홍동이의 성장일기
[태블로 신병훈련소] 6일차 과제 본문
안녕하세요 👋
오늘은 태블로 신병훈련소 6일차 과제를 함께 해결해보겠습니다 💪
4일차에 맛보았던 테이블 계산식을 좀 더 연습해 보면서
테이블 계산식과 세부 수준 계산식 (LOD)의 개념을 이해해보겠습니다.
목차
3. 세부수준 계산식(LOD): 전국 기준 매출 구성비율 구하
4. 세부수준 계산식: 과거 고객 매출 기여도 및 신규 유입 고객 현황 분석
1. 테이블 계산식 - 차이
사용 Data: 주식Data
1. 2019년 일 별 종가를 표현해줍니다.
- 종가를 하나는 라인, 하나는 원으로 나타내고 이중축으로 설정해줍니다.
- "일"은 "연속형"으로 표현해줍니다.
- 필터를 통해 2019년 데이터만 나올 수 있도록 해줍니다.
2. 마크의 원으로 "전일 대비 종가 등락 여부"의 색상을 표현해줍니다. (상승 = 파랑, 동일 = 주황, 하락 = 빨강)
2-1. "전일 대비 종가 등락"을 구하기 위해 테이블 계산식을 이용합니다.
- "종가"를 행 선반에 가져다 놓고, 퀵 테이블 계산 > 차이를 선택해줍니다.
- 테이블 계산 범위는 전체 일자가 되어야 하니 테이블로 선택해주고, 계산 기준을 이전으로 해서 이전 날짜와의 차이를 구해줍니다.
2-2. 전날보다 종가가 상승했으면 양수, 하락했으면 음수, 아니라면 0이 나타납니다. 첫번째 날은 비교할 이전 값이 없으니 그 날짜에는 테이블 계산 값이 보이지 않습니다. 화면 하단의 1 null을 통해 계산이 되지 않은 값이 있음을 확인할 수 있습니다.
2-3. 제대로 계산이 되었다면 테이블 계산식을 이용해 구해 놓은 종가를 데이터 창으로 드래그하여 새로운 측정값을 생성해줍니다. 이름은 "전일 대비 종가 등락"으로 해줍니다.
➡️ 계산식을 살펴보니 기준 일자의 종가 합계값과 LOOKUP 함수를 이용해서 현재 기준 일자의 하루 전날의 집계된 종가를 가져와 계산을 하고 있는 것을 확인할 수 있습니다. 즉, 기준일자 종가 합계에서 이전 일자의 합계를 빼준것입니다.
2-4. "전일 대비 종가 등락"을 이용해서 "등가 여부 색상"의 계산식을 만들어줍니다.
예시와 동일한 시트를 만들기 위해 축 편집, 머리글 표시, 레이블 등을 조절해줍니다.
[추가] 워크시트 작업(동작) 활용하기
차원에 있는 코드명을 이용해서 해당 주식에 대한 정보 사이트로 이동해 봅시다.
1. "코드명"을 "원 마크"의 "세부 정보"에 추가해줍니다.
2. 메뉴 > 워크시트 > 동작을 클릭합니다.
3. 동작 추가 > URL로 이동을 클릭하고 아래와 같이 설정해줍니다.
5. 원 마크를 클릭하고 도구 설명에 있는 "증권정보로 이동"을 클릭합니다.
➡️ 코드명과 일치하는 정보 사이트로 이동하는 것을 확인할 수 있습니다!
2. 테이블 계산식 - 구성비율
사용 Data: 주식+반품 추출
1. 국가, 시도를 상세 정보에 넣고, 마크의 색상을 매출 합계로 나타내줍니다.
2. 매출의 구성 비율을 레이블로 표시해줍니다.
2-1. 매출을 레이블로 드래그해줍니다.
2-2. 합계(매출) 우클릭 > 퀵 테이블 계산 > 구성 비율을 선택해줍니다. 범위를 테이블로 지정해주어야 전국을 기준으로 비율이 계산됩니다.
➡️ 구성비율을 더블클릭해보면 SUM([매출]) / TOTAL(SUM([매출])) 이라는 계산식을 확인할 수 있습니다.
