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태블로 굿모닝 굿애프터눈

'태블로 굿모닝 굿애프터눈'은 태블로를 처음 다루는 분들을 위한 태블로 기본 안내서입니다. 

아래 동영상과 함께 태블로 기본 개념 및 기본 차트를 함께 실습해 봅시다. 

차원 vs 측정값

태블로에서 가장 중요한 개념인 차원과 측정값에 대해 알아봅시다!

측정값은 기본적으로 숫자로 되어 있고, 측정값의 필드를 더블 클릭 또는 드래그 앤 드롭을 하면 내장되어 있는 집계 기본 속성에 따라 한 덩어리로 만들어줍니다. 

반면에 차원은 숫자로 만들어진 한 덩어리를 여러 개의 덩어리로 나누는 역할을 합니다. 


불연속형 vs 연속형

데이터를 표현하는 방식인 연속형과 불연속형에 대해 알아봅시다!

연속형은 초록색 필드로, 끊어지지 않는 무한대 범위로 뷰에 추가하면 축을 추가합니다. 

불연속형은 파란색 필드로,  개별적으로 구분 유한한 범위, 뷰에 추가하면 머리글을 추가합니다. 색상을 인코딩하거나 날짜 유형 필드를 활용한 시각화에서 이 차이를 확인하실 수 있습니다. 

막대 차트

가장 기본 차트인 막대 차트는 왜 만들까요? 함께 확인해보시죠!

태블로에서는 측정값에 있는 데이터 원본 필드 중 초록색 연속형 필드(지리적 역할인 위도, 경도는 제외)를 더블 클릭하면 기본적으로 막대 차트가 만들어집니다.  이유는 태블로는 숫자로 만든 한 덩어리를 차원으로 세부 항목으로 살펴보는데 그 출발점이 막대 차트이기 때문입니다.


라인 차트

시간의 이동 흐름에 따라 추이를 살펴보는 라인 차트에 대해 알아봅시다!

측정값을 기준으로 한 덩어리로 만들면 막대 마크가 우선 노출되나 날짜 타입의 필드를 가지고 오면 마크는 라인을 자동으로 추천하게 됩니다. 이유는 시간의 순서에 따라 보는 경우 라인 형태가 유용합니다. 이유는 처음부터 끝까지 이어주면서 흐름을 살펴볼 수 있기 때문입니다.

도넛 차트

파이차트보다 더 실용적인 도넛 차트! 임시 계산과 이중 축도 함께 알아두세요!

파이 차트와 동일하게 전체에서 각각의 값에 대한 비중을 살펴보는 차트로, 파이 차트보다 많이 활용되는 이유는 두 번째 파이 차트 위에 전체 합계를 표현할 수 있고 추가적으로 요약 및 텍스트를 넣을 수 있기 때문입니다.

분산형 차트

측정값 간의 관계를 파악하기 위한 시각화! 상관 관계도 함께 파악해보세요!

열 선반과 행 선반에 각각 측정값을 배치하면 자동적으로 분산형 차트가 만들어집니다. 열 선반과 행 선반에 올리는 필드는 고정적으로 배치가 가능하지만, 좀 더 자유도를 주고자 별도의 매개 변수를 만들면 매개 변수 값에 따라 분산형 차트를 다양하게 활용할 수 있습니다.  

히스토그램

특정 구간에 범주형 값들이 얼마나 분포되어 있는지 살펴보는데 유익합니다.

히스토그램은 막대 차트처럼 보이지만 사실 연속형 측정값을 기준으로 구간차원을 만드는 것입니다. 특정 구간 (또는 범위)에 얼마나 범주형 값들이 분포되어 있는지를 살펴보는데 유익합니다. 여기에서는 세부 수준식은 FIXED LOD도 함께 활용해 봅니다. 

맵 차트 (지리적 역할)

우리나라 기준 시도와 시군구명만 있더라도 태블로에서 맵 차트로 표현 가능합니다.

지역 명칭과 같은 차원 필드를 활용해 위도와 경도를 자동으로 생성하는 역할을 추가하는 것을 말합니다. 우리나라 지리 정보가 있다면 기본적으로는 시도와 시군구명만 있더라도 태블로에서 맵 형태로 표현 가능합니다.


