[Tableau Desktop Specialist] 데이터 탐색 및 분석

📌 Bar Charts

📊 Bar Charts

차트를 처음 만들 때 태블로 워크시트 우측 상단의 Show me 를 눌러보면,

차트 종류 체크 및 필요한 값의 종류 확인이 가능하다.

 

바 차트에서 Y축은 행을 의미한다.

행과 열을 전환 버튼을 눌러서 바꿀 수 있다.

 

정렬 또한 정렬 버튼을 눌러서 간단하게 수행할 수 있다.

 

🤔 Marks 메뉴에서 할 수 있는 일

1. 차트의 색상과 테두리 옵션을 바꿀 수 있다.
   (색상 옵션에 원하는 차원값을 넣어서 차원별로 다른 색상을 가지도록 할 수 있다.)
2. Marks 메뉴에서 Size를 조절할 수 있다.
3. 보고 싶은 측정값을 Marks의 Label에 넣어서 차트의 막대에 마우스를 올리지 않고도 값을 볼 수 있다.
   (더 쉬운 방법은 Show Mark Labels 버튼을 누르는 것이다.)
4. 차트에 속한 차원 값의 + 버튼을 눌러 하위 카테고리 수준에서 데이터를 볼 수 있다.

축 우클릭 > Format을 통해 축의 속성을 변경할 수 있다.

 

📊 Stacked Bar Charts

바차트가 하위 카테고리로 너무 나뉘어져 보기 싫은 경우,

최상위 카테고리 단위로 막대를 합쳐서 각 막대에서 하위 카테고리별로 값을 구분해서 볼 수 있다.

 

이 경우 최상위 카테고리로 바 차트를 만든 다음 색상에 하위 카테고리를 넣으면

각 막대에서 하위 카테고리별로 색상이 나뉘어지는 것을 확인할 수 있다.

 

여기서 Show Mark Label 버튼을 누르면 각 하위 카테고리별 측정값이 표기된다.

 

[시험에서 자주 출제되는 문제]

🤔 일반적인 바 차트를 어떻게 누적 막대 그래프로 바꾸는 방법

👉🏻 구분하려는 하위 차원값을 Marks 카드의 색상에 집어넣기

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📌 Date Parts and Date Values

🗓️ Date 자료형

Column에 날짜를 가져다 두면, 기본적으로 불연속형(Discrete)인 파란색 알약으로 표시된다.

날짜 알약의 드롭다운 메뉴를 누르면, 날짜를 불연속형 또는 연속형으로 볼 수 있도록 옵션을 선택할 수 있다.

 

🤔 불연속형 날짜 🆚 연속형 날짜

불연속형 날짜는 선택된 단위만 확인할 수 있다.

ex) Year는 Year만, Month는 Month만.. (2024년, 1월, …)

 

하지만 연속형 날짜는 년도부터 선택된 단위까지 쭉 이어서 확인할 수 있다.

ex) Month를 선택하면 Year, Month 모두 확인 가능. (2024년 1월, 2024년 1월 26일)

 

따라서 년도, 월, 일등의 단위 중 하나의 단위가 필요하면 불연속형 날짜를 사용하고,

여러개의 단위를 복합적으로 필요로하면 연속형 날짜를 사용하면 된다.

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📌 Line Chart

시간에 따른 트렌드를 보고 싶거나, 미래의 값을 예측하고 싶을 때 사용한다.

날짜 데이터를 사용하면 태블로는 자동으로 라인 차트를 그린다.

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📌 Scatter Plots

측정값들간의 관계를 시각화 할 때 사용한다.

태블로에서 Scatter Plot을 만들기 위해선 최소 2개 이상의 측정값이 필요하다.

 

처음 태블로에서 자동으로 Scatter Plot을 만들어주면 아마 점이 하나만 찍혀있을텐데,

Marks의 Detail(세부 항목)에 차원값을 넣어주면 차원값에 기반하여 점이 분류된다.

