Tableau 차트 및 그래프 자습서: 유형 및 예

⚡ 스마트 요약

Tableau 차트 및 그래프는 '표시 보기' 패널과 '마크' 카드에서 사용할 수 있는 모든 시각화 유형을 다룹니다. 이 페이지에서는 차트 생성에 사용되는 필드, 특정 질문에 적합한 차트를 선택하는 방법, 그리고 14가지 차트 유형에 대한 정확한 생성 단계를 설명합니다.

  • 🧮 생성된 필드: 측정값, 측정 이름, 위도 및 경도는 자동으로 생성되며 여러 차트 유형을 제어합니다.
  • 🎯 차트 선택: 차트의 형태는 개인적인 선호도보다는 비교, 추세, 분포, 관계 또는 구성과 같은 질문의 목적에 따라 결정됩니다.
  • 📊 핵심 차트: 막대 그래프, 선 그래프, 텍스트 표, 원형 그래프는 일상적인 보고 요구 사항의 대부분을 충족합니다.
  • 🔬 분포도: 히스토그램과 산점도는 막대 그래프로는 드러나지 않는 분포와 상관관계를 보여줍니다.
  • 🧩 조합 차트: 이중 축 기능은 두 가지 측정값을 하나의 캔버스에 통합하고 파레토 차트 및 불릿 차트의 기반이 됩니다.
  • 🧭 누적 차트: 워터폴 방식과 파레토 방식은 누적 합계표 계산을 통해 기여도를 보여줍니다.

Tableau 차트 및 그래프

Tableau 대상 고객에 맞게 사용자 정의된 대화형 시각화를 만들 수 있습니다. 이 자습서에서는 측정값, 차트 유형 및 해당 기능에 대해 알아봅니다.

이 튜토리얼에서는 'Sample-Superstore.csv' 파일을 예시로 사용합니다. 데이터 소스에 연결한 후 튜토리얼에 제시된 단계를 따라 진행하시면 됩니다. 연결 절차는 튜토리얼의 해당 부분에 설명되어 있습니다. Tableau 데이터 연결 튜토리얼.

측정값 이름 및 측정값

측정값 이름과 측정값은 기본적으로 Tableau에서 생성되는 두 개의 필드입니다. 이러한 필드는 데이터 집합을 Tableau로 가져올 때 생성됩니다. 워크시트의 데이터 패널로 이동하여 그림에 표시된 대로 필드를 볼 수 있습니다.

측정값 이름 및 측정값

측정값 이름:

측정값 이름은 데이터 세트에 존재하는 모든 측정값의 이름으로 구성됩니다. 이는 항상 차원 목록의 끝에 위치하며, 모든 측정값 이름의 이산 값으로 구성됩니다.

측정값:

데이터 세트에 있는 모든 측정값은 '측정값'이라는 필드에 함께 저장됩니다. 이 필드는 항상 측정값 목록의 맨 끝에 있으며, 모든 측정값의 연속형 값으로 구성됩니다.

측정값 이름 및 측정값 사용 사례:

케이스 1 :

측정값 이름과 측정값을 사용하여 데이터 세트에 있는 모든 측정값의 집계를 볼 수 있습니다. 이러한 필드는 Tableau에서 다양한 유형의 시각화로 표시될 수 있습니다.

단계 :

  1. '측정값 이름'을 열로 끌어옵니다.
  2. '측정값'을 행으로 끌어옵니다.

측정값 이름 및 측정값

데이터 세트에 있는 모든 측정값에 대한 시각적 자료를 생성합니다. 기본적으로 Tableau는 막대 차트 모든 측정 이름과 값을 표시합니다.

측정값 이름 및 측정값

케이스 2 :

마크 카드에서 측정값을 제거하면 시각적 개체에서 측정값을 제거할 수 있습니다. 다음 방법으로 제거할 수 있습니다.

  1. 측정값 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
  2. '제거' 옵션을 클릭하세요.

측정값 이름 및 측정값

시각화에서 측정값을 제거합니다.

측정값 이름 및 측정값

케이스 3 :

측정값 이름에 대한 별칭 이름을 만들 수 있습니다. 더 나은 식별을 위해 시각화에 표시될 수 있습니다.

