수리통계 분석 코딩 실습

[Tableau bootcamp] 9일차 - 효과적인 대시보드

얼려먹는 요구르트 — Thu, 1 May 2025 00:04:35 +0900

✔️ 효과적인 대시보드 구축 방법에 대해 알아보자!

[process]

1. 효과적인 대시보드란?

목적

2) 고려요소

1. 효과적인 컨텐츠 배열 : 사람이 바라보는 시각적 이동방향

Z형 배열

출처: Tableau bootcamp

역피라미드 배열

2. 구현 방법

1. 명확한 목표 설정!!

다양한 수익성 평가 KPI 지표가 있으므로, 제목은 슈퍼스토어 현황 대시보드로 포괄적인 대시보드 구현

2. 보기 편한 비율로 크기를 설정

“1:1.6의 황금비” → 대시보드의 크기 너비를 1200 높이 800으로 수정

제목과 비율 수정

3. 적합한 시각화 유형 선택하기

페이지 이동 및 라인 변경

3.1 색상 조절하기

1단계 : 매출 트랜드의 색상을 수정: 라인 (빨간색 → 검정색)

2단계: 제품 분류별 매출과 수익현황 차트의 색상 수정"현재" 수익의 크기를 반영하기 위해, “수익필드”를 마크 선반의 색상에 위치시켜,
막대의 색상이 지역별 수익 현황 맵 차트와 같이 “수익을 반영”할 수 있도록 수정

막대 크기 = 매출, 색상 = 수익의 크기

3단계: 고객 주문 건수 분포 현황의 차트의 색상을 수정

3. BANs 활용하기!! ** 제목 다음으로 중요

BANs는 앞서 설명하였던 것처럼 “Big Aggregated Numbers”의 약자로, 대시보드에서 가장 중요한 숫자를 보여주는 영역

1단계 BANs를 제목 아래로 변경

※ 워크시트 내에서 드래그 & 드랍을 하면 워크시트의 위치를 변경할 수 있음

드래그 & 드랍으로 대시보드 변경

2단계 BANs의 폰트 크기 키우기

측정값 폰트 15 + 진하게

4. 차트의 제목 정확하게 입력하기!

1단계: 차트의 제목 수정하기

차트의 제목을 변경할 필요가 있는지?” “처음 보는 사람이 쉽게 이해할 수 있도록, 추가정보를 제공할 필요가 있는지?” “폰트 사이즈는 동일하게 지정되어있는지?” 직접 확인해서 수정

2단계: 인터랙티브하게 대시보드 구성하기

> 제품 분류별 매출 막대그래프에 따른 매출 트렌드, 지역별 수익현황, 분포 현황 살펴보기

※ 대시보드에서 필터 걸면 "클릭"으로 걸림, "마우스 오버"를 위해선 반드시 워크시트 > 동작 편집

사용자를 위한 가이드 추가하기

태블로에서 각 차트마다 “필터로 사용”이라는 기능을 클릭하면 해당 차트가 필터가 되어,

다른 영역의 차트도 해당 데이터에 따라 필터 처리가 됨

이를, 사용자가 알아보기 쉽도록 가이드 추가하기!!

대시보드 가장 윗부분 제목에 필터에 따른 동작 가이드 추가하기 : 보고싶은 제품의 매출 막대 위에 마우스를 올리면 자동으로 필터가 됩니다!

제목에 가이드 추가

공간 현명하게 사용하기

공간을 다시 재배치하여 각각의 차트가 효율적으로 보일 수 있도록 조정

1단계: 라인차트 (매출트렌드), 막대차트 (제품 분류별 매출과 수익 현황), 구간과 맵차트 (지역별 수익 현황), 막대차트(고객 주문 건수 분포 현황) 구간의 크기를 동일하게 구성
- 두 영역의 크기를 동일하게 구성하여 차트의 세로 높이 길이를 통일
※ 사이드바의 항목 계층 영역에서 “컨테이너”를 클릭하면 차트를 둘러싸고 있는 컨테이너 영역을 선택 가능

컨텐츠 비율 맞추기 *가로컨테이너 누르면 한번에 해당 파트 파악 가능

2단계: 높이 비율 맞추기

가로 컨테이너 높이 조절

3단계: 여백 주기: 바깥 = 5, 안 = 10

+ 서버에 대시보드 게시하기

...

[Tableau bootcamp] 8일차 동적 대시보드 구성

얼려먹는 요구르트 — Tue, 29 Apr 2025 23:31:13 +0900

✔️ 동적 대시보드 구성 방법을 알아보자!

[process]

1️⃣ 집합 동작

2️⃣ 매개변수 변경을 활용한 드릴다운

1️⃣ 집합 동작

"각 판매 지역별로 여러가지 질문들 던져보고, 인사이트를 얻을 수 있는 대시보드"

※ 집합은 "IN/OUT 개념"으로 작동

집합 조건을 만족할 때 → IN, 아닌 경우에는 → OUT으로 작동한다!

상단에서 미리 보여드렸던 대시보드 완성본에 적용해보면, 특정 "시도"를 선택하면 그 "시도"들은 집합의 IN이 되고, 나머지 "시도"는 OUT이 됩니다. 그렇게 IN, OUT을 구분해서 색상으로 나타내게 된다!

