여러 차원 등급

1. 날짜 범위가 모든 시각화에 적용되도록 하려면 daterangeday​을(를) 데이터 창에서 이 페이지의 필터(으)로 끌어서 놓습니다.

   1. 이 페이지의 필터​에서 날짜 범위는 (모두)​입니다.
   2. 상대적 날짜​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   3. 값이 마지막 ​​역년1에 있을 때 ​​항목을 표시하도록 필터를 정의합니다.
   4. 필터 적용​을 선택하십시오.

2. 데이터 창:

   1. datarangeday​를 선택하십시오.
   2. product_category​을(를) 선택하십시오.
   3. product_name​을(를) 선택하십시오.
   4. purchase_revenue 합계 선택
   5. 총 구매 선택

3. 세로 막대형 차트를 표로 수정하려면 표를 선택하고 시각화 창에서 매트릭스​를 선택하십시오.

   • 열​에서 product_name​을(를) 끌어다 놓고 시각화 창의 행​에서 ​​product_categor​ ​ ​y 아래에 필드를 놓습니다.

4. 테이블에 표시되는 제품 수를 제한하려면 필터 창에서 product_name is (All)​을(를) 선택하십시오.

   1. 고급 필터링​을 선택합니다.
   2. 필터 유형 상위 N 항목 표시 상위 15 값별​을(를) 선택합니다.
   3. 데이터 창에서 여기에 데이터 필드 추가(으)로 구매​를 끌어옵니다.
   4. 필터 적용​을 선택하십시오.

5. 가독성을 향상시키려면 상단 메뉴에서 보기​를 선택하고 페이지 보기 > 실제 크기​를 선택하고 테이블 시각화 크기를 조정합니다.

6. 테이블의 각 범주를 분류하려면 제품 범주 수준에서 +​을(를) 선택합니다. Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

   

7. 상단 메뉴에서 홈​을 선택하고 새 비주얼​을 선택합니다. 보고서에 새 시각적 개체가 추가됩니다.

8. 데이터 창:

   1. product_category​을(를) 선택하십시오.
   2. product_name​을(를) 선택하십시오.
   3. purchase_revenue​을(를) 선택하십시오.

9. 시각적 개체를 수정하려면 막대 차트를 선택하고 시각화 창에서 트리맵​을(를) 선택하십시오.

10. product_category​이(가) Category 아래에 나열되어 있는지 확인하고 product_name​이(가) 시각화 창의 세부 정보 아래에 나열되어 있는지 확인하십시오.

    Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

    

11. 상단 메뉴에서 홈​을 선택하고 새 비주얼​을 선택합니다. 보고서에 새 시각적 개체가 추가됩니다.

12. 데이터 창:

    1. product_category​을(를) 선택하십시오.
    2. purchase_revenue​을(를) 선택하십시오.
    3. 구매​를 선택하십시오.

13. 시각화 창에서:

    1. 시각화를 수정하려면 선 및 누적 세로 막대형 차트​를 선택하세요.
    2. sum_of_purchases​을(를) 열 y축​에서 선 y축(으)로 끕니다.

14. 보고서에서 개별 시각화를 재구성하십시오.

    Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

    

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 상대적 날짜​을 선택하고 연도​를 선택한 다음 이전 연도​을 지정하십시오. 적용 및 확인​을 선택합니다.

      Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

      

   4. 제품 범주​을 드래그하여 열 옆에 놓습니다.

   5. 구매 매출​을 드래그하여 행 옆에 놓으십시오. 값이 SUM(구매 매출)(으)로 변경됩니다.

   6. 구매를 드래그하여 행 옆에 놓습니다. 값이 SUM(구매)(으)로 변경됩니다.

   7. SUM(구매)​을 선택하고 드롭다운 메뉴에서 이중 축​을 선택합니다.

   8. 표시​에서 SUM(구매)​을(를) 선택하고 드롭다운 메뉴에서 줄​을(를) 선택하십시오.

