LITTLE BY LITTLE

Tableau 속 SQL 1. 테이블 결합(join) Car for Tabealu.xlsx 의 Car_order 테이블 Car for Tabealu.xlsx 의 Car_member 테이블 [Car_Order]테이블 기준 [Car_member] 관계를 왼쪽으로 변경한다. → Tableau에서의 왼쪽 결합은 SQL에서의 LEFT JOIN과 같다. (▼)SQL 2. 데이터 조회(SELECT)와 함께 사용되는 절들 가입 연도(Join Date) 및 성별(Gender) 구매자 수를 텍스트 테이블로 생성한다. 1. 행에 Join date, Gender 필드 드래그 = SQL에서 SELECT YEAR (join_date)에 해당 2. [Mem_No]를 마크카드-텍스트에 넣어주고, 카운트(고유)로 변경 = SQL에서 ..

분석 패널 1. 요약 요약은 상수 및 평균 라인 / 사분위 수 및 중앙값 / 박스 플롯 / 총계를 활용하여 뷰를 분석적으로 요약한다. 1-1. 상수 및 평균 라인 상수 및 평균 라인은 측정값 필드의 상수 및 평균 요약정보가 뷰에 표시된다. 행과 열에 [매출액] 및 [Order Date] 필드를 드래그한다. - [Order Date]를 클릭하여 월(yyyy년 m월)로 변경한다. 사이드바 상단의 분석 탭을 클릭한다. 상수 라인을 뷰에 드래그하여 월(Order Date)에 넣는다. 평균 라인을 뷰에 드래그하여 테이블에 넣는다. 1-2. 사분위 수 및 중앙값 사분위수 및 중앙값은 측정값 필드의 사분위수 및 중앙값 요약정보가 뷰에 표시된다. ( 1-3사분위수(=중간50%)는 사분위수범위(IQR), 2사분위 수는 ..

뷰 편집 서식 축 편집 추세선 주석 등으로 뷰를 시각적으로 편집한다. 1. 서식 행과 열에 매출액, 평균가격을 드래그한다. 마크카드 - 세부정보에 brand 와 model필드를 드래그한다. 뷰(*데이터 시각화 표시공간)에서 우클릭 후 , 서식을 클릭한다. 글꼴,맞춤,음영,테두리,라인 총 5가지 서식을 선택 및 변경할 수 있다. 2. 축 편집 축 편집은 범위 / 눈금 / 축 제목 / 눈금선을 활용하여, [측정값]들의 축을 편집한다. 분산형 차트를 생성하자.그리고 x축([평균 가격])을 우클릭한 후, 축 편집을 클릭한다. 3. 추세선 추세선은 선형 / 로그 / 지수 / 거듭 제곱 / 다항식을 활용해, [측정값]들의 추세를 표시한다. 뷰에서 우클릭한 후 , 추세선 표시를 클릭하면 선형 추세선이 자동 생성된다...

2. 필드 및 뷰 2-1. 필드 변환 : 차원 및 측정값 필드를 활용하여, 시각화에 필요한 새로운 필드로 변환한다. 1. 별칭 [차원] 필드값 변환시 사용 ex. man → 남성 / woman → 여성 2. 계산된 필드 태블로에서 제공하는 함수를 활용해서 필드를 계산 위와 똑같이 계산된 필드 만들기 창에서 '평균 가격' (AVG([Price]) 생성하기 평균 가격 필드를 마크카드 - 텍스트에 드래그하기 3. 그룹 차원 및 필드값 그룹화시 사용하며, 주로 [차원]을 그룹화할 때 사용한다. 4.집합 집합은 차원 필드 값을 집합으로 나눌 때 사용되며, 동적 및 고정 집합으로 2가지가 있다. 동적 집합 : 원본 데이터에 따라 집합이 변경되며, 단일차원만 가능 고정 집합 : 고정된 집합이며, 단일 / 다중 차원이..

Tableau 기본 개념 차원과 측정값 차원 : 분류적인 데이터 - Gender, Brand, Store Address 측정값 : 집계적인 데이터 - Quantity, Price 차원 및 측정값은 숫자,날짜,문자, 지리적인 역할로 데이터 형식 변경이 가능하다. ex. 성별 별 매출액 (분류적인 차원 성별 + 집계적인 측정값 매출액) 하지만 주소나 연령과 같은 값은 차원(분류적인 데이터)이지만 숫자형이라서 측정값(집계적인 데이터)로 인식하기 때문에, 측정값을 변경해줘야한다. 차원과 측정값의 차이를 연령으로 알아보자 행과 열에 [매출액], [Age] 필드를 드래그한다. → Age는 숫자형이기 때문에 측정값 필드로 나뉘고, 합계로 자동 집계됨 → Age를 측정값->차원으로 변경하면 연령대별 매출액으로 시각화된..

태블로 Tableau 더보기 파일 다운로드 http://github.com/bjpublic/SQL-Tableau GitHub - bjpublic/SQL-Tableau: 데이터 분석과 시각화: SQL로 분석하고 Tableau로 시각화하자 데이터 분석과 시각화: SQL로 분석하고 Tableau로 시각화하자. Contribute to bjpublic/SQL-Tableau development by creating an account on GitHub. github.com 데이터 원본 페이지 구성 왼쪽 패널 : 연결된 데이터 원본 / 시트명(테이블) 캔버스 : 데이터 원본 설정 방법 / 결합 옵션에 대한 정보 데이터 그리드 : 캔버스에서 설정한 데이터가 첫 1,000개 행까지 표시됨 메타데이터 그리드 : 캔버스..

* ERD(Entity-Relationship Diagram)는 ERM 프로세스의 최종산출물. * ERM : 데이터를 구조화하기 위한 개체-관계 모델링 기법 * 파일 가져오기 더보기 http://github.com/bjpublic/SQL-Tableau GitHub - bjpublic/SQL-Tableau: 데이터 분석과 시각화: SQL로 분석하고 Tableau로 시각화하자 데이터 분석과 시각화: SQL로 분석하고 Tableau로 시각화하자. Contribute to bjpublic/SQL-Tableau development by creating an account on GitHub. github.com 더보기 - ch.5에서 Car_member.csv / Car_order.csv / Car_orderde..

효율화 & 자동화에 필요한 SQL 문법 VIEW 가상 테이블 또는 저장된 SQL명령어이다. CREATE VIEW [Order_Member] AS SELECT A.* ,B.gender ,B.ageband ,B.join_date FROM [Order] A LEFT JOIN [Member] B ON A.mem_no = B.mem_no A는 전부(*) 셀렉트하고, B에서는 mem_no를 제외한 이유는 [Order]테이블의 mem_no와 중복되는 열이기 때문이다. CREATE VIEW [Order Member] AS SELECT * FROM [Order] A LEFT JOIN [Member] B ON A.mem_no = B.mem_no 반면에 B에서 mem_no를 제외하지 않고 위처럼 입력하면 에러가 난다. SE..