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[Tableau] 6일차 테이블 계산식, 세부 수준 계산식(LOD) 이해 본문

공부

[Tableau] 6일차 테이블 계산식, 세부 수준 계산식(LOD) 이해

beenu 2024. 8. 28. 04:32
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✨ 태블로 신병훈련소 6일차 정리 ✨

 

태이블 계산식의 원리 & 시각화의 세부 수준

 

 

1. 테이블 계산식의 원리

  • 태이블 계산식은 Raw Data를 집계한 값(Aggregation)을 가지고 테이블 계산을 실행한다
  • 4일차 과제 - 국가별 가격 변동 비율 차이 참고
    • Dollar Price(Raw Data)의 합계(Aggregation) 구하고
    • 그 합계로 "구성비율"이라는 테이블 계산식(Table Calculation)을 통해 변동 비율 계산
    • 이미 집계된 Dollar Price 합계 값을 가지고 '재계산' 했다!
    • Dollar Price 합계 기준 : 연도(Date), 국가명(Name)
  • 집계의 기준 : 시각화의 세부 수준에 따라 결정됨

 

2. 시각화의 세부 수준

  • 시각화에 추가되는 차원에 따라 집계의 기준이 변경됨
  • 측정값의 집계 기준 = 시각화의 세부 수준 또는 뷰의 수준

 

  • 붉게 표시된 위치에 추가되는 "차원"이 시각화의 세부 수준을 결정짓게 됨

 

  • 측정값은 시각화의 세부 수준에 따라 집계되고, 이 집계값을 다시 재계산해야 하는 테이블 계산은 어떤 기준으로 계산을 해야할 지 지정해줘야 함
  • 이 때, 재계산이 되는 범위(테이블, 패널, 셀)와 방향, 기준에 따라 값이 달라질 수 있으므로 범위와 방향을 신중하게 선택해야 함

 

테이블 계산식, 세부수준 계산식(LOC)

 

1. 테이블 계산식 - 차이

  • 주식 데이터를 가지고 전일 대비 종가 등락 여부 차트 그리기

 

 

2. 태이블 계산식 - 구성비율

  • 시도별 매출 구성비율 확인
  • 구성비율 계산식 = SUM([매출]) / TOTAL(SUM([매출])) 

 

 

3. 세부수준 계산식(LOD) : 전국 기준 매출 구성비율 구하기

  • 해당 시트의 시각화 세부 수준은 "국가"와 "시도"
    • 이 뷰에서 매출의 합계를 구하면 가장 낮은 시각화 세부 수준인 "시도" 기준으로 매출 합계값이 구해짐
    • 이 상태에서는 전국 기준 매출 합계값은 절대 구할 수 없음
    • "현재 뷰의 시각화 세부 수준"과 "실제로 내가 필요한 집계 기준"이 다를 때 사용하는 것이 세부수준 계산식이다!
  • FIXED 함수 : 지정된 특정 차원을 기준으로 집계하는 방법

 

 

4. 세부수준 계산식 : 과거 고객 매출 기여도 및 신규 유입 고객 현황 분석

  • "고객별 최초 구매일"을 구하고 구매일의 연도를 색상으로 표현하면, 이 색상은 고객의 유입년도에 따라 구분됨
  • FIXED [고객번호] : MIN([주문 일자]) 
    • “고객”으로 차원을 고정하고, MIN 함수를 이용해서 최초 주문일자를 구함
    • 현재 시각화 세부 수준이 "연도"이므로, "고객"을 기준으로 최초 주문 일자를 구하려면 세부 수준식 필요

 

5. 코호트 분석

  • 코호트 분석 (Cohort Analysis)이란? 
    • 코호트 : 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 의미
    • 사용자 행동을 그룹으로 나눠 지표별로 수치화한 후 분석
  • 고객별 최초 재구매일 구하기
    • { FIXED [고객번호] :
                                         MIN(
                                          IIF( [고객별 최초 구매일] < [주문 일자], [주문 일자], NULL )
    • IIF : 조건 만족하면 첫 번째 값, 아니면 두 번째 값 적용
  • DATEDIFF 함수를 사용해서 재구매가 일어나기까지의 시간차이 계산
  • 코호트 분석을 통해 사용자 행동을 파악할 수 있고, 행동 원인을 분석하여 사업 전략을 세울 수도 있음

 

소감

 

진짜 진짜 어려웠던 6일차... 1, 2, 3번 해결하느라 밤샜던 기억이 떠오른다 !!

오랜만에 보니까 반갑다 ~~~~

 

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