Tableau에서 차원과 측정 이해하기
Updated on
Tableau는 상호작용적이고 통찰력 있는 시각화를 만드는 데 도움을 주는 선도적인 데이터 시각화 도구입니다. 다양한 기능과 능력을 제공하여 데이터 분석을 수행하는 전문가들의 이상적인 선택지가 되어줍니다. 이번 기사에서는 효과적인 시각화 작성에 중요한 역할을 하는 기본적인 개념인 차원과 측정의 차이점에 대해 살펴보겠습니다.
Tableau 대안으로 작동하는 오픈 소스 데이터 시각화 도구인 RATH를 찾고 계시나요? Tableau와 유사한 인터페이스로 변수를 끌어다 놓기만 하면 차트를 쉽게 생성할 수 있습니다:
RATH는 오픈 소스입니다. 자세한 내용은 RATH GitHub 페이지 (opens in a new tab)를 확인하세요!
Tableau 차원
차원은 데이터를 분할하여 분류하고 조직하는 데 도움이 되는 Tableau의 필드입니다. 종종 질적 변수 또는 범주형 변수로 표현됩니다. 차원을 활용하여 데이터를 잘게 쪼개서 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 주문 ID
, 직원 ID
, 지역
과 같은 차원을 이용하여 데이터를 분할하여 더 나은 분석을 수행할 수 있습니다.
Tableau에서 차원은 파란색 술 지갑(blue pills)으로 표현되며, 이산형(discrete) 또는 연속형(continuous) 필드로 나타낼 수 있습니다. 이산형 필드는 개별이고 구별 가능한 값을 갖지만, 연속형 필드는 범위 값입니다. 이산형 필드와 연속형 필드의 차이를 이해하는 것이 효과적인 시각화 작성에 필수적입니다.
이산형 차원
이산형 차원은 개별적이고 구별 가능한 값을 포함하는 필드입니다. 이산형 차원의 예시로는 직원 ID
, 주문 ID
, 제품 카테고리
등이 있습니다. 이러한 차원을 이용하여 데이터를 더 잘 이해하고 구분하고 조직할 수 있습니다.
연속형 차원
연속형 차원은 매출액
또는 날짜
와 같이 범위 값 포함하는 필드입니다. 이러한 차원을 통해 시간 또는 범위 값에 따른 추세와 패턴을 분석할 수 있습니다.
Tableau 측정
한편 측정은 수량적 또는 수치적 정보를 포함하는 Tableau의 필드입니다. 종속 변수를 나타내며 합계, 평균, 이익 등의 집계값 계산에 사용됩니다. 매출액, 판매액, 할인 등이 측정값의 예입니다.
Tableau에서 측정값은 녹색 술 지갑(green pills)으로 표현되며 차원과 마찬가지로 이산형 또는 연속형 필드 일 수 있습니다. 차원과 측정의 주요 차이점은 집계(aggregation)에 있으며, 측정값은 항상 하나의 값으로 집계됩니다.
Tableau에서 집계
데이터를 축적하여 하나의 값으로 요약하는 과정을 집계라고 합니다. Tableau에서 측정값은 집계되어 데이터의 요약된 정보를 제공합니다. 일반적으로 sum, average, minimum, maximum, count와 같은 집계 방법이 사용됩니다. 시각화의 상세 수준은 차원을 포함하거나 제외하는 것으로 조절할 수 있습니다.
파란색 술 지갑(이산형 필드)과 녹색 술 지갑(연속형 필드)
Tableau에서 파란색 술 지갑과 녹색 술 지갑은 이산형 필드와 연속형 필드를 시각적으로 나타내는 데 사용됩니다. 파란색 술 지갑은 이산형 차원을, 녹색 술 지갑은 연속형 차원 및 측정값을 나타냅니다. 이 시각적인 구별은 사용자가 다루는 데이터 유형을 이해하고 시각화에 어떤 영향을 미칠지를 파악하는 데 도움을 줍니다.
데이터 시각화 및 분석 도구
Tableau는 오늘날 다양한 데이터 시각화 및 분석 도구 중 하나일 뿐입니다. 다른 인기 있는 도구로는 Looker와 Google Data Studio 등이 있으며, 각각 고유한 기능과 능력을 제공합니다. 하지만 선택한 도구와 관계없이, 차원, 측정 및 이들의 데이터 시각화 역할에 대한 기본 개념을 이해하는 것은 효과적이고 통찰력 있는 시각화를 만드는 데 필수적입니다.
결론
결론적으로, 차원과 측정은 Tableau에서 데이터 시각화와 분석의 기초를 형성하는 필수적인 개념입니다. 차원은 데이터를 분류하고 조직하는 데 사용되는 독립 변수이며, 측정은 계산과 추정에 필요한 수량 정보를 제공하는 종속 변수입니다. 차원과 측정의 차이점과 이들 간의 상호작용을 이해함으로써 더 나은 의사 결정을 돕는 강력하고 통찰력 있는 시각화를 만들 수 있습니다.