Tableau의 함수는 공식문서를 통해 확인하실 수 있습니다.
1. 기본 계산
- 데이터 원본에 대한 행 수준 계산 또는 집계 계산
1.1 숫자 함수
| 함수 | 내용 |
|---|
| ABS | 절댓값 |
| CEILING | 올림 |
| FLOOR | 내림 |
| ROUND | 절댓값 |
| ZN | Null을 0으로 반환 |
1.2 문자 함수
| 함수 | 내용 |
|---|
| SPLIT | 문자열 분할 후 추출 |
| CONTAINS | 문자열 포함시 TRUE |
| LEN | 특정 문자열로부터 n개 추출 |
| LEFT | 문자열 좌측 n개 추출 |
| MID | 문자열 좌측 n개 추출 |
| RIGHT | 문자열 우측 n개 추출 |
| REPLACE | 문자열 대체 |
1.3 날짜 함수
| 함수 | 내용 |
|---|
| DATETRUNC | 날짜 시작일 통일 |
| DATEADD | 날짜 더하기 |
| DATEIFF | 날짜 차이 |
| DATEPARSE | 날짜를 문자열로 변환 |
| DATEPART | 날짜 정수 반환 |
1.4 데이터 타입 변경
| 함수 | 내용 |
|---|
| DATEPARSE | 날짜를 문자열로 변환 |
| STR | 문자열로 변경 |
| INT | 정수로 변경 |
| FLOAT | 실수로 변경 |
1.5 논리 함수
| 함수 | 내용 |
|---|
| CASE WHEN | SQL 조건문과 형태 |
| IF ELSEIF | PYTHON 조건문 형태 |
| ISNULL | NULL인 경우 TRUE |
| IFNULL | NULL인 경우 sth |
1.6 집계 함수
| 함수 | 내용 |
|---|
| COUNT | 중복 포함 집계 |
| COUNTD | 중복없이 집계 |
| AVG | 평균값 |
| MAX | 최댓값 |
| MIN | 최솟값 |
| SUM | 합계 |
2. 테이블 계산
- 현재 비주얼라이제이션 수준에서 값 변형 (원본 데이터 x)
- 테이블 계산은 집계되지 않은 필드로는 수행 불가
2.1 Partiton
| 함수 | 내용 |
|---|
| INDEX | 현재 행의 인덱스 반환 |
| FIRST | 현재행으로부터 첫번째 행까지 남은 행 갯수 반환 |
| LAST | 현재행으로부터 마지막 행까지 남은 행 갯수 반환 |
| LOOKUP | 현재 행으로부터 타겟 위치만큼 떨어져있는 집계 필드 값을 반환 |
| PREVIOUS_VALUE | 이전 행의 값 반환, 현재 행이 첫번째 행인 경우 0 반환 |
2.2 Running
| 함수 | 내용 |
|---|
| RUNNING_SUM | 파티션의 첫 행부터 현재 행까지 누적 합계 |
| RUNNING_AVG | 파티션의 첫 행부터 현재 행까지 누적 평균 |
| RUNNING_MAX | 나왔던 값들 중 최댓값 |
| RUNNING_MIN | 나왔던 값들 중 최솟값 |
2.3 Window
| 함수 | 내용 |
|---|
| WINDOW_SUM | 지정된 윈도우 범위 내 집계된 필드의 합계 |
| WINDOW_AVG | 지정된 윈도우 범위 내 집계된 필드의 평균 |
| WINDOW_MAX | 지정된 윈도우 범위 내 최댓값 |
| WINDOW_MIN | 지정된 윈도우 범위 내 최솟값 |
2.4 Rank
| 함수 | 내용 |
|---|
| RANK | 공동 1위가 3명이면, 그 다음은 4위 |
| RANK_DENSE | 공동 1위가 3명이어도 그 다음은 2위 |
| RANK_UNIQUE | 공동 1위가 3명이어도 각각 1위, 2위, 3위 |
3. LOD 계산
LOD를 실습할 수 있는 비즈니스 시나리오는 공식 문서를 통해 확인하실 수 있습니다.
- Level of Detail Expression
- 계산할 수준을 세부적으로 제어 가능
| 함수 | 내용 |
|---|
| FIXED | 현재 View에 관계 없이 특정 차원을 사용하여 계산 |
| INCLUDE | 현재 View에서 특정 차원을 추가하여 계산 |
| EXCLUDE | 현재 View에서 특정 차원을 제외하여 계산 |
{ (함수) (차원 선언) : (집계식) }
4. Order of Operation
태블로에서 실행되는 순서에 대한 이해가 있어야, 계산에 있어서 혼선을 줄일 수 있습니다. 해당 내용을 잘 숙지하고 있어야겠습니다.
출처
본 게시물은 패스트캠퍼스에서 "세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화" 강의에 기반하여 작성되었습니다.
