Sample superstore에 연결되어있는 동안 분석 메뉴로 이동하여 다음 스크린 샷과 같이 '계산 된 필드 만들기'를 클릭합니다.

계산 편집기

위 단계에서는 Tableau에서 사용할 수있는 모든 함수를 나열하는 계산 편집기가 열립니다. 드롭 다운 값을 변경하고 날짜와 관련된 기능 만 볼 수 있습니다.

공식 생성

이제 21 개월 만에 판매 날짜의 차이와 함께 판매량 찾을 ^일 ,이를 위해 2009 년 3 월을 다음 스크린 샷과 같이 수식을 만듭니다.

계산 된 필드 사용

이제 생성 된 필드가 작동하는지 확인하려면 해당 필드를 행 선반으로 끌고 Sales 필드를 열 선반으로 끌 수 있습니다. 또한 월이있는 배송 날짜를 드래그합니다. 다음 스크린 샷은 판매 값을 보여줍니다.

이는 전체 테이블의 값에 적용되는 계산입니다. 예를 들어 누적 합계 또는 누적 평균을 계산하려면 전체 열에 단일 계산 방법을 적용해야합니다. 이러한 계산은 선택한 일부 행에서 수행 할 수 없습니다.

테이블에는라는 기능이 있습니다. Quick Table Calculation, 이러한 계산을 생성하는 데 사용됩니다. 퀵 테이블 계산에 적용되는 단계는 다음과 같습니다.

Step 1 − 테이블 계산을 적용 할 측정 값을 선택하고 열 선반으로 끕니다.

Step 2 − 측정 값을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 퀵 테이블 계산 옵션을 선택합니다.

Step 3 − 측정에 적용 할 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

누계
Difference
퍼센트 차이
총 비율
Rank
Percentile
이동 평균
연간 누계 (YTD) 합계
복합 성장률
전년 대비 성장
연간 (YTD) 성장

예

위의 단계에 따라 데이터 소스에 대해 얻은 수익의 누계를 계산해 보겠습니다. sample – superstore.xls라는 데이터 소스를 사용합니다.

Level of Detail (LOD) expressions모든 데이터를 Tableau 인터페이스로 가져 오는 대신 데이터 원본 수준에서 여러 차원이 포함 된 복잡한 쿼리를 실행하는 데 사용됩니다. 간단한 예는 이미 계산 된 집계 값에 차원을 추가하는 것입니다.

LOD 유형

LOD 표현식에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.

FIXED LOD 이 표현식은 뷰의 다른 차원을 참조하지 않고 지정된 차원을 사용하여 값을 계산합니다.
INCLUDE LOD 이 세부 수준 식은 뷰에있는 모든 차원과 함께 지정된 차원을 사용하여 값을 계산합니다.
EXCLUDE LOD 이러한 세부 수준 식은 뷰 세부 수준에서 치수를 뺍니다.

FIXED 세부 수준 식

각 지역의 각 주에 대한 판매액을 찾으십시오. 여기에서 먼저 다음 스크린 샷에 표시된 수식을 사용하여 Regional Sales라는 수식 필드를 만듭니다.

그런 다음 Region 및 State 필드를 행 선반으로 끌고 계산 된 필드를 마크 카드 아래의 텍스트 선반으로 끕니다. 또한 지역 필드를 색상 선반으로 끕니다. 이렇게하면 여러 상태에 대한 고정 값을 보여주는 다음보기가 생성됩니다. 이는 Sales 값 계산을 위해 차원을 영역으로 고정했기 때문입니다.

세부 수준 식 포함

INCLUDE 세부 수준 식은 뷰에있는 차원 외에도 지정된 차원을 사용하여 값을 계산합니다. 제품의 각 하위 범주에 대한 주별 판매 합계를 계산합니다.

이를 위해 Sub-Category 필드를 행 선반으로 끕니다. 그런 다음 다음 스크린 샷과 같이 열 선반에 식을 작성합니다. 계산에 두 차원을 모두 포함하는 다음 뷰를 생성합니다.

EXCLUDE 세부 수준 식

EXCLUDE 세부 수준 식은 뷰 세부 수준에서 제외 할 차원을 지정합니다. 매월 계산 된 매출액에서 지역 제외 다음 스크린 샷에 표시된대로 수식을 만듭니다.

관련 필드를 각 선반으로 드래그하면 다음 스크린 샷과 같이 EXCLUDE LOD에 대한 최종보기가 표시됩니다.

데이터 정렬은 데이터 분석의 매우 중요한 기능입니다. Tableau에서는 차원이라고하는 필드의 데이터를 정렬 할 수 있습니다. Tableau에서 정렬을 수행하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

Computed Sorting 정렬 대화 상자 버튼을 사용하여 축에 직접 적용되는 정렬입니다.
Manual Sorting 차원 필드를 임시 방식으로 나란히 끌어서 차원 필드의 순서를 다시 정렬하는 데 사용됩니다.

계산 된 정렬

이러한 유형의 정렬에는 정렬 할 필드를 선택하고 정렬 대화 상자를 사용하여 정렬을 직접 적용하는 작업이 포함됩니다. 오름차순 또는 내림차순으로 정렬 순서를 선택하고 정렬을 적용 할 필드를 선택할 수 있습니다.

예

이름이 지정된 필드에 정렬을 적용하려면 Sample-Superstore를 선택하십시오. discount아래 그림과 같이 치수 주문 날짜 및 하위 범주를 사용합니다. 결과는 매년 정렬 된 내림차순으로 하위 범주의 이름을 표시합니다.

수동 정렬

이것은 기본적으로 시각화 요소가 화면에 나타나는 순서를 변경하는 것입니다. 예를 들어, 다른 제품 세그먼트의 판매량을 내림차순으로 표시하려고하지만 원하는 순서대로 선택할 수 있습니다. 이 정렬은 숫자 나 텍스트의 정확한 값이 아니라 사용자가 선택한 순서를 나타냅니다. 따라서 수동 정렬이라고합니다.

다음 예에서는 Home Office의 판매량이 가장 낮더라도 소비자라는 세그먼트 아래로 Home Office라는 세그먼트를 이동합니다.

