[ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY3 tableau ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜, ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋™์ž‘

2023. 8. 29. 11:44ยท ๐Ÿ” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„/03. Data Visualizaton
๋ชฉ์ฐจ
  1. 2๏ธโƒฃ ๊ณ„์‚ฐ์‹์œผ๋กœ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ์ ์šฉ
  2. 3๏ธโƒฃ ํ•„ํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ์ ์šฉ
  3. 4๏ธโƒฃ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์ธก์ •๊ฐ’์˜ ๋™์  ๋ณ€๊ฒฝ
  4. 5๏ธโƒฃ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋™์ž‘
  5. ๐Ÿ“š ๊ณผ์ œ
728x90

1๏ธโƒฃ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜

๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ž€ ๊ณ„์‚ฐ, ํ•„ํ„ฐ ๋ฐ ์ฐธ์กฐ์„ ์—์„œ ์ƒ์ˆ˜ ๊ฐ’์„ ๋™์ ์œผ๋กœ ๋ฐ”๊ฟ€ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ณ€์ˆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ์ƒ์„ฑํ•˜๊ณ  ํ™œ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ๊ณ„์‚ฐ์‹์„ ์ƒ์„ฑํ•œ ํ›„์— ๊ณ„์‚ฐ์‹์„ ๋ถ„์„์— ํ™œ์šฉํ•˜๋ฉด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค!

 

2๏ธโƒฃ ๊ณ„์‚ฐ์‹์œผ๋กœ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ์ ์šฉ

- ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ์ƒ์„ฑ

๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ ํด๋ฆญ
์ตœ์†Œ๊ฐ’, ์ตœ๋Œ€๊ฐ’, ๋‹จ๊ณ„ ํฌ๊ธฐ ์„ค์ •
์ƒ์„ฑํ•œ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ํ‘œ์‹œ ํด๋ฆญ

 

- ๊ณ„์‚ฐ์‹ ์ƒ์„ฑ

๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํฌํ•จํ•œ ๊ณ„์‚ฐ์‹ ์ƒ์„ฑ

 

- ๋ถ„์„์— ํ™œ์šฉ

๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ๊ฐ’์„ ์กฐ์ ˆํ•˜๋ฉด ๊ณ„์‚ฐ์‹์— ํฌํ•จ๋œ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ๊ฐ’์ด ๋ณ€๊ฒฝ๋˜๋ฉด์„œ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๋ณ€๊ฒฝ

 

3๏ธโƒฃ ํ•„ํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ์ ์šฉ

- ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ์ƒ์„ฑ

์ตœ์†Œ๊ฐ’, ์ตœ๋Œ€๊ฐ’, ๋‹จ๊ณ„ ํฌ๊ธฐ ์„ค์ •

 

- ํ•„ํ„ฐ ์ƒ์„ฑ

ํ•„ํ„ฐ->์ƒ์œ„->(์ƒ์„ฑ๋œ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜) / ์ง‘๊ณ„ ๊ธฐ์ค€๋„ ์„ค์ •

 

 

- ๋ถ„์„์— ํ™œ์šฉ

๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ๊ฐ’์„ ์กฐ์ ˆํ•˜๋ฉด ๊ณ„์‚ฐ์‹์— ํฌํ•จ๋œ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ๊ฐ’์ด ๋ณ€๊ฒฝ๋˜๋ฉด์„œ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๋ณ€๊ฒฝ

 

4๏ธโƒฃ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์ธก์ •๊ฐ’์˜ ๋™์  ๋ณ€๊ฒฝ

: ๋ณด๊ณ ์‹ถ์€ ์ปฌ๋Ÿผ๋ช…์ด ์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐœ์ผ ๋•Œ, ์ผ์ผํžˆ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์ƒ์—์„œ ๋ฐ”๊พธ๊ธฐ๋Š” ์–ด๋ ค์šฐ๋‹ˆ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํ™œ์šฉ

 

- ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ์ƒ์„ฑ

๋ฐ์ดํ„ฐ ์œ ํ˜•์„ ๋ฌธ์ž์—ด๋กœ ์„ค์ • / ๊ฐ’์€ ๊ณ„์‚ฐ์‹ ์„ค์ •ํ•  ๋•Œ ์ปฌ๋Ÿผ๋ช…์„ ๋งํ•จ

- (์ˆ˜์ •์ „) ๊ณ„์‚ฐ์‹ ์ƒ์„ฑ

- (์ˆ˜์ •์ „) ๋ถ„์„์— ํ™œ์šฉ

-> ํ• ์ธ์œจ์ด ํ–‰์ˆ˜์ค€ ๊ณ„์‚ฐ์‹์œผ๋กœ ๊ณ„์‚ฐ๋˜์–ด ์ œ๋Œ€๋กœ ์ง‘๊ณ„๋˜์ง€ ์•Š์€ ๊ฒƒ์„ ํ™•์ธ

