데이터 준비

Tableau로 데이터 분석하기

Lis Sulmont

Head of Curriculum Expansion at DataCamp

데이터 준비

스스로에게 물어보세요...

  • 정제해야 할 필드가 있습니까?

  • 데이터를 더 효과적으로 설명할 계산 필드를 만들 수 있습니까?

  • 더 높은 수준으로 요약/그룹화할 수 있는 필드가 있습니까?

  • 데이터를 분할 분석할 충분한 범주형 필드가 있습니까?

Tableau로 데이터 분석하기

디비 자전거 대여소

1 사진 제공: 미국 일리노이주 시카고의 Arvell Dorsey Jr.
Tableau로 데이터 분석하기

Divvy 데이터셋: stations 테이블

divvy_bikestation.jpg

  • id: 각 대여소의 ID
  • name: 대여소 이름
  • latitude: 대여소 위도
  • longitude: 대여소 경도
  • docks: 대여소 거치대 수
Tableau로 데이터 분석하기

Divvy 데이터셋: trips 테이블

  • 2019년 1–6월 사이의 이동 내역
  • trip id: 각 이동의 ID
  • bikeid: 각 자전거의 ID
  • tripduration: 이동 시간(초)
  • starttime: 출발 일시(CST)
  • endtime: 도착 일시(CST)
  • from station id: 출발 대여소 ID
  • from_station_name: 출발 대여소명
  • to station id: 도착 대여소 ID

map.png

  • to station name: 도착 대여소명
  • usertype: customer 또는 subscriber
  • birthyear: 이용자 출생연도
  • gender: 이용자 성별
Tableau로 데이터 분석하기

차원과 측정값 복습

차원(Dimensions):

  • 범주형/질적 데이터

측정값(Measures):

  • 집계 가능한 수치형 데이터

두 유형 간 필드를 전략적으로 이동합니다:

  • 집계하면 안 되는 숫자형 필드는 차원 섹션으로 이동
Tableau로 데이터 분석하기

연습해 봅시다!

Tableau로 데이터 분석하기

Preparing Video For Download...