단계 1) 사례 2와 동일한 단계를 사용하고 아래 단계를 따르십시오.

  1. 열에 있는 측정값 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
  2. 목록에서 '별칭 편집' 옵션을 선택하세요.

측정값 이름 및 측정값

단계 2) '별칭 편집' 창이 열립니다.

  1. 구성원의 별칭 이름을 편집합니다. 이 예에서는 'Volume Sales'가 'Quantity'의 별칭 이름으로 제공됩니다.
  2. 확인을 클릭하십시오.

측정값 이름 및 측정값

시각화에서 이름이 변경된 것을 볼 수 있습니다.

측정값 이름 및 측정값

케이스 4 :

단일 시각적 개체에서 여러 측정값을 분석하려는 경우 측정값 이름과 측정값을 사용하여 수행할 수 있습니다.

이 예에서는 수년에 걸친 판매, 이익 및 수량 측정값의 추세를 볼 수 있습니다.

단계 1)

  1. 측정값을 필터 상자로 끌어다 놓습니다.
  2. 필터 창이 열립니다.
  3. 이익, 수량, 판매량을 제외한 모든 측정 항목의 선택을 해제하세요.
  4. 확인 버튼을 클릭합니다.

측정값 이름 및 측정값

필터 상자에 측정값 이름 필터를 추가합니다.

측정값 이름 및 측정값

예를 들어 위의 필터 조건은 다음과 같이 시각적으로 표시됩니다.

측정값 이름 및 측정값

워크시트에서 선택한 측정값에 대한 필터를 생성합니다.

단계 2)

  1. '주문 날짜'를 열로 끌어다 놓습니다.
  2. '측정값'을 행으로 끌어옵니다.

측정값 이름 및 측정값

단계 3)

  1. 측정값 이름을 마크 카드에 있는 '색상' 옵션으로 끌어옵니다.
  2. 측정값 이름을 기반으로 시각적 색상을 생성합니다. 또한 시각적 개체에 있는 다양한 측정값 이름에 서로 다른 색상을 지정합니다.
  3. 그림에 표시된 대로 연도에 따른 여러 측정값에 대한 꺾은선형 차트가 생성됩니다.

측정값 이름 및 측정값

사례 4에는 한 가지 주의 사항이 있습니다. 매출액(천 단위)과 수량(한 자릿수)처럼 척도가 매우 다른 측정값을 한 축에 함께 표시하면 서로 평면화됩니다. 이 페이지 뒷부분에서 설명하는 이중 축 차트를 사용하면 이러한 측정값을 분리할 수 있습니다.

생성된 필드

Tableau는 데이터 창에 표시될 수 있는 일부 필드를 생성합니다. 이러한 필드는 데이터 세트에 있는 필드 외에 생성됩니다. 생성된 필드는 다음과 같습니다.

  • 측정값 이름
  • 측정값
  • 레코드 수 (Tableau 2020.1 및 이전 버전)
  • 경도
  • 위도

측정값 이름과 측정값은 이미 문서에 설명되어 있습니다.

기록 수:

레코드 수는 데이터 세트에 있는 레코드의 총 개수를 나타냅니다. 이 필드는 데이터 세트에 있는 각 레코드에 대해 '1'의 값을 할당하는 자동 생성 필드입니다. 여러 테이블을 조인할 때 레코드 수를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 세트에 있는 레코드 수를 확인하는 절차는 다음과 같습니다.

단계 1) 워크시트로 이동

  1. 측정값 창에 있는 '레코드 수'를 행으로 끌어다 놓습니다.
  2. 기본적으로 막대 차트를 생성합니다. 막대 위로 마우스를 가져가면 데이터 세트에 있는 레코드 수를 볼 수 있습니다.

기록 수

버전 참고: Tableau는 2020.2 버전에서 레코드 수 필드를 자동으로 제거하는 기능을 없앴습니다. 현재 버전에서는 각 테이블에 자체적인 개수 필드가 제공되며, 데이터 창에 테이블 이름 뒤에 (개수)가 붙은 형태로 표시됩니다(예: Orders (개수)). 이 필드를 행으로 드래그하면 기존과 동일한 막대 그래프가 생성됩니다. 기존에 레코드 수 필드를 사용하던 이전 통합 문서도 업그레이드 후에도 계속 사용할 수 있습니다.

