[Tableau] 스타벅스 메뉴 데이터 / 매장 정보 데이터 분석 및 대시보드 제작

💫태블로 동작 원리 복습💫

 

1. 필드는 차원(정성적인 값)과 측정값(정량적인 값)으로 구분된다.
2. 측정값은 차원을 기준으로 집계되어 표현된다.
   • 집계란?
     • 합계, 평균, 중앙값, 카운트, 최솟값, 최댓값, 백분위수, 표준편차, 분산 등
     • 하나의 측정값을 어떤 기준으로 집계하느냐에 따라 다양한 분석을 할 수 있음
3. 필드를 행 선반에 놓으면 Y축, 열 선반에 놓으면 X축에 표현된다.
4. 마크 선반에 있는 다양한 속성을 활용해 원하는 형태로 다양한 시각화를 할 수 있다.
5. 필요한 값은 필터 선반을 통해 필터링할 수 있다. => "필터 표시"를 사용하면 더 간편하게 필터링을 할 수 있다.

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1. 카테고리 별 평균 칼로리 & 평균 카페인

• 막대 차트를 이용하는 이유?
  • 막대 차트는 값의 크기를 비교하는데 유용한 시각화이다.
  • 우리의 뇌는 크기나 너비보다는 길이를 비교하는데 더 특화되어있다 !
  • 따라서 막대 차트는 수치 데이터 값들 간의 작은 양적 차이를 비교하는데 유용하다.
• 버블 차트는 전체적인 데이터 트렌드를 보거나, 대시보드에서 필터로 유용하게 사용한다.
• '카테고리' 하위에 '메뉴명'이 있기 때문에 평균으로 집계했다.
  • 메뉴마다 칼로리와 카페인이 함량이 다른데, 합계로 집계하면 같은 카테고리 안에 있는 모든 메뉴들의 칼로리와 카페인이 더해지기 때문에 평균값을 보는 편이 더 낫다.

 

2. 메뉴명 별 칼로리 & 카페인

• '메뉴명'은 현재 데이터에서 가장 하위 수준의 속성이다. -> 유일하게 구분되고 중복되지 않는 값 !
• 메뉴명 기준으로 데이터를 집계할 때, 평균으로 계산하나 합계로 계산하나 결과가 동일하기 때문에 별도로 변경하지 않고 합계로 계산했다.

 

3. 카테고리와 메뉴명을 한 번에 살펴보기

• 마크 선반에 있는 도구 설명에서 각 카테고리 별로 마우스 오버하면 우리가 만든 시트가 나오도록 할 수 있다 !

 

4. 당분 함유량과 칼로리 상관관계

• 왼쪽 분석 탭에서 추세선과 평균선을 추가해주었다.
• 메뉴명을 마크 선반의 세부 정보에 넣어서 스캐터 플롯으로 표현했다.

5. 시군구 별 매장 분포 현황

• 행, 열에 놓을 필요 없이 마크 선반 위에서 다 해결되는 문제였다!
• 매장코드로 색상, 크기를 설정해야 되는데 이게 잘 안돼서 당황스러웠다.. 그냥 색상, 크기 설정하면 된다 !

 

6. 대시보드 만들기

 

[ 추가 도전 과제 ]

1. 칼로리가 낮으면서 카페인이 높지 않은 메뉴를 마시고 싶을 때, 어떤 시각화로 답을 찾아볼 수 있을까?

 -> 메뉴별 칼로리와 카페인의 상관관계를 보여주는 차트를 만들기

• 당류 합계로 색상을 표시했다. 빨간색일수록 당류가 높고, 파란색일수록 낮다.

 

2. "스타벅스 매장 정보" 데이터에 있는 경도 / 위도 데이터를 이용해서 서울시의 실제 매장 위치 표현하기

• 지도 위에서 마우스 오른쪽 버튼을 누르면 나오는 "백그라운드 레이어"에서 지도 스타일을 바꿀 수 있다.

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과제 끝 ~~ 생각보다 오래걸렸다.. 메뉴 찾아다니느라 생각보다 더 오래걸렸다.. 수업 들었는데도 기억이 안나드라 !!

그래도 팁도 다 써주시고 과제가 친절하다.

과제 제출은 아침에 해야겠다 ~~