tag. 태블로교육
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2018-06-07 10:40
[태블로] 와일드카드 매개 변수로 필터링 질문: 와일드 카드 매개 변수를 사용하여 뷰를 필터링 하는 방법이 무엇인가요?환경: Tableau Desktop답변:1단계: 뷰작성1. Tableau Desktop에서 Superstore 샘플 데이터에 연결합니다.2. 데이터 > 데이터에 연결 을 선택한 후 Coffee Chain 샘플 데이터에 연결합니다.3. 데이터 패널에서 Superstore 샘플 데이터를 클릭합니다.4. Region을 행으로 끌어옵니다.5. Sales를 텍스트로 끌어옵니다.6. 데이터 패널에서 Coffee Chain 샘플 데이터를 클릭합니다. 2단계: 매개 변수 만들기1. 데이터 패널에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 매개 변수 만들기를 선택합니다.2. 매개 변수 만들기 대화 상자에서 다음을 수행한 후 확인을 클릭합니다. * 매개 변수의 이름을 지정합니다. 이 예제에서 매개 변수 이름은 Searching String 입니다. * 데이터 유형으로 문자열을 선택합니다. * 현재 값으로 모두를 입력합니다. * 허용 가능한 값으로 모두를 선택합니다.3. 매개 변수를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 매개 변수 컨트롤 표시를 선택합니다. 3단계: 필터 만들기1. 데이터 패널에서 필터링할 데이터 원본을 선택합니다. 이 예제에서는 Superstore 샘플 데이터를 선택합니다.2. State를 필터로 끌어옵니다.3. 조건탭에서 수식 기준을 선택하고 다음 수식을 입력한 후 확인을 클릭합니다.[Search String]="All" OR CONTAINS([State], [Search String]).4. 선택적으로 필터에서 차원을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 후 워크시트에 적용 > 이 데이터 원본을 사용하는 모든 항목을 선택합니다.5. 필터링할 모든 데이터 원본에 대해 4~7단계를 반복합니다.6. 검색 문자열 텍스트 상자에 원하는 상태를 입력합니다. 추가 정보통합된 데이터를 사용할 때 여러 데이터 원본을 필터링하는 경우에 이 방법이 특히 유용합니다.문자열이 아닌 값을 필터링 하려면 조건 필터 수식에서 STR() 함수를 사용하여 차원을 문자열로 캐스팅 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.[Search String]="All" OR CONTAIS (STR([<diamension>]), [Search String]) BI C&S 홈페이지 ↓↓↓↓↓www.self-bi.net
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2018-04-13 10:22
[태블로] 임베디드 애널리틱스로 우수한 경험을 제공하는 6가지 방법 우리는 점차 데이터 중심의 세계에 살고 있습니다. 우리 삶의 모든 곳에서의 데이터로 의사 결정을 할 때 의미있는 정보에 액세스 할 수 있다는 기대는 커졌습니다. 특히 일상적인 비즈니스의 맥락에서 그렇습니다.분석 기능을 내장하면 통찰력을 촉진하고 잠재 고객이 필요할 때 언제 어디서나 의미있는 데이터를 제공 할 수 있습니다. 파트너 또는 고객에게 서비스 또는 정보를 제공하는 소프트웨어 공급 업체이든 상관없이 풍부한 분석 기능을 응용 프로그램, 포털 및 웹 사이트에 통합하여 가치를 높일 수 있습니다.그러나 효과적인 임베디드 애널리틱스 솔루션은 단순한 보고서 스냅 샷 이상의 기능을 제공합니다. 