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Introduction

  • 모바일에서 KPI를 확인할 수 있는 대시보드를 제작합니다.
  • Workout Wednesday 2023 Week 24(Link)

 

Requirements

  • 대시보드 크기 : 320 * 640 px
  • 판매, 이익, 주문에 대한 KPI 카드 및 스파크 라인 생성
  • 카테고리 및 세그먼트별 판매에 대한 라인 차트 및 BAN 생성
  • 주별 판매를 보여주는 막대 차트 만들기

 

Result

 

Dataset

  • 데이터셋 : 슈퍼스토어 데이터(링크)

 

Process

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1. state별 매출을 보여주는 시트를 생성합니다.

2. 세그먼트별 매출을 보여주는 시트를 생성하고, 세그먼트와 총 매출을 가운데 정렬해줍니다.

3. 세그먼트별 월별 매출 추이를 보여주는 그래프 시트를 생성합니다. 그리고 각 세그먼트별 최대 매출과 최소 매출을 표시해줍니다.

4. 세그먼트별 매출 시트처럼 카테고리별 매출을 보여주는 텍스트 시트와 그래프 시트를 생성해줍니다.

5. 월별 매출, 수익을 보여주는 그래프 시트를 생성합니다.

6. 주문 건수를 계산하는 필드를 생성 후 월별 시트를 보여주는 시트를 생성합니다.

7. 총 매출, 총 수익, 총 주문 건수를 보여주는 시트를 생성합니다. 이때, 간트 차트를 사용하여 축 범위를 0 ~ 1로 고정합니다.

8. 메뉴바를 만들기 위해 값이 4개인 테이블 [Ship Mode]를 사용합니다. 

9. 각 값을 'Home', 'Category', 'Segment', 'State'로 변환하는 필드를 생성합니다.

10. 생성한 필드를 열로 갖는 시트를 생성한 뒤, 수동 정렬을 통해 'Home' - 'Category' - 'Segment' - 'State' 순으로 정렬해줍니다.

11. 'Home', 'Category', 'Segment', 'State'를 값으로 갖는 매개변수를 생성합니다.

12. 9번에서 생성한 매개변수와 11번에서 생성한 필드가 같은지 확인하는 필드를 생성하여 매뉴바의 색상으로 설정합니다.

13. 각 메뉴의 모양을 다르게 설정해줍니다.

14. 매개변수와 각 메뉴가 같은지 확인하는 필드를 생성합니다.

15. 클릭을 통해 메뉴가 변경되는 동작을 생성합니다.

16. 하단에 메뉴바(navi 시트)를 가져다두고, 위에 State 시트를 가져다둡니다.

17. State 시트가 메뉴바의 state가 클릭되었을 때만 나타나도록 ["값을 사용하여 표시 유형 제어" - "state navi(필드)"]를 설정해줍니다.

18. 17번의 State 시트가 있는 곳에 Segment의 매출과 연관된 시트를 가져다둡니다. 그리고 해당 시트가 Segment 메뉴를 눌었을 때, 작동되도록 설정합니다.

19. Category와 Home 메뉴도 Segment와 State 메뉴와 같은 방식으로 대시보드를 설정합니다.

20. 서식을 변경하여 대시보드를 마무리해줍니다.

 

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Introduction

  • 카테고리와 세그먼트를 기준으로 매출을 파악합니다.
  • Workout Wednesday 2021 Week 46(Link)

 

Requirements

  • 대시보드 크기 : 800px * 400px
  • 시트 1개
  • 총 7개 계산
  • 차트 유형과 간격 일치

 

Result

 

Dataset

  • 데이터셋 : Superstore2021 데이터(Link)

 

Process

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1. 이번 연도, 이전 연도, 이번 연도의 매출, 이전 연도의 매출을 계산하는 필드를 생성합니다.

2. 매출의 차이를 계산하는 필드, 매출 증감을 표시하는 필드를 생성합니다.

3. 행에 세그먼트, 열에 카테고리와 측정값(이번 연도의 매출, 이전 연도의 매출)을 가져다 둡니다.

4. 열에 이번 연도의 매출을 추가한 뒤, 축 동기화를 진행합니다. 그리고 이번 연도의 매출을 간트 차트로 변경해줍니다.

5. 행에 측정값 이름을 추가합니다.

6. 측정값에 빈값을 추가하고, 측정값 이름에서 수동으로 정렬해줍니다.

