• 상관 관계 분석
  • 01. 분산형 차트
    • 01-1. 분산형 차트 예시
  • 02. 데이터 설명
    • 02-1. 데이터 설명 예시
  • 03. 매개 변수 적용
    • 03-1. 매개 변수 적용 예시
      • 03-1-1. 과정

상관 관계 분석

01. 분산형 차트

• 측정값 간의 관계를 파악하기 위한 시각화 방식
• 열 선반과 행 선반에 각각 측정값을 배치하면 자동적으로 분산형 차트가 만들어진다.
• 열 선반과 행 선반에 올리는 필드를 고정적으로 배치가 가능하지만, 좀 더 자유도를 주기 위해서는 별도의 매개 변수를 만들어 매개 변수 안의 값에 따라서 분산형 차트를 다양하게 활용할 수 있다.

01-1. 분산형 차트 예시

• 측정값

  • 수익

  • 할인율

    • 집계 : 평균
    • 백분율 : 소수점 첫째짜리까지

• 마크

  • 원
  • 색상
    • 불투명도 : 70%
    • 테두리 : 흰색으로 변경
    • 색상 범례 : 합계(수익)

• 분석패널

  • 추세선
    • 선형 추세

02. 데이터 설명

• AI의 힘을 활용하여 뷰 내의 특정 요소를 설명함으로써 기존에 찾지 못했던 왜(why)를 발견하도록 도와주는 기능
• 고객 통계 모델인 베이지안 방법론을 기반으로 통계적으로 의미 있는 설명 제공, 일반적인 추세에서 벗어나 막연한 질문에 대한 대답 대신 궁극적인 원인을 찾도록 도움을 줌

02-1. 데이터 설명 예시

• 분산형 차트에서 떨어져 있는 데이터 클릭 후 데이터 설명 클릭

• 합계(수익) 설명에서 극한값이 있다는 설명 정보 확인 가능

  • 각 설명을 워크시트로 열 수 있다.

• 워크시트로 자세히 보기 결과(이 설명 외에도 다양한 설명 존재)

03. 매개 변수 적용

• 분산형 차트에 매개 변수를 적용하여 해당 값에 따라 기준을 충족한 마크만 별도의 색상으로 표시 가능
• 상수 값을 동적인 값으로 변경해주는 기능이 바로 매개 변수이다.
• 매개 변수는 혼자서 쓰일 수 없고, 반드시 계산된 필드, 필터 도는 참조선하고 엮일 대만 화면을 동적인 값으로 변경해주는 기능이다.
• 매개 변수를 잘 활용하면 태블로를 효율적으로 잘 활용할 수 있다.

03-1. 매개 변수 적용 예시

03-1-1. 과정

• 매개 변수 생성

• p. 할인율, p. 수익율에 관한 매개 변수 생성

  • 허용 가능한 값을 범위로 변경 -> 최소값, 최대값, 단계 크기 설정

1. 매개 변수 표시

1. 집합 생성 후 색상 마크에 넣기

1. 분석 패널의 참조선 추가(테이블) & 설정 변경 (가로축: p. 수익 매개변수, 세로축:p. 할인율 매개변수)

1. 결과 : 오른쪽 매개변수를 통해 범위 지정 가능