단일 차원 등급

이 사용 사례에서는 2023년 이상의 제품 이름에 대한 구매 및 구매 매출을 보여주는 표와 간단한 막대 시각화를 표시할 수 있습니다.

Customer Journey Analytics

사용 사례에 대한 단일 Dimension 등급 패널 예:

Customer Journey Analytics 단일 차원 등급 시각화

BI 도구
note prerequisites
PREREQUISITES
연결에 성공했는지 확인하고, 데이터 보기를 나열하고, 이 사용 사례를 시도하려는 BI 도구에 대해 데이터 보기를 사용할 수 있는지 확인하십시오.
tabs
Power BI 데스크톱
  1. 데이터 창:

    1. 날짜 범위​를 선택합니다.
    2. product_name​을(를) 선택하십시오.
    3. purchase_revenue 합계​를 선택하십시오.
    4. 총 구매​를 선택하세요.

    선택한 요소의 열 머리글만 표시하는 빈 테이블이 표시됩니다. 가시성을 높이려면 시각화를 확대하십시오.

  2. 필터 창:

    1. 이 시각적 개체의 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.

    적용된 daterange 필터로 업데이트된 표가 표시됩니다.

  3. 시각화 창에서:

    1. CrossSize75 을(를) 사용하여 ​에서 daterange​을(를) 제거하십시오.
    2. ​에서 구매 총액​을 구매 총액 아래에 끌어다 놓습니다.
  4. 테이블 시각화에서:

    1. purchase_revenue의 합계​를 선택하여 내림차순 구매 매출 순서로 제품 이름을 정렬합니다. Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

    Power BI 데스크톱 사용 사례 5 테이블 상태

  5. 필터 창:

    1. product_name은 (모두)​을(를) 선택합니다.
    2. 필터 형식​을(를) 상위 N(으)로 설정합니다.
    3. 필터를 항목 표시 상위 10 값별(으)로 정의합니다.
    4. purchase_revenue​을(를) 값별 여기에 데이터 필드 추가(으)로 끌어다 놓습니다.
    5. 필터 적용​을 선택하십시오.

    Analysis Workspace의 자유 형식 테이블 시각화와 동기화된 구매 매출 값으로 업데이트된 테이블이 표시됩니다.

  6. 시각화 창에서:

    1. 선 및 누적 세로 막대형 차트 시각화를 선택하십시오.

    선 및 누적 세로 막대형 차트 시각화는 테이블과 동일한 데이터를 사용하면서 테이블을 대체합니다.

  7. 구매​를 시각화 창의 선 y축(으)로 끌어서 놓습니다.

    선 및 누적 세로 막대형 차트가 업데이트됩니다. Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

    Power BI 데스크톱 사용 사례 5 그래프

  8. 선 및 누적 세로 막대형 차트 시각화에서:

    1. 자세히 를 선택하세요.
    2. 컨텍스트 메뉴에서 표로 표시​를 선택합니다.

    기본 보기가 라인 시각화와 테이블을 모두 표시하도록 업데이트되었습니다.

    Power BI 데스크톱 사용 사례 2 최종 일일 트렌드 시각화

타블로 데스크톱
  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 - 31/12/2023 기간을 지정하십시오. 적용확인​을 선택합니다.

      타블로 데스크톱 필터

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

    5. 데이터 창의 테이블(측정값 이름) 목록에서 구매​를 끌어다 놓고 옆에 있는 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(구매)(으)로 자동 변환됩니다.

    6. 데이터 창의 테이블(측정값 이름) 목록에서 구매 매출​을(를) 끌어다 놓고 옆의 필드에 항목을 끌어다 놓고 SUM(구매)​에서 왼쪽으로 놓습니다. 값이 SUM(구매 매출)(으)로 자동 변환됩니다.

    7. 두 차트를 내림차순 구매 매출 순서로 정렬하려면 구매 매출 제목 위로 마우스를 가져간 후 정렬 아이콘을 선택하십시오.

    8. 차트의 항목 수를 제한하려면 ​에서 SUM(구매 매출)​을 선택하고 드롭다운 메뉴에서 필터​를 선택합니다.

    9. 필터 [구매 매출] 대화 상자에서 값 범위​를 선택하고 적절한 값을 입력합니다. 예: 1,000,000 - 2,000,000. 적용확인​을 선택합니다.