필터링은 결과 집합에서 특정 값 또는 값 범위를 제거하는 프로세스입니다. Tableau 필터링 기능은 필드 값을 사용하는 간단한 시나리오와 고급 계산 또는 컨텍스트 기반 필터를 모두 허용합니다. 이 장에서는 Tableau에서 사용할 수있는 기본 필터에 대해 알아 봅니다.

Tableau에서는 세 가지 유형의 기본 필터를 사용할 수 있습니다. 그들은 다음과 같습니다-

Filter Dimensions 차원 필드에 적용된 필터입니다.
Filter Measures 측정 값 필드에 적용된 필터입니다.
Filter Dates 날짜 필드에 적용된 필터입니다.

필터 치수

이러한 필터는 차원 필드에 적용됩니다. 일반적인 예에는 조건보다 크거나 작은 논리 표현식이있는 텍스트 또는 숫자 값의 범주를 기반으로하는 필터링이 포함됩니다.

예

Sample-Superstore 데이터 원본을 사용하여 제품의 하위 범주에 차원 필터를 적용합니다. 배송 모드에 따라 상품의 하위 카테고리별로 수익을 보여주는 뷰를 생성합니다. 이를 위해 차원 필드 "Sub-Category"를 행 선반으로 끌고 측정 값 필드 "profit"을 열 선반으로 끕니다.

다음으로 Sub-Category 차원을 필터 선반으로 끌어 필터 대화 상자를 엽니 다. 목록 하단에있는 없음 버튼을 클릭하여 모든 세그먼트를 선택 취소합니다. 그런 다음 대화 상자의 오른쪽 하단에있는 제외 옵션을 선택합니다. 마지막으로 레이블 및 저장소를 선택한 다음 확인을 클릭합니다. 다음 스크린 샷은 위의 두 범주가 제외 된 결과를 보여줍니다.

측정 값 필터링

이러한 필터는 측정 값 필드에 적용됩니다. 필터링은 측정 값 필드에 적용된 계산을 기반으로합니다. 따라서 차원 필터에서는 필터링 할 값만 사용하는 반면 측정 값 필터에서는 필드를 기반으로하는 계산을 사용합니다.

예

Sample-Superstore 데이터 원본을 사용하여 수익의 평균 값에 차원 필터를 적용 할 수 있습니다. 먼저 다음 스크린 샷과 같이 배송 모드 및 하위 범주를 차원으로, 수익 평균을 사용하여보기를 만듭니다.

다음으로 AVG (수익) 값을 필터 창으로 끕니다. 필터 모드로 평균을 선택합니다. 다음으로 "최소"를 선택하고 이러한 기준을 충족하는 행을 필터링 할 값을 제공하십시오.

위의 단계를 완료하면 평균 수익이 20보다 큰 하위 범주 만 보여주는 최종보기가 아래에 표시됩니다.

날짜 필터링

Tableau는 날짜 필드를 적용하는 동안 세 가지 방법으로 날짜 필드를 처리합니다. 오늘과 비교 한 상대 날짜, 절대 날짜 또는 날짜 범위를 사용하여 필터를 적용 할 수 있습니다. 이 옵션은 각각 날짜 필드를 필터 창 밖으로 끌 때 표시됩니다.

예

샘플-Superstore 데이터 원본을 선택하고 다음 스크린 샷과 같이 열 선반에 주문 날짜가 있고 행 선반에 이익이있는 뷰를 만듭니다.

다음으로 "주문 날짜"필드를 필터 선반으로 끌어오고 필터 대화 상자에서 날짜 범위를 선택합니다. 다음 스크린 샷에 표시된대로 날짜를 선택합니다.

확인을 클릭하면 다음 스크린 샷과 같이 선택한 날짜 범위의 결과를 보여주는 최종보기가 나타납니다.

Tableau의 많은 필터 유형은 차원 또는 측정 값에 대한 마우스 오른쪽 버튼 클릭 옵션을 사용하여 빠르게 사용할 수 있습니다. 빠른 필터로 알려진 이러한 필터는 대부분의 일반적인 필터링 요구를 해결하기에 충분한 기능을 가지고 있습니다.

다음 스크린 샷은 빠른 필터에 액세스하는 방법을 보여줍니다.

다음은 다양한 퀵 필터 및 그 사용 목록입니다.

필터 이름	목적
Single Value (List)	목록에서 한 번에 하나의 값을 선택하십시오.
Single Value (Dropdown)	드롭 다운 목록에서 단일 값을 선택합니다.
Multiple Values (List)	목록에서 하나 이상의 값을 선택하십시오.
Multiple Values (Dropdown)	드롭 다운 목록에서 하나 이상의 값을 선택합니다.
Multiple Values (Custom List)	하나 이상의 값을 검색하고 선택합니다.
Single Value (Slider)	수평 슬라이더를 끌어 단일 값을 선택합니다.
Wildcard Match	지정된 문자를 포함하는 값을 선택하십시오.

예

몇 가지 빠른 필터를 적용하려면 Sample-Superstore 데이터 원본을 고려하십시오. 다음 예에서는 기본적으로 가로 막대 차트를 생성하는 행으로 하위 범주를 선택하고 열로 매출을 선택합니다. 다음으로 하위 범주 필드를 필터 창으로 끕니다. 모든 하위 범주가 차트 옆에 나타납니다. 표현식을 사용하여 와일드 카드 필터링 적용a* 다음으로 시작하는 모든 하위 카테고리 이름을 선택합니다. “a”.

아래 화면은 다음으로 시작하는 하위 카테고리 만이 필터를 적용한 결과를 보여줍니다. “A” 표시됩니다.

필터 지우기

필터를 적용하여 분석이 완료되면 필터 지우기 옵션을 사용하여 제거하십시오. 이를 위해 필터 창으로 이동하여 필드 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 다음 스크린 샷과 같이 필터 지우기를 선택합니다.

Tableau의 일반 필터는 서로 독립적입니다. 이는 각 필터가 소스 데이터에서 모든 행을 읽고 자체 결과를 생성 함을 의미합니다. 그러나 두 번째 필터가 첫 번째 필터에서 반환 한 레코드 만 처리하도록 할 수있는 시나리오가있을 수 있습니다. 이러한 경우 두 번째 필터는 컨텍스트 필터를 통과하는 데이터 만 처리하므로 종속 필터라고합니다. 컨텍스트 필터는 두 가지 주요 용도로 사용됩니다.