경도와 위도:

경도 및 위도(생성됨) 필드는 데이터에 있는 지리적 세부 정보와 연관됩니다. 데이터 세트는 도시, 국가 또는 주와 같은 지리적 세부 정보로 구성되어야 합니다. 경도 및 위도 값은 Tableau에서 자동 생성됩니다. 이러한 필드는 다음을 작성하는 데 사용할 수 있습니다. Tableau의 지도. 경도와 위도를 이용하여 지리학적 지도를 생성할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

단계 1) 경도(생성됨)를 열로 끌어오고 위도(생성됨)를 행으로 끌어옵니다.

경도 및 위도

단계 2) Dimension 목록의 'State'를 마크 카드에 있는 'Detail'로 드래그합니다.

경도 및 위도

이렇게 하면 지리 지도가 생성됩니다.ping 아래 그림과 같습니다.

경도 및 위도

Tableau에서 적합한 차트를 선택하는 방법

Tableau는 데이터를 쉽게 해석할 수 있도록 대화형 시각화를 생성하며, 'Show Me' 패널은 20가지 이상의 옵션을 제공합니다. 그림보다는 질문에서부터 결정을 시작하면 이러한 옵션 중에서 선택하기가 더 쉽습니다. 거의 모든 분석 질문은 다음 다섯 가지 유형 중 하나에 속합니다.

질문 유형 예시 차트 사용
비교 어떤 하위 카테고리가 가장 많은 수익을 창출합니까? 막대 그래프, 텍스트 표, 버블 차트
시간 경과에 따른 추세 지난 4년간 매출은 어떻게 변화했습니까? 선 그래프, 영역 그래프, 이중축 그래프
콘텐츠 배급 각 할인 등급은 얼마나 자주 적용되나요? 히스토그램, 박스 플롯
관계 할인율이 클수록 이익이 감소할까요? 산점도, 히트맵
조성 각 부문별 매출 비중은 얼마입니까? 원형 차트, 폭포 차트, 파레토 차트

세 가지 실용적인 규칙을 따르면 선택의 폭을 더욱 좁힐 수 있습니다. 원형 차트는 다섯 조각 이하로 유지하는 것이 좋습니다. 사람의 눈은 다섯 조각을 넘어서면 각도를 제대로 비교하지 못하기 때문입니다. 두 개의 축은 척도가 확실히 다른 측정값에만 사용하고, 두 축의 단위가 같을 때는 항상 동기화해야 합니다. 범주형 변수일 경우에는 선 그래프보다 막대 그래프를 선택하는 것이 좋습니다. 선 그래프는 연속성을 암시하지만 범주형 변수는 연속성을 갖지 않기 때문입니다.

아래 섹션들은 다음과 같은 순서로 구성되어 있습니다. 먼저 일상적인 차트가 나오고, 그 다음으로 이를 기반으로 하는 조합 및 누적 차트가 나옵니다.

막대 차트

막대 차트는 다양한 범주의 데이터를 비교할 수 있습니다. 막대의 높이는 각 항목의 측정값을 나타냅니다. 수직형, 수평형 막대 차트로 표현할 수 있습니다. 막대 차트를 생성하는 절차는 다음과 같습니다.

단계) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. '카테고리'를 열로 드래그하세요.
  2. '이익'을 행으로 끌어옵니다.
  3. 기본적으로 막대 차트를 생성합니다.

막대 차트

막대를 값 순으로 정렬하면 비교가 훨씬 쉬워집니다. Tableau에서 데이터를 정렬합니다. 튜토리얼.

라인 차트

다양한 기간의 데이터를 비교하려면 선형 차트를 사용해야 합니다. 일련의 점들로 인해 꺾은선형 차트가 생성됩니다. 이 점들은 각 기간의 측정값을 나타냅니다. 선 그래프를 생성하는 절차는 다음과 같습니다.

단계) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. '주문 날짜'를 열로 끌어다 놓습니다.
  2. 'Sales'를 행으로 끌어옵니다.
  3. 기본적으로 꺾은선형 차트를 생성합니다.