[완성본]

[방법]

<주요 동작 요건>

값을 선택할 필드의 집합을 만든다.
1번에서 만든 집합 값을 변경하는 작업(동작)을 만든다.

먼저, 각 "시도"를 멤버로 갖는 집합 생성
a. “Set Action” 대시보드에 포함된 세 개의 시트 중 하나에서 작업해주세요. (시트의 종류는 상관 없습니다.)
i. “시도” 필드 위에서 마우스 우클릭 → 만들기 → 집합 을 클릭
ii. “시도 선택 집합”이라는 이름으로 집합을 생성

“시도 선택 집합”이라는 이름으로 집합을 생성

b. “전체 대비 매출 현황” 시트로 이동
i. 마크 “색상”에서 1번에서 만든 “시도 선택 집합”을 추가
ii."색상”에 집합을 추가하면, "전체"는 회색으로 변함!!

"시도 선택 집합"에 대해 적용

c. 마찬가지로, "제품중분류 별 매출"도 "시도 선택 집합" 적용

"제품중분류 별 매출"도 "시도 선택 집합" 적용

2. 선택에 따라 집합 값이 변하도록 대시보드 작업(동작)을 만들어보기

a. "Set Action" 대시보드로 이동

b. 메뉴에서 "대시보드 → 작업(동작) → 작업(동작)추가 → 집합 값 변경"을 선택

c. 아래의 단계와 같이 "집합 추가 동작"을 설정

원본 시트: "지역별 매출 현황"
※ 대시보드 동작이 발생하는 시트, 즉 여기 지역을 선택하면 매출, 제품 중분류 별 매출이 바뀜!
작업(동작) 실행 조건: "선택" (아래 중 택 1)
- 선택 → 마우스를 클릭했을 때
- 마우스 오버 → 마우스를 갖다 댔을 때
- 메뉴 →마우스를 클릭한 후, 도구 설명에서 메뉴 버튼을 눌렀을 때
대상 집합: 데이터 소스 - '주문+반품 추출' / Set(집합) - 시도 선택 집합
※ 통합문서 안의 여러가지 데이터 소스가 있을 수 있으므로 명확히 지정 필요!
선택 해제의 경우의 결과 : "집합에서 모든 값 제거" (아래 중 택 1)
- 집합 값 유지 → 지도에서 서울을 선택했다가, 선택된 값을 취소했을 때 여전히 서울 값 유지
- 집합에 모든 값 추가 → 서울을 선택했다가, 선택된 값을 취소했을 때 시도 모든 값을 집합에 추가
- 집합에 모든 값 제거 → 서울을 선택했다가, 선택된 값을 취소했을 때 시도 모든 값을 집합에서 제거

※ 제품중분류별 매출”의 막대그래프에 파란색이 왜 "시작점"부터가 아닌 "끝지점"부터 나타날까요? → 수정하기!

제품중분류별 매출이 끝단에 부터 값이 색칠됨!

3. “제품중분류별 매출” 시트로 이동

a. 색상 마크에 추가한 “IN/OUT(시도 선택 집합")"을 → 마우스 우클릭 → "정렬"을 선택

b. 정렬 기준을 "수동"으로 바꾸고, OUT을 위로 올려주기

2️⃣ 매개변수 변경을 활용한 드릴다운

"시각화에서 어떤 값을 선택했을 때 → 그 값의 매개변수의 값이 변경"되는 실습을 진행

[완성본]

대시보드 이미지와 같이 "전체"일 때는 "제품 대분류 수준에서 매출"을 살펴볼 수 있고,

특정 대분류 막대를 클릭했을 때 → 해당 대분류의 중분류 수준으로 매출과 구성 비율을 보여주는 시각화 방법!

[방법]

1. 제품 대분류별 매출을 위해, 제품 대분류 - 행, 매출 - 열

제품 대분류 - 행, 매출 - 열

2. 매개변수 생성
a. 차원의 "제품 대분류"에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고, 만들기 → 매개변수 클릭

b. 값 목록에서 제품 대분류 값들이 자동으로 추가된 것이 보이고, 전체 선택을 위해 값을 추가

c. 값 목록 추가 부분에 “전체”를 입력 후, 추가된 전체 값을 클릭해, 가구 위로 드래그해서 순서를 변경

d. 이름은 “제품 대분류 매개 변수”로 그대로 두고, 확인을 클릭

제품 대분류 매개 변수 생성

3. 매개변수를 적용할 "계산식"을 생성

a. 계산식 이름은 “제품중분류_드릴다운”으로 만들기

if 제품 대분류 == 제품 대분류 매개 변수 값 → 제품 중분류를 가져오기
else 제품 대분류

4. 제품중분류_드릴다운 > 색상

5. 제품 대분류 매개변수 우클릭 > 매개변수 표시

a. 색상이 너무 많이 바뀌면, 색상 - 제품중분류_드릴다운 우클릭 > 색상표 할당

+ 추가 정보를 레이블에 추가해서, 더 명확한 시각화를 만들기

- 제품중분류_드릴다운 - 레이블, 매출 - 레이블 (서식 > 사용자 지정 > 변경)

- 선택 시 매출 portion의 수치값을 알기 위해 제품 중분류 레이블 생성

아래와 같이 계산된 필드 생성 - 레이블 추가

++ 시각화를 눌렀을 때도, 매개변수 값이 변경되도록 설정

1) 메뉴의 “워크시트”를 클릭하고, “작업(동작)”을 클릭

2) “작업(동작) 추가 → 매개 변수 변경"을 클릭

3) 작업(동작) 실행 조건을 “마우스 오버”로 선택

4) 대상 매개 변수에서 값을 변경할 매개변수를 선택, “제품 대분류 매개 변수“를 선택

5) 값 필드에서 매개 변수에 적용할 필드를 선택

※ “제품 대분류”를 선택해야, 시각화에 있는 제품 대분류 값을 선택할 때마다 매개변수 값이 변동

아래같이 마이크오버에 대한 동적 변동!!