임베디드 애널리틱스 솔루션으로 뛰어난 경험을 제공하려는 경우 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.1. 적절한 데이터 액세스 및 기능으로 강력한 통찰력을 얻으십시오.상호 작용은 셀프 서비스 분석의 핵심입니다. 사용자가 데이터로 자신의 질문에 대답하고 대답 할 수 없다면 왜 애널리틱스를 내장하고있는 것입니까? 최신 분석 기술은 IoT 및 지형 공간 데이터를 비롯하여 이전에 도전적인 소스 및 데이터 양에 대한 새로운 시각을 제시합니다. 중요한 데이터에 쉽게 연결하고 표면 처리하는 견고한 솔루션을 제공하고 예측 분석과 같은 기능으로보다 의미있는 분석을 제공합니다.2. 워크 플로우를 깨지 않고 분석을 제공하십시오.비즈니스 사용자는 업무에 중요한 데이터에 액세스하기 위해 별도의 응용 프로그램을 탐색 할 필요가 없습니다. 대신 iframe 또는 API를 사용하여 응용 프로그램, 포털 또는 웹 페이지에 데이터를 가져 와서 싱글 사인온으로 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 필터 값을 설정하여 경험을 사용자에게 맞게 조정할 수 있습니다. 모바일 장치 및 기타 하드웨어를 비롯하여 언제 어디서나 데이터를보고 상호 작용할 수 있습니다.3. 룩앤필을 통해 지속적인 경험을 제공하십시오.가장 밀접하게 통합 된 임베디드 솔루션은 사용자 워크 플로우의 기능을 계속 수행 할뿐만 아니라 일관된 브랜딩을 유지합니다. 구매할 경우 색상 체계 이외의 임베디드 애널리틱스 솔루션을 사용자 정의해야합니다. 시각적 분석 탐색을 응용 프로그램이나 사이트 기능에 적절하게 연결하는 슬라이더 및 단추와 같은 사용자 지정 수정을 포함합니다.4. 지속적인 가치를 유지하기 위해 혁신적으로 유지하십시오.훌륭한 분석 솔루션을 오늘 배포한다고해서 내일의 가치가 보장되는 것은 아닙니다. 진화하는 고객의 요구 사항을 따라 잡기 위해서는 귀중한 향상을 이루어 시장에 신속하게 출시 할 수 있어야합니다. 이는 연구 및 자원에 대한 막대한 투자 또는 신뢰할 수있는 전문 지식과 글로벌 사용자 피드백에 의해 혁신이 주도되는 업계 선두 업체와의 파트너십을 의미 할 수 있습니다.5. 안정성과 확장 성 보장배포상의 장애 요소를 최소화하려면 임베디드 솔루션이 데이터 전략에 부합하는지 확인하고 온 - 프레미스 또는 클라우드, Windows 또는 Linux에서 실행 중인지 여부에 상관없이 현재 기술 투자에 적극적으로 투자하십시오. 쉽게 시작하고 실행하는 것이 중요 할뿐만 아니라 사용자의 건강한 성능을 유지 관리하기 위해 필요에 따라 분석 솔루션을 확장 할 수 있어야합니다.6. 시장에 내놓기위한 속도를 찾고 영향을 줄 수있는 속도를 내십시오.직관적 인 분석 솔루션을 통해 학습 곡선을 단축하면 잠재 고객이 신속하게 데이터에 대한 질문을 할 수 있습니다. 널리 사용되는 선도적 인 분석 솔루션을 통합하려는 경우 개발 및 출시에 소요되는 시간을 단축 할 수있을뿐 아니라 기능 및 기능에 이미 익숙한 전문가의 전문성을 활용할 수 있습니다. 마찬가지로Embedded Analytics는 조직에 많은 이점을 제공합니다.임베디드 분석 솔루션을 사용하면 독자가 자신의 데이터를 수집하여 잠재 고객이 솔루션을 사용하는 방법과 자신에게 중요한 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 솔루션을보다 경쟁력 있고 가치있게 유지하기위한 결정을 내릴 수 있습니다.또한 임베디드 애널리틱스를 제공하는 많은 조직에서는 잠재 고객 참여도 증가, 이탈률 감소 및 매출 증가 속도가 빨라집니다. 그러나 데이터 액세스 및 의사 결정이보다 유비쿼터스 화됨에 따라 오늘날의 기회가 내일의 의무가 될 것입니다. 영향을 미칠 수있는 곳에서 바로 데이터를 제공해야합니다. 경쟁 업체가 아닌 경우 데이터를 제공해야합니다.