Improves performance− 필터를 많이 설정하거나 데이터 소스가 큰 경우 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다. 성능을 향상시키기 위해 하나 이상의 컨텍스트 필터를 설정할 수 있습니다.
Creates a dependent numerical or top N filter − 관심있는 데이터 만 포함하도록 컨텍스트 필터를 설정 한 다음 숫자 또는 상위 N 필터를 설정할 수 있습니다.

컨텍스트 필터 생성

Sample-superstore를 사용하여 Furniture라는 범주에 대한 제품의 상위 10 개 하위 범주를 찾습니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− Sub-Category 차원을 행 선반으로 끌어오고 Sales 측정 값을 열 선반으로 끌어옵니다. 차트 유형으로 가로 막대 차트를 선택합니다. 차원 Sub-Category를 필터 선반으로 다시 끕니다. 다음 차트가 표시됩니다.

Step 2− 필터 선반의 Sub-Category 필드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Top이라는 네 번째 탭으로 이동합니다. 필드별로 옵션을 선택하십시오. 다음 드롭 다운에서 다음 스크린 샷에 표시된대로 매출 합계 별 Top 10 옵션을 선택합니다.

Step 3− 범주 차원을 필터 선반으로 끌어옵니다. 편집하려면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 일반 탭 아래의 목록에서 가구를 선택합니다. 보시다시피 결과는 제품의 세 가지 하위 범주를 보여줍니다.

Step 4− 카테고리 : 가구 필터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 컨텍스트에 추가 옵션을 선택합니다. 그러면 모든 제품에서 상위 10 개 하위 범주에 속하는 가구 범주의 제품 하위 범주를 보여주는 최종 결과가 생성됩니다.

Tableau의 중요한 필터링 옵션 중 하나는 기존 필터에 몇 가지 조건을 적용하는 것입니다. 이러한 조건은 특정 금액보다 높은 판매량 만 찾는 것과 같이 매우 간단하거나 특정 공식을 기반으로하는 복잡한 조건 일 수 있습니다. 조건을 적용하여 범위 필터를 만들 수도 있습니다.

조건 필터 생성

Sample-superstore를 사용하여 매출이 백만을 초과하는 모든 부문에서 제품의 하위 범주를 찾아 보겠습니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− 차원 세그먼트와 Sales 측정 값을 열 선반으로 끌어옵니다. 다음으로 차원 Sub-Category를 행 선반으로 끕니다. 가로 막대 차트 옵션을 선택합니다. 다음 차트가 표시됩니다.

Step 2− Sub-Category 차원을 필터 선반으로 끌어옵니다. 편집하려면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 조건 탭으로 이동합니다. 여기에서 필드별로 라디오 옵션을 선택하십시오. 드롭 다운에서 Sales, Sum 및 100000 값을 지정하는 이상 기호를 선택합니다.

위의 두 단계를 완료하면 필요한 판매 금액이있는 제품의 하위 범주 만 보여주는 차트가 생성됩니다. 또한 조건이 충족되는 사용 가능한 모든 세그먼트에 대해 표시됩니다.

Tableau 필터의 상위 옵션은 필터의 결과 집합을 제한하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 판매에 대한 대규모 레코드 집합에서 상위 10 개 값만 원합니다. 다양한 방법으로 레코드를 제한하거나 수식을 생성하는 내장 옵션을 사용하여이 필터를 적용 할 수 있습니다. 이 장에서는 내장 옵션을 살펴 봅니다.

탑 필터 생성

Sample-superstore를 사용하여 상위 5 개 판매 금액을 나타내는 제품의 하위 범주를 찾습니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− Sub-Category 차원을 행 선반으로 끌고 판매 측정 값을 열 선반으로 끕니다. 차트 유형으로 가로 막대를 선택합니다. Tableau는 다음 차트를 보여줍니다.

Step 2− Sub-Category 필드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Top이라는 탭으로 이동합니다. 여기에서 필드별로 두 번째 라디오 옵션을 선택합니다. 드롭 다운에서 Top 5 by Sum of Sales 옵션을 선택합니다.

위의 단계를 완료하면 판매 별 상위 5 개 제품 하위 범주를 보여주는 다음 차트가 표시됩니다.

모든 데이터 분석 및 시각화 작업에는 광범위한 데이터 필터링 사용이 포함됩니다. Tableau에는 이러한 요구 사항을 해결하기위한 매우 다양한 필터링 옵션이 있습니다. 차원과 측정 값을 모두 사용하여 레코드에 필터를 적용하는 많은 내장 함수가 있습니다. 측정 값에 대한 필터 옵션은 숫자 계산 및 비교를 제공합니다. 차원에 대한 필터 옵션은 목록에서 문자열 값을 선택하거나 사용자 지정 값 목록을 사용하는 기능을 제공합니다. 이 장에서는 필터를 편집하고 지우는 단계뿐만 아니라 다양한 옵션에 대해 알아 봅니다.

필터 생성

필터는 필수 필드를 마크 카드 위에있는 필터 선반으로 끌어서 만듭니다. 판매 측정 값을 열 선반으로 끌어 놓고 Sub-Category 차원을 행 선반으로 끌어 가로 막 대형 차트를 만듭니다. 다시 판매 측정 값을 필터 선반으로 끌어옵니다. 이 필터가 생성되면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 팝업 메뉴에서 필터 편집 옵션을 선택합니다.

측정 값에 대한 필터 생성

측정 값은 숫자 필드입니다. 따라서 이러한 필드에 대한 필터 옵션에는 값 선택이 포함됩니다. Tableau는 측정 값에 대해 다음 유형의 필터를 제공합니다.

Range of Values −보기에 포함 할 범위의 최소값과 최대 값을 지정합니다.
At Least − 지정된 최소값보다 크거나 같은 모든 값을 포함합니다.
At Most − 지정된 최대 값보다 작거나 같은 모든 값을 포함합니다.
Special− Null 값을 필터링하는 데 도움이됩니다. Null 값, Null이 아닌 값 또는 모든 값만 포함합니다.