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

[Tableau bootcamp] 4일차 라인차트, 하이라이트 테이블, 테이블 계산식을 이용한 시간 분석, 덤벨차트

얼려먹는 요구르트 — Wed, 23 Apr 2025 23:23:51 +0900

시도별 월별 미세먼지 증감비율 및 빅맥 가격 증감 폭 분석

[process]

1️⃣ 라인차트

2️⃣ 하이라이트 테이블

3️⃣ 테이블 계산식을 이용한 시간 분석
4️⃣ 덤벨차트

1️⃣ 라인차트

월별 미세먼지 평균 지수

[완성본]

[방법]

1. PM - 행(평균!!), 월 - 열 할당

2. 기존 월, 아래 할당되어 있는 월 선택

3. 3일차 과제 응용해서 지역별 월별 미세먼지 확인하기

+ 위의 글자를 없애고 싶으면, 우클릭 > 머리글 표시 해제

2️⃣ 하이라이트 테이블

시도 별로 월 별 미세먼지 변화량 -

[완성본]

[방법]

1. 월 - 열, 시도 - 행, 평균(PM10) - 색상, 텍스트

2. 색상 편집

3️⃣ 테이블 계산식을 이용한 시간 분석

"달러로 환산된 빅맥 가격"에서 Dollar Price를 이용해서 2000년도 대비 2020년도의 빅맥 가격이 국가별로 얼마나 상승했는지 비교

[완성본]

[방법]

1. Date 필드를 열에 가져다 놓은 후 → 2000년도와 2020년 값만 유지

필터 부여

2. Dollar Price > 우클릭 > 테이블 계산 편집 > 첫번째 선택

평균 비율 차이 설정

3. 나라 별을 위해 [Name] - 세부정보 할당, 레이블 할당으로 나라 이름 표기

4. 색상 평균 맥북 가격으로 부여

+ Dollar Price에 대해 "퀵 테이블 계산" 중 "비율 차이"를 사용시, 2000년 대비 2020값이 제대로 산출이 안됨

퀵테이블의 경우 평균은 제대로 된 값이 산출이 안됨

4️⃣ 덤벨차트

"연도 별로 최소 빅맥 가격과 최대 빅맥 가격의 차이 변화"

[완성본]

[방법]

1. "행"에 "년월"을 기준 할당 - 안나오면, 우클릭 > 사용자 지정 > 연도/월 클릭

2. 다중 열요소를 사용할 경우 반드시 "측정값" 을 열로 이동!, 필터 걸어서 Kor_price, Dollar price만 남기기

3. 측정값 선반에 있는 "Dollar Price"의 집계 형식을 "최솟값"으로 변경해서 빅맥 최소 금액 설정

4. 측정값 선반에 "Dollar Price"를 한번 더 가져다 놓고, 집계 형식을 "최대값"으로 변경

5. 마크 형태를 "원"으로 표현하고, 마크의 색상은 "측정값 이름"으로 구분

6. 열에 있는 "측정값"을 옆으로 복사해서 2개의 측정값이 보이도록 만들기 ** 이중축 형성

이중축 형성 > 뒤에 있는 측정값 앞으로 당겨오기

[Tableau bootcamp] 3일차 매개변수

얼려먹는 요구르트 — Tue, 22 Apr 2025 22:55:25 +0900

✔️ 매개변수 만들기 - 동적 변수 별 변경!

[process]

1️⃣ 매개 변수를 사용하여 측정값 변경하기 1 & 마크 색상 표현하기

2️⃣ 매개 변수를 사용하여 측정값 변경하기 2

3️⃣ 대시보드 동작 적용하기

※ 매개변수 - 계산된 필드는 서로 짝꿍으로 생각! 매개 변수의 <항목>을 생성 후 테이블을 <컬럼>을 계산된 필드에서 선택

1️⃣ 매개 변수를 사용하여 측정값 변경하기 1 & 마크 색상 표현하기

'하나의 시각화에서 여러 개의 측정값을 변경해보고, 선택한 카페인 함유량에 따라서 카테고리 색상이 표시'

매개 변수란, 여러가지 컬럼 값을 추출하는 변수

[완성본]

카페인/당류/칼로리 별 평균 카페인과 카페인 함유량 기준 더 높은지 낮은지 색깔 표시

[방법]

칼럼 선택 매개변수 생성

"측정값 선택" 매개 변수 생성
i. 이름: 측정값 선택
a. 허용 가능한 값: 목록
b.값 목록: 칼로리, 카페인, 당류
c. 데이터 유형: 문자열