당연히 하위 카테고리로 세부적인 확인이 가능하며, 색상이나 마크 모양으로 분류하는 것도 가능하다.

 

측정값은 연속적인 수치형 데이터로 구성될 수 있다.

두개의 측정값으로 Scatter Plot을 만들었을 경우, 두 숫자를 비교하는 것이다.

결과 차트는 x, y좌표가 있는 Cartesian chart(데카르트 차트)와 유사하다.

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📌 Dual Axis Charts

🛠️ 이중 축

두 측정값에 대한 차트를 하나로 보고 싶을 때 사용한다.

두 번째로 놓인 측정값 알약의 드롭다운 메뉴를 눌러 이중 축 옵션을 누르면 축을 공유하는 하나의 차트로 합쳐진다.

 

이중 축을 처음 만들면 두 축은 독립적으로 구성되어 있기 때문에,

한 쪽의 축에 대한 축 옵션을 바꾸면 둘 다 적용되지가 않는다.

 

🛠️ 콤보 차트

차트를 이중 축으로 만든 뒤에 마크 메뉴에서 두 차트의 마크 모양을 다르게 설정한 것을 콤보 차트라고 한다.

두 개의 다른 타입의 차트 조합을 사용하였기 때문에 콤보 차트이다.

 

🤔 Dual Axis Chart를 쉽게 만드는 방법

하나의 측정값에 대한 차트를 만든 다음에 행이나 열에 다음 측정값 알약을 넣고 이중 축 옵션을 선택하고..

이렇게 번거롭게 할 것 없이, 측정값 알약을 만들어져 있는 차트의 오른쪽에 끌어다 놓으면 쉽게 만들 수 있다.

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📌 Combined Axis Chart

🛠️ 축 동기화

이중 축 차트를 만들었을 때, 각 축의 범위가 서로 다르기 때문에 차트를 보는 입장에서 혼란이 생길 수 있다.

따라서 하나의 축을 우클릭하여 synchronize axis(축 동기화)를 해주어야 비로소 해당 문제를 해결할 수 있다.

 

또한 축 동기화를 한 이후에는 두 축의 범위가 모두 같기 때문에 두 축이 모두 남아있을 필요가 없다.

따라서 숨길 축을 우클릭하고 Show Header 옵션을 해제해주고, 남은 축의 이름을 바꾸어주면 된다.

 

🤔 Combined Axis Chart를 쉽게 만드는 방법

Dual Axis Chart를 쉽게 만들기 위해서 두 번째 측정값 알약을 차트의 오른쪽에 붙였다면,

Combined Axis Chart를 쉽게 만들기 위해서는 이 측정값을 차트의 축에 집어 넣으면 된다.

이후에 축 이름만 바꿔주면 된다.

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📌 Symbol Maps

🗺️ Symbol Maps

시험에 반드시 한 문제는 나오는 중요한 포인트이다.

 

차원값 중 위치 정보를 워크시트 내부로 가져오면 태블로는 자동으로 지도 형식의 차트를 생성하고,

위치 정보에 해당하는 차원값을 Marks의 Detail에 추가한다.

 

🤔 Symbol maps라고 불리는 이유

데이터에 있는 모든 지역을 지도상에서 기호로 표기하기 때문에 symbol maps라고 부른다.

 

마크 메뉴의 크기에 보고 싶은 측정값을 넣으면, 측정값의 크기에 비례하여 기호의 크기가 커진다.

기호의 크기가 비슷한 경우, 기호에 마우스를 가져가 값을 정확히 확인하면 더 크거나 작은 값을 파악할 수 있다.

 

만약 크기에 넣은 측정값을 제외한 다른 측정값도 지도에서 확인하고 싶다면,

색상값에 해당 측정값을 넣는 방법으로 확인이 가능하다.

 

메뉴 탭의 Map에서 지도의 스타일이나, Geocoding 스타일, Map Layers등을 커스텀할 수 있다.