다음 워크 시트는 이러한 옵션을 보여줍니다.

차원에 대한 필터 만들기

차원은 문자열 값이있는 설명 필드입니다. Tableau는 차원에 대해 다음 유형의 필터를 제공합니다.

General Filter − 목록에서 특정 값을 선택할 수 있습니다.
Wildcard Filter − 다음과 같은 와일드 카드를 언급 할 수 있습니다. cha* 로 시작하는 모든 문자열 값을 필터링하려면 cha.
Condition Filter − 매출 합계와 같은 조건을 적용합니다.
Top Filter − 상위 값 범위를 나타내는 레코드를 선택합니다.

다음 워크 시트는 이러한 옵션을 보여줍니다.

필터 지우기

다음 스크린 샷과 같이 필터 지우기 옵션을 선택하여 필터를 쉽게 제거 할 수 있습니다.

막대 차트는 변수 값에 비례하는 막대 길이로 직사각형 막대로 데이터를 나타냅니다. Tableau는 차원을 행 선반으로 끌고 측정 값을 열 선반으로 끌 때 자동으로 막대 차트를 생성합니다. 보여주기 버튼에있는 막대 차트 옵션을 사용할 수도 있습니다. 데이터가 막대 차트에 적합하지 않은 경우이 옵션은 자동으로 회색으로 표시됩니다.

Tableau에서는 차원과 측정 값을 사용하여 다양한 유형의 막대 차트를 만들 수 있습니다.

단순 막대 차트

Sample-Superstore에서 차원을 선택하고 수익을 열 선반으로, Sub-Category를 행 선반으로 가져옵니다. 다음 스크린 샷과 같이 수평 막대 차트가 자동으로 생성됩니다. 그렇지 않은 경우 표시 도구에서 차트 유형을 선택하여 다음 결과를 얻을 수 있습니다.

색상 범위가있는 막대 차트

범위에 따라 막대에 색상을 적용 할 수 있습니다. 긴 막대는 더 어두운 음영을 얻고 작은 막대는 더 밝은 음영을 얻습니다. 이렇게하려면 수익 필드를 마크 창 아래의 색상 표로 끕니다. 또한 음수 막대에 대해 다른 색상을 생성합니다.

누적 막대 차트

위의 막대 차트에 다른 차원을 추가하여 각 막대에 다른 색상을 표시하는 누적 막대 차트를 생성 할 수 있습니다. segment라는 차원 필드를 마크 창으로 끌어서 색상에 놓습니다. 각 막대에서 각 세그먼트의 분포를 보여주는 다음 차트가 나타납니다.

꺾은 선형 차트에서는 차트 영역의 두 축을 따라 측정 값과 차원이 사용됩니다. 각 관측치에 대한 값 쌍이 포인트가되고 이러한 모든 포인트를 결합하면 선택한 차원과 측정 값 간의 변화 또는 관계를 보여주는 선이 생성됩니다.

간단한 라인 차트

하나의 차원과 하나의 측정 값을 선택하여 간단한 선형 차트를 만듭니다. Ship Mode 차원을 Columns Shelf로 끌어오고 Sales를 행 선반으로 끕니다. 마크 카드에서 라인 차트를 선택합니다. 다양한 선박 모드에 대한 판매의 변형을 보여주는 다음 선 차트가 표시됩니다.

다중 측정 라인 차트

선 차트에서 두 개 이상의 측정 값과 함께 하나의 차원을 사용할 수 있습니다. 이렇게하면 각각 하나의 창에 여러 꺾은 선형 차트가 생성됩니다. 각 창은 측정 값 중 하나를 사용하여 차원의 변형을 나타냅니다.

레이블이있는 라인 차트

꺾은 선형 차트를 만드는 각 포인트에 레이블을 지정하여 측정 값을 표시 할 수 있습니다. 이 경우 다른 측정 값 Profit Ratio를 마크 카드의 레이블 창에 놓습니다. 집계로 평균을 선택하면 레이블을 보여주는 다음 차트가 표시됩니다.

원형 차트는 데이터를 크기와 색상이 서로 다른 원의 조각으로 나타냅니다. 조각에는 레이블이 지정되고 각 조각에 해당하는 숫자도 차트에 표시됩니다. 마크 카드에서 원형 차트 옵션을 선택하여 원형 차트를 만들 수 있습니다.

간단한 원형 차트

하나의 차원과 하나의 측정 값을 선택하여 간단한 원형 차트를 만듭니다. 예를 들어, 측정 값이 이익 인 region이라는 차원을 사용하십시오. 색상 및 레이블 표시에 지역 차원을 놓습니다. Profit 측정 값을 크기 표시에 놓습니다. 차트 유형을 원형으로 선택합니다. 4 개의 영역을 서로 다른 색상으로 보여주는 다음 차트가 나타납니다.

드릴 다운 원형 차트

계층 구조가있는 차원을 선택할 수 있으며 계층 구조로 더 깊이 들어가면 차트 변경 사항에 선택한 차원 수준이 반영됩니다. 다음 예에서는 제조업체 및 제품 이름이라는 두 가지 수준이 더있는 하위 범주 차원을 사용합니다. 측정 이익을 가져와 레이블 표시에 놓습니다. 각 조각의 값을 보여주는 다음 원형 차트가 나타납니다.

계층 구조로 한 단계 더 이동하면 제조업체가 레이블로 표시되고 위의 원형 차트가 다음과 같이 변경됩니다.

Tableau의 크로스 탭 차트는 텍스트 형식으로 데이터를 표시하는 텍스트 테이블이라고도합니다. 차트는 하나 이상의 차원과 하나 이상의 측정 값으로 구성됩니다. 이 차트는 누계, 백분율 합계 등과 같은 측정 값 필드의 값에 대한 다양한 계산을 표시 할 수도 있습니다.

단순 교차 분석

Sample-superstore를 사용하여 각 지역의 각 세그먼트에 대한 판매량을 구해 보겠습니다. 사용 가능한 주문 날짜를 사용하여 매년이 데이터를 표시해야합니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1 − 차원 주문 날짜를 열 선반으로 끌어다 놓습니다.

