미리보기
1. 전처리
1-1. 합치기(vlookup)
국가별 년도 인구 수 데이터 + 2개 데이터 병합하기
- 선진국/개발도상국 여부 데이터
- 나라별 속한 대륙명 데이터
덧붙히려는 기본데이터에
=vlookup(기준셀, $찾는$범위, 몇번째열, FALSE) 으로 찾는 값 붙히기
단, 찾으려는 데이터가 1열에 있어야 합니다.
1-2. 컬럼 재정렬(쿼리편집기)
가로형 컬럼데이터
년도 | 2019년 | 2020년 | 2021년 | 2022년 .... 으로 데이터가 정렬되었다면,
세로형 컬럼으로 (하나의 컬럼)으로 정리해줍니다.
년도
2019년
2019년
2022년
2020년
...
데이터 -> 데이터 가져오기(파워 커리) -> 파워커리 편집기 시작
해당 워크 시트 클릭
컬럼변경할 부분만 선택 -> 변환 -> 열 피벗 해제 클릭
이제 특성에는 년도가, 값에는 그 년도에 해당되는 인구수가 나오게 됩니다.
홈 -> 닫기 및 로드
이러한 형식을 타이디형식 (tidy) 이라고 합니다.
2. 시각화
2-1. 피벗테이블
삽입 -> 피벗테이블
2-2. 2022년 국가별 인구 분포
2022년에 한하여 확인해야하니, 년도(Year)를 필터에 추가
국가별 (Country/Territory)를 왼쪽 행에 추가
인구 수 (Pop)을 오른쪽 값에 추가
내림차순 정렬
총합계 제거해야 count를 할 수 있습니다.
피벗테이블 디자인 -> 총합계 해제
histogram
분포(히스토그램)에 대한 시각화를 하기 위해선
인구수(pop) 데이터를 피벗테이블바로 바깥에 복붙해줍니다.
Ctra+A로 바깥에 복붙한 데이터 전체 선택 하여 히스토그램 차트를 만들어 줍니다.
삽입 -> bar차트그림
대부분의 나라의 인구수가 가장 적은구간에 몰려있습니다.
boxplot
쩜으로 된게 모두 이상치입니다.
최대값 수치를 3억으로 수치를 변형해보겠습니다.
(미국 인구 수 기준(약2억2천)+@ )
수치를 클릭 한뒤, 차트영역 서식에서 최대값을 3억으로 변경해줍니다.
참고로 2022년에 한해서 봐야 되기 때문에
year에 2022년 클릭해줘야 합니다.
2-3. 선진/개발도상국 년도별 인구 분포
선진국 DC
개발도상국 LDC 에 따른 년도별 인구 분포
년도별 | DC | LDC | 인구 총합계 형식으로 피벗테이블 만들어줍니다.
역시나 총합계는 제외시켜줍니다.
시각화를 위한 값 복사붙혀넣기
2-4. 2022년 선진/개발도상국 국가별 인구
위의 피벗테이블 복붙 후 수정
2022년 필터위한 Year(년도) > 필터로 이동
그리고 2022년 선택하여 확인합니다.
보기 편하게 내림차순 정렬
인구가 많은 중국,인도가 LDC 개발도상국에 속하기 때문에
개발도상국 인구가 선진국 인구에 비해 훨씬 많은게 이해가 갑니다.
2-5. 대륙별/년도별 인구 추이
columns 열에 대륙continent로 변경해서 피벗테이블
꺾은선 차트로 시각화 합니다.
Asia와 Africa의 과거 인구 성장이 가파랐던 점 등을 알 수 있습니다.
2-6. 대륙별/년도별 인구 신장률 추이
역시나 부분합(총합계) 제외시켜줍니다.
테이블 형식으로 변경
모든항목 반복으로 변경
신장률 구해주기위해, 값 복사 붙혀넣기
전년대비 신장률
전년대비 인구수 신장률 구하기
(올해인구수-작년인구수)/작년인구수
그리고 백분율%클릭해서 퍼센트로 변경단, 1970년도는 전년도 데이터가 없기 때문에 if문으로 서식을 만들어 줘야 합니다.
만약, 전년기준과 올해기준이 같다면 신장률 구하고, 아니라면 빈 칸
1970년도와 년도외 데이터가 윗칸에 있다면 빈칸으로 나오게 됩니다.