 

[시험에서 중요한 포인트]

지도에서 마크의 색상과 크기 설정하기

 

[시험에서 자주 하는 실수]

잘못된 집계 방식 선택

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📌 Filled Maps

Filled Maps는 Symbol Maps과 다르게, Marks 모양을 Map으로 바꾸어 만들 수 있다.

Symbol Maps는 지도 위치에 기호로 표기하는 반면, Filled Maps는 지도 영역을 색상으로 칠해 표기한다.

 

Filled Maps의 경우 기호가 별도로 존재하지 않아서 크기를 변경해도 차이가 생기지 않는 대신

색상을 매우 중요한 요소로 사용하므로, 확인하고자 하는 측정값을 색상에 넣어 영역별 색상을 통해 구분할 수 있다.

 

또한 Symbol Maps보다 Mark Label을 표기했을 경우의 가시성이 좋으므로,

또 다른 측정값을 보고 싶으면 Marks 메뉴의 Text에 넣어 확인하면 좋다.

이 때, 표시 형식을 한눈에 보기 좋게 바꾸면 된다.

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📌 Cross Tabs

🛠️ Cross Tabs

Cross Tabs / Pivot Tabs / Text Tables으로 알려져 있으며, 시험에서 이것을 잘 쓰는 것이 매우 중요하다.

 

Cross Tabs의 각 shelf에 놓인 알약들의 순서는 결과에 영향을 미치기 때문에 아주 중요하다.

Cross Tabs는 측정값 알약을 행이나 열에 두어 차트를 만드는 것이 아니라,

측정값 알약을 Text에 넣어 텍스트로 표기하는 것이다.

 

Cross Tab의 정렬은 메뉴의 정렬 버튼을 사용하면 된다.

Cross Tab에서 모양은 텍스트이기 때문에, Marks 옵션을 바꾸면 측정값 글씨의 속성이 바뀐다.

Cross Tab에서도 차원값 알약을 워크시트의 원하는 위치에 끌어다 놓음으로써

shelf에 직접 가져가지 않고도 추가할 수 있다.

🤔 Cross Tab에 쉽게 텍스트(측정값)를 채우는 방법

1. 측정값 알약을 워크시트에 있는 Abc에 가져가기
2. 측정값 알약을 Marks 메뉴의 Text에 가져가기
3. 측정값 알약을 더블클릭하기

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📌 Adding Totals to the View

🤔 Cross Tabs에서 각 행, 열 별로 총계를 구하는 방법

1. 메뉴의 Analysis 탭에서 Totals
   👉🏻 Show Row Grand Totals or Show Column Grand Totals 선택하기
   👉🏻 집계가 이상한 것 같으면 측정값의 마크다운 메뉴를 눌러 Total using을 원하는 집계 방식으로 변경
2. 원하는 행, 열의 첫번째 데이터를 클릭하고 원하는 값까지 드래그하기
   👉🏻 설명란에 해당 영역의 총계가 출력
3. Analytics에서 Totals 메뉴를 워크시트로 끌고 오기
   👉🏻 Subtotals / Column Grand Totals / Row Grand Totals 중 원하는 위치에 넣기

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📌 Using Quick Table Calculations

🤔 Quick Table Calculations 사용 방법

1. 시각화에 사용된 측정값 알약의 드롭다운 메뉴 클릭
2. Quick Table Calculation 선택
3. 원하는 계산 방식 선택

 

🤔 퀵 테이블 계산 방향을 선택하는 방법

1. 계산에 사용된 측정값 알약의 드롭다운 메뉴 클릭
2. Compute Using 선택
3. 어떤 방향으로 계산을 진행했는지 확인이 가능하고, 다른 방향으로 계산하도록 선택 가능

 

🤔 퀵 테이블 계산의 계산 방향

1. Table across : rows의 category별로 계산이 수행된다.
2. Table down : columns의 category별로 계산이 수행된다.
3. Pane down : rows의 각 category를 기준으로 columns의 category별로 계산이 수행된다.
4. Pane across : columns의 각 category를 기준으로 rows의 category별로 계산이 수행된다.

