

Tableau 표현 방식 기능은 데이터에 적합한 대표적으로 24개의 그래프를 이용할 수 있다.
특징
[실습] 에어비앤비 호스트 수 추이
연도별(2008-2016년) 에어비앤비 호스트 수 증가 추이를 선 그래프로 시각화해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 열: Host Since(년)
✅ 행: 카운트(고유)(Host Id)
✅ 마크 레이블: 표시
✅ 색상: 그래프의 색상을 자유롭게 변경해주세요.
✅ 경로: 라인 패턴 유형을 2번째 선(--)으로 변경해주세요.

특징
[실습] 동네별 숙소 평균 가격
어느 동네가 숙소 평균 가격이 높을까요?
neighborhood_cleansed별 평균 가격을 막대 그래프로 시각화 해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 색상: 그래프의 색상과 테두리 색상을 자유롭게 변경해주세요.
✅ 정렬: 필드 평균(Price) 내림차순 기준 정렬
✅ 화면 맞춤: 높이 맞추기

특징
[실습] zipcode별 숙소 리뷰 평균 평점 분포
보스턴 지역에서 어느 구역이 숙소 리뷰 평균 평점이 가장 높을까요?
평균 평점 분포를 맵 차트로 시각화 해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 세부정보: Zipcode
✅ 색상: 평균(Review Scores), 색상은 자유롭게 변경해주세요.
✅ 레이블
- Neighbourhood Cleansed: 폰트 볼드 처리, 폰트 크기(10pt)
- 평균(Review Scores)
✅ 백그라운드 레이어:투명도 100%
✅ 도구 설명
- 도구 설명 표시: 마우스 오버

특징
[실습] 룸 타입별 비중
어떤 룸 타입이 가장 많은 비중을 차지하고 있을까요?
파이차트로 시각화 해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 색상: Room Type 색상표에서 연한 번개를 선택해주세요.
✅ 각도: 카운트(고유)(Id)의 퀵테이블 구성 비율
✅ 측정값: 카운트(고유)(Id)
✅ 레이블: Room Type, 측정값을 순서대로 표시해주세요.
- Room Type: 폰트 볼드 처리, 폰트 크기(12pt), 사용자 지정 색상(#4B89DC)
- 측정값: 폰트 볼드 처리, 폰트 크기(10pt)
✅ 화면 맞춤: 전체 보기

특징
[실습] 가장 많이 리스트된 호스트 이름
가장 많이 리스트된 호스트는 누구일까요?
호스트의 숙소의 평균 가격과 숙소 가격 합계가 궁금해요.
숙소 가격 합계가 큰 순서대로 색상을 나타내주세요.
트리맵 차트로 시각화 해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 열: 합계(Host Listings Count)
✅ 행: Host Name
✅ 레이블: Host Name, 평균(Price)
✅ 색상: 합계(Price), 색상 파란색-녹색 단일

[실습] 일반 호스트와 슈퍼 호스트의 응답 시간별 비중 비교
일반 호스트와 슈퍼 호스트의 응답 시간 비중은 어떻게 다를까요?
Host Response Time별(1시간내 응답, 몇시간내 응답 등) 슈퍼 호스트와 일반 호스트 수를
단순 누적 그래프로 시각화 해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 색상: 슈퍼 호스트와 일반 호스트 수의 색상을 다르게 표현해주세요.
색상표에서 여름을 선택해주세요.
✅ 레이블: 마크 레이블 표시
✅ 축: 행 머리글 숨기기
✅ 범례: 표시
✅ 화면 맞춤: 너비 맞추기

데이터의 분포와 이상치(outlier)를 시각적으로 파악할때 사용하는 그래프입니다.
[실습] 숙박 시설 유형별 가격 분포
property type(숙박 시설 유형)은 주택(House), 게스트 하우스(Guesthouse),
빌라(Villa) 등이 있어요.
property type별 가격 분포를 박스 플랏으로 시각화해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 색상: 자유롭게 변경해주세요.
✅ 마크: 모양으로 변경해주세요.
✅ 축 편집: y축의 주 눈금선을 고정으로 변경해주세요.
✅ 화면 맞춤: 전체 보기

📍 파레토 법칙이란?
전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에서 일어난다는 마케팅 기법
(다수의 결과는 소수의 원인에 의해 생겨난다)

지표간 어떤 선형적인 관계가 있는지 알아보기 위해 상관 분석을 자주 활용합니다.

태블로에서 지수 평활법(exponential smoothing)을 활용해서 예측 모델링을 합니다. 과거 데이터에 기반하여 미래를 예측하는 시계열 예측을 합니다.
[실습] 일별 에어비앤비 매출 예측하기
calender.csv는 2016/9/6부터 2017/9/4까지 일별 전체 매출 실적 데이터입니다.
실제 값을 바탕으로 2017/9/5 - 2017/9/16 매출을 예측해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 표현 방식: 라인 그래프
✅ 예측: 예측 표시
✅ 색상: 색상표에서 천사의 돌을 선택해주세요.
✅ 레이블: 선 끝 레이블 지정
✅ 범례: 숨기기
✅ 워크시트 서식: 채우기 색상을 자유롭게 변경해주세요.


특징

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