태블로 기초 - 2.태블로 상관 관계 분석

태블로 상관 관계 분석

(1) 분산형 차트

분산형 차트는 측정값 간의 관계를 파악하기 위한 시각화의 한 방식입니다. 열 선반과 행 선반에 각각 측정 값을 배치하면 자동적으로 분산형 차트가 만들어집니다. 열 선반과 행 선반에 올리는 필드를 고정적으로 배치가 가능하지만, 좀더 자유도를 주기 위해서는 별도의 매개 변수를 만들어 매개 변수 안의 값에 따라서 분산형 차트를 다양하게 활용하실 수 있습니다. 여기에서는 수익과 할인율 필드를 더블 클릭해서 간단한 상관 관계를 살펴보는 분산형 차트를 만들겠습니다.

(2) 데이터 설명

데이터 설명은 AI 의 힘을 활용하여 뷰 내의 특정 요소를 설명함으로써 기존에 찾지 못했던 왜 (Why)를 발견하도록 도와주는 기능입니다. 고급 통계 모델인 베이지안 (Bayesian) 방법론을 기반으로 통계적으로 의미 있는 설명을 제공하며, 일반적인 추세에서 벗어나 막연한 질문에 대한 대답 대신 궁극적인 원인을 찾게 도와줍니다.

(3) 매개 변수 적용

이번에는 분산형 차트에 매개 변 수를 적용해 해당 값에 따라 기준을 충족한 마크만 별도의 색상으로 표시해보겠습니다. 상수 값을 동적인 값으로 변경해 주는 기능이 바로 매개 변수입니다. 매개 변수는 혼자서 쓰일 수 없고, 반드시 계산된 필드, 필터 또는 참조선하고 엮일 때만 화면을 동적인 값으로 변경해주는 기능입니다 . 매개 변수를 잘 활용하면 태블로를 효율적으로 잘 활용하실 수 있게됩니다 .

 

 

 

 

  분산형 차트는 측정값 간의 관 계를 파악하기 위한 시각화의 한 방식입니다. 열 선반과 행 선반에 각각 측정 값을 배치하면 자동적으로 분산 형 차트가 만들어집니다. 열 선반과 행 선반에 올리는 필 드는 고정적으로 배치가 가능하지만, 좀 더 자유도를 주고자 별도의 매개 변수를 만들면 매개 변수 값에 따라 분산형 차트를 다양하게 활용할 수 있습니다. 데이터 설명 및 매개 변수와 함께 활용하시면 좀더 다양한 결과를 확인하실 수 있습니다