 

만약, Quick Table Calculation 수행 결과를 더 이상 보고 싶지 않다면,

Clear Table Calculation을 선택해서 제거해버릴 수 있다.

 

Quick Table Calculation은 파이 차트에서 이용하면 조금 더 효율적이다.

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📌 Highlight Tables and Heat Maps

Highlight Table과 Heat Map은 Cross Tab의 형제 느낌이다.

 

🤔 생성 방법

• Cross Tabs : 측정값을 Marks 메뉴의 Label에 넣어 만든다.
• Highlight Table : 측정값을 Color에 넣어 만든다.
• Heat Maps : 측정값을 Size에 넣어 만든다.

 

[중요 사항]

Heat Map은 크기와 색상 둘 모두 이용 가능하지만, Highlight Table은 색상만 이용 가능하다.

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📌 Trick to create any chart!

🤔 사용하려는 데이터들을 가지고 어떤 종류의 차트를 만들어야 할지 잘 모를때

1. 원하는 차원, 측정값 알약을 ctrl(command)키를 누른 채로 모두 선택
   (ctrl키를 누르고 있기 때문에 subcategory들도 모두 선택 가능)
2. 우측 상단 Show Me를 선택해 활성화 된 차트 종류들을 체크
3. 활성화 된 차트 종류 중 원하는 차트를 선택하여 생성
4. 다른 종류의 차트를 만들고 싶으면 Show Me에서 다른 종류의 차트를 선택

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📌 Creating Groups from the Data Pane

🤔 그룹을 생성하는 방법

1. 원하는 차원값 알약을 우클릭 👉🏻 Create 👉🏻 Group 선택
2. 그룹으로 묶으려는 데이터를 ctrl(command)키를 누른채로 모두 선택
3. 그룹을 만들면 그룹 자료형의 새로운 데이터가 생성

 

🤔 그룹을 편집하는 방법

1. 새롭게 생성된 그룹 자료형 데이터 알약 우클릭 👉🏻 Edit Group 선택
2. 그룹 멤버 추가, Rename, Ungroup 등 원하는 작업 진행

 

🤔 그룹으로 분류할 데이터가 너무 많은 경우

Create Group의 Find members를 사용해 특정 문자열을 필터로 사용하면,

조건에 해당하는 데이터를 한번에 그룹으로 묶을 수 있다.

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📌 Creating Groups Visually and using Labels

🤔 차트의 Label들을 사용하여 그룹을 만드는 방법

1. 그룹을 만드려는 축의 label들을 ctrl(command)키를 누른채로 모두 선택
2. 선택한 label중 하나를 우클릭하여 Group을 누르기

label을 이용해 그룹을 만들면 태블로는 그룹에 포함된 mark들을 통합해준다.

 

🤔 시각적으로 그룹 만들기

1. 그룹을 만들려는 mark들을 ctr(command)키를 누른채로 모두 선택
   (ex: 바 차트에선 막대들을 모두 선택)
2. mark를 선택하면 나타나는 설명칸에서 클립 버튼 누르기

시각적으로 그룹을 만들면, 통합된 mark가 생기지 않고 각 mark들이 별도로 존재하게 된다.

대신 자동으로 색상을 통해 그룹을 구분하도록 해준다.

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📌 Creating Sets

🤔 세트를 생성하는 기본 방법

1. 원하는 차원값 알약을 우클릭 👉🏻 Create 👉🏻 Set 선택
2. 세트로 묶으려는 데이터를 체크하여 선택
3. OK 버튼을 누르면 Set 섹션에 새로운 Set 생성

세트 알약을 선반에 가져간 뒤,

생성한 세트에 데이터가 속하는지의 여부를 In / Out으로 나타낸 것과

세트에 속하는 멤버 중 어떤 것을 보여줄지 선택할 수 있다.