7. 막대 차트의 레이블을 측정값으로 설정하고, 간트 차트의 레이블과 크기를 매출 차이로 설정합니다.

8. 매출 증감을 간트 차트의 색상으로 설정하고, 간트 차트의 크기를 줄여줍니다.

9. 매출의 패널 서식을 +는 ▽로, -는 △로 지정해줍니다.

10. 워크시트의 서식을 깔끔하게 정리하여 마무리해줍니다.

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Introduction

  • 많은 사람들이 미국의 추수감사절에 낮 시간에 두 개의 NFL 경기를 시청하는 오랜 전통이 있습니다. 
  • 1970년부터 Dallas Cowboys와 Detroit Lions는 추수감사절 오후에 상대를 초대했습니다.
  • 두 팀의 역대 전적을 확인하는 대시보드를 제작해주세요.
  • Workout Wednesday 2021 Week 47(Link)

 

Requirements

  • 대시보드 크기 : 일반 데스크톱
  • 시트 1개
  • 각 팀 및 연도의 승패를 보여주는 막대 사탕 차트를 생성
  • 점의 색은 홈팀과 원정팀의 점수 차이
  • 시간 경과에 따른 누적 승률 차이를 보여주는 영역 차트 생성
  • 홈팀의 플레이한 총 게임 수, 역대 전적, 승률 표시

 

Result

 

Dataset

  • 데이터셋 : 1970년 이후 추수감사절의 NFL 경기 기록(Link)

 

Process

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1. 게임 결과를 나타내는 필드를 생성한 뒤, 열에는 게임이 시행된 연도, 행에는 홈팀과 게임 결과를 표시해주세요.

2. [게임 결과] 필드를 행으로 설정하여 1개는 원, 1개는 막대로 설정하여 막대 사탕 모양을 만듭니다.

3. 누적 승수를 표시하는 필드를 생성하여 행에 가져간 후, 마크에서 영역 그래프로 변경해줍니다.

4. 총 게임수를 계산하는 필드를 생성하여 행으로 가져갑니다.

5. 승리한 게임의 수와 패배한 게임의 수, 승률을 계산하는 필드를 생성합니다. 

6. [승률] 필드를 행으로 가져갑니다.

7. 게임의 전적을 표시하는 필드와 점수 차이를 계산하는 필드를 생성하여 게임의 전적을 표시하는 필드는 행으로 가져가고 점수 차이를 계산하는 필드는 원 그래프의 색상으로 설정해줍니다.

8. 1번에서 생성한 [게임 결과] 필드를 실수형으로 변경하여 1 ~ -1까지만 표시되도록 합니다. 

9. 서식을 변경하여 데이터 시각화를 마무리해줍니다.

 

Study

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RUNNING_SUM() : 파티션에 있는 첫 번째 행에서 현재 행까지 주어진 식의 누계 합계를 반환

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Introduction

  • 하위 범주별 수익을 평균 수익과 비교하여 보여줍니다.
  • Workout wednesday 2021 week 16(Link)

 

Requirements

  • 대시보드 크기 800 * 700 px
  • 시트 1장
  • 범주별 하위 범주 평균 판매를 표시하는 이중 축 차트

 

Result

 

Dataset

  • 데이터셋 : Superstore Dataset(Link)

 

Process

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1. Sales를 열에, Category와 Sub Category를 행에 가져갑니다.

2. Sales를 Ctrl/Command를 누른 후 Sub Category에 가져가 세부 수준 식(LOD)를 형성합니다.

3. 2번에서 만든 식의 집계를 합계에서 평균으로 변경해줍니다.

4. Sales (Sub Category)를 Ctrl/Command를 누른 후 Category에 가져가 세부 수준 식(LOD)를 형성합니다.

5. 4번에서 형성한 식을 열에 가져간 뒤, 이중 축과 축 동기화를 진행합니다.

6. 각 하위 범주의 수익이 평균 이상인지 확인하기 위해 [평균 이상]이라는 식을 생성합니다.

7. 6번에서 생성한 식을 합계(Sales)의 색상으로 설정합니다.

8. 각 하위 범주의 수익이 평균과 어느정도 차이가 나는지 확인하기 위해 비율을 계산하는 식 [퍼센트]를 생성합니다.

9. 8번에서 생성한 식을 합계(Sales)의 레이블로 설정합니다.

