데이터를 효과적으로 분석하고 제시하는 것은 다양한 분야의 전문가에게 중요한 기술이 되었습니다. Tableau와 같은 데이터 시각화 도구는 복잡한 정보를 해석하고 전달하는 방식에 혁신을 가져왔습니다. Tableau의 가장 강력하고 다양한 시각화 기술 중 하나는 산점도입니다.
산점도는 패턴, 추세 및 이상값을 신속하게 식별할 수 있는 두 변수 간의 관계를 시각적으로 나타냅니다. 산점도를 사용하면 데카르트 평면에 데이터 포인트를 표시하여 통찰력을 발견하고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
이 블로그 게시물에서는 매력적인 비주얼리제이션을 만드는 주요 개념, 기술 및 모범 사례를 살펴봄으로써 Tableau의 산점도 세계를 자세히 살펴봅니다. 기본 사항을 배우고자 하는 초보자이든 데이터 시각화 기술을 향상시키려는 숙련된 Tableau 사용자이든 관계없이 이 포괄적인 가이드는 Tableau의 산점도를 마스터하는 데 필요한 지식과 도구를 제공합니다.
산점도 이해
산점도는 두 변수 간의 관계를 탐색하고 분석할 수 있는 강력한 데이터 시각화 도구입니다. x축에 하나의 변수를 표시하고 y축에 다른 변수를 표시하는 데카르트 평면에 데이터 포인트를 그래픽으로 표시합니다. 산점도는 비즈니스, 금융, 의료 및 과학 연구를 포함한 다양한 영역에서 데이터 세트 내의 패턴, 추세, 상관 관계 및 이상값을 발견하는 데 널리 사용됩니다.
산점도의 주요 목적은 두 변수 사이의 관계를 시각적으로 묘사하고 이들 사이의 잠재적 연관성 또는 종속성을 식별하는 것입니다. 산점도를 사용하면 데이터 포인트를 그래프의 개별 점으로 표시하여 원시 데이터를 검사할 때 즉시 분명하지 않을 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 데이터 분석을 위한 명확하고 직관적인 방법을 제공하므로 데이터 시각화를 위한 인기 있는 선택입니다.
게다가 산점도는 판매 수익, 주가, 고객 연령 또는 시험 점수와 같은 연속 또는 수치 변수로 작업할 때 특히 유용합니다. 이를 통해 한 변수의 변화가 다른 변수에 미치는 영향을 이해할 수 있고 원인과 결과 관계에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
예를 들어 산점도는 판매 수익과 수익 사이에 양의 상관관계를 나타낼 수 있으며 이는 광고 지출 증가가 수익 증가로 이어진다는 것을 나타냅니다.
또한 데이터의 이상치 또는 이상을 강조 표시할 수 있습니다. 이상값은 산점도에서 관찰되는 전체 패턴에서 크게 벗어나는 데이터 포인트입니다. 오류, 흥미로운 관찰 또는 추가 조사가 필요한 고유한 데이터 포인트의 지표가 될 수 있습니다. 산점도를 사용하면 이러한 이상값을 시각적으로 쉽게 찾아내어 더 자세히 탐색하고 전체 분석에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.
Tableau에서 산점도 만들기
Tableau에서 매력적인 산점도를 만들려면 프로세스를 안내하는 다음 단계별 지침을 따르십시오.
1단계: 데이터 가져오기
Tableau를 시작하고 시각화하려는 데이터 세트를 가져오는 것부터 시작하십시오. Tableau는 Excel 스프레드시트, CSV 파일 및 데이터베이스를 비롯한 다양한 데이터 원본을 지원합니다. 데이터를 가져오면 Tableau의 직관적인 인터페이스를 통해 쉽게 데이터를 탐색하고 조작할 수 있습니다. 이 그림에서는 Tableau Desktop과 함께 제공되는 Superstore 샘플을 사용합니다.
2단계: 변수 선택
산점도에 표시할 두 변수를 식별합니다. 어떤 변수가 분석과 관련이 있고 어떻게 연관될 수 있는지 고려하십시오. 예를 들어 판매 수익과 이익 간의 관계를 조사하는 경우 x축 변수로 판매 수익 열을 선택하고 y축 변수로 이익 열을 선택합니다.