꺾은 선형 차트

텍스트 테이블

텍스트 테이블은 다양한 차원에 걸쳐 측정값의 정확한 값을 표시하는 데 사용됩니다. 텍스트 테이블이라고도 합니다. 피벗 테이블. 기본적으로 차원과 측정값을 그룹화합니다. 문자열 테이블을 디자인하는 과정은 다음과 같습니다.

단계) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. '하위 카테고리'를 행으로 드래그하세요.
  2. '이익'을 마크 카드에 있는 텍스트 상자로 끌어다 놓으세요.
  3. 기본적으로 텍스트 테이블을 생성합니다.

텍스트 테이블

파이 차트

파이 차트는 세그먼트별 데이터를 보여줄 수 있습니다. 차원의 다른 멤버에 대한 측정의 기여도를 보여줄 수 있습니다. 파이의 각도는 측정된 값을 결정합니다. 차원의 멤버를 나타내기 위해 파이에 다른 색상을 지정할 수 있습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동

  1. 데이터 창에서 Segment 및 Sales를 선택합니다.

파이 차트

단계 2)

  1. 워크시트 오른쪽 상단에 있는 'Show Me' 버튼을 클릭하세요.
  2. 목록에서 '원형 차트'를 선택하세요.

파이 차트

아래와 같이 원형 차트가 생성됩니다.

파이 차트

산포도

두 측정값 간의 관계는 산점도를 사용하여 시각화할 수 있습니다. 산점도는 x축과 y축에 측정값을 추가하여 디자인합니다. 이를 통해 선택한 측정값 간의 추세 또는 관계를 보여줄 수 있습니다. 산점도는 아래 절차에 따라 디자인할 수 있습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. '할인'을 열로 드래그하세요.
  2. 'Sales'를 행으로 끌어옵니다.

산포도

기본적으로 분산형 차트가 생성됩니다.

단계 2)

  1. 마크 카드에 있는 색상 아이콘으로 'Sub-Category'를 끌어 놓습니다.
  2. 각 하위 카테고리별 할인율과 매출 간의 관계를 보여주는 산점도를 만듭니다.

산포도

영역 차트

영역 차트는 다양한 기간에 걸친 모든 양적(측정) 데이터를 나타낼 수 있습니다. 기본적으로 선 그래프이며, 선과 축 사이의 영역을 색으로 채웁니다. 영역 차트를 만드는 방법은 다음과 같습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. 키보드의 컨트롤 키를 누른 상태에서 '주문 날짜'와 '수량'을 선택하세요.

영역 차트

단계 2)

  1. 워크시트 오른쪽 상단에 있는 '표시' 옵션을 클릭하세요.
  2. 그림과 같이 Area 차트 아이콘을 선택합니다.

영역 차트

단계 3)

  1. 차원 패널에서 '지역'을 드래그하여 마크 카드의 색상 아이콘에 추가합니다.
  2. 그러면 그림과 같은 영역 차트가 생성됩니다.

영역 차트

히스토그램

히스토그램은 측정값과 빈도에 존재하는 값을 표시할 수 있습니다. 수치 데이터의 분포를 보여줍니다. 기본적으로 빈도와 측정값을 모두 표시하므로 많은 경우에 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 소매점에서 제공하는 할인을 분석하려는 경우 히스토그램을 사용하여 할인 금액과 할인 빈도를 시각화할 수 있습니다. 히스토그램을 생성하는 절차는 다음과 같습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. 측정항목에서 '할인'을 선택하세요.

히스토그램

단계 2)

  1. 워크시트 오른쪽 상단에 있는 'Show Me' 버튼을 클릭하세요.
  2. 이미지에 표시된 '히스토그램' 아이콘을 선택하세요.

히스토그램

Tableau에서 히스토그램 차트를 만듭니다.

히스토그램

Tableau는 히스토그램을 생성할 때 자동으로 구간(bin)을 만듭니다. 해당 구간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 [편집]을 선택하면 구간 크기를 조정할 수 있으며, 이를 통해 분포의 상세 또는 대략적인 표현 방식을 변경할 수 있습니다.