"측정값 선택" 매개 변수 생성

1 계산된 필드 만들기 if, elseif, end 구문 사용

계산된 필드 만들기 if, elseif, end 구문 사용

카페인 변경 토글 생성

2 "카페인 함유량 선택" 매개 변수 생성
i. 이름 : 카페인 함유량 선택
a. 데이터 유형: 정수
b. 허용 가능한 값 : 범위
c. 값 범위 : 최소값 0, 최대값 200, 단계 크기 20

2 "카페인 함유량 선택" 매개 변수 생성

3 계산된 필드 만들기
a."카페인 → 선택한 카페인"이라는 이름으로 계산된 필드 생성
b. "평균 카페인"이 [카페인 함유량 선택]보다 크면 '선택한 카페인보다 많이 들음', 아니라면 '선택한 카페인보다 적게 들음'이라고 작성 (if, elseif, end / case [카페인 함유량 선택] when '조건' then '선택한 카페인 ~', end ) 사용

3 계산된 필드 만들기

2. 카테고리 - 행, 선택한 측정값 - 열(평균 변경!)

4. 제목 더블 클릭 - 삽입 클릭 - 매개변수.측정값 선택 클릭

5. 선택한 카페인 - 색상, 선택한 측정값 - 레이블(평균 변경!) > 매개변수의 "측정값 선택", "카페인 함유량 선택" 우클릭 - 매개변수 표시

2️⃣ 매개 변수를 사용하여 측정값 변경하기 2

"X축과 Y축의 상관관계 구하기"

[완성본]

카테고리 별 메뉴 별 당류, 칼로리에 따른 카페인 함유량, 진하고 크기가 클수록 카페인 함유량

[방법]

1. "X축" 매개변수 만들기

i. 이름: X축
a. 허용 가능한 값: 목록
b.값 목록: 칼로리, 카페인, 당류, 나트륨
c. 데이터 유형: 문자열

2. "선택된 X축"이라는 "X축" 매개변수에 반응하는 컬럼으로 계산된 필드 만들기

3. Y축의 매개변수, 계산된 필드도 X축과 동일한 방식으로 생성

Y축의 매개변수, 계산된 필드

4. 카테고리 별 메뉴 별을 위한 세부 항목 할당 : 자세한 내용은 (1일차 과제 참조)

5. "X축", "Y축" 모두 매개 변수 표시 클릭

6. 카페인 - 색상 편집, 크기 할당, 카테고리 별 메뉴 별을 위한 세부 항목 할당 : 자세한 내용은 (1일차 과제 참조)

7. 제목 더블클릭 > 매개 변수 삽입

8. 평균라인, 참조선 표기

3️⃣ 대시보드 동작 적용하기

"대시보드 동작을 이용해 해당 카테고리 별 제품을 하이라이트 하기"

[완성본]

메뉴에 마우스 댔을 때 해당하는 카테고리의 당류-칼로리 상관관계 보여줌

[방법]

1. 1번과 2번 과제에서 만든 2개의 시트를 활용해서 대시보드를 만들어주세요.

2. 메뉴 → 대시보드 → 동작을 클릭

메뉴 → 대시보드 → 동작을 클릭

3. 동작 추가 → 하이라이트를 선택

동작 추가 → 하이라이트를 선택

4. 원본 시트 (카테고리 별 카페인)과 대상 시트 (당류와 칼로리의 상관 관계)를 적절하게 선택
b. 동작 실행 조건은 "마우스 오버"로 설정

※ 대상 하이라이트는 선택한 필드에서 "카테고리"만 선택

※ 대상 시트에 하이라이트가 되는 필드가 없다면, 무엇을 하이라이트 하야되는지 모르니 당연히 올바르게 작동하지않음.
그래서 2번 과제에서 미리 "카테고리"를 마크 - [세부 정보]에 할당해둠

[Tableau bootcamp] 2일차 워드클라우드, 박스플롯, 계산된 필드

얼려먹는 요구르트 — Mon, 21 Apr 2025 23:33:59 +0900

스타벅스 데이터를 활용한 워드클라우드, 박스플롯, 계산된 필드 시각화를 알아보자!

[process]

1️⃣ 워드클라우드

2️⃣ 박스플롯

3️⃣ 계산된 필드 만들기

1️⃣ 워드클라우드

스타벅스 메뉴 중 칼로리가 가장 높은 메뉴를 알아보자!

[완성본]

워드클라우드 결과물

[방법]

마크 형식 텍스트 변환 > 메뉴 - 텍스트 이동 > 칼로리 크기 & 색상 > 색상 편집

마크 형식 텍스트 변환 > 메뉴 - 텍스트 이동

색상 편집

2️⃣ 박스플롯

'카테고리 별로 메뉴명 수준까지의 합계 칼로리'

※ 카테고리 별 = 카테고리 - 열, 합계 칼로리 = 합계 칼로리 - 행, 메뉴명 수준까지 = 세부사항 에 각 기재 가능!

