*학습 내용은 iflearn의 태블로 무료 강의 고급 맛보기 편입니다.
1. 대시보드 액션 적용(1)
1-1) 필터
위 처럼 설정하면, 필터 2를 선택했을때 필터1에서는 고객 세그먼트 및 월간 기준으로만 필터를 적용 한다는 의미이다.
2018년 기업고객 12월을 클릭하면 상단에는 각 년도 별 기업고객(고객 세그먼트)의 월간(월 주문일자) 매출을 보여준다.
1-2) 하이라이트
위 처럼 매출을 레이블에 넣은 후 하이라이트를 선택하면 평사시엔 나타지 않다가 하이라이트가 레이블이 보인다. 아래는 대시보드에서 하이라이트 거는 방법이다.
대시보드의 동작 누른 후 추가 -> 하이라이트를 선택하여 위처럼 설정하면 아래처럼 마우스 오버 시 강조되는 부분만 레이블을 볼수 있다.
1-3) URL 이동
클릭 시, 위 내용만 간단하게 나온다. 여기에 네이버 쇼핑 URL을 넣어서 해당 제품의 네이버 쇼핑 part로 이동하게끔 만들수 있다.
(1)
(2)
가구라고 적혀 있던 글을 제외한 나머지 URL을 복사하여 아래처럼 진행한다.
(3)
가구 빠진 자리에 위처럼 설정하면 제품 중분류가 대신 그자리를 차지하게 된다.
(4)
URL 클릭 시 네이버 쇼핑으로 해당 품목을 볼수가 있다.
2. 대시보드 액션 적용(2)
2-1) 시트로 이동
*시도별 맵
*시군구별 맵
*시도 -> 시군구 대시보드 & 시군구 -> 시도 대시보드
시도 -> 시군구 대시보드는 동작의 필터를 누른뒤 아래처럼 설정해준다
시도맵에서 아무곳을 클릭하면 클락 된 해당 지역의 시군구 맵이 나오게 된다.
시군구 -> 시도 대시보드는 왼쪽 아래 탐색버튼을 눌러준 뒤, 편집 을 활용하면 된다.
위 순서대로 과정을 거친 뒤에 ALT+클릭 하면 시도맵으로 변경된다.
2-2) 매개 변수 변경
매출, 수량, 수익 아이콘에 마우스 오버 시키면 월간 추이가 자동으로 변경되도록 해본다.
*아이콘 만들기
위처럼 뼈대를 만든 뒤, 마크를 모양을 클릭 하면 아래처럼 모양 마크가 새로 생긴다.
열 선반에 있는 측정값 이름을 ctrl+왼쪽 마우스 드래그 하여 새로 생긴 모양에 넣어준다.
마크에 있는 연속형 측정값을 '세부정보' 넣어주면 숫자가 사라져서 모양만 남게 된다.
*월간추이는 배운 내용 이므로 skip하였습니다.
대시보드 생성 뒤, 대시보드 -> 동작 -> 매개변수 변경을 클릭하여 최종적으로 아래처럼 설정한다.
이 작업은 월간 추이에서 걸어둔 p. 측정값 매개변수를 아이콘에 이관?하는 작업이다.
2-3) 집합 값 변경
위처럼 왼쪽 지역을 선택하면 오른쪽엔 해당 지역의 시도별로 측정값을 볼수 있도록 해본다. 내가 궁금한 것과 궁금 하지 않은 것 두개로 나뉘므로 집합을 이용할수 있겠다.
*지역별 측정값 만들기
지역에 대한 집합을 위 처럼 일단 설정한다. 해당 집합을 생성함으로써 수도권과 수도권이 아닌 지역 둘로 나뉜다. 열 선반에 있는 측정값 대신 매출,수량 같은 수치로 대체가 가능하다. 방금 만든 지역 set을 색상에 넣어서 구분 한뒤, 행 선반에 한번 더 넣는다. 행 앞자리에 넣음으로써 선택된 지역은 무조건 맨 먼저 나오게끔 설정할수가 있다.
in,out 머리글은 제거해주면 깔끔해진다.
*시도별 측정값 생성
지역별 측정값을 복제한 워크시트를 가지고 계산된 필드를 만든다.
지역집합에 해당되는 것은 시도로 나타내고 그렇지 않은 것은 지역으로 나타낸다는 의미이다. (지역 set은 대시보드에서 클릭으로 in,out 수시로 변경 가능하다.)
만든 계산식 필드 인 지역 or 시도별을 행 선반에 넣는다.(강의 에서는 이 직후 행 선반에 있는 지역을 제거해주었다.)
*대시보드 생성
대시보드 -> 동작 -> 집합 값 변경 순으로 들어가서 위처럼 설정하면 최종적으로 완성된다.
'Data Diary' 카테고리의 다른 글
2021-08-19(딥러닝수학10_Loss function & Gradient Descent) (0) | 2021.08.19 |
---|---|
2021-08-18,20(태블로_고급 맛보기) 2편 (0) | 2021.08.18 |
2021-08-17(딥러닝수학 9_Vectorization2 &batch Gradient Descent ) (0) | 2021.08.17 |
2021-08-12(태블로_중급) (0) | 2021.08.12 |
2021-08-11(딥러닝 수학8_Mini-batch and vectorization) (0) | 2021.08.11 |