   9. 표시​에서 SUM(구매 매출)​을(를) 선택하고 드롭다운 메뉴에서 막대​를 선택합니다.

   10. 전체 보기 메뉴에서 전체 보기​를 선택합니다.

   11. 차트에서 구매 매출 제목을 선택하고 구매 매출을 오름차순으로 정렬하십시오.

       Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

       

2. 현재 시트 1 시트의 이름을 Category(으)로 바꾸십시오.

3. 새 워크시트​를 선택하여 새 시트를 만들고 이름을 Data(으)로 바꾸십시오.

   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 상대적 날짜​을 선택하고 연도​를 선택한 다음 이전 연도​을 지정하십시오. 적용 및 확인​을 선택합니다.

   4. 데이터 창에서 열(으)로 구매 매출​을(를) 끌어옵니다. 값이 SUM(구매 매출)(으)로 변경됩니다.

   5. Purchase​을(를) 데이터 창에서 구매 매출 옆의 열(으)로 끌어옵니다. 값이 SUM(구매)(으)로 변경됩니다.

   6. 데이터 창에서 행(으)로 제품 범주​을(를) 끕니다.

   7. 데이터 창에서 제품 범주 옆의 행(으)로 제품 이름​을(를) 끕니다.

   8. 두 가로 막대를 표로 변경하려면 표시​에서 텍스트 표​를 선택하십시오.

   9. 제품 수를 제한하려면 측정값​에서 구매​를 선택하세요. 드롭다운 메뉴에서 필터​를 선택합니다.

   10. 필터 [Purchases] 대화 상자에서 최소​을 선택하고 7000을(를) 입력하십시오. 적용 및 확인​을 선택합니다.

   11. 맞춤 드롭다운 메뉴에서 맞춤​을 선택합니다.

       Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

       

4. 새 워크시트​를 선택하여 새 시트를 만들고 이름을 트리맵(으)로 바꾸십시오.

   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 상대적 날짜​을 선택하고 연도​를 선택한 다음 이전 연도​을 지정하십시오. 적용 및 확인​을 선택합니다.

   4. 데이터 창에서 행(으)로 구매 매출​을(를) 끌어옵니다. 값이 SUM(구매 매출)(으)로 변경됩니다.

   5. 데이터 창에서 구매 매출 옆의 행(으)로 구매​을(를) 끌어옵니다. 값이 SUM(구매)(으)로 변경됩니다.

   6. 데이터 창에서 열(으)로 제품 범주​을(를) 끕니다.

   7. 데이터 창에서 열(으)로 제품 이름​을(를) 끌어옵니다.

   8. 두 세로 막대형 차트를 트리맵으로 변경하려면 표시​에서 트리맵​을(를) 선택하십시오.

   9. 제품 수를 제한하려면 측정값​에서 구매​를 선택하세요. 드롭다운 메뉴에서 필터​를 선택합니다.

   10. 필터 [Purchases] 대화 상자에서 최소​을 선택하고 7000을(를) 입력하십시오. 적용 및 확인​을 선택합니다.

   11. 맞춤 드롭다운 메뉴에서 맞춤​을 선택합니다.

       Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

       

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

   1. Category 시트를 Sheets 셸프에서 여기에 시트 놓기​를 실행하는 대시보드 1 보기로 끌어다 놓습니다.
   2. 대시보드 1 보기에서 시트 셸프의 카테고리 시트 아래에 있는 트리맵 시트를 끌어서 놓습니다.
   3. 대시보드 1 보기에서 트리맵 시트 아래의 시트 셸프에서 데이터 시트를 끌어서 놓습니다.
   4. 뷰에서 각 시트의 크기를 조정합니다.

   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) 2024/01/01.

5. 왼쪽 레일의 ‣Cc 데이터 보기 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. 제품 범주​을 선택하세요.
   2. 제품 이름​을 선택하세요.