※ 박스플롯을 그리기 위해선 마크는 원 형식

[완성본]

스타벅스 카테고리별 메뉴의 합계 칼로리 with 각 포인트에 따른 카페인의 정도

[방법]

카테고리 - 열, 합계 칼로리 -행 , 메뉴명 - 세부사항 > 마크 형식 원 변경 >

[분석]탭 박스플롯 드롭다운 (박스플롯 우클릭시 색상 변경 가능) > 카페인 - 색상 > 색상 편집

카테고리 - 열, 합계 칼로리 -행 , 메뉴명 - 세부사항 > 마크 형식 원 변경

[분석]탭 박스플롯 드롭다운 (박스플롯 우클릭시 색상 변경 가능)

카페인 - 색상 > 색상 편집

3️⃣ 계산된 필드 만들기

<목적>

데이터 원본에 이미 존재하는 데이터에서 새 데이터를 만들 수 있을 뿐만 아니라, 기존의 데이터를 활용한 계산을 수행하기 위함!

'평균 카페인 함유량이 80mg 보다 높은 카테고리와 아닌 카테고리를 분류'

[완성본]

[방법]

카테고리 - 열, 칼로리 - 행 이동 > 칼로리 "평균"으로 집계 값 변경 > 분석 [계산된 필드값 클릭]

> 칼로리 초과/이하 "지정 카페인 용량" 변수 생성 >

> "지정 카페인 용량" 색상 이동 > 변경 (열/행 변경은 선택 사항!)

카테고리 - 열, 칼로리 - 행 이동 > 칼로리 "평균"으로 집계 값 변경 > 분석 [계산된 필드값 클릭]

> "지정 카페인 용량" 색상 이동 > 변경 (열/행 변경은 선택 사항!)

※ 계산된 필드값의 경우, 아래 4가지 방법 모두 사용 가능

+ 추가 문제

"매장명" 별로 "매장 운영 시간"을 표현하고, "시도"를 필터로 걸어서, 각 시도의 매장 별 운영 시간을 확인

[완성본]

[방법]

1. <운영시간> 계산된 필드 만들기!!

DATEDIFF('hour'/'second'/'date'..., start.date, end.date)

<운영시간> 계산된 필드

2. 운영시간 - 열, 매장명 - 행

3. 시도 - 필터 > 필터 편집 (단일 클릭 변경)

4. 운영시간 - 텍스트 할당, 내림차순 정렬

[Tableau bootcamp] 1일차 스타벅스 음료 시각화

얼려먹는 요구르트 — Sat, 19 Apr 2025 00:23:50 +0900

✔️ 태블로 교육 1일차 과제를 해보자!

[process]

1️⃣ 카테고리 별 평균 칼로리 & 평균 카페인

2️⃣ 메뉴명 별 칼로리 & 카페인

3️⃣ 카테고리와 메뉴명을 한 번에 살펴보기

4️⃣ 당분 함유량과 칼로리의 상관관계

5️⃣ 시/군/구 별 매장 분포 현황

6️⃣ 대시보드 만들기

1️⃣ 카테고리 별 평균 칼로리 & 평균 카페인

완성본

카테고리 별 평균 칼로리 & 평균 카페인 완성본

방법

평균 칼로리와 카페인 표시 > 평균 카페인을 표현하는 오른쪽 막대에만 색상을 표현

각 스텝 별 순서 내용

❗️중요한건, 열에 있는 '칼로리'와 '평균'값을 모두 평균 칼로리와 평균 카페인 값으로 변경해야한다!

'합계'일 경우, 메뉴 별 개수가 많은 것들이 칼로리/카페인이 누적되어 표시될 것이기 때문

2️⃣ 메뉴명 별 칼로리 & 카페인

참고)

트리맵은 데이터의 계층 구조를 표현하는 방법이다.

이때, 계층 구조란 크기, 색상, 배열을 통해 데이터 간 관계를 표현하는 것을 뜻한다.

다시 말해, 트리맵을 위해선 최소 두가지의 요소(레이블, 크기)의 데이터를 삽입해야 한다.

또, '색상'도 정보를 줄 수(카페인이 높을 수록 진하게 표시)있으므로,

트리맵의 경우, 레이블, 크기, 색상 3가지로 데이터의 정보를 표현 할 수 있다.

완성본

메뉴명 별 칼로리&카페인 완성본

방법

사각형 변경 > 카페인 - 색상, 칼로리 - 크기, 레이블 - 메뉴명 지정 > 색상 편집

트리맵 표시 방법

※ 메뉴명은 유일하게 구분되고 중복되지 않는 값이므로, 1️⃣의 문제와는 달리, '합계'와 '평균'의 결과가 모두 같다.

3️⃣ 카테고리와 메뉴명을 한 번에 살펴보기

완성본

카테고리 별 평균 칼로리 & 카페인 완성본

방법

[카테고리 평균 칼로리 & 카페인] Sheet로 돌아가기 > 칼로리 - 도구설명 편집

* 삽입 > 원하는 [데이터 시트] 선택

다른 시트 [도구설명]으로 추가하기

4️⃣ 당분 함유량과 칼로리의 상관관계

메뉴 별 당분 함유량과 칼로리의 상관관계 + 카페인 비중 파악

완성본

당분 함유량과 칼로리의 상관관계

방법

칼로리- 행, 당류 - 열 배정 > 세부 항목 - 메뉴명 지정 > 색상, 크기 - 카페인 할당 > 색상 편집 > 선 지정(평균, 추세선)

칼로리- 행, 당류 - 열 배정 > 세부 항목 - 메뉴명 지정

색상, 크기 - 카페인 할당 > 색상 편집

※ 색상 편집: 색상 - 빨간색-검정색 다중 변경 > 반전 > 불투명도 (57%) > 테두리 있음

선 지정(평균, 추세선)