데이터 시각적 분석 태블로로 끝내기

'데이터 시각적분석 태블로로 끝내기'는 데이터 시각적 분석을 왜 하는지 함께 고민해 보고, 

다양한 이론적 배경을 바탕으로 청중을 사로잡을 시각적 분석을 실습해 봅니다. 

전 세계 코로나19 현황 대시보드

전세계의 코로나19 바이러스 데이터를 활용한 대시보드를 함께 만들어 보겠습니다.

첫째, 전 세계에서 코로나19 확진자가 많은 나라는 어떻게 표현할 것인가? 

둘째, 하나의 시트에 모든 내용을 다 담을 수 없을 때는 어떻게 할 것인가? 

셋째, 경각심, 위기를 불러일으키는 색상은 어떤 것이 있을까?  

지역별 코로나19 확진자 대시보드

국내 코로나19 데이터를 활용해 신규와 누적 확진자 뷰를 함께 보는 대시보드를 만듭니다. 

첫째, 데이터 원본에 있는 확진자는 누적 확진자입니다. 이것을 일별 신규 확진자로 변경하는 방법이 있을까요? 

둘째, 누적 확진자와 신규 확진자를 번갈아 가면서 화면을 구성하는 방법이 있을까요?

시도별 코로나 확진자 비율

하나의 대시보드에서 화면을 Toggle하면서 보여주는 방법을 소개합니다. 

첫째, 시도를 지역 단위로 묶는 방법은 알고 있나요?

둘째, 다른 대시보드로 이동하지 않고 화면을 전환하는 방법이 있을까요? 

셋째, 화면 전환을 위해 애니메이션을 추가하는 방법을 아나요?

코로나19 양성률 대시보드

신규 확진자 수는 요일별로 차이가 있습니다. 다른 수치로 비교하는 방법은 없을까요?

첫째, 요일별로 코로나 신규 확진자 차이가 있습니다. 활용할 다른 변수가 있을까요? 

둘째, 검사 대비 확진 비율인 양성률을 활용합니다. 

셋째, 데이터가 쌓일수록 화면은 답답해질 수 있습니다. 날짜 필터를 적용해 봅시다.

서울 vs 경기 인구 비교 대시보드

서울 인구는 감소하는 반면 경기도 인구수는 증가하는 비교 대시보드를 만듭니다.  

첫째, 필드값 중 필요한 값만 데이터 원본에서 필터 설정하는 방법을 확인합니다.

둘째, 하나의 마크에서 두 가지 값을 다르게 보여 주는 방법을 찾아봅니다.

셋째, 레이블이 길 경우에 별칭을 함께 편집 해봅시다!

서울 vs 경기 인구 비교 스토리

서울 인구는 매년 감소 추세를 보이나, 경기도는 해마다 1% 이상 늘어나고 있습니다.

첫째, 임시 계산을 통해 임의의 위치에 원하는 모양을 넣는 방법을 살펴봅니다. 

둘째, 화면을 구현한 후에 찾은 인사이트를 스토리 형태로 추가하는 방법을 확인합니다.

자 이제 영상을 보면서 하나씩 실습 해보시죠!  

시도별 성별 인구수 대시보드

인구 맵과 성별 연령별 인구수 피라미드를 활용해 지역별 인구 현황을 살펴봅니다.  

첫째, 남자와 여자 안구수를 0을 기준으로 좌우로 표시하는 방법을 알아봅니다.

둘째, 선택하는 시도 기준으로 값이 변경되도록 처리하는 방법은 무엇일까요?

셋째, 선택하는 시도를 상단에 표시하는 방법도 함께 설정해 봅시다!

인구 소멸 위험지수 대시보드

인구 소멸 위험지수를 활용해 지역별 인구 고령화를 나타내는 대시보드를 제작합니다. 

첫째, 인구 소멸 위험지수는 무엇이며, 이 지수를 만들기 위해 어떤 필드들을 조합할까요? 

둘째, 인구 고령화와 저출산으로 사라질지도 모르는 위험성을 표현하는 방법은 무엇일까요? 

셋째, 대시보드 간 이동을 설정하는 방법을 함께 알아봅시다!