data cleansing4 [2]-4. 데이터 원본 필터 지난 포스트까지 세 차례에 걸쳐 태블로에서 제공하는 Data Preparation 기능들을 살펴보았습니다 ▪ 데이터해석기 - 병합된 셀 정리 ▪ 피벗 - 가로로 긴 구조의 데이터를 세로로 긴 구조로 바꾸기 ▪ 사용자 지정 분할 - 하나의 필드에 포함된 정보를 구분자를 활용하여 두 개의 필드로 나누기 오늘 소개할 기능은 필수적으로 활용하는 기능으로 보기는 어렵지만, 특히 대용량 데이터를 취급할 때 유용하게 쓸 수 있는 데이터 원본 필터(Data Source Filter)입니다 We Are Here [1] Tableau Fundamentals [2] Data Preparation ▪ Data Interpreter ▪ Pivot ▪ Split ▪ Data Source Filter ▪ Custom SQL [3].. 2019. 10. 5. [2]-3. 사용자 지정 분할 태블로에서의 Data Preparation 관련 논의를 계속 이어갑니다 첫번째는 데이터 해석기를 활용하여 병합된 셀을 처리했었고, 두번째는 피벗을 이용하여 가로로 길게 있는 데이터셋을 세로로 길게 만들어주었습니다 오늘은 사용자 지정 분할 기능을 활용하여 데이터셋을 마지막으로 정리해보겠습니다 We Are Here [1] Tableau Fundamentals [2] Data Preparation ▪ Data Interpreter ▪ Pivot ▪ Split ▪ Data Source Filter ▪ Custom SQL [3] Manipulating Data [4] Building a Chart [5] Analytics Pane [6] Filter [7] Table Calculation [8] Parameter.. 2019. 10. 4. [2]-2. 피벗 Dissecting Tableau의 두번째 파트, Data Preparation 과정을 계속 이어가보겠습니다 지난 포스트에서는 데이터 해석기를 활용해 병합된 셀 등을 정리해보았습니다 Data Preparation 파트는 처음부터 내용이 이어지는 시리즈물(?)이기 때문에 앞쪽 포스트부터 순차적으로 확인하시면 좋습니다 :D We Are Here [1] Tableau Fundamentals [2] Data Preparation ▪ Data Interpreter ▪ Pivot ▪ Split ▪ Data Source Filter ▪ Custom SQL [3] Manipulating Data [4] Building a Chart [5] Analytics Pane [6] Filter [7] Table Calculat.. 2019. 10. 3. [2]-1. 데이터 해석기 두번째 토픽, Data Preparation을 시작해보려고 합니다 우리가 통계청, 공공기관의 웹사이트 등에서 다운로드 받은 데이터셋의 다수는 태블로가 읽어들여 분석하기 편한 포맷이 아닙니다 우리는 셀이 병합되어 있고, 가운데 정렬이 되어 있고, 눈의 초점이 흘러가는 오른쪽 방향으로 데이터가 나열되어 있어야 보기가 편한데, 태블로로 데이터를 처리함에 있어서 이런 요소들은 장애로 작용하게 됩니다 데이터셋을 태블로가 처리하기 좋은 형태로 만들기 위해 지금까지 우리는 여러가지 수작업들을 해왔던 것이지요 사람의 손이 많이 간다는 것은 바람직한 일이 결코 아닙니다 그래서 가급적 쉽고, 빠르고, 정확하게 처리할 수 있는 기술들이 쏟아지고 있는 중인지도 모르겠습니다 제가 사용하고 있는 Alteryx도 그렇고, 태블로에.. 2019. 10. 3. 이전 1 다음