 

🤔 Condition 탭을 이용하여 세트를 생성하는 방법

1. Create Set까지는 기본 과정과 동일하게 진행
2. General 탭 대신 Condition 탭을 선택
3. By field를 사용해 조건을 만족하는 데이터들만 포함하는 Set 생성

 

🤔 Top 탭을 이용하여 세트를 생성하는 방법

1. Create Set까지는 기본 과정과 동일하게 진행
2. General 탭에서 Use all을 체크한 상태에서 Top 탭을 선택
3. By field를 사용해 상 / 하위에서 지정된 만큼의 데이터만 포함하는 Set 생성

세트 생성에 1개의 차원을 이용하면 기본적으로 동적인 세트가 생성되기 때문에,

원본 데이터를 수정하게 되면 세트에 포함된 데이터들도 기준에 따라 변화하게 된다.

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📌 Creating Hierarchies

계층 순서에 따라 계층의 포함관계가 바뀌기 때문에, 계층의 순서가 매우 중요하다.

 

🤔 계층을 만드는 방법

1. 하위 계층으로 사용할 알약을 상위 계층으로 사용할 알약에 끌어다 놓기
2. Create Hierarchies 메뉴에서 계층의 이름을 지정

계층을 사용하면 알약들을 일일이 선반에 가져다두지 않고 + 버튼을 눌러 하위 계층들을 쉽게 추가할 수 있다.

- 버튼을 누르면 추가한 하위 계층들을 제거할 수 있다.

 

💡 지도에서 계층 사용의 이점

지도로 데이터를 표기할 때 도시만 지도의 Detail로 가져가면

선택된 국가에 속하지 않는 도시들은 unknown 데이터가 되는데,

해당 문제는 계층을 사용하면 해결이 가능하다.

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📌 Add a Filter to the View

🛠️ 필터

차원값에 필터를 사용해 원하는 차원값만 볼 수 있다.

측정값에 필터를 사용하면 원하는 범위의 값만 볼 수 있다.

 

필터를 걸었을 때 데이터 원본에서 필터에서 제외된 부분의 데이터를 제외하고 가져오는 것이 아니라,

데이터 원본의 모든 데이터를 가져오되, 필터를 통해 보여주지 않는 것일 뿐이다.

 

따라서 필터를 설정한 워크시트에서는 데이터가 보이지 않더라도

필터를 설정하지 않은 다른 워크시트에서는 데이터를 볼 수 있다.

 

상위 카테고리와 하위 카테고리 모두에 필터를 걸어서 더욱 세부적으로 데이터를 필터링 할 수 있다.

 

🤔 필터를 사용하는 방법

1. 원하는 카테고리를 필터 선반으로 끌어다 놓기
2. 보고싶은 값이나 값의 범위를 선택

 

🤔 날짜 데이터를 필터로 사용하는 방법

1. 날짜 데이터를 필터 선반에 끌어다 놓기
2. 원하는 날짜형 선택
3. 보고싶은 날짜 선택

원하는 날짜형 선택시 Range of Dates을 골랐다면 보고싶은 날짜 범위를 선택할 수 있다.

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📌 Tableau’s Order of Operations

🛠️ Query pipeline

태블로의 작업 순서는 Query pipeline이라고도 불린다.

필터를 사용하는 경우 랜덤으로 수행되는 것이 아니라, 태블로의 작업 순서에 따라 수행된다.

 

⚙️ 태블로의 작업 순서(필터 적용 순서, 무지무지 중요)

1. Extract Filters
2. Data Source Filters
3. Context Filters
   • Sets, conditional filters, top N, Fixed LOD
4. Dimension Filters
   • Include / Exclude LOD, data blending
5. Measure Filters
   • Forecasts, table calcs, clusters, totals
6. Table Calc Filters
   • Trend lines, reference lines

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📌 Context Filters

🛠️ Context Filter의 작동 방식

태블로에서 사용자가 설정한 모든 필터는 독립적으로 수행된다.