Step 2 − 차원 영역과 세그먼트를 행 선반으로 끌어다 놓습니다.

Step 3 − 판매 측정 값을 마크 아래의 선반 레이블로 당깁니다.

크로스 탭을 보여주는 다음 차트가 나타납니다.

크로스 탭-색상 인코딩

다음 스크린 샷에 표시된대로 측정 값 필드를 색상 선반에 놓으면 크로스 탭 차트에 인코딩 된 값 색상을 가져올 수 있습니다. 이 색상 코딩은 측정 값에 따라 색상의 강도를 보여줍니다. 값이 클수록 밝은 값보다 어두운 음영이 있습니다.

행 백분율이있는 교차 분석

색상 인코딩 외에도 측정 값에 적용된 계산을 얻을 수 있습니다. 다음 예에서는 매출액 만 계산하는 대신 각 행의 매출 백분율 합계를 찾는 계산을 적용합니다. 이를 위해 마크 카드에있는 SUM (Sales)을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 테이블 계산 추가 옵션을 선택합니다. 그런 다음 총 비율을 선택하고 표 (전체)로 요약합니다.

위 화면에서 확인을 클릭하면 다음 스크린 샷과 같이 백분율 값으로 생성 된 크로스 탭 차트를 찾을 수 있습니다.

이름에서 알 수 있듯이 산점도는 데카르트 평면에 흩어져있는 많은 점을 보여줍니다. 직교 평면에서 숫자 변수의 값을 X 및 Y 좌표로 플로팅하여 생성됩니다. Tableau는 산점도를 만들기 위해 행 선반에서 하나 이상의 측정 값과 열 선반에서 하나 이상의 측정 값을 사용합니다. 그러나 분산 형 그래프에 이미 존재하는 포인트에 대해 서로 다른 색상을 표시하는 역할을하는 분산 형 차트에 차원 필드를 추가 할 수 있습니다.

단순 산점도

Sample-superstore를 사용하여 Cartesian 평면의 두 축이 하위 범주에 따라 분포되어 있으므로 매출 및 수익 수치의 변화를 찾는 것을 목표로합니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1 − Sales 측정 값을 열 선반으로 끌어다 놓습니다.

Step 2 − Profit 측정 값을 행 선반으로 끌어다 놓습니다.

Step 3 − Sub-Category 차원을 마크 아래의 선반 레이블로 당깁니다.

다음 차트는 제품의 하위 범주에서 수익과 판매가 어떻게 분배되는지 보여줍니다.

산점도-색상 인코딩

차원 Sub-Category를 마크 카드 아래의 색상 선반으로 끌어서 색상 인코딩 된 값을 가져올 수 있습니다. 이 차트는 각 포인트에 대해 다른 색상으로 분산 포인트를 보여줍니다.

드릴 다운 산점도

계층 구조가있는 차원을 선택하면 동일한 산점도에 다른 값이 표시 될 수 있습니다. 다음 예에서는 Sub-Category 필드를 확장하여 제조업체에 대한 산점도 값을 표시합니다.

거품 형 차트는 데이터를 원의 클러스터로 표시합니다. 차원 필드의 각 값은 원을 나타내는 반면 측정 값은 해당 원의 크기를 나타냅니다. 값이 행이나 열에 표시되지 않으므로 필수 필드를 마크 카드 아래의 다른 선반으로 끌어 올 수 있습니다.

간단한 버블 차트

Sample-superstore를 사용하여 다양한 선박 모드에 대한 수익 크기를 찾아 보겠습니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1 − 측정 수익을 마크 카드 아래의 크기 선반으로 끌어다 놓습니다.

Step 2 − 차원 배송 모드를 마크 카드 아래의 레이블 선반으로 끌어다 놓습니다.

Step 3 − 차원 배송 모드를 마크 카드 아래의 색상 선반으로 당깁니다.

다음 차트가 나타납니다.

측정 값이있는 거품 형 차트

원의 크기를 결정하는 측정 필드의 값을 표시 할 수도 있습니다. 이렇게하려면 판매 측정 값을 레이블 선반으로 끕니다. 다음 차트가 나타납니다.

측정 값 색상이있는 거품 형 차트

각 원을 다른 색상으로 색칠하는 대신 다른 음영으로 단일 색상을 사용할 수 있습니다. 이를 위해 판매 측정 값을 색상 선반으로 끕니다. 값이 클수록 더 어두운 음영을 나타내고 값이 작을수록 더 밝은 음영을 나타냅니다.

글 머리 기호 차트는 막대 차트의 변형입니다. 이 차트에서는 두 번째 측정 값의 변동 범위 내에서 첫 번째 측정 값의 변동을 찾는 맥락에서 한 측정 값을 다른 측정 값과 비교합니다. 그래프의 동일한 위치에 개별 값을 나타 내기 위해 서로 위에 그려진 두 개의 막대와 같습니다. 비교 결과를 쉽게 볼 수 있도록 두 개의 그래프를 하나로 결합한 것으로 생각할 수 있습니다.

글 머리 기호 그래프 만들기

Sample-superstore를 사용하여 각 하위 범주의 각 판매 수치에 대한 수익 크기를 찾으십시오. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1 − 데이터 창에서 열 선반으로 차원 Sub-Category를 끌어다 놓습니다.

Step 2 − Profit 및 Sales 측정 값을 행 선반으로 끌어다 놓습니다.

두 측정 값을 각각 하위 범주의 값을 나타내는 두 개의 별도 범주의 막대 차트로 표시하는 다음 차트가 나타납니다.

Step 3− 판매 측정 값을 마크 카드로 끌어옵니다. 보기를 사용하여 글 머리 기호 그래프 옵션을 선택합니다. 다음 차트는 글 머리 기호 그래프를 보여줍니다.

상자 플롯은 상자-수염 플롯이라고도합니다. 축을 따라 값의 분포를 보여줍니다. 상자는 데이터의 중간 50 %, 즉 데이터 분포의 중간 2 사 분위수를 나타냅니다. 양쪽에있는 나머지 50 %의 데이터는 수염이라고도하는 선으로 표시되어 사 분위수 범위의 1.5 배 내에있는 모든 포인트를 표시합니다. 즉, 인접한 상자 너비의 1.5 배 이내의 모든 포인트 또는 최대 범위에있는 모든 포인트를 표시합니다. 자료.