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2018-03-27 13:09
[태블로] Tableau 색상의 여러 필드 색상에 한 필드를 놓은 다음 다른 필드를 색상에 놓으면 두 번째 필드가 첫 번째 필드를 대체 합니다. 하지만 트리맵, 불릿 그래프 등의 차트 유형에 따라 색상에 여러 필드를 놓을 수 있습니다. 한 필드를 사용하여 색조를 설정하고 다른 필드를 사용하여 해당 색조 내에서 그라데이션을 표현할 수 있습니다.다음 단계에 따라 Sample - Superstore(태블로 제공) 데이터 원본을 사용하여 색상에 두 필드가 있는 트리맵을 작성합니다.1. Category 및 Sub-Category를 열로 끕니다.2. Sales를 마크 카드의 크기로 끌어다 놓습니다.3. 툴바에서 표현방식을 클릭하고 트리맵 차트 유형을 선택합니다.Tableau에서 모든 필드가 마크 가드로 이동되어 크기와 색상 모두에 SUM(Sales)이 배치되고 레이블에 Category와 Sub-Category가 모두 배치됩니다.4. 마크 카드에서 Category 왼쪽에 있는 레이블 아이콘을 클릭하고 색상을 선택합니다.색상에서 Category가 SUM(Sales)을 대체합니다. 마크는 여전히 Sales의 합계로 크기가 지정되지만 이제 Category에 따라 색상이 지정됩니다.5. 마크 카드에서 Sub-Category 왼쪽에 있는 레이블 아이콘을 클릭하고 색상을 선택합니다. 첫번째 필드인 Category에 대해서는 고유한 범주형 색상이 사용되고 두 번째 필드인 Sub-Category의 값은 단일 음영 범위를 사용하여 구분됩니다.개별 사각형의 크기는 여전히 Category 및 Sub-Category별로 Sales에 따라 결정됩니다.색상에 있는 두 필드(Category 및 Sub-Category)는 한 계층 내에서 연관되므로, 마크 카드에서 두 필드를 서로 바꿔 Sub-Category가 Category 위에 오게 하면 효과는 뷰에서 Category를 제거한 것과 동일합니다. 트리맵이 각 Sub-Category에 대해 고유한 색사으이 사격형을 표시하도록 변경됩니다.색상의 두 필드가 한 계층 내에서 연관되지 않는 경우 마크 카드에서 필드의 순서를 전환하여 범주형 색상에 사용된 필드가 단색 음영에 사용되게 하거나, 반대로 설정할 수 있습니다.Tableau에서 사용되는 색상이 마음에 들지 않으면 색상을 변경할 수 있습니다. 색상 편집 대화 상자를 열려면 다음 작업 중 하나를 수행합니다. *Tableau Desktop에서 색상 범례를 두 번 클릭합니다. *Tableau Server 또는 Tableau Online에서 범례 오른쪽 위의 드롭다운 화살표를 클릭합니다.6. 레이블에 Category, Sub-Category 및 Sales를 추가하여 뷰를 읽기 쉽게 만듭니다. 이제 기본적으로 텍스트를 작게 표시하는 사각형 위로 마우스를 이동하면 도구 설명이 표시됩니다.
