측정값7 [Tableau] 태블로 신병훈련소12기 5일차 - 일별 평균 승/하차 승객수 태블로 신병훈련소에서 5일차 과제로 지리 정보나 이동 경로를 시각화하는 방법입니다. 이번에는 수도권 지하철 노선도를 이용해 일별 평균 승/하차 승객수를 표현하는 방법입니다 2호선 역별 승하차인원수 데이터를 활용하겠습니다. 우선 시트의 배경 맵으로 지하철 노선도 사진을 이용하겠습니다. 맵에서 배경 이미지를 선택하여 2호선 역별 승하차 인원수 추출을 선택합니다. 선택하면 다음과 같은 화면이 나타납니다. 이미지 추가를 선택합니다. X필드를 X, Y필드를 Y로 선택합니다 오른쪽, 위쪽은 크기를 조정하기 위해 2040,1654를 입력합니다. 옵션을 선택하여 다음과 같이 체크합니다. 그리고 확인을 선텍합니다. 뷰에서 배경 이미지를 사용하는 방법은 다음과 같은 태블로 사이트를 통해 확인가능합니다. 뷰에서 배경 이미지.. 2022. 1. 20. [Tableau] 태블로 신병훈련소12기 4일차 - 연도별 최소/최대 가격 차이(덤벨차트) 연도별 최소 빅맥 가격과 최대 빅맥 가격 차이의 변화를 확인하기 위해 덤벨차트를 구현하겠습니다. big-mac-raw-index 데이터를 활용하겠습니다. 테이블의 Date를 우클릭하여 행선반에 올립니다. 년월을 선택합니다. 열선반에 측정값을 올립니다. 그리고 측정값 이름을 필터에 올립니다. 필터에서 Dollar Price와 Korea Price만 선택합니다. 그럼 위와 같이 나타납니다. 측정값에서 Dollar Price를 우클릭하여 측정값을 최소값으로 변경합니다. 측정값에 Dollar Price를 한 번 더 올리고 측정값을 최대값으로 변경합니다. 그림 위와 같이 구성됩니다. 마크의 색상에 측정값이름을 올립니다. 측정값이름을 기준으로 색상을 분류합니다. 마크를 자동에서 원으로 변경합니다. CRTL을 누른 .. 2022. 1. 19. [Tableau] 태블로 신병훈련소12기 4일차 - 국가별 가격 변동 비율 차이(시간분석) 태블로 신병훈련소 국가별 가격 변동 비율 차이 과제를 수행해보겠습니다. big--mac-raw-index 데이터를 활용하겠습니다. Dollar Price를 통해 2000년 대비 2020년도의 빅맥 가격이 국가별로 얼마나 상승했는지 확인하는 방법입니다 Date를 열선반에 년도 기준으로 올리고 Dollar price를 행선반에 올립니다. Dollar price를 우클릭을 합니다. 측정값을 합계에서 평균으로 수정하고 퀵 테이블 계산에서 비율 차이를 선택합니다. 그리고 2000년도와 2020년 데이터만 확인하는 방법입니다. 테이블의 Date를 필터에 올립니다. 위와 같이 나타나면 년을 선택합니다. 년을 선택한 후 필터조건으로 위와 같이 나타나면 2000년도와 2020년도를 선택하여 확인을 누릅니다. 마크의 레이.. 2022. 1. 19. [Tableau] 태블로 신병훈련소12기 4일차 - 시도별/월별 미세먼지 (라인차트) 태블로 신병훈련소를 참여하면서 4일차가 되었습니다! 라인차트를 구현할 예정입니다. 라인차트는 시간관련 데이터를 많이 활용합니다. 시도별/ 월별 미세먼지를 데이터를 통해 라인차트로 시각화하겠습니다. 이번 과제는 도시대기 미세먼지(PM10) 데이터를 활용하겠습니다. 기준년월을 열선반에 올려놓습니다. 그리고 열선반에 기준년월을 우클릭하여 불연속형 월을 선택합니다. 위와 같이 PM10을 행선반에 올립니다. PM10을 우클릭한 후 측정값을 합계에서 평균으로 수정합니다. 그럼 위와 같은 그래프가 나타납니다. 여기서 행선반에는 초록색 PM10이 열선반에는 파란색 기준년월을 확인할 수 있습니다. 초록색은 연속형 데이터를 의미하고 무한한 값입니다. 파란색은 불연속형 데이터를 의미하고 유한한 값입니다. 날짜는 연속형, 불.. 2022. 1. 19. [Tableau] 태블로 신병훈련소12기 3일차 - 파라미터로 값 변경하기2 태블로 3일차 2번쨰 과제입니다. 파라미터로 값을 변경하는 방법을 이용하는 것입니다. 두 개의 측정값의 상관 관계를 알아보겠습니다. 스타벅스 메뉴 데이터를 활용하겠습니다 우선 X축과 Y축에 입력할 측정값을 만들어보겠습니다. 위와 같이 X축 선택과 Y축 선택이라는 매개변수를 만들겠습니다. 데이터 유형은 문자열, 허용 가능한 값은 목록으로 변경하겠습니다. 값 목록에는 카페인, 칼로리, 나트륨, 당류를 입력해줍니다. 그리고 매개변수를 입력시 해당된 데이터가 나오도록 계산식을 만들어줍니다. 위와 같이 X축, Y축이라는 계산된 필드를 각각 만들어 줍니다. 그리고 시트에서 상관관계를 구현해보겠습니다. 해당시트에 열에 X축, 행에 Y축을 올려 놓습니다. 행과 열 선반의 X축과 Y축을 우클릭하여 측정값을 합계에서 평균.. 2022. 1. 18. 이전 1 2 다음