Bubbl전자 차트

버블 차트는 측정값과 차원을 버블 형태로 시각화합니다. 거품의 크기는 효과적인 시각화를 위한 측정값의 크기를 결정합니다. 차원에 있는 구성원을 구별하기 위해 거품의 색상을 설정할 수 있습니다. 버블차트를 생성하는 과정은 아래와 같습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. 키보드의 Control 키를 길게 누르세요.
  2. '하위 카테고리'와 '판매'를 클릭하세요.

Bubbl전자 차트

단계 2)

  1. 워크시트 오른쪽 상단에 있는 '표시' 옵션을 클릭하세요.
  2. 이미지에 표시된 '포장된 거품' 아이콘을 선택하세요.

Bubbl전자 차트

아래와 같이 버블 차트가 생성됩니다.

Bubbl전자 차트

히트 맵

히트 맵은 다양한 측정 단위에서 크기와 색상 형태로 데이터를 시각화할 수 있습니다. 히트 맵을 사용하여 두 가지 다른 측정 단위를 동시에 시각화할 수 있습니다. 한 측정 단위는 크기에 할당하고 다른 측정 단위는 히트 맵의 색상에 할당할 수 있습니다. 히트 맵을 만드는 절차는 다음과 같습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. 키보드의 Ctrl 키를 누른 상태에서 데이터 창에서 '하위 카테고리'와 '매출'을 선택하세요.

히트 맵

단계 2)

  1. 워크시트 오른쪽 상단에 있는 'Show me' 버튼을 클릭하세요.
  2. 이미지에 보이는 '히트맵' 아이콘을 선택하세요.

히트 맵

단계 3) '이익'을 색상 상자로 끌어다 놓으세요.

히트 맵

단계 4)

  1. '지역'을 열로 끌어옵니다.
  2. 히트맵이 생성됩니다. 다양한 차원에서 매출과 이익을 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.

히트 맵

이중 축 차트

이중 축 차트를 사용하면 두 가지 차트 유형으로 두 가지 측정값을 시각화할 수 있습니다. 이중 축 차트를 작성하려면 날짜 열과 두 개의 측정값이 필요합니다. 그래프에 사용된 다양한 척도는 사용자가 두 측정값을 모두 이해하는 데 도움이 됩니다. 이중축 차트를 생성하는 과정은 아래와 같습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. Ctrl 키를 누른 채 '주문 날짜', '판매', '수량'을 선택하세요.

이중 축 차트

단계 2)

  1. 워크시트 오른쪽 상단에 있는 'Show Me' 옵션을 클릭하세요.
  2. 이미지와 같이 '이중 조합' 아이콘을 선택하세요.

이중 축 차트

그림과 같이 이중축 차트를 생성합니다.

이중 축 차트

이중 축은 다음에 나오는 세 개의 차트의 기본 토대가 됩니다. 왜냐하면 각 차트는 동일한 캔버스에 측정값의 두 가지 버전을 표시하기 때문입니다.

Gantt 차트

간트 차트는 범주 간 데이터 비교를 표시할 수 있습니다. 각 프로세스에 소요되는 시간을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 아래 예시에는 각 배송 형태별 배송에 소요되는 시간이 나와 있습니다. 간트차트를 생성하는 과정은 다음과 같습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. 마크 카드에서 드롭다운 버튼을 클릭합니다.
  2. 목록에서 '간트 바'를 선택하세요.

Gantt 차트

단계 2)

  1. '주문 날짜'를 열로 끌어다 놓습니다.
  2. 주문 날짜를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 이미지와 같이 '요일'을 선택하세요.

Gantt 차트

단계 3)

  1. 메뉴바에 있는 '분석'을 클릭하세요.
  2. 목록에 있는 '계산된 필드 만들기'를 선택합니다.

Gantt 차트

단계 4)

  1. 계산된 필드 이름을 '배송 시간'으로 입력합니다.
  2. 주문 날짜와 배송 날짜 간의 차이를 생성하려면 이미지에 표시된 수식을 입력하세요.
  3. 확인을 클릭하십시오.

Gantt 차트

단계 5)

  1. '배송 모드'를 행으로 드래그하세요.
  2. '배송 시간'을 마크 카드에 있는 크기 아이콘으로 드래그합니다.

Gantt 차트

단계 6) 그러면 간트 차트가 생성됩니다. 다양한 배송 모드에서 각 배송에 소요되는 시간을 보여줍니다.