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2018-03-21 15:36
[태블로] Tableau에서 데이터 원본 편집 방법 분석 중에 언제든지 통합 문세어 사용된 데이터 원본을 편집할 수 있습니다.데이터 원본을 편집하려면 -1. 데이터 메뉴에서 데이터 원본을 선택한 다음 데이터 원본 편집을 선택합니다.2. 데이터 원본 페이지에서 데이터 원본을 변경합니다. 데이터 원본 위치 변경데이터 원본을 편집할 때 데이터 원본 위치를 변경하는 옵션을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 사용 중인 데이터 원본의 이름 또는 위치가 변경되었으며 이전 연결 정보를 통해 더 이상 사용할 수 없다고 가정합니다. 이 경우 작업 내용의 손실 없이 통합 문서를 올바른 위치에 연결할 수 있습니다.이와 동일한 방법을 사용하여 한 데이터 원본에서 수행한 분석을 유사한 데이터 원본에 적용할 수 있습니다. 시장, 제품, 매출 및 수익과 관련된 여러 뷰가 포함된 통합 문서를 만들고 새 데이터 원본에 분석을 적용한다고 가정합니다. 각 뷰를 처음부터 다시 만드는 대신 원래 데이터 연결을 편집하고 새 데이터 원본을 지정할 수 있습니다.데이터 원본의 위치를 변경하려면..1. 데이터 패널에서 데이터 원본을 마우스 오른쪽 단추로 클릭(Mac의 경우 Control 클릭)하고 연결 편집을 선택합니다.2. 연결 편집 대화 상자에서 데이터 원본 위치로 이동하거나 새 데이터 원본을 선택합니다.필드 참조 바꾸기새 데이터 원본에 연결하려면 이전에 원래 데이터 원본을 참조한 통합 문서의 모든 워크시트가 이제 새 데이터 원본을 참조합니다. 새 데이터 원본에 원래 통합 문서에서 사용된 것과 동일한 필드명이 없는 경우 필드가 유효하지 않게 되며 느낌표!가 표시됩니다. 필드의 참조를 바꿔 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다.예를 들어 Customer Name 필드가 포함된 데이터 원본에 통합 문서가 연결되어 있다고 가정합니다. 모든 데이터가 동일하지만 Customer Name 대신 필드명이 Customer Name으로 변경된 새 데이터 원본을 가리키도록 데이터 원본을 편집합니다. Customer Name 필드가 데이터 패널에 그대로 있지만 유효하지 않은 필드를 표시됩니다. 이 필드를 유효하게 만들기 위해 참조를 바꿀 수 있습니다. 즉, 잘못된 필드를 새 데이터 원본의 유효한 필드에 매핑할 수 있습니다. (Customer Name은 Name에 해당함)필드 참조를 바꾸려면1. 데이터 패널에서 잘못된 필드를 마우스 오른 쪽 단추로 클릭(Mac의 경우 Control 클릭)하고 참조 바꾸기를 선택합니다.2. 참조 바꾸기 대화 상자에서 잘못된 필드에 해당하는 새 데이터 원본의 필드를 선택합니다. 데이터 원본 복제테이블 추가, 필드 숨기기 및 표시, 필드 기본값 설정 등과 같이 데이터 원본을 변경하려는 경우가 있습니다. 이러한 변경 내용은 해당 데이터 원본을 사용하는 모든 시트에 영향을 줍니다. 데이터 원본을 복제하여 기존 시트에 영향을 주지 않고 변경할 수 있습니다.데이터 원본을 복제하려면 * 데이터 메뉴에서 데이터 원본을 선택한 다음 복제를 선택합니다.데이터 원본을 복제하면 이름의 끝에 "(복사본)"이 추가 됩니다. 데이터 원본 이름 바꾸기데이터 원본에 연결할 때 Tableau Desktop에서 사용할 이름을 지정할 수 있습니다.데이터 원본 이름을 바꾸려면 *데이터 메뉴에서 이름 바꾸기를 선택합니다.단일 통합 문서가 많은 데이터 원본에 연결되어 있는 경우 연결에 이름을 지정하는 것이 유용합니다. 할당한 이름은 연결의 고유 정보를 추적하는데 유용할 수 있습니다. 데이터 메뉴에서 데이터 원본을 선택한 다음 속성을 선택하여 연결 속성을 검토할 수 있습니다.