상자 그림은 차원이 0 개 이상인 측정 값을 하나 이상 사용합니다.

상자 그림 만들기

Sample-superstore를 사용하여 각 Ship mode 값에 대한 각 범주의 이익 크기를 찾으십시오. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− 차원 범주를 열 선반으로 끌어서 놓고 수익을 행 선반으로 끌어 놓습니다. 또한 차원 Ship 모드를 열 선반의 범주 오른쪽으로 끕니다.

Step 2− Show Me에서 Box-and-Whisker 플롯을 선택합니다. 상자 그림을 보여주는 다음 차트가 나타납니다. 여기서 Tableau는 자동으로 배송 모드를 마크 카드에 다시 할당합니다.

2 차원이있는 상자 그림

열 선반에 다른 차원을 추가하여 2 차원으로 상자 그림을 만들 수 있습니다. 위 차트에서 열 선반에 지역 차원을 추가합니다. 그러면 각 지역에 대한 상자 그림을 보여주는 차트가 생성됩니다.

트리 맵은 중첩 된 직사각형에 데이터를 표시합니다. 차원은 트리 맵의 구조를 정의하고 측정 값은 개별 사각형의 크기 또는 색상을 정의합니다. 사각형 색상의 크기와 음영이 측정 값을 반영하므로 사각형을 쉽게 시각화 할 수 있습니다.

하나 또는 두 개의 측정 값이있는 하나 이상의 차원을 사용하여 트리 맵이 생성됩니다.

트리 맵 생성

Sample-superstore를 사용하여 각 Ship mode 값에 대한 이익 크기를 찾을 계획을 세웁니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− 측정 수익을 마크 카드에 두 번 끌어다 놓습니다. 한 번은 크기 선반으로, 다시 색상 선반으로 이동합니다.

Step 2− 차원 배송 모드를 라벨 선반으로 끌어다 놓습니다. 표시 방식에서 차트 유형 트리 맵을 선택합니다. 다음 차트가 나타납니다.

2 차원 트리 맵

위의 트리 맵 차트에 Region 차원을 추가 할 수 있습니다. 두 번 드래그 앤 드롭합니다. 한 번은 색상 선반으로, 다시 레이블 선반으로. 표시되는 차트에는 네 지역에 대한 네 개의 외부 상자가 표시되고 그 안에 중첩 된 배송 모드 상자가 표시됩니다. 이제 모든 다른 지역의 색상이 다릅니다.

범프 차트는 측정 값 중 하나를 사용하여 두 차원을 서로 비교하는 데 사용됩니다. 시간 차원 또는 장소 차원 또는 분석과 관련된 다른 차원에 대한 값 순위의 변화를 탐색하는 데 매우 유용합니다.

범프 차트는 측정 값이 0 개 이상인 2 차원을 사용합니다.

범프 차트 생성

Sample-superstore를 사용하여 하위 범주의 변형이있는 제품의 배송 모드 변형을 찾을 계획을 세웁니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− Sub-Category 차원을 열 선반으로 끌어다 놓습니다. 또한 차원 Ship 모드를 마크 카드 아래의 색상 선반으로 끕니다. 차트 유형을 자동으로 둡니다. 다음 차트가 나타납니다.

Step 2− 다음으로 Rank라는 계산 된 필드를 생성합니다. 분석 → 계산 된 필드 만들기로 이동합니다. 필드 이름으로 Rank를 사용하고 계산 영역에 식 인덱스 ()를 씁니다. 파티션의 현재 행에 대한 인덱스를 생성하는 내장 함수입니다. 확인을 클릭하면 새 필드가 측정 섹션에 표시됩니다. Rank 필드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 불연속으로 변환합니다.

Step 3− Rank를 행 선반으로 끌어옵니다. 각 선박 모드가 순위 값의 오름차순으로 정렬 된 차원 하위 범주를 보여주는 다음 차트가 나타납니다.

Step 4− Profit 측정을 사용하여 순위 필드에 더 많은 계산을 적용합니다. 순위를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 테이블 계산 편집을 선택합니다. 하위 범주 별 분할을 사용하고 배송 모드별로 주소를 지정하여 필드 수익별로 정렬을 선택합니다. 다음 스크린 샷은 적용된 계산을 보여줍니다.

위의 단계를 완료하면 다음 스크린 샷과 같이 범프 차트가 표시됩니다. 다양한 하위 범주에서 각 선박 모드에 대한 이익의 변화를 보여줍니다.

Gantt 차트는 일정 기간 동안 작업 또는 리소스 값의 진행 상황을 보여줍니다. 일정 기간 동안 프로젝트 관리 및 기타 유형의 변형 연구에 광범위하게 사용됩니다. 따라서 Gantt 차트에서 시간 차원은 필수 필드입니다.

Gantt 차트는 시간 차원 외에 최소한 하나의 차원과 측정 값을 사용합니다.

간트 차트 만들기

Sample-superstore를 사용하여 일정 기간 동안 배송 모드에 따라 다양한 제품 하위 범주의 수량 변화를 찾을 수 있도록 계획하십시오. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− 차원 주문 날짜를 열 선반으로 끌고 Sub-Category를 행 선반으로 끕니다. 다음으로 주문 날짜를 필터 선반에 추가합니다. 주문 날짜를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 다음 스크린 샷과 같이 정확한 날짜 값으로 변환합니다.

Step 2− 필터 조건을 편집하여 날짜 범위를 선택하십시오. 개별 날짜 값을 원하고 데이터에 매우 많은 수의 날짜가 있기 때문입니다. 범위는 다음 스크린 샷과 같이 생성됩니다.

Step 3− 차원 배송 모드를 색상 선반으로 끌어오고 측정 수량을 마크 카드 아래의 크기 선반으로 끕니다. 그러면 다음 스크린 샷과 같이 Gantt 차트가 생성됩니다.

히스토그램은 범위로 버킷 화 된 변수 값의 빈도를 나타냅니다. 히스토그램은 막대 차트와 유사하지만 값을 연속 범위로 그룹화합니다. 히스토그램의 각 막대는 해당 범위에있는 값 수의 높이를 나타냅니다.

