Digital Transformation

• 온라인 수요의 증가 => 디지털로 변환 가속
• 불확실성으로 인한 매출 손실 우려 => 데이터 기반 올바른 의사 결정 증가

Data Literacy

• 데이터를 보고 활용할 수 있는 능력, 탐색을 통해 이해하고 이를 다른 사람과 대화, 협업을 통해 통찰력을 공유하는 일련의 과정
  (share, see, collaboration, explore, insight, understand, communication 등)

• 데이터 시각화
  데이터에 색상과 모양 그리고 사람들의 시선을 끌 수 있는 요소를 배치해 데이터를 효과적이고 직관적으로 표현하는 것
• 효과적인 시각화
  전달하고자 하는 메시지를 정하고 불필요한 부분은 생략

Tableau

• Tableau는 데이터를 분석 및 시각화하는 Business Intelligence(BI) 솔루션이며, 데이터를 사용해 문제를 해결하는 방식에 혁신을 가져온 시각적 분석 플랫폼
  사람과 조직이 데이터를 최대한 활용하도록 지원하는 솔루션

• 2013년 스탠포드 대학교 연구과정을 통해 설림 - VizQL 기술을 개발
  "모든 사람들이 데이터를 보고 쉽고 빠르게 이해 할 수 있도록 돕는다"

• BI(Business Intelligence)
  기업에서 데이터를 수집, 정리, 분석하고 활용하여 효율적인 의사 결정을 하도록 하는 애플리케이션과 기술의 집합
  -> 즉, 효율적인 의사 결정을 돕는 기술

장점

1. 유연한 데이터 연결
   사용자가 직접 클라우드 데이터베이스 또는 엔터프라이즈 서버 연결에 대한 데이터커넥터를 제공함으로써 작업자가 어떤 환경에 있든 거의 모든 데이터에 연결하여 셀프 서비스 데이터 분석이 가능

2. 직관적인 Drag & Drop 인터페이스
   데이터 원본을 연결 후 보고자 하는 데이터 값을 끌어다놓기만 하면 데이터 분석 전문가나 IT 담당자가 아니더라도 누구나 쉽게 데이터 시각화를 할 수 있다

3. 다양한 형태의 시각화
   다양한 시각적 표현방식을 만들 수 있다

4. 디지털 노마드에 최적화
   언제 어디서든 어떠한 디바이스 상관없이 성과지표 등을 확인할 수 있다

단점

처음 학습할 때 생각보다 쉽게 태블로를 활용할 수 있으나 조금만 복잡한 계산식이나 시각화 작업 중에 막히게 되면 힘들어 할 수도 있다

Tableau 설치

• tableau public(무료)
  https://www.tableau.com/products/public/download
  완전 공개, 전세계 다양한 사람이 만든 시각화 자료를 볼 수 있다.
  시각화에 대해 영감을 얻을 수 있다.

• tableau 데스크탑(2주 무료 체험)
  https://www.tableau.com/ko-kr/products/desktop/download

• tableau 학생용
  https://www.tableau.com/ko-kr/academic/students

Tableau 연결

로컬 pc에 있는 파일 연결

사용할 시트 drag & drop

간단한 데이터 전처리

데이터 결합

유니온

• 한 테이블의 행을 다른 테이블에 추가하여 2개 이상의 테이블을 결합할 수 있다. 테이블의 구조가 같아야 데이터가 정확히 통합된다.
• 아래에 드래그하면 유니온이 된다.

관계

• 오른쪽으로 드래그한 경우 관계가 형성된다.(조인된 것은 아님)

-> 조인된 것이 아닌 각각의 테이블 형태를 유지하고 있다.

조인

• 관계 형성과 조인은 다르다. 조인은 물리적으로 결합해서 하나의 테이블로 만든다. 관계는 물리적으로 결합하지 않는다

더블 클릭한 후 조인할 테이블 drag하면 태블로에서 자동으로 inner 조인된다.

다이어그램 클릭 후 조인 유형 변경 가능

태블로에서 같은 필드명이 존재하는 경우 자동으로 key값을 정해준다.

관계 조인 차이점

조인: 테이블을 물리적으로 결합하여 하나의 테이블로 만든다.
관계: 물리적으로 결합하지 않고 각각의 테이블 형태를 유지하고 있다.

• 참고 https://help.tableau.com/current/public/desktop/ko-kr/datasource_relationships_learnmorepage.htm?source=productlink

데이터 편집

• 실무의 경우 데이터가 실습자료처럼 깔끔하게 정리되어 있지 않을 뿐더러 데이터형태나 필드명같은 경우 IT부서에서 알아보기 쉬운 형태의 이름으로 되어 있어 타부서에서 봤을 때 덜 직관적일 수 있다

필터

• 분석에 필요하지 않은 데이터 범위에 대해서 필터링하여 범위를 축소하고자 한다. 속도 향상 가능

-> 보고자 하는 항목 선택 후 확인

• 필터 전

• 필터 후

기본 컨셉 이해

인터페이스

• 시트 만들기(하단에 새 워크시트 선택)

-> Click과 Drag로 그래프 구현 가능하다.

데이터 필드

• 데이터 필드는 데이터 원본의 열에서 만들어진다.
  각 필드에는 정수, 문자열, 날짜 등과 같은 데이터 유형과 불연속형 차원이나 연속형 측정값(보다 일반적) 또는 연속형 차원이나 불연속형 측정값(덜 일반적) 같은 역할이 자동으로 할당 된다.

차원 vs 측정값

• 차원: 정성적 값(ex: 이름, 날짜, 지리적 데이터 등)을 포함한다. 차원을 사용하여 데이터의 세부 정보를 분류하고 나누고 표시할 수 있다. 차원은 뷰의 세부 수준에 영향을 미친다

• 측정값: 측정할 수 있는 정량적 수치 값을 포함한다. 측정값을 집계할 수 있다. 측정값을 뷰에 끌어 놓으면 Tableau가 (기본적으로)해당 측정값에 집계를 적용한다

• ID 같은 경우 숫자임에도 차원으로 불류 -> 데이터 형태가 순차적으로 단순 번호로 찍혀있기 때문에 태블로에서 집계할 필요가 없는 필드로 인식하여 차원으로 배치

• 차원 <=> 측정값으로 이동 가능

• 태블로가 데이터에 따라 자동으로 차원, 측정값으로 나눈다. (실선으로 나눠져있다)
  drag & drop으로 서로 속성 변환 가능하다.

ex) 측정값

• 더블 클릭 or 행에 drag

• 뷰 영역에 drag
  차트 형태가 아닌 집계된 결과값을 보여준다.
  -> 마크 카드 영역에서 텍스트 옵션을 가지게 된다.

ex) 차원, 측정값

• 측정값(sales)을 뷰에 drag하고 차원(category)을 행에 drag한다.

-> 세일즈 데이터가 카테고리 항목만큼 분할되어 나타난다.

• order date를 더블클릭한다.
  -> 년도별 각 카테고리 매출의 집계값이 표현된다.

+ 클릭하면 하위 단계로 내려간다. (날짜타입)

연속형 vs 불연속형

불연속형 : 파란색 / 뷰에 올려놓을 시 머리글에 생성된다
연속형 : 초록색 / 뷰에 올려놓을 시 축에 생성된다

• 날짜 타입이 불연속형인 경우

• 날짜 타입을 연속형으로 변경 후

• 카테고리 별 매출(카테고리를 색상에)

• 카테고리 별 매출(매출을 색상에)

-> 색상에서 불연속형은 색깔별로 표현되지만 연속형인 경우 그라데이션으로 색상을 표현한다