6. 왼쪽 레일의 {0‣} 사용자 지정 필드​섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. + 추가 드롭다운 메뉴에서 사용자 지정 측정값​을(를) 선택합니다.

   2. 사용자 지정 측정값 만들기 대화 상자에서 다음을 수행합니다.

      1. 측정할 필드 드롭다운 메뉴에서 구매 매출​을(를) 선택합니다.
      2. 측정값 유형 드롭다운 메뉴에서 합계​를 선택합니다.
      3. 이름​의 사용자 지정 필드 이름을 입력하십시오. 예: Sum of Purchase Revenue.
      4. 필드 세부 정보 탭을 선택합니다.
      5. 형식 드롭다운 메뉴에서 소수 자릿수​을(를) 선택하고 0이(가) 소수 자릿수​에 입력되었는지 확인하십시오.
         
      6. 저장​을 선택합니다.

   3. + 추가 드롭다운 메뉴에서 사용자 지정 측정값​을(를) 한 번 더 선택합니다. 사용자 지정 만들기 측정값 대화 상자에서 다음을 수행합니다.

      1. 측정할 필드 드롭다운 메뉴에서 구매​를 선택합니다.
      2. 측정값 유형 드롭다운 메뉴에서 합계​를 선택합니다.
      3. 이름​의 사용자 지정 필드 이름을 입력하십시오. 예: Sum of Purchases.
      4. 필드 세부 정보 탭을 선택합니다.
      5. 형식 드롭다운 메뉴에서 소수 자릿수​을(를) 선택하고 0이(가) 소수 자릿수​에 입력되었는지 확인하십시오.
      6. 저장​을 선택합니다.

   4. 두 필드 모두 데이터 보기에 자동으로 추가됩니다.

7. 필터 섹션에서 + 필터​을(를) 선택합니다. 필터 추가 대화 상자에서 개‣의 사용자 정의 필드​을 선택한 다음 구매 매출​을 선택하십시오.

8. 결과를 제한하려면 is >​을(를) 선택하고 800000을(를) 입력하십시오.

9. 실행​을 선택합니다.

10. 선 시각화를 ‣ 표시하려면 시각화​를 선택하십시오.

11. 시각화를 업데이트하려면 시각화​에서 편집​을(를) 선택하십시오. 팝업 대화 상자에서:

    1. 그림 탭을 선택합니다.

    2. 아래로 스크롤하여 차트 구성 편집​을 선택합니다.

    3. 아래 스크린샷과 같이 차트 구성(재정의)​에서 JSON을 수정한 다음 미리 보기​를 선택합니다.

       

    4. 적용​을 선택합니다.

    5. 팝업 대화 상자를 숨기려면 옆에 있는 CrossSize75​을(를) 선택하십시오

아래 표시된 것처럼 시각화 및 테이블이 표시됩니다.

1. 새 셀에 다음 문을 입력합니다.

   code language-none

   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT product_category AS `Product Category`, product_name AS `Product Name`, SUM(purchase_revenue) AS `Purchase Revenue`, SUM(purchases) AS `Purchases` \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \ GROUP BY 1, 2 \ ORDER BY `Purchase Revenue` DESC \ LIMIT 10; df = data.DataFrame() df = df.groupby(['Product Category', 'Product Name'], as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(8, 8)) sns.scatterplot(x='Product Category', y='Product Name', size='Purchase Revenue', sizes=(10, 200), hue='Purchases', palette='husl', data=df) plt.show() display(data)

2. 셀을 실행합니다. 아래 스크린샷과 비슷한 출력이 표시됩니다.

   

1. 새 청크에 {r} `에서 ` 사이의 다음 문을 입력하십시오.

   code language-r
   ## Multiple dimensions ranked df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>% group_by(product_category, product_name) %>% summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases), .groups = "keep") %>% arrange(desc(purchase_revenue), .by_group = FALSE) print(df)

2. 청크를 실행합니다. 아래 스크린샷과 비슷한 출력이 표시됩니다.