Gantt 차트

폭포 차트

폭포수 차트는 차원에 대한 측정의 누적 효과를 시각화할 수 있습니다. 차원의 각 구성원의 성장 또는 감소 기여도를 보여줄 수 있습니다. 예를 들어, 폭포수 차트를 사용하여 각 하위 범주의 이익 기여도를 볼 수 있습니다. 폭포수 차트는 주어진 절차에 따라 Tableau에서 디자인할 수 있습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. 하위 카테고리를 열로 드래그
  2. Profit을 행으로 끌어옵니다.

폭포 차트

단계 2)

  1. 측정값 창에 있는 '이익'을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
  2. 목록에서 '만들기'를 선택하세요.
  3. '계산된 필드' 옵션을 선택하세요.

폭포 차트

단계 3) '계산된 필드' 창이 열립니다.

  1. 계산된 필드의 이름을 '-Profit'으로 입력합니다.
  2. 그림과 같이 수식을 작성해 보세요.
  3. 확인을 클릭하십시오.

폭포 차트

단계 4) 새로 생성된 계산된 필드 '-Profit'을 마크 카드에 있는 크기 옵션으로 끌어옵니다.

폭포 차트

단계 5)

  1. 행에 있는 '합계(이익)'를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
  2. 목록에서 '퀵 테이블 계산'을 선택합니다.
  3. '누계' 옵션을 클릭하세요.

폭포 차트

단계 6)

  1. 마크 카드에 있는 드롭다운 옵션을 클릭합니다.
  2. 목록에서 '간트차트'를 선택하세요.

폭포 차트

그러면 아래와 같은 폭포형 차트가 생성됩니다.

폭포 차트

총알 차트

글머리 기호 차트는 측정값의 성과를 표시하는 게이지 또는 표시기로 사용할 수 있습니다. 불릿 그래프를 사용하여 두 가지 측정값을 서로 비교할 수 있습니다. 예를 들어 예상 수익과 실제 수익이 있는 경우 불릿 차트를 사용하여 두 값을 비교할 수 있습니다. 불릿 차트를 생성하는 과정은 다음과 같습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. 메뉴바에 있는 '분석'을 클릭하세요.
  2. 목록에서 '계산된 필드 만들기'를 선택합니다.

총알 차트

단계 2) 계산된 필드 창이 열립니다.

  1. 계산된 필드의 이름을 입력합니다. 이 예에서는 이름이 '예상 이익'으로 지정됩니다.
  2. 측정값의 예상 값을 입력합니다. 이 예에서는 Profit이 측정값으로 사용됩니다. 따라서 예상 이익을 위해 계산된 필드가 생성됩니다.
  3. 확인을 클릭하십시오.

총알 차트

단계 3) 데이터 패널의 측정값으로 이동합니다. 키보드의 컨트롤 키를 누른 상태에서 '예상 수익'과 '수익'을 선택하세요.

총알 차트

단계 4)

  1. 워크시트 오른쪽 상단에 있는 '표시' 버튼을 클릭하세요.
  2. 이미지에 표시된 대로 글머리 기호 그래프 아이콘을 선택합니다.

총알 차트

아래와 같이 불릿 그래프가 생성됩니다.

총알 차트

파레토 차트를 만드는 방법

파레토 차트는 막대 그래프와 선 그래프로 구성됩니다. 그래프를 생성하는 데 동일한 측정값이 사용되지만 측정값은 다르게 조작됩니다. Tableau에서 파레토 차트를 사용하는 목적은 해당 필드에 있는 구성원의 기여도를 식별하는 것입니다. 예를 들어, 소매점에서 제품의 다양한 하위 범주가 기여한 이익은 파레토 차트를 사용하여 분석할 수 있습니다. 상위 회원과 그들의 기여도를 표시할 수 있습니다. 파레토 차트를 생성하는 절차는 다음과 같습니다.

단계 1) 새 워크시트로 이동합니다.

  1. '하위 카테고리'를 열로 드래그하세요.
  2. '이익'을 행으로 끌어옵니다.

파레토 차트 만들기

단계 2) '하위 카테고리'를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하세요.

  1. 목록에서 '정렬' 옵션을 선택하세요.