이말은 즉, 모든 필터는 다른 필터들에게 영향을 받지 않고 데이터의 모든 행에 접근한다는 것이다.

 

조금 더 쉽게 풀어서 이야기하면

각 필터들이 원본 데이터에 대해 지정된 필터링 작업을 각각 수행한 다음,

각 필터링 결과들 중에서 공통된 행을 반환한다는 것이다.

 

Context Filter는 원본 데이터에서 여러 필터의 조건을 동시에 만족하는 데이터를 미리 뽑아낸 다음,

각 필터에 해당하는 데이터를 분배하는 방식이다.

이렇게 하면 처리할 데이터의 양이 확 줄어들기 때문에 성능이 매우 향상된다.

 

하나 이상의 범주형 필터를 뷰의 Context Filter로 설정 가능하며,
Context Filter를 하나의 독립적인 필터로 간주할 수 있다.

 

🤔 Context Filter의 용도

1. 성능 향상
   👉🏻 필터를 많이 설정하거나 데이터 소스가 크다면 query 속도가 느릴 수 있지만,
   Context Filter를 통해 성능을 향상시킬 수 있다.
2. 종속 숫자 또는 상위 N개 필터 만들기
   👉🏻 특정 데이터만 포함하도록 Context Filter를 설정할 수 있으며,
   상위 N개에 대한 필터를 설정할 수도 있다.

 

🤔 Context Filter를 만드는 방법

1. 여러 개의 필터 만들기
2. 필터 하나의 드롭다운 메뉴 클릭 👉🏻 Add to Context

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📌 Sorting and Adding a Manual Sort

🤔 정렬 방법

1. 메뉴에 있는 정렬 버튼 누르기
2. 축 이름의 옆에 있는 정렬 버튼 누르기
3. 정렬을 원하는 알약의 마크다운 메뉴를 눌러 Sort 클릭 👉🏻 원하는 정렬 옵션 선택
   👉🏻 이 방법을 이용하면 좀 더 다양한 기준으로 데이터를 정렬할 수 있다.

오름차순 / 내림차순이 아닌 원하는 순서로 데이터를 정렬하고 싶을 땐,

정렬 옵션에서 Sort By Manual을 통해 순서 지정이 가능하다.

 

만약 정렬을 설정해 둔 다음에 자동 정렬에 관한 버튼을 누르면 기존에 설정된 정렬이 초기화 된다.

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📌 Histograms

히스토그램은 데이터가 분포된 형태를 보여주는 차트다.

모양은 막대 차트처럼 생겼지만 조금 다르다.

 

히스토그램 생성에는 측정값 하나만 있으면 된다.

측정값 하나를 사용해 히스토그램을 생성하면, 값들의 갯수(count)가 자동으로 할당된다.

 

히스토그램 bin에 해당하는 알약을 우클릭하고 Edit을 눌러 bin의 크기를 원하는 값으로 변경할 수 있으며,

Stacked bar chart같이 색상에 카테고리를 넣어 값을 구분할 수 있다.

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📌 Using Parameters with Histograms

매개변수를 사용하면 원하는 값을 선택하여 볼 수 있다.

 

매개변수를 만들려면 데이터 선반의 드롭다운 메뉴를 눌러 Create Parameter를 해주면 된다.

매개변수의 이름과 데이터 타입, default 값 등을 설정할 수 있다.

 

매개변수를 만들었다고 해서, 바로 선택한 값을 볼 수 있는 것은 아니다.

히스토그램 Edit Bins의 Size of bins에서 숫자형으로 만들어진 매개변수를 선택하면,

입력한 매개변수 값에 따라 히스토그램의 bin 크기가 변한다.

 

Allowable values를 원하는대로 설정함으로써 매개변수를 전체, 리스트, 범주형으로 다양하게 고를 수 있다.