10. 9번에서 생성한 레이블의 서식을 양수인 경우 ▲0%로, 음수인 경우 ▼0%로 표시될 수 있도록 사용자 지정을 통해 서식 변경을 진행합니다.

11. 색상, 도구 설명 등을 변경하여 시각화를 마무리해줍니다.

 

 

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Introduction

  • 미국의 스마트폰 보유한 10대 데이터를 통해 연령별로 2015년 대 2019년 휴대전화 소유권을 보여주는 덤벨차트를 만듭니다.
  • Workout wednesday 2022 week 32(Link)

 

Requirements

  • 대시보드 크기 : 1000 * 800 px
  • 시트 1장
  • 11-14세의 막대는 색상(#d6404e)을 사용하고 다른 연령은 회색(#a2a2a2)를 사용
  • 원에는 소유권을 %단위로 라벨을 표시
  • 2015년과 2019년의 차이가 덤벨 하단에 표시
  • 연령은 차트의 맨 위에 위치

 

Result

 

Dataset

  • 데이터셋 : 미국의 스마트폰 보유한 10대 데이터(링크)

 

Process

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1. [Age]의 복사본을 만들어 [Age]와 [age copy]를 열로 지정하고, [Ownership](차원), [Ownership](합계)를 행으로 지정합니다.

2. [age copy]를 통해 11-14 연령을 묶어주고, 11-14를 제외한 나머지 연령을 묶어줍니다.

3. 2번에서 만든 연령 그룹을 [Ownership]의 마크에서 색상으로 지정합니다.

4. [Ownership](합계)의 색상을 [Year]로 지정합니다.

5. [Ownership]과 [Ownership](합계)를 이중 축과 축 동기화를 이용하여 하나의 그래프로 표시해줍니다.

6. [2015년의 ownership 필드]와 [2019년의 ownership 필드]을 생성하여 두 필드의 차이를 구해줍니다.

7. 6번에서 생성한 2015-2019년의 ownership 차이를 [Ownership]의 레이블로 지정해줍니다.

8. [Ownership]의 레이블을 편집합니다.
[레이블 마크 - 라인 끝 - 선 시작점 레이블] / [레이블 편집 - 한줄 띄움] / [글꼴 - 12point]

9. 서식을 통해 레이블이 양수이면 ▲로 표시하고, 음수이면 ▼로 표시해줍니다.

10. [Ownership](합계)의 마크에 [Ownership](합계)를 레이블로 설정하여 레이블을 원의 가운데에 오도록 설정하고, 백분율로 표시하도록 서식을 변경해줍니다.

11. 6번에서 생성한 필드인 [2015 Ownership], [2019 Ownership], [차이]를 [Ownership](합계)의 도구 설명에 가져둡니다.

12. 서식을 변경하여 마무리해줍니다.

 

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Introduction

  • Jittered boxplot을 이용하여 MLB 팀별 연령분포를 확인합니다.
  • Workout Wednesday 2022 week 12(Link)

 

Requirements

  • 대시보드 크기 : 1200 * 800 px
  • 시트 1장
  • 팀의 관계를 통해 두 데이터 소스 연결
  • 팀별 연령 분포를 보여주는 jittered boxplots 만들기
  • 플레이오프 진출 여부(1=진출, 0=없음) 및 일치하는 음영으로 팀을 그룹화
  • 평균 연령별로 팀 정렬
  • 필터를 설정하여 리그 간 전환 또는 모든 팀 표시

 

Result

GIF를 클릭하면 대시보드로 이동합니다.

 

Dataset

  • 데이터셋 : 2021 MLB Age Distribution(Link)
    • 2021 MLB Playoff Team
    • MLB Players 2021

 

Process

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1. "플레이오프 진출 여부"를 확인하기 위한 필드를 생성합니다.

2. 열에 [플레이오프 진출여부], [team] 값을 놓고, 행에 [Age] 값을 놓습니다. 그리고 마크에 [Player Code]를 세부 정보로 설정합니다.

3. 선반에서 [Player Code]와 [team]을 기반으로 계산하는 Index를 생성합니다.

4. 왼쪽의 [분석 - 박스 플롯]을 통해 박스 플롯을 생성합니다.

5. 리그별로 데이터를 확인하기 위해 [League]를 필터로 사용합니다.

6. 왼쪽 정렬된 index값을 임의의 위치로 변경하기 위해 random()함수를 사용하여 필드를 만든 후, index로 가져갑니다.