3. 지역을 필터로 추가해준 후, 단일값 선택만 가능하도록 옵션을 지정해줍니다.
수월한 비교를 위해 레이블에 시도를 추가해줍니다.
➡️ 수도권으로 지역 필터를 선택하면 서울특별시의 전국 대비 매출 구성비율이 20.05%에서 42.42%로 변하는 것을 확인할 수 있습니다. 필터를 적용하게 되면 해당 지역에 표함된 시도에 대한 범위로 계산 범위가 바뀌게 되기 때문입니다.
다음 과제에서 필터를 적용해도 전국 대비 매출 구성비율의 수치가 바뀌지 않도록 설정해주겠습니다.
3. 세부수준 계산식(LOD): 전국 기준 매출 구성비율 구하기
➡️ 현재 뷰의 시각화 세부 수준과 실제 내가 필요한 집계의 기준이 상이할 때 사용할 수 있는 세부 수준 계산식(LOD)를 통해 시도 기준 매출 비율과 전국 기준 매출 비율을 함께 나타내는 시각화를 해보겠습니다.
1. FIXED 함수를 이용해 "전국 기준 매출" 계산식을 만들어줍니다.
2. "전국 기준 구성비율" 계산식을 만들어준 후, 레이블에 추가해줍니다.
백분율로 표시해주기 위해 서식 > 기본값 > 숫자 > 백분율을 선택해주었습니다.
이제 필터를 바꾸어도 전국 기준 매출 구성 비율값은 변하지 않습니다!
4. 세부수준 계산식: 과거 고객 매출 기여도 및 신규 유입 고객 현황 분석
1. 주문일자의 불연속 연도를 열에, 매출을 행에 놓아줍니다.
2. "고객별 최초 구매일" 계산식을 만들어줍니다.
➡️ FIXED 함수를 이용해서 고객을 차원으로 고정하고, MIN 함수를 이용해서 최초 주문일자를 구해줍니다.
3. 시각화를 위해 고객별 최초 구매 연도를 색상으로 표현해줍니다.
➡️ 시각화를 살펴보니 2015년에 첫 구매를 발생시킨 고객이 여전히 2018년도까지 많은 매출에 기여하고 있음을 알 수 있습니다. 반면에 매년 새로 유입되는 고객은 줄어드는 것을 볼 수가 있네요.
[추가 도전] 코호트 분석
➡️ 최초 구매가 일어난 후, 다음 구매가 발생하기까지의 기간이 어느 정도 되는지를 시각화해보겠습니다.
1. 최초 구매일은 이전 과제에서 "고객별 최초 구매일"로 만들어 놓았습니다.
최초 구매일을 활용해서 2번째 구매일 ("고객별 최초 재구매일")을 구해보겠습니다.
➡️ "고객별 최초 구매일"이 "주문일자"보다 작으면 "주문일자"를 가져오고, 아니면 NULL값을 가져오도록 합니다. 그 중 가장 작은 값을 최초 재구매일로 지정합니다.
2. DATEDIFF 함수를 이용해서 분기를 기준으로 재구매가 일어나기까지의 시간 차이를 구해줍니다.
➡️ "고객별 재구매 경과기간"의 결과값은 숫자이기 때문에 계산식이 측정값에 위치하게 됩니다. 하지만 우리는 "고객별 재구매 경과기간"을 집계 형태가 아닌 하나의 "차원"으로 사용해야 합니다. "고객별 재구매 경과기간" 필드를 드래그 하여 차원으로 이동시켜줍니다.
3. "고객별 최초 구매일"의 불연속형 "년", "분기"를 행 선반에, "고객별 재구매 경과기간"을 열 선반에 놓아줍니다.
4. "고객 번호"를 마우스 오른쪽 버튼을 누른 채로 색상에 드래그하고 고유 카운트로 집계해줍니다. 해당 기간에 해당하는 고객을 카운트해줍니다.
➡️ 2015년 2분기에 처음 구매를 한 고객은 2분기가 지난 후 가장 많이 재구매 했음을 알 수 있습니다.
📍본 내용은 태블로 신병훈련소 20기를 수강하며 작성한 내용입니다.
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