Tableau는 하나의 측정 값을 사용하여 히스토그램을 만듭니다. 히스토그램을 만드는 데 사용되는 측정 값에 대한 추가 빈 필드를 만듭니다.

히스토그램 생성

Sample-superstore를 사용하여 여러 지역의 판매 수량을 찾을 수 있도록 계획하십시오. 이를 위해 Quantity라는 측정 값을 행 선반으로 끕니다. 그런 다음 보여주기를 열고 히스토그램 차트를 선택합니다. 다음 다이어그램은 생성 된 차트를 보여줍니다. 0 ~ 4811 범위의 값으로 자동 버킷 화되고 12 개의 빈으로 나뉘어 진 수량을 보여줍니다.

차원이있는 히스토그램 생성

측정 값에 차원을 추가하여 히스토그램을 생성 할 수도 있습니다. 이렇게하면 누적 된 히스토그램이 생성됩니다. 각 막대에는 차원 값을 나타내는 스택이 있습니다. 위 예의 단계에 따라 마크 카드 아래의 색상 선반에 지역 차원을 추가합니다. 이렇게하면 각 막대에 다른 지역에 대한 시각화도 포함되는 다음과 같은 히스토그램이 생성됩니다.

모션 차트는 X 축과 Y 축을 사용하여 데이터를 표시하며, 정의 된 공간 내에서 데이터 포인트의 이동과 선 색상의 변화를 보여줌으로써 시간에 따른 변화를 표시합니다. 모션 차트의 주요 장점은 데이터의 스냅 샷뿐만 아니라 시간에 따라 데이터가 어떻게 변경되었는지에 대한 전체 추적을 볼 수 있다는 것입니다.

Tableau는 모션 차트를 만들려면 하나의 시간 차원과 하나의 측정 값이 필요합니다.

모션 차트 만들기

Sample-superstore를 사용하여 몇 달 동안의 이익 변동을 찾을 수 있도록 계획하십시오. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− 차원 주문 날짜를 열 선반으로 끌어옵니다. 페이지 선반으로 다시 드래그하십시오. 페이지 선반에서 주문 날짜를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 월을 선택합니다. 그런 다음 Profit 측정 값을 행 선반으로 끕니다. 다음 차트가 나타납니다.

Step 2− Show History 옆의 상자에 체크 표시를 한 다음 옆에있는 드롭 다운 화살표를 클릭합니다. “Marks to Show History For”에 대해“All”을 선택합니다. 그런 다음 "표시"에서 "모두"를 선택합니다. "Marks"를 선택하면 포인트 만 표시되고 "Trails"를 선택하면 선만 표시됩니다. 재생 버튼을 클릭합니다. 다음 차트가 나타납니다.

Step 3− 차트가 1 월부터 12 월까지 실행되도록 허용하면 모든 연도 동안 매월 수익이 어떻게 변했는지 보여주는 차트가 생성됩니다. 데이터가 변경됨에 따라 최근 몇 달 동안은 더 어두운 색상으로 표시되고 과거 데이터는 더 밝은 색상으로 표시됩니다.

마지막으로 다음 차트가 표시됩니다.

폭포 형 차트는 순차적 인 양수 및 음수 값의 누적 효과를 효과적으로 표시합니다. 값이 시작되고 끝나는 위치 및 점진적으로 도달하는 방법을 보여줍니다. 따라서 연속적인 데이터 포인트 간의 변경 크기와 값의 차이를 모두 볼 수 있습니다.

Tableau는 폭포 형 차트를 만들려면 하나의 차원과 하나의 측정 값이 필요합니다.

폭포 형 차트 만들기

Sample-superstore를 사용하여 제품의 각 하위 범주에 대한 판매 변형을 찾을 수 있도록 계획하십시오. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− Dimension Sub-Category를 열 선반으로 끌고 Measure Sales를 행 선반으로 끕니다. 판매 가치의 오름차순으로 데이터를 정렬합니다. 이를 위해 마우스를 그 위로 가져갈 때 세로 축의 가운데에 나타나는 정렬 옵션을 사용하십시오. 이 단계를 완료하면 다음 차트가 나타납니다.

Step 2− 다음으로 SUM (Sales) 값을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 테이블 계산 옵션에서 누계를 선택합니다. 차트 유형을 Gantt Bar로 변경합니다. 다음 차트가 나타납니다.

Step 3 − 다음과 같은 계산 된 필드 만들기 -sales 그 가치에 대해 다음 공식을 언급하십시오.

Step 4 − 새로 생성 된 계산 된 필드를 드래그합니다. (-sales)마크 카드 아래의 크기 선반에. 위의 차트는 이제 폭포 차트 인 다음 차트를 생성하도록 변경됩니다.

색상이있는 폭포 차트

다음으로 Sales 측정 값을 마크 카드 아래의 색상 선반으로 끌어 차트의 막대에 다른 색상 음영을 지정합니다. 색상이있는 다음 폭포 차트가 표시됩니다.

대시 보드는 여러 워크 시트 및 관련 정보를 한 곳에 통합하여 표시 한 것입니다. 다양한 데이터를 동시에 비교하고 모니터링하는 데 사용됩니다. 다양한 데이터보기가 한 번에 표시됩니다. 대시 보드는 통합 문서 하단에 탭으로 표시되며 일반적으로 데이터 원본의 최신 데이터로 업데이트됩니다. 대시 보드를 만드는 동안 텍스트 영역, 웹 페이지 및 이미지와 같은 많은 지원 개체와 함께 통합 문서의 모든 워크 시트에서보기를 추가 할 수 있습니다.

대시 보드에 추가하는 각보기는 해당 워크 시트에 연결됩니다. 따라서 워크 시트를 수정하면 대시 보드가 업데이트되고 대시 보드에서보기를 수정하면 워크 시트가 업데이트됩니다.

