[본캠프] 데이터기반 QA/QC 부트캠프 41일차

Tableau 시각화 심화와 데이터 필드 활용

오늘은 Tableau의 다양한 고급 시각화 기법과 데이터 필드 활용 방법, 그리고 완성한 대시보드를 저장하고 공유하는 방법을 학습했다. 단순히 차트를 만드는 수준을 넘어 데이터를 원하는 형태로 가공하고, 여러 지표를 효율적으로 표현하는 방법을 익힐 수 있었다. 또한 만든 대시보드를 다른 사람과 공유하거나 포트폴리오로 활용하는 방법까지 함께 배울 수 있었다.  

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이중축(Dual Axis)

가장 먼저 학습한 내용은 **이중축(Dual Axis)**이다.

이중축은 두 개의 측정값을 하나의 그래프에서 동시에 표현하는 기능이다. 하나의 축에는 막대그래프를, 다른 축에는 선그래프를 배치하여 서로 다른 지표의 추이를 한 번에 비교할 수 있다.

실습에서는 월별 매출을 막대그래프로, 월별 수익을 선그래프로 표현하여 두 지표의 변화 흐름을 동시에 확인해 보았다. 하나의 차트에서 두 데이터를 비교할 수 있어 분석 효율이 높다는 점을 알 수 있었다. 

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도넛 차트(Donut Chart)

다음으로 **도넛 차트(Donut Chart)**를 학습했다.

도넛 차트는 가운데가 비어 있는 형태의 파이 차트이다. 가운데 공간에 총매출이나 KPI와 같은 핵심 정보를 함께 표시할 수 있어 일반 파이 차트보다 활용도가 높다.

실습에서는 제품 대분류별 매출 비중을 도넛 차트로 표현하여 각 항목이 전체에서 차지하는 비율을 직관적으로 확인할 수 있었다. 

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버터플라이 차트(Butterfly Chart)

버터플라이 차트도 새롭게 만들어 보았다.

버터플라이 차트는 하나의 기준을 중심으로 양쪽에 막대를 배치하여 두 집단을 비교하는 시각화 방법이다.

지역별, 성별, 연령대 등 두 그룹을 비교할 때 효과적으로 사용할 수 있으며, 이번 실습에서는 지역별 매출과 수익을 좌우로 배치하여 차이를 쉽게 비교할 수 있도록 구현하였다. 

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Tableau 대시보드 저장 및 공유

시각화를 완성한 뒤에는 다양한 방식으로 저장하고 공유하는 방법을 학습했다.

먼저 Tableau에서는 두 가지 통합 문서 형식을 사용할 수 있다.

• .twb : 시각화 정보만 저장하는 파일
• .twbx : 데이터와 이미지까지 함께 포함하는 패키지 파일

다른 사람에게 데이터를 함께 전달해야 하는 경우에는 .twbx 형식으로 저장하는 것이 적합하다는 점을 배울 수 있었다. 

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또한 완성한 대시보드는 다음과 같은 형태로 내보낼 수도 있다.

• PowerPoint
• PNG 이미지
• Excel 크로스탭

상황에 맞게 다양한 형식으로 결과물을 공유할 수 있다는 점도 함께 학습했다. 

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Tableau Public

Tableau Public도 함께 학습했다.

Tableau Public은 누구나 무료로 대시보드를 게시하고 공유할 수 있는 플랫폼이다.

완성한 대시보드를 업로드하면 URL이 생성되며, 해당 URL을 노션 등에 임베딩하여 시각화를 그대로 보여줄 수도 있다. 포트폴리오를 제작하거나 결과물을 공유할 때 유용하게 활용할 수 있는 기능이라는 점을 알게 되었다. 

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데이터 그룹(Group)

다음으로 데이터 그룹(Group) 기능을 학습했다.

그룹은 여러 차원의 데이터를 원하는 기준으로 묶어 새로운 범주를 만드는 기능이다.

예를 들어 서울, 경기, 인천을 하나의 경기 권역으로 묶거나, 영남권과 호남권처럼 원하는 기준으로 데이터를 재구성할 수 있다.

원본 데이터는 변경되지 않고 새로운 그룹 필드가 생성되므로 다양한 분석 기준을 쉽게 만들 수 있다는 장점을 배울 수 있었다. 

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집합(Set)

집합(Set) 기능도 함께 학습했다.

집합은 특정 데이터를 포함(True) 또는 제외(False) 하는 방식으로 관리하는 기능이다.

예를 들어 매출 상위 TOP10 고객이나 특정 제품군만 선택하여 분석할 수 있으며, 여러 집합을 결합하여 교집합이나 합집합 형태의 분석도 가능하다.

조건에 따라 데이터를 동적으로 관리할 수 있어 다양한 분석에 활용할 수 있다는 점을 배울 수 있었다. 

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구간 차원(Bin)과 히스토그램

오늘 처음 접한 기능 중 하나는 구간 차원(Bin) 이었다.

구간 차원은 연속형 데이터를 일정한 간격으로 나누어 새로운 범주를 생성하는 기능이다.

이를 활용하면 히스토그램을 쉽게 만들 수 있으며, 데이터가 어느 구간에 많이 분포하는지 확인할 수 있다.

또한 막대그래프는 범주 간 크기를 비교하는 차트이고, 히스토그램은 연속형 데이터의 분포를 확인하는 차트라는 차이도 함께 이해할 수 있었다. 

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Measure Names와 Measure Values

마지막으로 Measure Names와 Measure Values를 학습했다.

처음에는 이름이 비슷해 헷갈렸지만 개념은 비교적 단순했다.

• Measure Names : 측정값의 이름을 모아둔 필드
• Measure Values : 선택한 측정값들의 실제 값을 모아둔 필드

두 필드를 함께 사용하면 매출, 수익, 주문 수, 고객 수와 같은 여러 KPI를 하나의 시각화에서 동시에 표현할 수 있다. 대시보드를 구성할 때 매우 자주 사용하는 기능이라는 점도 함께 배울 수 있었다. 

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오늘 배운 내용 정리

• 이중축을 활용하여 두 개의 지표를 하나의 차트에서 비교하는 방법을 학습했다.
• 도넛 차트와 버터플라이 차트 등 다양한 시각화 기법을 실습했다.
• Tableau의 저장 형식과 Tableau Public을 활용한 대시보드 공유 방법을 익혔다.
• 그룹(Group)과 집합(Set)을 이용해 데이터를 원하는 형태로 재구성하는 방법을 학습했다.
• 구간 차원(Bin)과 히스토그램을 통해 연속형 데이터의 분포를 분석하는 방법을 이해했다.
• Measure Names와 Measure Values를 활용하여 여러 KPI를 하나의 화면에 표현하는 방법을 배울 수 있었다.

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나의 소감

오늘은 단순히 새로운 차트를 만드는 것보다 데이터를 어떻게 가공하고 활용할 것인지에 초점을 맞춘 학습이 많았다.

특히 그룹과 집합 기능은 분석 목적에 따라 데이터를 새롭게 구성할 수 있다는 점이 인상적이었다. 또한 Measure Names와 Measure Values를 활용하면 여러 KPI를 깔끔하게 표현할 수 있다는 점도 실무에서 자주 활용될 것이라는 생각이 들었다.

앞으로는 다양한 시각화 기법을 만드는 것뿐만 아니라 데이터를 분석 목적에 맞게 구조화하고, 적절한 시각화 방식을 선택하는 연습도 꾸준히 해보아야겠다.