[Tableau] Tableau Bootcamp Day7

7일차 퀘스트에서는

📁"슈퍼스토어 샘플 데이터", 📁"Apple Ads Report 데이터", 📁"스타벅스 매장 정보 데이터"를 이용해 다양한 형태의 시각화 차트(도넛, 워터폴, 범프, 퍼널, 간트)를 구현하며 각각의 분석 목적과 계산 방식에 적합한 차트 유형을 실습해 보았다.

[1]  도넛 차트 - 고객 세그먼트별 매출 비중
[2]  워터폴 차트 – 월별 수익 기여도 및 누적 흐름
[3]  범프 차트 – 중분류별 상품 순위 변화
[4]  퍼널 차트 – 노출 → 설치 전환률
[5]  간트 차트 – 매장별 영업시간

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가장 대표적인 차트 종류인 막대 차트와 라인 차트는 데이터를 가장 효과적으로 표현할 수 있는 시각화지만, 그 외 다양한 시각화 역시 분석 목적에 따라 데이터를 표현하는데 더 효과적이고 비주얼적으로 풍성한 시각화를 만들 수 있다.

도넛 차트, 워터폴 차트, 범프 차트, 퍼널 차트, 간트 차트를 만들어 보고, 분석 목적에 따라 적합한 차트가 무엇일지에 대해서도 고민해 보자.

[1]  도넛 차트 - 고객 세그먼트별 매출 비중

2016년부터 2019년까지 연도 별로 슈퍼스토어의 고객세그먼트 별 매출 비중이 어떻게 바뀌었는지 도넛 차트로 시각화해 본다.

파이 차트 생성

• 주문 날짜(연도)를 열에 배치하여 연도별 분할
• 마크 타입을 파이로 설정하고, 색상에는 세그먼트, 각도는 매출 사용

도넛 차트를 위한 이중 축 구성

• MIN(0)을 두 번 입력해 이중 축 생성
• 첫 번째 축은 기존 파이, 두 번째 축은 흰색 원 마크
• 마크 크기 조절로 중앙에 흰 원이 들어가 도넛 형태 완성

💡 도넛차트는 각 데이터의 “비중”이 얼마나 되는지 표현하기 위한 차트 중 하나이다.

💡 파이 차트는 축이 없는 시각화이며, 각도를 통해 값을 표현하지만 인간은 각도의 미세한 차이를 직관적으로 구분하기 어렵다. 따라서 도넛 형태 + 레이블 조합이 반드시 필요하다.

[2]  워터폴 차트 - 월별 수익 기여도 및 누적 흐름

슈퍼스토어의 월 별 수익을 워터폴 차트를 활용해 시각화해 본다.

워터폴 차트는 기본적으로 “누적된 값”을 기준으로 보여지는 것이므로 수익을 누적된 값으로 만들어야 한다.

💡 워터폴 차트는 각 제품, 연도, 단계와 같은 카테고리에 따라 누적 값과 기여도를 동시에 볼 수 있다.

💡 워터폴 차트는 누적값과 기여값을 동시에 표현할 수 있는 시각화이며, 마이너스 변환을 통해 Gantt 차트의 방향성을 조정할 수 있다.

누계는 LOOKUP 기반의 테이블 계산으로, 시계열 기반 누적 계산 시 필수적이다.

[3]  범프 차트 - 중분류별 상품 순위 변화

슈퍼스토어의 분기별 판매 상품 순위 변동을 범프 차트 형태로 시각화해 본다.

Tableau에서는 두 단계를 거쳐 범프 차트를 만들 수 있다.
범프 차트도 도넛 차트와 마찬가지로, 두 개의 뷰를 만든 후 “이중 축”을 통해 하나로 합쳐 주는 원리를 활용한다.

1. 순위를 라인 차트로 표현한다.
2. 순위를 원 마크 타입으로 표현한 후, 이중 축으로 라인 차트와 겹쳐준다.

도넛 차트와는 달리, 범프 차트는 “순위”를 나타내기 때문에 이를 위해 테이블 계산식을 사용하는 단계도 필요하다.

💡 순위 계산은 테이블 계산으로 처리되며, 다음을 사용하여 계산을 통해 기준 차원을 명확히 지정해야 정확한 비교가 가능하다. 순위는 절대 수치가 아닌 상대 개념이므로 테이블 계산의 기준 설정이 중요하다.

💡 범프 차트는 값 자체보다 상대적 변화(순위 변동)에 주목하는 경우 매우 효과적이다. 순위 변동의 흐름을 강조하고자 하는 분석 목적에 특화된 시각화 방식이다.

[4]  퍼널 차트 - 노출 → 설치 전환률

Apple 광고의 결과로서, 앱 impression (노출)부터 install (설치)까지 상황을 퍼널로 시각화해 본다.

측정값과 측정값 이름을 사용해 Impressions → Installs 순 정렬하고, 마크의 영역 설정 후 이중축을 복사한다.

이때 왼쪽 퍼널 축을 반전해 마주보는 구조 구현하고, 레이블을 우측에만 추가해 시각적 간결성을 준다.

💡 퍼널차트는 사용자의 단계별 이탈율 혹은 전환율을 보여주는 시각화에 효과적이며, 양방향 시각화(좌우 반전)를 통해 사용자 시선 유도 효과를 강화할 수 있다.

💡 Tableau에서는 측정값, 측정값 이름의 조합을 활용하면 여러 지표를 단일 시각화 내에 자유롭게 표현할 수 있다.

[5]  간트 차트 - 매장별 영업시간

간트 차트를 통해 매장 별 오픈시간, 마감시간, 영업시간을 한 눈에 살펴보는 시각화를 수행한다.

계산된 필드로 [영업종료시간] - [영업시작시간] 생성하여 ‘분’ 단위로 환산하고, 마크 크기에 계산된 영업시간 필드를 배치한 후 시도와 시군구 간 대화형 필터를 구성한다.

💡 간트 차트는 시점 + 기간을 동시에 표현하는 데 최적화된 시각화이며, 시간형 필드를 정수형(분)으로 변환해 정확한 위치를 설정할 수 있다.

💡 DATEDIFF 외에도 직접 시간 간 계산이 가능하며, 필터 간 상호작용(대화형 필터)은 사용자 경험을 높일 수 있다.

인사이트 및 회고

7일차 퀘스트에서는 차트 유형마다 적절한 계산식, 마크 설정, 축 활용이 얼마나 시각화 결과에 영향을 미치는지를 확인하는 실습이 되었다.

도넛 차트의 이중 축, 범프 차트의 순위 계산, 워터폴 차트의 누계 조작 등은 모두 기본 계산식과 뷰 조작의 응용으로 구현되며, 퍼널 차트와 간트 차트에서는 측정값 구조와 시간 계산의 유연한 처리가 중요하다는 것을 알 수 있었다.

데이터의 속성과 전달하려는 메시지에 따라 차트 유형을 선택하고 계산식과 뷰 구성의 목적을 명확히 할 수 있도록 다양한 데이터를 바탕으로 시각화 연습을 해야겠다.