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1. 강의
- 행 수준 계산식
- 모든 행에 대해 계산 후 결과 값을 집계
- [수익] / [매출] : 필드명 그대로 사용
- 모든 행에 대해 결과 값이 실체화 (materialized) 되기 때문에 처리 로직을 다시 실행할 필요가 없음
- 사용하는 경우
- 열과 열의 연산, 문자열 처리, 형 변환, 날짜/시간 계산
- 집계 수준 계산식
- 각 필드 값을 집계한 후에 계산
- sum([수익]) / sum([매출])
- 뷰에 사용된 차원에 따라 집계 값이 달라지기 때문에 Tableau 데이터 추출에서 실체화 (materialized)될 수 없음
- 두 계산식을 함께 사용할 수 없음
- 2019년 매출액 구하기
2. 실습
목표 : 1일차에 사용한 스타벅스 메뉴 데이터와 매장 정보 데이터를 이용해 좀 더 다양한 시각화와 분석하기
2-1. 워드 클라우드
목표 : 워드 클라우드를 이용해 가장 '칼로리'가 높은 '메뉴명'을 한 눈에 살펴보기
- 워드클라우드
- 많은 키워드 속에서 분석 목적에 따라 핵심 키워드를 표현하는데 유용한 시각화
- 데이터의 트렌드를 나타내는데 좀 더 유용
칼로리가 높을수록 붉은색
칼로리가 가장 높은 메뉴는 제주 까망 크림 프라푸치노
2-2. 박스플롯
목표 : 각 카테고리별로 메뉴명 수준까지의 합계 칼로리 박스플롯 그리기
- 박스플롯
- 데이터의 분포 상태와 이상치를 동시에 보여주면서 서로 다른 데이터 군을 쉽게 비교할 수 있는 좋은 시각화
표현방식 - 박스플롯 선택
2-3. 계산된 필드 만들기
목표 : 평균 카페인 함유량이 80mg 보다 높은 카테고리와 아닌 카테고리를 분류해서 볼 수 있도록 새로운 필드 만들기
2-4. 시간 시각화
목표 : "매장명" 별로 "매장운영시간"을 표현하고, 시도를 필터로 걸어 각 시도의 매장 별 운영시간을 확인하기
“매장운영시간”은 “영업시작시간”과 “영업종료시간”의 차이를 계산
'hour'로 계산시 '분'단위 차이가 계산되지 않는다.
그래프 레이블 표시
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