 

- (์ˆ˜์ •ํ›„) ๊ณ„์‚ฐ์‹ ์ˆ˜์ •

ํ• ์ธ์œจ์€ AVG๋กœ ๋ช…์‹œํ•ด์คŒ

- (์ˆ˜์ •ํ›„) ๋ถ„์„์— ํ™œ์šฉ

ํ• ์ธ์œจ ๊ฐ’์ด %๋กœ ์ž˜ ์ง‘๊ณ„๋œ ๊ฒƒ์„ ํ™•์ธ


5๏ธโƒฃ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋™์ž‘

- ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋™์ž‘ ์„ค์ •

์ƒ๋‹จ ๋ฉ”๋‰ด์˜ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ->๋™์ž‘ ํด๋ฆญ
๋™์ž‘์˜ ํ•˜์ด๋ผ์ดํŠธ ์ถ”๊ฐ€ ํด๋ฆญ
๋งˆ์šฐ์Šค ์˜ค๋ฒ„ ์‹œ์— ํ•ด๋‹น๊ฐ’๋“ค๋งŒ ๋ณด์ด๋„๋ก ์„ค์ •

- ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ํ™œ์šฉ

์œ„์˜ ์›Œํฌ์‹œํŠธ์˜ ํŠน์ • ๋ถ„๋ฅ˜์— ๋งˆ์šฐ์Šค ์˜ค๋ฒ„์‹œ์— ์•„๋ž˜ ์›Œํฌ์‹œํŠธ์˜ ํ•ด๋‹น ๊ฐ’๋“ค๋งŒ ๋ณด์—ฌ์ง!


๐Ÿ“š ๊ณผ์ œ

1. ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์ธก์ •๊ฐ’ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๊ธฐ & ๋งˆํฌ ์ƒ‰์ƒ ํ‘œํ˜„ํ•˜๊ธฐ

 

2. ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์ธก์ •๊ฐ’ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๊ธฐ2

 

3. ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋™์ž‘ ์ ์šฉํ•˜๊ธฐ

728x90

'๐Ÿ” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ > 03. Data Visualizaton' ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ธ€

[ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY5 tableau ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋งต ํ™œ์šฉ  (0) 2023.09.03
[ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY4 tableau ํ…Œ์ด๋ธ” ๊ณ„์‚ฐ์‹  (0) 2023.08.30
[ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY2 tableau ๊ณ„์‚ฐ์‹(ํ–‰์ˆ˜์ค€ vs ์ง‘๊ณ„์ˆ˜์ค€) ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ  (0) 2023.08.28
[ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY1 tableau ๊ธฐ๋ณธ ๋ฐ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ, ์Šคํƒ€๋ฒ…์Šค ๋งค์žฅ ์‹œ๊ฐํ™”  (0) 2023.08.27
[Python] ์ข…ํ•ฉ๋ณ‘์› ๋ถ„ํฌ ๋ถ„์„ - ์‹œ๊ฐํ™”  (0) 2022.03.25
  1. 2๏ธโƒฃ ๊ณ„์‚ฐ์‹์œผ๋กœ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ์ ์šฉ
  2. 3๏ธโƒฃ ํ•„ํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ์ ์šฉ
  3. 4๏ธโƒฃ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์ธก์ •๊ฐ’์˜ ๋™์  ๋ณ€๊ฒฝ
  4. 5๏ธโƒฃ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋™์ž‘
  5. ๐Ÿ“š ๊ณผ์ œ
'๐Ÿ” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„/03. Data Visualizaton' ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ธ€
  • [ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY5 tableau ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋งต ํ™œ์šฉ
  • [ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY4 tableau ํ…Œ์ด๋ธ” ๊ณ„์‚ฐ์‹
  • [ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY2 tableau ๊ณ„์‚ฐ์‹(ํ–‰์ˆ˜์ค€ vs ์ง‘๊ณ„์ˆ˜์ค€) ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ
  • [ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY1 tableau ๊ธฐ๋ณธ ๋ฐ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ, ์Šคํƒ€๋ฒ…์Šค ๋งค์žฅ ์‹œ๊ฐํ™”
xod22
xod22
xod22
Data Analyst Story
xod22
์ „์ฒด
์˜ค๋Š˜
์–ด์ œ
  • ๐ŸŒณ Home ๐ŸŒณ (178)
    • ๐Ÿฌ MySQL (46)
      • ๋ฌธ์ œํ’€์ด (29)
      • SQL ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ์บ ํ”„ (9)
    • ๐Ÿ” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ (53)
      • Product (5)
      • 01. Data Collection (7)
      • 02. Data Processing (7)
      • 03. Data Visualizaton (15)
      • 04. Data Analysis (19)
    • ๐Ÿ“š Study (20)
      • ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ ์‹ค๊ธฐ (8)
      • ADP ์‹ค๊ธฐ (7)
      • ๊ตฌ๊ธ€ ์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค (5)
      • ํ”„๋กœ์ ํŠธ (0)
    • โœ๏ธ ์ƒ๊ฐ ๊ธฐ๋ก (10)
      • ๋…์„œ (5)
      • ์ž๋ฃŒ ์Šคํฌ๋žฉ (2)
      • ์ทจ์—… ์ค€๋น„ (2)
    • ๐Ÿ’ป GitHub (6)
      • ์ˆ˜์ • ๋ฐ ๋ณ€๊ฒฝ (5)
    • ๐Ÿ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ | ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ (35)
      • ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ (19)
      • ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜ (1)
      • ํ…์ŠคํŠธ ๋ถ„์„ (10)