※ 평균, 추세선 반복 클릭할 수록 선이 진해짐

5️⃣ 시/군/구 별 매장 분포 현황

시군구 지역별 ! 매장 분포 이므로,

시군구 분할을 위한 시도, 시군구 세부 정보 할당 필수

완성본

시/군/구 별 매장 분포 현황 완성본

방법

위도 -행, 경도 - 열 지정 > 시군구 세부정보 부여 > 카운트 변환 매장 코드 색상 + 크기 할당

위도 -행, 경도 - 열 지정 > 시군구 세부항목 부여

카운트 변환 매장 코드 색상 + 크기 할당

색상 변경

6️⃣ 대시보드 만들기

완성본

스타벅스 음료 대시보드

방법

워크시트 드래그 드롭 > 범례 부동 옮기기

워크시트 드래그 드롭 > 범례 부동 선택 > 워크시트 위로 이동

토스 단기 assistant SQL 테스트 후기

얼려먹는 요구르트 — Thu, 27 Mar 2025 23:25:21 +0900

✔️ 토스 SQL 테스트에 대해 알아보자

1. 난이도

쉬웠던 것 같은데 sql 공부하기 싫어서 안했더니 문법을 다 살짝씩 까먹었다

프로그래머스 sql.kit만 했어도 됐을 듯

sql 공부 빨리 다시 시작해야겠다.

2. 문제 유형

비밀서약서를 써서 유형별로 간략하게만 적을 예정이다.

- 단순 집계

[1] select를 이용한 group by distinct count

- case문

[1] select 뒤에 바로 조건문 case when <조건> else <결과> end as <지정명>

from <테이블명>

where ...

~~end로 닫아주는 거 까먹었다~~

- null 이용

null 값에 특정 단어를 부여해서 해당 컬럼인 사람의 이름을 이용해 집계(sum)하기

[1] is null 사용해서 null 값의 case when을 적용해 특정 단어로 치환

[2] 해당 컬럼을 group by로 sum 해서 집계하기

- AU 계산

특정 날짜를 기준으로 N일차(3,7,30..일차) 이용자 집계 함수

daydiff 사용하는 건 알겠는데 date time 테이블을 어떻게 연동해서 하는지 이해가 안됨

- join 문 → join 문제가 많이 나와서 놀랐다

[1] right join

[2] FULL OUTER JOIN 두 테이블 모두 가져와야 했는데 저 FULL을 까먹었다

[3] join 하고 left join 해서 추출

[ADP] 제 35회 필기 문제 복기 및 공부 방법

얼려먹는 요구르트 — Tue, 25 Feb 2025 01:07:52 +0900

✔️ 35회 필기 문제 복기 및 공부 방법

[process]

[문제 복기] - [후기 및 피드백]

1. 문제 복기

문제 복기 및 피드백에 앞서, ADP 시험은 총 5개의 챕터로 구성되며 각각 문항수 대비 최소 40%는 맞추고 총 70점 이상이어야 합격할 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 이해의 경우 4문제 이상을 맞춰야 과락을 면할 수 있다는 것을 반드시 인지하고 있어야 합니다.

따라서, 이 챕터에 따라 공부 방법이랑 문제 복기를 나누어 작성하고자 합니다.

ADP 시험 챕터별 문항수와 배점

※ 문제의 답은 제가 생각한 답으로 틀릴 수 있습니다. 알려주시면 수정하도록 하겠습니다!

※ 시험을 본 기억에 의존해 복기한 내용으로 보기 내용이나 문제가 100% 일치하지 않을 수 있습니다. 이런식으로 나오는 구나 감 잡는 데 사용하면 좋을 것 같습니다

1) 데이터 이해

2) 데이터 처리 기술 이해

문제: 분석 거버넌스 체계로 맞지 않는 것을 고르시오

1. 분석 인력 2. 프로세스 3. 분석 조직 4. 분석 기법

답: 1

문제: EAI vs ESB를 비교하여 다음 중 설명으로 가장 옳지 않은 것은?
- EAI는 서비스를 중심으로 연계하는 ~~ ( ESB 설명이라고 생각해 고름)

* EAI 와 ESB 비교는 자주 출제되는 문제 유형인 듯

3) 데이터 분석 기획

4) 데이터 분석

문제: Carseats 데이터의 피어슨 상관 행렬 해석
- p.210-37 문제 세팅과 동일 ( 보기만 약간 수정됨)

1. Sales는 Price와 가장 높은 상관관계를 지닌다.
2. Sales와 Comprice는 유의수준 5%에서 유의하지 않다.
3. Price가 올라갈수록 Sales는 낮아지는 경향이 있다.
4. Sales와 Price는 양의 선형관계를 가진다.

