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240701 Today I LearnTableau Desktop태블로의 경우 클라우드보다 데스크탑 버전에서 더 많은 기능을 이용할 수 있다고 한다. 또한 데스크탑 버전이 훨씬 안정적이기 때문에 데스크탑 버전 사용을 권장하신다고 한다. 물론 앱 설치 후 라이선스 인증은 필수다.설치 방법 설치 방법 1. 마이페이지 - Tableau Desktop 태블로 클라우드로 로그인 한 뒤 '마이페이지' - 'Tableau Desktop'을 누르면 태블로 데스크탑 버전 다운로드 페이지로 이동할 수 있다. 사이트 커넥션이 잘못된 것인지 최신 버전을 다운 받기 위해서는 '모든 버전으로 돌아가기'를 선택해서 직접 최신 버전을 찾아 다운로드 해야하니 주의하기를 바란다.설치 방법 2. Tableau Desktop 다운로드 바로..
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240627 Today Today I Learn대시보드 구축 프로세스대시보드 뷰어 및 목적 선정 - 누가 보는 대시보드일까요?문제 정의 - 어떤 목적으로 쓰는 대시보드일까요?데이터 선정 및 데이터 마트 구축 (실무) - 어떤 데이터가 필요할까요? (매출 데이터, 고객 데이터 등)지표 선정 - 어떤 지표들을 선정해야할까요?스케치어떻게 대시보드 레이아웃을 구성할까요?어떤 컬러로 강조를 해야할까요?시각화 - 어떤 그래프를 활용해야할까요?대시보드 완성액션 아이템 - 대시보드에서 어떤 의사결정과 액션을 수립할 수 있을까요?완성된 대시보드 게시 또는 대시보드팀 뷰어 권한 부여 (실무)실무 대시보드 종류매출 대시보드→ Action: OKR 체크, 매출 현황과 매출 증감 원인 파악프로덕트 대시보드→ Action : A..
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240628 Today I LearnTableau 작동 원리필터별 작동원리추출 필터: 데이터 소스에서 추출된 데이터 필터링(데이터 연결을 추출로 선택했을때만 사용 가능)데이터 원본 필터: 데이터 원본 소스에서 일부 데이터만 필터링컨텍스트 필터: 특정값에 대한 데이터만 필터링차원 필터: 차원을 기준으로 데이터 필터링측정값 필터: 측정값을 기준으로 데이터 필터링테이블 계산 필터: 특정 계산 결과를 기준으로 데이터 필터링계산과 필터의 작동순서필터 활용법TopN 필터와 차원 필터Top N 필터 지정하는 방법 : 필터 - 상위/하위 필터 선택 - 순위(상위) N값 입력Region의 경우 차원 필터로 TopN 필터보다 낮은 단계에 적용되는 필터로 정상적으로 작동되지 않음따라서 지역별 Top 10을 표시하기 위해서는..
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240627 Today I Learn데이터 시각화데이터 시각화의 장점빠르고 쉬운 데이터의 이해를 바탕으로 신속한 의사결정이 가능실무 협업시 효과적 커뮤니케이션 가능직관적 데이터의 이해를 통해 인사이트 도출 가능Tableau 차트 종류기본 그래프선 그래프(Line Plot)시계열 데이터 시각화시 변화량과 트렌드를 한 눈에 보기 좋음연속적 데이터에 적합막대 그래프(Bar Chart)범주간 차이나 분포를 시각적으로 이해하기 쉬움범주형 데이터에 적합맵 차트(Map Chart)지도를 통해 지리적 위치를 살펴볼 수 있음지역별 데이터 분포 및 비중을 한눈에 확인 가능파이 차트(Pie Chart)간단하고 사용하기 쉬움시계열 데이터 시각화시 변화량과 트렌드를 한 눈에 보기 좋음연속적 데이터에 적합트리맵차트(Treemap..
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240626 Today I LearnTableau 구성 및 기능전체 탭 구성탭워크시트: 기본 작업 공간대시보드: 여러개의 워크시트를 통합해서 대시보드를 만듦.→ 실무에서는 보통 각 워크시트별로 작업해서 통합 대시보드로 합쳐서 결과물을 활용한다고 함스토리: 여러개의 워크시트와 대시보드를 합쳐서 하나의 인포그래픽 형태의 스토리로 만듦.마크분석용어 정리💡 차원(dimension) vs 측정값(metric)- 차원 : 측정 기준 또는 분석의 기준 (유저 아이디, 지역, 상품명)- 측정값 : 측정하는 값 또는 항목 (매출, 리텐션, 전환율)💡 연속형과 불연속형연속형 : 하나로 연결 되어 이어진 데이터→ 녹색 측정값과 차원불연속형 : 이어지지 않고 각각 구분되는 개별적인 데이터→ 파란색 측정값과 차원기능계산된 ..
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심화프로젝트 : 회귀분석을 활용한 월마트 주간 판매량 예측💖 발표 후 받은 피드백좋았던 부분팀원별로 역할이 명확해 좋았다.테이블별로 데이터 타입을 명시해 준 점과, 비고 부분에서 마크다운 컬럼에 결측치가 있다는 점을 명시한 점이 좋았다.라벨인코딩에 대한 명확한기준이 있어 좋았다.시각화시 연도별로 나눌 수 있는 구분선을 표기해줘서 좋았다.선형회귀 모델을 선택하지 않은 이유를 숫자로 증명해서 좋았음.추가로 변수를 넣을 생각을 잘 하지 않게 되는데, 가설1에서 추가컬럼 week 선정한 것 좋았음.또한 가설을 조합해서 성능 개선을 할 생각을 한것이 좋았다. 모델 안정성에 대해 고려한 것도 좋았다. -> 성능에 너무 초점에 맞춰지는 경우가 있는데 모델 안정성 ~전체적으로 연결성이 있어서 좋았다.아쉬운 부분마크..
