열 선반과 행 선반에 각각 측정값을 배치하면 자동적으로 분산형 차트가 만들어집니다. 열 선반과 행 선반에 올리는 필드를 고정적으로 배치가 가능하지만, 좀더 자유도를 주기 위해서는 별도의 매개 변수를 만들어 매개 변수 안의 값에 따라서 분산형 차트를 다양하게 활용하실 수 있습니다. 여기에서는 수익과 할인율 필드를 더블 클릭해서 간단한 상관 관계를 살펴보는 분산형 차트를 만들겠습니다.
** 여기서 살펴볼 태블로의 주요 기능
- 표현 방식에서 우선 노출되는 차트의 종류 살펴보기
- 필드 기본 속성 변경하기
- 측정값을 각각 색상 및 크기로 배정하기
- 분석 패널에서 추세선 활용하기
- 툴바에서 행과 열 바꾸기
📌 1. 분산형 차트(Scatter Plot)란?
**두 개의 수치형 측정값(Measure)**을 축으로 배치하여, **데이터 점(Point)**으로 표현하는 시각화입니다.
X축과 Y축에 각 측정값을 매핑해서, 데이터 간 분포나 관계를 확인할 수 있어요.
📌 2. 분산형 차트 구성 요소
X축 측정값
가로축에 들어가는 수치형 데이터 (예: 매출)
Y축 측정값
세로축에 들어가는 수치형 데이터 (예: 이익)
차원(Dimension)
점(데이터 포인트)의 구분 기준 (예: 고객, 제품, 지역 등)
마크 속성(Marks)
색상, 크기, 모양으로 추가 정보 표현 가능
📌 3. 분산형 차트 만드는 방법
예: 고객별 매출과 이익의 관계 분석
[매출] → 열 선반 (X축)
[이익] → 행 선반 (Y축)
자동으로 분산형 차트(Scatter Plot) 생성
[고객 이름] → 세부 수준(Detail) → 각각의 점이 고객 단위로 구분됨
색상(Color), 크기(Size), **모양(Shape)**을 추가로 활용하면 더욱 풍부한 시각화 가능
태블로 기본 차트인 분산형 차트에 대해서 살펴봅니다.
분산형 차트는 측정값 간의 관계를 파악하기 위한 시각화의 한 방식입니다.
열 선반과 행 선반에 각각 측정값을 배치하면 자동적으로 분산형 차트가 만들어집니다. 열 선반과 행 선반에 올리는 필드를 고정적으로 배치가 가능하지만, 좀더 자유도를 주기 위해서는 별도의 매개 변수를 만들어 매개 변수 안의 값에 따라서 분산형 차트를 다양하게 활용하실 수 있습니다. 여기에서는 수익과 할인율 필드를 더블 클릭해서 간단한 상관 관계를 살펴보는 분산형 차트를 만들겠습니다.
** 여기서 살펴볼 태블로의 주요 기능
- 표현 방식에서 우선 노출되는 차트의 종류 살펴보기
- 필드 기본 속성 변경하기
- 측정값을 각각 색상 및 크기로 배정하기
- 분석 패널에서 추세선 활용하기
- 툴바에서 행과 열 바꾸기
📌 1. 분산형 차트(Scatter Plot)란?
**두 개의 수치형 측정값(Measure)**을 축으로 배치하여,
**데이터 점(Point)**으로 표현하는 시각화입니다.
X축과 Y축에 각 측정값을 매핑해서, 데이터 간 분포나 관계를 확인할 수 있어요.
📌 2. 분산형 차트 구성 요소
📌 3. 분산형 차트 만드는 방법
예: 고객별 매출과 이익의 관계 분석
[매출] → 열 선반 (X축)
[이익] → 행 선반 (Y축)
자동으로 분산형 차트(Scatter Plot) 생성
[고객 이름] → 세부 수준(Detail)
→ 각각의 점이 고객 단위로 구분됨
색상(Color), 크기(Size), **모양(Shape)**을 추가로 활용하면 더욱 풍부한 시각화 가능
📌 4. 분산형 차트의 활용 예시
📌 5. 분산형 차트 마크 속성 활용 팁
📌 6. 고급 분석 응용
기능설명
다음 실습 동영상을 참고하시기 바랍니다.