파레토 차트 만들기

단계 3) 정렬 창이 열립니다.

  1. 정렬순서에서 '내림차순'을 클릭하세요.
  2. '정렬 기준' 섹션에서 '필드'를 선택합니다. 필드를 '수익'으로 선택하고 집계 방식으로 '합계'를 선택합니다.
  3. 확인을 클릭하십시오.

파레토 차트 만들기

단계 4) 'Profit'을 다시 행으로 드래그합니다.

  1. 새로 추가된 'Profit'을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 'Dual axis' 옵션을 선택합니다.

파레토 차트 만들기

이는 두 측정값의 축을 병합하고 아래와 같이 시각화를 변환합니다.

파레토 차트 만들기

단계 5) 마크카드로 이동합니다.

  1. 마크 카드 목록에서 'SUM(Profit)'을 선택합니다.
  2. 그림과 같이 드롭다운 버튼을 클릭하세요.
  3. 차트 종류는 '막대'를 선택하세요.

파레토 차트 만들기

단계 6) 마크 카드 목록에서 'SUM(Profit)(2)'을 선택합니다.

  1. 이미지에 표시된 대로 드롭다운 버튼을 선택합니다.
  2. 목록에서 '라인'을 클릭하세요.

파레토 차트 만들기

단계 7) 그림과 같이 행 오른쪽에 있는 'SUM(Profit)'을 선택합니다.

  1. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 목록에서 '테이블 계산 추가'를 선택합니다.

파레토 차트 만들기

단계 8) 기본 계산 유형 창이 열립니다.

  1. 드롭다운에서 '누계'를 선택합니다.
  2. 드롭다운에서 집계로 '합계'를 선택합니다.
  3. '테이블(가로)'을 사용하여 계산을 클릭합니다.
  4. '보조 계산 추가' 상자를 체크하세요.
  5. '보조 계산 유형' 창을 확장합니다. 드롭다운 목록에서 '전체 비율'을 선택합니다.
  6. '테이블(가로)'을 사용하여 계산 시 선택
  7. 이제 이미지에 표시된 닫기 아이콘을 클릭하여 창을 닫습니다.

파레토 차트 만들기

단계 9) 'SUM(Profit)'이라는 마지막 마크 카드로 이동합니다.

  1. 마크 카드에 있는 색상 아이콘을 클릭합니다.

파레토 차트 만들기

단계 10) 원하는 색상을 선택하세요.
그래프에 있는 선의 색상이 변경됩니다.

파레토 차트 만들기

Tableau에서 파레토 차트를 생성하는 절차는 다음과 같습니다. 아래 기술들을 사용하여 보기 범위를 제한합니다. Tableau에서 데이터 필터링 이 튜토리얼은 차원에 여러 요소가 포함될 때 누적 행의 의미를 유지합니다.

자주 묻는 질문

각 차트 유형에는 특정 차원과 측정값 조합이 필요합니다. 회색 아이콘 위에 마우스를 올리면 필요한 사항이 표시됩니다. 예를 들어 히스토그램에는 측정값이 하나만 필요하고 차원은 필요하지 않습니다.

보조 축을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 선택하세요. Synchronize Axis는 두 측정값이 동일한 데이터 유형을 공유할 때만 사용할 수 있으며, 동기화되지 않은 척도로 인해 발생하는 잘못된 비교를 방지합니다.

파란색의 이산형 필드는 별도의 헤더와 창을 만듭니다. 녹색의 연속형 필드는 축을 만듭니다. 날짜를 이산형에서 연속형으로 변경하면 막대 차트가 제대로 된 시계열 차트로 바뀝니다.

Show Me는 이미 선택된 필드에서 기본값을 추천하고 있으며, 자연어 기능은 사용자가 입력한 질문에서 보기를 생성하여 이를 확장합니다. 두 기능 모두 분석 의도보다는 필드 유형을 따릅니다.

Explain Data는 선택된 결과를 분석하고 관련 가능성이 높은 분야들을 순위별로 정리합니다. 이는 원인을 규명하는 것이 아니라 조사할 가치가 있는 후보들을 제시하는 것이므로, 제시된 내용은 여전히 ​​검증이 필요합니다.

이 게시물을 요약하면 다음과 같습니다.