답: 4

문제: 이산형 확률 분포로 0과 1의 2개의 결과값을 갖는 확률 분포 모형을 고르시오

1. 베르누이 분포 2. 다항 분포 3. 카이제곱 분포 4. 포아송 분포

답: 1

문제: X = 0,1,2와 각 확률값 (P(X=x))값이 주어져 기대값 E[X] 구하기
- p.200 - 15 유사 문제

문제: Wage 데이터에 대한 t-test 문제, 다음 설명 중 부적절한 것은?
- p.203 - 23 동일 문제 ( 문제, 보기 모두 동일)

1. 한 집단의 평균에 대한 t-test(one sample t-test) 결과이다.
2. 유의수준 5%에서 p-value가 유의하다고 할 수 있다.
3. t의 자유도는 2999이다.
4. 평균에 대한 95% 신뢰구간은 귀무가설에서 설ㄹ정한 평균의 참값을 포함한다.

답: 4

문제: IQR + min, max 값이 각 수면제1,2에 대해 주어지고 수면제 1,2에 대한 값 해석 및 비교

1. 수면제 2가 평균적으로 1보다 수면 시간이 증가했다.
2. 수면제 1은 적어도 하위 25%는 수면 시간이 감소했다.
3. 수면제 1,2 모두 수면 시간이 감소하는 경우가 있다.
4. 수면제 2가 1보다 수면 시간 증가에 통계적으로 유의하다고 할 수 있다.

답: 4

문제: 다음 변수 선택법에 대한 설명으로 옳은 것은?

[보기]
모든 변수를 갖고 성능이 안좋은 변수를 제거하는 방법은?

1. 전진선택법
2. 후진제거법
3. 단계적 선택법
4.

답: 2

문제: 지지도, 신뢰도, 향상도 정의 문제

1. 신뢰도는 A제품을 구매했을 때 B제품도 구매할 확률이다.
2. A->B의 신뢰도와 B제품을 구매했을 때 A가 포함될 확률은 다르다.
3. 향상도는 A가 구매되지 않았을 때 품목 B의 구매 확률에 비해 A가 구매됐을 때 품목 B의 구매확률의 증가 비이다.
4. A->B의 향상도와 B가 구매되지 않았을 때 B의 향상도는 다르다.

답: 4

문제: 다음 중 데이터를 무작위로 학습 데이터와 검증용으로 나누어 훈련 데이터로 사용하는 방법을 고르시오.

1.
2. 회귀분석
3. 교차검증
4.

답: 3

문제: 텍스트 분석에서 말 뭉치를 의미하는 것은? (코퍼스 외엔 보기 기억이..)

1. Corpus

답: 1

5) 데이터 시각화

문제: 히트맵이 어떤 시각화 방법인지 고르시오

1. 시간
2. 분포
3. 관계
4. 비교

답: 4

서술형 - 1D 합성곱 연산

시간대별 관측 온도 8개값이 주어지고 해당 input을 기준으로 합성곱 연산을 계산하는 문제였습니다. 특히 label의 경우 비가옴(1), 비가 오지 않음(0)이었고 비가 온 날의 경우 16일 비가 오지 않은 날의 경우 165일로 총 181일의 관측 데이터가 주어진 클래스 불균형 문제였습니다.

[1] 문제 세팅

input: 8x1 [15,18,19,21,23,20,18,15]

Kernel 4x1
Pool=Padding =0
Stride =2

-1D 합성곱 레이어 : w1=[-1,0,-1,0] b1=-1
- 1D 합성곱 레이어: w2=[-2,1,0,1] b2= 1
Relu ftn
flatten

Fully connected layer w2 = (-1,0,1,0,-1,1) b2= 1
Sigmoid ftn

[2] 문제

(1) w1,w2를 이용해서 1D 합성곱 연산의 결과를 서술하시오. (7점)
(2) 이진 엔트로피의 손실 결과를 계산하시오.(3점)
(3) 문제에서 주어진 임계정 조정 말고 추가적으로 클래스 불균형 문제를 해결할 수 있는 방법 한가지를 쓰고 그 장점을 서술하시오 (4점)
(4) 임계점이 0.3에서 0.9999로 증가했을 때, 재현율(Recall), 정확도(Accuaracy), 파라미터 학습 결과가 기존의 결과와 비교하여 어떻게 바뀌는 지 각각 서술하시오. (6점) (단 비가 옴이 양성이고 비가 오지 않음이 음성임)

2. 후기 및 피드백

이번에 한달을 남겨두고 공부를 시작했는데, 실기도 한번에 준비하고 싶어 처음에 열심히 하다,

인턴 서류를 내면서 서류, 과제, 코테를 준비하며 3주정도 공부를 했고 솔직히 집중 기간은 10일정도로 짧은 시간밖에 공부기간이 없었습니다.

그러니까 헷갈린 문제가 많았던 것 같은데 문제를 복기하며 틀린 문제들을 알게 되어 아쉬움이 큰 것 같습니다. 그래도 부족한 점을 알게되었으니 다음에 더 생각해서 공부해 반드시 합격하려고 합니다.

이번에 각 문항 별로 시간 투자를 잘못한 것 같아, 세분화해 문제 공부 방식과 공부 순서를 정해 공부하려고 합니다.

사용 교재: ADP 필기 데이터 분석 전문가 : 올패키지 (링크)

※ 25년 2월 이후 개정판이 새롭게 출시 된다고 하여 아래 목차가 개정본과 완전히 일치하지 않을 수 있습니다.