๊ณต์ง€์‚ฌํ•ญ

  • Github
  • How to ๊ตฌ๋…, ์ข‹์•„์š”

์ธ๊ธฐ ๊ธ€

์ตœ๊ทผ ๋Œ“๊ธ€

๋ธ”๋กœ๊ทธ ๋ฉ”๋‰ด

  • ํ™ˆ
  • ํƒœ๊ทธ
  • ๋ฐฉ๋ช…๋ก

ํƒœ๊ทธ

  • ์‹œ๊ฐํ™”
  • ๊ตฌ๊ธ€์• ๋„๋ฆฌํ‹ฑ์Šค
  • ๋น…๋ถ„๊ธฐ
  • ๋Ÿฌ๋‹์Šคํ‘ผ์ฆˆ
  • ์„ธ๋ฏธ๋‚˜
  • ํฌ๋กค๋ง
  • Plot
  • tableau
  • github
  • ํŒŒ์ด์ฌ
  • ์ž‘์—…ํ˜•์ œ1์œ ํ˜•
  • ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ์Šค
  • ํ•ด์ปค๋žญํฌ
  • pandas
  • ํ…์ŠคํŠธ๋ถ„์„
  • ๊นƒํ—ˆ๋ธŒ
  • ์ „์ฒ˜๋ฆฌ
  • ํ†ต๊ณ„์ ๋ชจ๋ธ๋ง
  • SQL
  • ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„
  • ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ์‹œ๊ฐํ™”
  • ์ฝ”๋”ฉํ…Œ์ŠคํŠธ
  • ๊ธฐ์ถœํ’€์ด
  • ADP์‹ค๊ธฐ
  • MySQL
  • ํƒœ๋ธ”๋กœ
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฆฌ์•ˆ
  • Python

์ตœ๊ทผ ๊ธ€

hELLO ยท Designed By ์ •์ƒ์šฐ.v4.2.0
xod22
[ํƒœ๋ธ”๋กœ ์‹ ๋ณ‘ ํ›ˆ๋ จ์†Œ 20๊ธฐ] DAY3 tableau ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜, ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋™์ž‘
์ƒ๋‹จ์œผ๋กœ

ํ‹ฐ์Šคํ† ๋ฆฌํˆด๋ฐ”

๊ฐœ์ธ์ •๋ณด

  • ํ‹ฐ์Šคํ† ๋ฆฌ ํ™ˆ
  • ํฌ๋Ÿผ
  • ๋กœ๊ทธ์ธ

๋‹จ์ถ•ํ‚ค

๋‚ด ๋ธ”๋กœ๊ทธ

๋‚ด ๋ธ”๋กœ๊ทธ - ๊ด€๋ฆฌ์ž ํ™ˆ ์ „ํ™˜
Q
Q
์ƒˆ ๊ธ€ ์“ฐ๊ธฐ
W
W

๋ธ”๋กœ๊ทธ ๊ฒŒ์‹œ๊ธ€

๊ธ€ ์ˆ˜์ • (๊ถŒํ•œ ์žˆ๋Š” ๊ฒฝ์šฐ)
E
E
๋Œ“๊ธ€ ์˜์—ญ์œผ๋กœ ์ด๋™
C
C

๋ชจ๋“  ์˜์—ญ

์ด ํŽ˜์ด์ง€์˜ URL ๋ณต์‚ฌ
S
S
๋งจ ์œ„๋กœ ์ด๋™
T
T
ํ‹ฐ์Šคํ† ๋ฆฌ ํ™ˆ ์ด๋™
H
H
๋‹จ์ถ•ํ‚ค ์•ˆ๋‚ด
Shift + /
โ‡ง + /

* ๋‹จ์ถ•ํ‚ค๋Š” ํ•œ๊ธ€/์˜๋ฌธ ๋Œ€์†Œ๋ฌธ์ž๋กœ ์ด์šฉ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋ฉฐ, ํ‹ฐ์Šคํ† ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ณธ ๋„๋ฉ”์ธ์—์„œ๋งŒ ๋™์ž‘ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.