    10. 두 막대 차트를 이중 결합 차트로 변환하려면 ​에서 SUM(구매)​을(를) 선택하고 드롭다운 메뉴에서 이중 축​을(를) 선택합니다. 막대 차트는 산포도로 변형됩니다.

    11. 분산형 플롯을 막대 차트로 수정하려면 다음을 수행합니다.

      1. 표시 영역에서 SUM(구매)​을(를) 선택하고 드롭다운 메뉴에서 ​을(를) 선택합니다.
      2. 표시 영역에서 SUM(구매 매출)​을(를) 선택하고 드롭다운 메뉴에서 막대​를 선택합니다.

    Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

    타블로 데스크톱 그래프

  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 Data(으)로 변경합니다.

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

  5. 데이터 시트가 선택되어 있는지 확인하십시오.

    1. 오른쪽 상단에서 표시​를 선택하고 텍스트 테이블(왼쪽 상단 시각화)을 선택하여 두 차트의 콘텐츠를 테이블로 수정합니다.
    2. 구매 매출을 내림차순으로 정렬하려면 테이블에서 구매 매출 위로 마우스를 가져간 후 SortOrderDown 을 선택하세요.
    3. 전체 보기 드롭다운 메뉴에서 전체 보기​를 선택합니다.

    Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

    타블로 데스크톱 데이터

  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.

    타블로 데스크톱 대시보드 1

조회자
  1. Looker의 Explore 인터페이스에서 제대로 설정했는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 설정 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.
      조회 필터
  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 제품 이름​을(를) 선택합니다.

  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: Purchase Revenue.
      4. 필드 세부 정보 탭을 선택합니다.
      5. 형식 드롭다운 메뉴에서 소수 자릿수​을(를) 선택하고 0이(가) 소수 자릿수​에 입력되었는지 확인하십시오.
        사용자 지정 지표 필드 보기
      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. 다른 필터​을(를) 추가하고 데이터를 제한하려면 + 필터​을(를) 선택하십시오.

  8. 필터 추가 대화 상자에서 ‣개의 사용자 지정 필드​을 선택한 다음 구매 매출​을 선택하십시오.

  9. 필터를 적절하게 선택하고 제안된 값을 입력하면 이(가) 1000000 과(와) 2000000 사이에 있습니다.

  10. 실행​을 선택합니다.

  11. 선 시각화를 ‣ 표시하려면 시각화​를 선택하십시오.

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

    1. 계열 탭을 선택합니다.
    2. 아래로 스크롤하여 구매​를 확인하고 Type​을(를) Line(으)로 변경합니다.
    3. Y 탭을 선택합니다.
    4. 왼쪽 1 컨테이너에서 구매​를 새 왼쪽 축을 만들려면​​시리즈를 여기로 드래그하세요. 이 작업은​ ​왼쪽 2 ​ ​컨테이너를 만듭니다.
      Looker 시각화 구성
    5. 팝업 대화 상자를 숨기려면 편집 옆에 있는 CrossSize75​을(를) 선택하십시오

아래 표시된 것처럼 시각화 및 테이블이 표시됩니다.

조회 결과 일일 트렌드

Jupyter 전자 필기장
  1. 새 셀에 다음 문을 입력합니다.

    code language-none
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = %sql SELECT 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 \
                LIMIT 10;
    df = data.DataFrame()
    df = df.groupby('Product Name', as_index=False).sum()
    plt.figure(figsize=(15, 3))
    sns.barplot(x='Purchase Revenue', y='Product Name', data=df)
    plt.show()
    display(data)
    
  2. 셀을 실행합니다. 아래 스크린샷과 비슷한 출력이 표시됩니다.

    Jupyter Notebook 결과

자습서
  1. 새 청크에 {r} `에서 ` 사이의 다음 문을 입력하십시오.

    code language-r
    library(tidyr)
    
    ## Single dimension ranked
    df <- dv %>%
       filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>%
       group_by(product_name) %>%
       summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases)) %>%
       arrange(product_name, .by_group = FALSE)
    dfV <- df %>%
       head(5)
    ggplot(dfV, aes(x = purchase_revenue, y = product_name)) +
       geom_col(position = "dodge") +
       geom_text(aes(label = purchase_revenue), vjust = -0.5)
    print(df)
    
  2. 청크를 실행합니다. 아래 스크린샷과 비슷한 출력이 표시됩니다.

    라디오 결과

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