7. [No Playoff - Playoff] 순으로 되어 있는 시트를 내림차순 정렬하여 [Playoff - No Playoff] 순으로 변경해줍니다. 

8. 서식을 통해 No Playoff에 음영을 넣어줍니다(열 색상 교차에서 구간크기 1칸, 수준 0칸으로 설정).

 

Study

  • random() 함수 : 공식적인 기능이 아니라 나중에 지원되지 않을 수 있지만, 난수를 생성하는데 사용할 수 있음.
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Introduction

  • 건초 더미에서 바늘을 찾을 수 있는 데이터 시각화를 해주세요
  • 매출 상위 50개 중 수익이 없는 제품을 찾아 제품을 구매한 고객이 평균 이상인 제품을 나타내는 시각화를 해주세요.
  • WorkoutWednesday 2021 Week 31(Link)

 

Requirements

  • 매출 상위 50위권에 속하고 수익성이 없으며, 평균 고객 수보다 적은 제품을 강조 표시
  • 대시보드 크기 : 800 * 650 px
  • 막대의 색상은 제품의 고유 고객 수가 전체 데이터 세트의 제품당 평균 고유 고객 수보다 높거나 낮은지 여부를 기반으로 함
  • 오직 1개 필드만 데이터 필터링을 사용 가능
  • 테이블 계산 없음
  • 제품, 카테고리, 하위 카테고리는 같은 열, 같은 행에 있어야 함

 

Result

 

Dataset

  • 데이터셋 : 슈퍼 스토어 데이터

 

Process

더보기

1. 수익율을 계산하는 필드 생성합니다.

2. 열에 매출을, 행에 제품 이름, 하위범주, 범주를 두어 막대그래프를 생성합니다.

3. 매출 상위 50개의 제품을 집합으로 만들어 필터로 사용합니다.

4. 새로운 막대 그래프를 생성하여 레이블에 제품 이름, 범주, 하위 범주를 설정합니다. 

5. 레이블을 편집하여 왼쪽 정렬을 하고, 막대 그래프의 색은 흰색으로 테두리는 없음으로 설정합니다. 이를 통해 제품 이름, 하위 범주, 범주를 같은 열, 같은 행에 위치하도록 설정합니다.

6. 제품별 고객 수를 계산하는 필드와 전체 평균 고객 수를 계산하는 필드를 생성합니다.

 7. 합계(매출)의 마크에 레이블로 매출을 추가하고, 세부정보에 매출, 수익, 수익율, 평균 고객, 고객수를 추가합니다.

 8. 제품 이름으로 수익이 없는 제품에 대한 집합을 생성합니다. 집합의 조건은 수익률이 마이너스(-)인 경우로 설정합니다.

9. 3번에서 생성한 상위 50개 제품의 집합과 8번에서 생성한 수익이 없는 제품의 집합을 결합하여 집합을 생성합니다.

10. 9번에서 생성한 집합을 필터로 설정합니다.

11. 평균 고객보다 고객 수가 많은지 확인하는 집합을 생성합니다.

 12. 11번에서 생성한 집합을 합계(매출) 막대 그래프의 색상으로 설정합니다. 평균 초과라면 노란색, 평균 이하라면 회색으로 설정해줍니다.

 

 

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Introduction

  • 현재 연도와 전년도의 판매를 비교하는 수정된 점도표를 만들어주세요.
  • Workout-wednesday 2021 week 35(Link)

 

Requirements

  • 대시보드 크기 : 700 x 800 px
  • 하위 범주별로 현재 연도와 전년도 매출을 표시
  • 전년도 - 파란색 / 현재 연도 - 빨간색
  • 헤더에 현재 연도 하위 카테고리 및 총 매출 표시
  • 전년 대비 변화를 표시

 

Result

 

Dataset

  • 데이터셋 : 태블로 슈퍼스토어 데이터

 

Process

더보기

1. 매출과 하위범주를 각각 열과 행에 가져가고, 매출 1은 막대그래프로, 매출 2는 원 그래프로 지정합니다.

2. 주문 날짜를 필터로 가져가서 2021년, 2022년을 필터로 지정합니다.

3. 매출 1의 색상과 세부정보에 주문날짜를 가져갑니다.