대시 보드 생성

Sample-superstore를 사용하여 모든 주에 걸쳐 다양한 세그먼트 및 제품 하위 범주에 대한 판매 및 수익을 보여주는 대시 보드를 생성 할 계획을 세웁니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− 워크 북 하단에있는 워크 시트 추가 아이콘을 사용하여 빈 워크 시트를 만듭니다. Segment 차원을 열 선반으로 끌어오고 Sub-Category 차원을 행 선반으로 끕니다. Sales 측정 값을 Color 선반으로 끌어서 놓고 Profit 측정 값을 Size 선반으로 끌어다 놓습니다. 이 워크 시트를 마스터 워크 시트라고합니다. 이 워크 시트를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 다음과 같이 바꿉니다.Sales_Profits. 다음 차트가 나타납니다.

Step 2− 미국 전역의 판매 세부 정보를 보관할 다른 시트를 만듭니다. 이를 위해 다음 스크린 샷과 같이 State 차원을 행 선반으로 끌고 Sales 측정 값을 열 선반으로 끕니다. 다음으로 State 필드에 필터를 적용하여 Sales를 내림차순으로 정렬합니다. 이 워크 시트를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을Sales_state.

Step 3− 다음으로 워크 북 하단의 새 대시 보드 생성 링크를 클릭하여 빈 대시 보드를 생성합니다. 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 대시 보드 이름을 Profit_Dashboard로 바꿉니다.

Step 4− 두 워크 시트를 대시 보드로 끕니다. Sales Profit 워크 시트의 위쪽 경계선 근처에 세 개의 작은 아이콘이 있습니다. 가운데 하나를 클릭하면 마우스를 그 위로 가져 가면 필터로 사용 프롬프트가 표시됩니다.

Step 5 − 이제 대시 보드에서 Machines라는 하위 범주와 Consumer라는 세그먼트를 나타내는 상자를 클릭합니다.

이 이익 금액에 대해 판매가 발생한 주만 오른쪽 창에서 필터링됩니다. Sales_state. 대시 보드에서 시트가 연결되는 방식을 보여줍니다.

Tableau에는 생성 된 시각화의 모양을 변경하는 매우 다양한 서식 옵션이 있습니다. 글꼴, 색상, 크기, 레이아웃 등과 같은 거의 모든 측면을 수정할 수 있습니다. 테이블, 축 레이블, 통합 문서 테마 등과 같은 콘텐츠와 컨테이너의 서식을 모두 지정할 수 있습니다.

다음 다이어그램은 옵션을 나열하는 서식 메뉴를 보여줍니다. 이 장에서는 자주 사용되는 일부 서식 옵션에 대해 설명합니다.

축 포맷

차원 Sub-Category를 열 선반으로 끌어서 놓고 Profit 측정 값을 행 선반으로 끌어 놓아 간단한 막대 차트를 만들 수 있습니다. 수직 축을 클릭하고 강조 표시합니다. 그런 다음 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 형식을 선택합니다.

글꼴 변경

왼쪽에 표시되는 서식 막대에서 글꼴 드롭 다운을 클릭합니다. 글꼴 유형을 Arial로 선택하고 크기를 8pt로 선택하십시오. 다음 스크린 샷에 표시된대로.

음영 및 정렬 변경

또한 다음 스크린 샷과 같이 축의 값 방향과 음영 색상을 변경할 수 있습니다.

테두리 서식

열 선반에 하위 범주가 있고 행 선반에 상태가있는 크로스 탭 차트를 고려하십시오. 이제 서식 옵션을 사용하여 만든 크로스 탭 테이블의 테두리를 변경할 수 있습니다. 크로스 탭 차트를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 형식을 선택합니다.

왼쪽 창에 서식 테두리가 나타납니다. 다음 스크린 샷에 표시된대로 옵션을 선택합니다.

예측은 측정 값의 미래 가치를 예측하는 것입니다. 예측을위한 많은 수학적 모델이 있습니다. Tableau는 다음과 같은 모델을 사용합니다.exponential smoothing. 지수 평활에서는 최근 관측치에 이전 관측치보다 상대적으로 더 많은 가중치가 부여됩니다. 이러한 모델은 데이터의 변화하는 추세 또는 계절성을 포착하고이를 미래로 추정합니다. 예측 결과는 생성 된 시각화의 필드가 될 수도 있습니다.

Tableau는 시간 차원과 측정 값 필드를 사용하여 예측을 만듭니다.

예측 생성

Sample-superstore를 사용하여 내년 매출 측정 값을 예측합니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− 열 선반에 Order Date (Year)가 있고 행 선반에 Sales가있는 선형 차트를 만듭니다. 다음 스크린 샷에 표시된대로 분석 탭으로 이동하고 모델 범주에서 예측을 클릭합니다.

Step 2− 위의 단계를 완료하면 다양한 예측 옵션을 설정할 수있는 옵션이 표시됩니다. 예측 기간을 2 년으로 선택하고 다음 스크린 샷과 같이 예측 모델을 자동으로 둡니다.

확인을 클릭하면 다음 스크린 샷과 같이 최종 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

예측 설명

또한 예측 설명 옵션을 선택하여 예측 모델의 세부 정보를 얻을 수 있습니다. 이 옵션을 얻으려면 다음 스크린 샷과 같이 Forecast 다이어그램을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하십시오.

추세선은 변수의 특정 추세의 지속을 예측하는 데 사용됩니다. 또한 두 변수의 추세를 동시에 관찰하여 두 변수 간의 상관 관계를 식별하는 데 도움이됩니다. 추세선을 설정하기위한 많은 수학적 모델이 있습니다. Tableau는 네 가지 옵션을 제공합니다. 선형, 로그, 지수 및 다항식입니다. 이 장에서는 선형 모델 만 설명합니다.

Tableau는 시간 차원과 측정 값 필드를 사용하여 추세선을 만듭니다.

추세선 만들기

Sample-superstore를 사용하여 내년 매출 측정 값의 추세를 찾습니다. 이 목표를 달성하기위한 단계는 다음과 같습니다.

Step 1− Order date 차원을 열 선반으로 끌고 Sales 측정 값을 행 선반으로 끕니다. 차트 유형을 라인 차트로 선택합니다. 분석 메뉴에서 모델 → 추세선으로 이동합니다. 추세선을 클릭하면 추가 할 수있는 다양한 유형의 추세선을 보여주는 옵션이 나타납니다. 다음 스크린 샷에 표시된대로 선형 모델을 선택합니다.