문제 풀이 위주 - 파랑
개념 > 문제 풀이 - 노랑

1권

02. 데이터 처리 기술 이해 ► 01. 데이터의 이해 + 03. 데이터 분석( ADsP, 빅분기 기출까지 풀고 오답)

01. 데이터의 이해

- 문제 풀이만 진행할 것 (단, 데이터, 정보, 지식, 지혜는 암기 -> 시각화에 또 나오니까 연결 암기)

02. 데이터 처리 기술 이해 (ETL, CDC, 하둡(개괄), 클라우드 시스템)

- 하둡의 경우 각 프로그램 - 설명 문제가 많이 나오므로 연결 암기**

03. 데이터 분석 기획

- 데이터 사이언티스트이 역량, 분석 고려서항은 ADsP 기출과 빅분기 기출에서 많이 겹치는 듯함.

2권

머신러닝 방법론 정리 + 실기 코드 정리 ► 통계분석 방법론 정리 + 실기 코드 정리 ► 비정형 데이터 마이닝(간단히 개념 정리 + 문풀 오답)

통계분석 + 데이터 분석

실기와 함께 병행

실기 참고 교재와 참고 내용은 (링크) 참조

* 시계열 방법론 정리

* 머신러닝의 경우 각 개념 + 계산 과정을 명확히 인지 (저번 기출 DBSCAN, 이번 1D 합성곱연산인 것으로 보아 인공지능 계산 문제가 출제될 것으로 생각됨.)

3권

시각화 디자인(정의,프로세스,방법) ► 시각화 인사이트 프로세스

05. 데이터 시각화

시각화 방법과 종류가 일치되는 문제가 자주 출제됨 (반드시 표 암기)

ex 히트맵은 비교 시각화 종류

> 데이터 전처리 과정 코드화 하기

+ 네이버 카페에서 모집하는 ADP 스터디가 나름 도움이 많이 되었던 것 같습니다.

데이터 전문가 포럼 (빅데이터분석기사, ADP, SQLP, DAP 등)에서 주관하는 스터디에 참여하는 것도 좋을 것 같습니다

[talk] Efficiency and Equilibria in (Re)Insurance Markets

얼려먹는 요구르트 — Sat, 25 Jan 2025 06:40:29 +0900

✔️warterloo 박사 과정의 Michael Boyuan Zhu 연구 내용

본 내용은 talk 내용을 정리해 필요한 개념과 추가적으로 공부할만한 내용을 적은 것이다. 경제 논문 강연은 처음 듣는데,

생각보다 흥미로워서 나중에 보면 좋을 것 같다.(확장성이 좋은듯)

1. Goal of Research

Insurance market: Goal to maximize the wefare (or minimize the risk)

It is very important concept in economics, also specifically insurance, because identifying and addressing the gaps in coverage, pricing, and behavior is crucial to ensure that insurance fulfills its role as a tool for risk management and economic stability.

2. Setting

equilibrium = stability not efficiecny

It is important to distinguish betwen efficiency and equilibrium : ex Second Welfare Thm , prison's rule

Stackelberg equilibrium: fisrt-mover advantage. sets prices of contracts before the policyholders buy insurer

Pareto efficiency

- Stackelberg equilibrium could be equal to Pareto efficiency, when it satistisfy equilibrium.

In insurance, the provider and supplier is insurer and policyholder.

Then this talk is centralized markets of insurance

Notably, hi is not unique even exists. It also considering problem to enhance the research.

Then How can we determine the optimal $\mathbb{Q}$ in fact, how to find the funciton to maximize the welfare?

-> this is the next study to publish in IME

[프로그래머스] SQL kit - SELECT

얼려먹는 요구르트 — Fri, 3 Jan 2025 17:11:03 +0900

✔️ 프로그래머스 kit SELECT 14문제를 풀어보자

Lv1. 평균 일일 대여 요금 구하기

SELECT ROUND(AVG(DAILY_FEE),0) AS AVERAGE_FEE
FROM CAR_RENTAL_COMPANY_CAR
WHERE CAR_TYPE = 'SUV'

Lv1. 재구매가 일어난 상품 구하기

* 유저 별 상품 별로 count를 하고 싶으면 group by를 묶고 싶은 순서대로 써주고 count를 적용하면 됨.

다시말해, 한 사람당 구매별 상품 수를 세는 함수가 됨.

SELECT user_id, product_id
FROM ONLINE_SALE
GROUP BY USER_ID, PRODUCT_ID
HAVING COUNT(*) >1
ORDER BY user_id,
         product_id DESC

Lv4. 서울에 위치한 식당 목록 출력하기

- 유의사항

1. '서울'안의 식당 목록이므로 WHERE를 사용해서 서울로 시작하는 address를 할당해야함.

2. '리뷰 평균' 값이 필요하므로 리뷰 데이터의 평균을 다 구한 후 JOIN 해주는 것이 편함.

SELECT RI.REST_ID
    , RI.REST_NAME
    , RI.FOOD_TYPE
    , RI.FAVORITES
    , RI.ADDRESS
    , RV.SCORE
FROM REST_INFO as RI

JOIN (SELECT REST_ID
            ,ROUND(AVG(REVIEW_SCORE),2) AS SCORE
      FROM REST_REVIEW
      GROUP BY REST_ID
      ) as RV
ON   RI.REST_ID = RV.REST_ID

WHERE RI.ADDRESS like '서울%'
ORDER BY RV.SCORE DESC
         ,RI.FAVORITES DESC;