4. 올해 매출을 구하기 위해 계산된 필드를 생성합니다. IF문을 통해 주문 날짜가 가장 최근 날짜이면 매출을 반환하고 아니면 0을 반환합니다.

5. 4번과 비슷한 방식으로 전년도 매출 필드를 생성합니다.

6. 전년도 매출과 올해 매출을 비교하는 Boolean 필드를 생성합니다.

7. 헤더에 사용할 2022년 매출을 계산하는 필드를 생성합니다.

8. 2022년 매출을 행에 올려둔 후, 셀 단위로 계산하도록 변경해줍니다.

9. 매출 2에 6번에서 생성한 전년도, 올해 매출을 비교하는 Boolean 필드와 주문날짜를 각각 색상과 세부정보에 가져갑니다.

10. 상위 탭의 [분석 - 마크 누적]을 자동에서 해제로 변경해줍니다.

11. 올해 매출이 전년도 매출에 비해 얼마나 증감했는지 계산하는 필드를 생성합니다.

12. 11에서 생성한 필드를 매출 2의 레이블로 설정하고 주문날짜를 기준으로 계산하도록 설정합니다.

 

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Introduction

  • Map layer를 사용하면 공간적 분석을 향상시킬 수 있습니다.
  • 지역별 수익을 map layer를 이용하여 나타내주세요.
  • workout wednesday 2021 week 04 (Link)

 

Requirements

  • 대시보드 크기 : 일반 데스크탑
  • 하나의 축과 여러개의 레이어 : state, city
  • 총 수익별 색상 상태
  • 총 수익으로 도시크기 조정
  • 총 수익의 기호(+/-)로 도시 색상 지정
  • 오름차순으로 정렬된 도시별 수익 막대 그래프 생성

 

Result

 

Dataset

  • 데이터셋 : 태블로 슈퍼스토어 데이터(Link)

 

Process

더보기

1. 위도와 경도를 통해 수익을 확인할 지역의 지도를 보여줍니다.

2. $100 형태로 되어 있는 Profit 컬럼에서 '$'를 제거한 뒤, 마크의 색상에 가져갑니다.

3. 색상 편집을 통해 음수는 빨간색, 양수는 검정색이 되도록 바꿔줍니다.

4. [맵-백그라운드 레이어]에서 수익이 있는 지역 외에는 표시하지 않도록 투명도를 100%로 지정합니다.

5. Map Layers를 통해 도시를 추가한 뒤, 수익을 크기에 가져갑니다.

6. 크기 편집을 통해 범위를 [자동]에서 [0에서]로 변경합니다.

7. SIGN 함수를 통해 수익의 부호(+/-)를 반환합니다.

8. 수익이 적자(-)라면 빨간색을, 흑자(+)라면 검정색을 보여주도록 설정합니다.

9. 수익이 적자(-)인지 흑자(+)인지 표시할 수 있는 함수를 생성합니다.

10. [맵 계층 제어 - 계층 컨트롤]에서 state를 잠금해줍니다.

11. 각 도시의 수익을 표시하는 막대그래프를 생성하여 내림차순 정렬해줍니다.

 

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Introduction

  • WorkoutWednesday 2018 - Week 4(Link)
  • 간단한 글자 테이블을 제작하세요.

 

Requirements

  • 고객과 연도에 대한 매출 테이블을 작성
  • 최근 4년간 매출이 이 증가한 고객만 포함
  • 가장 최근 연도의 매출을 기준으로 정렬

 

Result

 

Dataset

  • 데이터셋 : 태블로 슈퍼스토어 데이터셋

 

Process

더보기

1. 매출을 마크의 텍스트에 불연속형(년) 주문 날짜를 열에 가져다 둡니다.

 

2. 매출이 증가하는 고객만 발견하기 위해 T|F(Boolean)형태의 계산된 필드를 제작합니다.
(2022년 매출 > 2021년 매출 and 2021년 매출 > 2020년 매출 and 2020년 매출 > 2019년 매출)

 

3. 고객 이름으로 집합을 만들고 2번에서 만든 필드를 집합의 조건에 추가합니다.

 

4. 3번에서 생성한 집합을 행으로 지정합니다.

 

5. 2022년 매출을 기준으로 정렬하기 위해 2022년 매출을 계산하는 필드를 생성합니다.

 

6. [필터 > 정렬]를 선택하여 5번에서 생성한 매출 정렬 필드를 기준으로 내림차순 정렬을 실행합니다. 

 

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