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📌 Creating Calculated Fields

🛠️ 계산된 필드 만들기

데이터 탭의 드롭다운 메뉴를 누르면 나오는 Create Calculated Field를 통해 계산된 필드를 만들 수 있다.

 

계산된 필드를 만들 때는 태블로에서 제공하는 함수들을 이용할 수 있다.

각 함수에 대한 사용법 또한 바로 확인이 가능하다.

 

계산식에서 파란색으로 표기되는 내용은 함수, 검은색으로 표기되는 내용은 조건,

주황색으로 표기되는 내용은 측정값이다.

 

계산된 필드를 만들면, 태블로 데이터 원본에도 =# 기호로 표시되는 컬럼이 추가되어 있다.

 

🤔 계산된 필드를 만들 때 자주 하는 실수

태블로에서는 같은 이름의 차원값에 측정값이 여러 개 존재하면,

계산된 값을 각각 구한 다음 이름이 같은 것들의 합계를 구해버리기 때문에 문제가 발생한다.

 

이 경우를 방지하기 위해, 같은 이름의 값들을 우선적으로 더한 다음에 계산된 값을 적용해야 한다.

 

예를 들면 아래와 같다.

 

이름	a	b
홍길동	40	10
홍길동	30	10
홍길동	50	10

 

이 경우 태블로에서 식에 그냥 a/b를 넣어버리면

이름	a	b	a / b
홍길동	40	10	4
홍길동	30	10	3
홍길동	50	10	5

 

위와 같이 3가지 경우의 홍길동의 a/b를 각각 구한 뒤,

이 값들을 더한 12를 결과로 낸다.

 

하지만 사실 아래와 같이 홍길동의 a/b를 구해야 맞다.

이름	a	b
홍길동	40	10
홍길동	30	10
홍길동	50	10
합	120	30
	a / b	4

 

이렇게 계산하기 위해선 sum(a)/sum(b)를 통해 계산된 값을 구해야 맞는 것이다.

(행 단위 계산 대신, 열 단위 계산을 해야 한다.)

 

당연히, Unique 값들을 대상으로 계산된 값을 만들 땐 위와 같은 내용을 고려할 필요가 없다.

 

[시험에서 자주 나오는 내용]

DATEDIFF : 날짜 차이를 구할 때 사용하는 함수

사용법 👉🏻 DATEDIFF(차이를 구할 날짜 단위 , 처음 날짜, 마지막 날짜)

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📌 Trend Lines

🤔 추세선을 표시하는 방법

1. Analytics 선반의 Trend Line 클릭
2. Add a Trend Line에서 원하는 종류의 추세선 선택

추세선을 추가한 뒤, 마우스를 위에 올리면 R-Squared 값과 P-value 값을 알 수 있다.

 

추세선을 추가하기 위해서는 행과 열 모두 숫자로 변환 가능한 값을 가져야 한다.

단, 날짜형이나 시간 데이터는 가능하다.

 

🤔 추세선의 종류

1. Linear : 선형 추세선
2. Logarithmic : 로그 추세선
3. Exponential : 지수 추세선
4. Polynomial : 다항식 추세선
5. Power : 거듭제곱 추세선

 

[시험에서 자주 나오는 내용]

추세선의 종류

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📌 Reference Lines and Bands

연속형 데이터가 존재하는 축에서 특정 값, 영역, 범위를 식별하기 위해 참조선, 참조밴드를 추가할 수 있다.

 

참조선은 선으로 나타나고, 참조밴드는 영역으로 나타난다.

 

🤔 참조선을 표시하는 방법

1. Analytics 선반의 Reference Line 클릭
2. Add a Reference Line에서 원하는 종류의 참조선 선택
3. 참조선의 범위, 표시할 값 등을 선택
4. 참조선이 아닌 참조밴드, 박스플롯등을 추가하고 싶다면 이 때 원하는 형태를 선택