시간별 트렌드

1. 하단의 시트 1 탭을 선택하여 데이터 원본​에서 전환하세요. 시트 1 보기에서:

   1. 데이터 창의 테이블 목록에서 Daterange 항목을 드래그하여 필터 선반에 놓습니다.

   2. 필터 필드 [Daterange] 대화 상자에서 날짜 범위​를 선택하고 다음 >​을(를) 선택합니다.

   3. 필터 [Daterange] 대화 상자에서 날짜 범위​를 선택하고 01/01/2023 - 02/01/2023 기간을 지정하십시오.

      

   4. 데이터 창의 테이블 목록에서 Daterangehour​을(를) 끌어서 놓고 열 옆에 있는 필드에 항목을 놓습니다.

      • 값이 HOUR(Daterangeday)(으)로 업데이트되도록 Daterangeday 드롭다운 메뉴에서 자세히 > 시간​을(를) 선택합니다.

   5. 데이터 창의 테이블(측정값 이름) 목록에서 Occurrences​을(를) 끌어다 놓고 행 옆의 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(발생 횟수)(으)로 자동 변환됩니다.

   6. 도구 모음의 맞춤 드롭다운 메뉴에서 표준​을(를) 전체 보기(으)로 수정합니다.

      Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

      

2. 시트 1 탭 컨텍스트 메뉴에서 복제​를 선택하여 두 번째 시트를 만듭니다.

3. 시트 1 탭 컨텍스트 메뉴에서 이름 바꾸기​를 선택하여 시트의 이름을 Graph(으)로 변경합니다.

4. 시트 1(2) 탭 컨텍스트 메뉴에서 이름 바꾸기​를 선택하여 시트의 이름을 Data(으)로 변경합니다.

5. 데이터 시트가 선택되어 있는지 확인하십시오. 데이터 보기에서:

   1. 오른쪽 상단에서 표시​를 선택하고 텍스트 테이블(왼쪽 상단 시각화)을 선택하여 데이터 보기의 콘텐츠를 테이블로 수정합니다.

   2. HOUR(Daterangeday)​을(를) 열​에서 행(으)로 드래그합니다.

   3. 도구 모음의 맞춤 드롭다운 메뉴에서 표준​을(를) 전체 보기(으)로 수정합니다.

      Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

      

6. 새 대시보드 탭 단추(맨 아래)를 선택하여 새 대시보드 1 보기를 만듭니다. 대시보드 1 보기에서:

   1. Graph 시트를 시트 셸프에서 여기에 시트 놓기​를 읽는 대시보드 1 보기로 끌어다 놓습니다.

   2. 그래프 시트 아래의 시트 셸프에서 데이터 시트를 대시보드 1 보기로 끌어다 놓습니다.

   3. 보기에서 데이터 시트를 선택하고 전체 보기​를 너비 수정(으)로 수정합니다.

      대시보드 1 보기는 다음과 같습니다.

      

1. Looker의 Explore 인터페이스에서 제대로 설정했는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 필드 및 필터 제거​를 선택하십시오.

2. 필터 아래의 + 필터​을(를) 선택하십시오.

3. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택
   2. 필드 목록에서 날짜 범위 날짜‣을 선택한 다음 날짜 범위 날짜​을 선택합니다.
      

4. 이(가) 범위에 있으므로 Cc 데이터 보기 날짜​필터를 지정하십시오 2023/01/01 까지(이전) 2023/01/02.

5. 왼쪽 레일의 Cc 데이터 보기 섹션에서

   1. ‣차원 목록에서 Daterangehour 날짜​을 선택한 다음 시간​을 선택합니다.
   2. 왼쪽 레일(맨 아래)에서 MEASURES 아래의 Count​을(를) 선택하십시오.

6. 실행​을 선택합니다.

7. 선 시각화를 ‣ 표시하려면 시각화​를 선택하십시오.

아래 표시된 것처럼 시각화 및 테이블이 표시됩니다.

1. 새 셀에 다음 문을 입력합니다.

   code language-python
   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT daterangehour AS Hour, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-02' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY Hour ASC df = data.DataFrame() df = df.groupby('Hour', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.lineplot(x='Hour', y='Events', data=df) plt.show() display(data)

2. 셀을 실행합니다. 아래 스크린샷과 비슷한 출력이 표시됩니다.

   

1. 새 청크에 다음 코드 블록을 입력합니다.

   code language-r
   ## Hourly Events df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-01-02") %>% group_by(daterangehour) %>% count() %>% arrange(daterangehour, .by_group = FALSE) ggplot(df, aes(x = daterangehour, y = n)) + geom_line(color = "#69b3a2") + ylab("Events") + xlab("Hour") print(df)

2. 청크를 실행합니다. 아래 스크린샷과 비슷한 출력이 표시됩니다.