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2018-03-23 10:16
[태블로] Tableau 기술 지속적인 혁신Tableau는 2003년 스탠포드 대학에서 독립한 전문 회사로서 간단한 끌어 놓기 기능으로 세련된 시각화 자료를 만들 수 있는 VizQL™이라는 기술로 기존의 데이터 작업을 완전히 바꿨습니다. 기본적인 혁신은 특허를 받은 쿼리 언어에서 비롯되었으며, 이 쿼리 언어는 사용자의 작업을 데이터베이스 쿼리로 변환하여 그 응답을 그래픽 형식으로 표현 합니다.그 다음 혁신은 Tableau의 데이터 엔진을 통해 수십억 행의 데이터를 몇 초 내에 애드혹 분석을 수행할 수 있는 기능이었습니다. 핵심 Tableau 플랫폼 기술인 Hyper는 자체적인 동적 코드 생성 및 최첨단 병렬 처리 기술을 사용하여 추출 생성 및 쿼리 실행에서 빠른 성과를 낼 수 있습니다. HyperHyper는 고객이 트랜잭션 데이터베이스에서 바로 분석 쿼리를 효율적으로 평가함으로써 크고 복잡한 데이터 집합을 더 빠르게 분석할 수 있게 도와주는 고성능 인메모리 데이터 엔진 기술 입니다. 핵심 Tableau 플랫폼 기술인 Hyper는 자체적인 동적 코드 생성 및 최첨단 병렬 처리 기술을 사용하여 추출 생성 및 쿼리 실행에서 빠른 성과를 낼 수 있습니다.Hyper의 고유한 설계지난 10년 동안 인메모리 데이터 엔진 및 분석 데이터베이스 기술은 샘플링, 요약과 같은 기술을 통해 놀라운 쿼리 성능을 제공했습니다. 그러나 이러한 성능 개선은 대가가 따릅니다. 많은 시스템에서 분석 워크로드 성능의 최적화를 위해 빠른 추출 만들기와 새로 고침 성능에 필수적인 쓰기 성능을 포기하기도 합니다. 하지만 쓰기 속도가 떨어지면 데이터 처리가 지연되거나 데이터 연결이 차단됩니다. 결과는 어떨까요? 사람과 분석할 데이터 사이에 지연 시간이 발생합니다. Hyper를 통해 Tableau가 이루고자 하는 사명은 빠른 속도와 빠른 분석 워크로드 성능을 제공하여 사람이 데이터에 더 가까이 다가가도록 만드는 것입니다. 간단히 말해서 Hyper는 최신 데이터를 더욱 빠르게 제공하므로 더 크고 복잡한 데이터를 효율적으로 분석할 수 있습니다.시스템 아키텍처 : 트랜잭션 및 분석 쿼리에 대한 단일 상태Hyper를 사용하면 트랜잭션 및 분석 쿼리가 동일한 열 저장소에서 처리되며, 데이터를 활용한 이후에 후처리가 필요하지 않습니다. 이렇게 하면 오래된 데이터를 줄이고 시스템 간의 연결 지연을 최소화합니다. Hyper의 독창적인 접근 방식은 단일 시스템에서 읽기 및 쓰기가 많은 워크로드의 진정한 결합을 가능하게 합니다. 이는 빠른 쿼리 성능에 영향이 없이 신속하게 추출 만들기가 가능하다는 것을 의미합니다. (우리는 이를 윈윈이라고 부릅니다.)쿼리 실행에 대한 새로운 접근 방식 : 동적 코드 생성Hyper는 새로운 적시(JIT) 컴파일 실행 모델을 사용합니다. 다른 많은 시스템에서는 최신 멀티코어 하드웨어를 최대한 활용할 수 없는 전통적인 쿼리 실행 모델을 사용합니다. 반면에, Hyper는 쿼리를 최적화하고 맞춤형 기계어 코드로 컴파일하여 기본 하드웨어를 보다 효율적으로 활용합니다. Hyper는 쿼리를 받으면 트리를 만들고, 트리를 논리적으로 최적화하며, 이를 기본으로 사용하여 고유한 프로그램을 만든 다음 실행합니다. 결국, 최신 하드웨어를 보다 잘 활용하여 빠르게 쿼리를 실행하게 됩니다.