3단계: 산점도 작성
선택한 변수를 Tableau의 작업 영역 '열' 및 '행' 선반으로 끌어다 놓습니다. Tableau는 자동으로 데이터 유형을 감지하고 적절한 시각화를 할당합니다. 이 경우 수치 변수를 서로에 대해 플로팅하므로 산점도를 생성합니다.
4단계: 산점도 사용자 정의
산점도가 생성되면 모양을 사용자 지정하고 추가 정보 레이어를 추가할 수 있습니다. Tableau는 추가 차원 또는 범주를 나타내기 위해 데이터 포인트의 크기, 색상 및 모양을 조정하는 것과 같이 비주얼리제이션을 향상시키는 다양한 옵션을 제공합니다. 데이터 요소에 레이블을 추가하여 특정 값이나 식별자를 표시할 수도 있습니다.
5단계: 컨텍스트 요소 추가
더 많은 컨텍스트를 제공하고 산점도의 가독성을 높이려면 축 레이블, 제목 및 범례를 추가하는 것이 좋습니다. 축 레이블은 보는 사람이 각 축이 무엇을 나타내는지 이해하는 데 도움이 되며 제목은 전반적인 시각화 설명을 제공합니다. 색상 또는 모양 인코딩을 사용하여 추가 변수를 나타내는 경우 범례가 도움이 될 수 있습니다.
6단계: 상호 작용 탐색
Tableau의 중요한 이점 중 하나는 뷰어가 산점도에 참여하고 데이터를 더 자세히 탐색할 수 있는 대화형 기능입니다. 데이터 요소에 도구 설명을 추가하여 Tableau의 상호 작용을 활용하십시오. 도구 설명은 사용자가 특정 관찰에 대한 컨텍스트 및 통찰력을 제공하는 특정 데이터 포인트 위로 마우스를 가져가면 추가 정보를 표시합니다.
7단계: 필터 및 매개변수 적용
Tableau를 사용하면 필터와 매개 변수를 산점도에 적용하여 사용자가 데이터의 다양한 하위 집합을 동적으로 탐색할 수 있습니다. 필터는 특정 기준에 따라 데이터 범위를 좁혀 시각화를 구체화하는 데 도움이 됩니다. 반면 매개변수를 사용하면 사용자가 특정 변수 또는 임계값을 동적으로 조정할 수 있으므로 산점도에서 다양한 매개변수 값의 영향을 확인할 수 있습니다.
8단계: 추세 및 참조선 생성
산점도에서 추가 통찰력을 얻으려면 추세선 또는 참조선을 추가하는 것이 좋습니다. 추세선은 두 변수 간의 전반적인 추세 또는 관계를 시각적으로 나타내므로 패턴을 쉽게 식별할 수 있습니다. 반면에 참조선을 사용하면 추가 컨텍스트 및 비교 지점을 제공하는 데이터 내의 특정 값 또는 벤치마크를 강조 표시할 수 있습니다.
9단계: 산점도 저장 및 공유
산점도를 사용자 지정하고 수정한 후에는 작업을 저장하고 공유할 차례입니다. Tableau를 사용하면 비주얼리제이션을 대화형 대시보드, 이미지로 저장하거나 웹 페이지에 내장할 수도 있습니다. 요구 사항에 가장 적합한 형식을 선택하고 청중과 공유하여 데이터 통찰력을 효과적으로 전달하십시오.
Tableau에서 다음 단계를 따르면 데이터에서 변수 간의 관계를 탐색하고 전달하는 데 도움이 되는 시각적으로 매력적이고 유익한 산점도를 만들 수 있습니다.
결론
Tableau의 산점도는 데이터 세트 내의 두 변수 간의 관계를 시각화하고 분석하는 강력하고 직관적인 방법을 제공합니다.
이 포괄적인 가이드를 통해 산점도의 목적과 이점 이해에서 기술 및 사용자 지정 옵션 숙달에 이르기까지 Tableau에서 효과적인 산점도를 만드는 주요 측면을 살펴보았습니다.
Tableau의 강력한 기능을 활용하여 데이터를 원활하게 가져오고, 변수를 선택하고, 시각적으로 매력적인 산점도를 작성할 수 있습니다. Tableau의 사용자 친화적인 인터페이스와 대화형 기능을 통해 귀중한 인사이트를 발견하고 자신 있게 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.