더 효율적인 하드웨어 활용 : Morsel-Driven Prallelism (모셀 기반 병렬 처리)Tableau는 시작 단계부터 대형, 멀티코어 환경을 염두에 두고 Hyper를 설계했습니다. Tableau의 병렬 처리 모델은 매우 작은 작업 단위(모셀)에 기반을 둡니다. 이러한 모셀은 사용 가능한 모든 코어에 걸쳐 효율적으로 할당되므로, Hyper에 코어 속도의 차이를 더 실감나게 느낄 수 있습니다. 이는 보다 효율적인 하드웨어 활용과 더 빠른 성능을 의미합니다.Hyper는 2010년 뮌헨 공과대학(TUM)에서 학술 연구 프로젝트로 시작되었습니다. Hyper를 업계에 소개하고 상업용 기술 버전을 제공한다는 목표로 2015년 독립 조직으로 분사했습니다. Hyper는 2016년에 Tableau에 인수되었으며, 이의 핵심 기술이 현재 Tableau 데이터 엔진에 힘을 실어주고 있습니다.VizQL™시각적 기반이기 때문에 더욱 빠름Tableau의 핵심은 대화형 데이터 비주얼리제이션을 데이터 이해 과정의 필수 요소로 만들어 주는 특허 기술입니다. 기존의 분석 도구를 사용하면 데이터를 행과 열로 분석하고, 표시할 하위 데이터 집합을 선택하고, 해당 데이터를 표로 구성한 다음, 해당 테이블에서 차트를 생성해야 했습니다. VizQL에서는 이러한 단계를 거치지 않고 데이터에 대한 시각적 자료를 즉시 만들어, 분석할 때 시각적 피드백을 제공합니다. 따라서 데이터를 더욱 자세히 이해할 수 있으며, 기존 방법보다 최대 100배 더 빠르게 작업할 수 있습니다. 새로운 데이터 언어로 더욱 많은 정보 전달기반이 완전히 다른 이 아키텍처는 SQL이 텍스트 형식으로 데이터 상호 작용을 지원하는 것과 유사하게 시각적인 형식으로 데이터의 상호작용을 지원합니다. VizQL문을 통해 정교한 다차원 비주얼리제이션을 무제한으로 만들고, 단일 분석 인터페이스 및 데이터베이스 시각화 도구로 그래픽을 이용한 광범위한 요약 자료 생성이 가능합니다.Tableau에서는 막대 및 선형 그래프부터 지도 및 복잡한 링크 뷰까지 놀라울 정도로 광범위한 시각화 자료를 만들 수 있습니다. 이러한 유연성을 활용해 완전히 새로운 방법으로 데이터를 이해할 수 있습니다. Tableau를 사용하면 데이터를 경직된 도표 서식에 끼워 맞추는 경우에 놓칠 수 있는 인사이트를 발견할 수 있습니다.자연스러운 사고의 흐름 지원사고 과정은 점진적으로 진행하며 새로운 정보를 고려하는 질문과 답변이 자연스럽게 이어지는 패턴입니다. 분석을 시작하는 시점에 정확하게 어떤 결과를 향해 가고 있는지 예측하기는 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 기존 BI 도구에서는 이러한 예측이 필요합니다. 하지만 이제 다른 방법을 사용할 수 있습니다. VizQL을 사용하면 데이터를 시각적으로 탐색하고 가장 효율적으로 표현할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다. 작업을 진행하면서 학습하고, 필요하면 데이터를 추가하고, 궁극적으로 더욱 깊이 있는 인사이트를 발견할 수 있습니다. 우리는 이 과정을 시각적 분석 주기라고 부릅니다. 이 주기를 끝까지 수행하면 데이터를 더욱 효율적인 스토리로 전달할 수 있습니다.세계 어느 곳에도 찾아보기 힘든 혁신적인 솔루션 입니다.VizQL로 인해 빠른 분석 및 시각화가 현실적으로 가능해졌습니다. 교육을 받지 않거나 조금만 받은 사람들도 이전과 전혀 다른 방법으로 데이터를 더욱 빠르게 확인하고 이해할 수 있습니다. 이것이 가장 큰 차이점입니다.
