여기에는 10개의 유용한 Tableau 테이블 계산 예제가 소개되어 있습니다. 대부분의 예제는 간단한 수식 작성에 대해 설명합니다. 각 예제의 탭 뷰에는 실제 예와 안내가 포함되어 있습니다. 통합 문서를 다운로드하여 자세히 살펴볼 수 있습니다.

이러한 테이블 계산을 보거나 다시 작성하려면 Tableau Desktop이 필요합니다. 여기에서 14일 무료 평가판을 다운로드할 수 있습니다.

테이블 계산의 기본사항

테이블 계산은 주소 지정 필드와 파티셔닝 필드의 두 유형으로 구성됩니다. 테이블 계산에 대해 이해하려면 이러한 필드의 작동 방식을 알아야 합니다.

파티셔닝 필드는 말 그대로 계산이 적용되는 별도의 버킷으로 데이터를 분할합니다.
주소 지정 필드는 계산이 적용될 '방향'을 정의합니다.

오른쪽 예제의 경우 매출 누계가 표시되어 있습니다. 세그먼트는 파티셔닝 필드이므로 소비자 및 기업의 두 세그먼트 모두에 대한 누계가 계산됩니다. 날짜는 주소 지정 필드이므로 두 세그먼트 모두에 대해 시간별 매출 누계가 계산됩니다.

1. 참조 날짜에 대한 변동 비율

테이블 계산을 사용하면 임의의 값에 대한 변동 비율을 계산할 수 있습니다. 주식 포트폴리오에 관심이 있고 특정 시점을 기준으로 포트폴리오의 상대적인 실적을 평가하려는 경우를 가정해 보겠습니다. 이렇게 하려면 '투자 날짜'를 설정하고, 동일한 시점으로 포트폴리오를 정규화하고, 선으로 변동 비율을 표시해야 합니다. 참조 날짜는 슬라이더를 사용해 조정할 수 있습니다.

참조 날짜에 매개 변수를 사용하고 참조 날짜의 종가를 검색하기 위해 WINDOW_MAX 함수를 사용하면 주식의 상대적인 수익을 계산할 수 있습니다.

2. 공통 기준(Toy Story)

절대적인 타임라인보다 공통 시작 시점에 대한 데이터를 확인하는 것이 유용할 수도 있습니다. 예를 들어 다음은 3편의 Toy Story 영화에 대한 티켓 판매액입니다. 개봉 날짜를 기준으로 주별 총 수익을 살펴본다면 비교하기가 훨씬 쉽습니다.

Tableau의 INDEX() 함수를 사용하면 개봉 이후의 주 수를 쉽게 계산할 수 있습니다. 이 경우 영화를 기준으로 파티션을 지정하고 날짜를 기준으로 주소를 지정하면 됩니다.

3. 시간 경과에 따른 매출 구성 비율(멀티 패스 집계)

한 번에 두 개의 테이블을 계산하는 것은 흔한 일입니다. 예를 들어 시간 경과에 따라 회사에서 특정 세그먼트의 중요성이 얼마나 증가하거나 감소했는지를 파악하는 것이 유용할 수 있습니다. 이러한 정보를 보려면 먼저 시간 경과에 따른 세그먼트별 매출 누계를 계산한 다음 시간 경과에 따른 총 매출 대비 비율을 구해야 합니다. 이 과정은 멀티 패스 집계라고도 하며 Tableau에서는 수식을 작성하지 않고도 수행할 수 있습니다.

첫 번째 패스는 시간 경과에 따른 세그먼트별 매출 누계를 계산하는 것입니다. 두 번째 패스는 시간 경과에 따른 총 매출 대비 각 세그먼트 누계의 비율을 계산하는 것입니다.

4. 정렬하면서도 순위를 유지

여기서 제품의 월 순위 및 연 순위를 파악한 다음 시간 경과에 따른 순위의 변동 추이를 표시해야 합니다. 이렇게 하기 위해 라인 차트로 시간 경과에 따른 변동 사항을 표시하는 범프 차트를 만듭니다. 왼쪽에서 복사기 및 팩스기가 실적이 저조한 제품에서 현재 매출이 3번째로 큰 제품으로 성장하게 된 것을 확인할 수 있습니다. 또한 팩스기 및 복사기 구매에 상당한 변동이 있었음을 알 수 있습니다.

클래식 범프 차트. 이 차트는 간단한 순위(index()) 계산 및 일부 고급 설정을 통해 산정된 각 제품의 매출 현황을 보여줍니다.

5. 누계

콜 센터에서 진행 중인 지원 사례 또는 진열대의 재고 수를 모니터링해야 합니다. 하지만 시스템에 진행 중인 사례의 누계는 기록되지 않기 때문에 별도로 계산해야 합니다. 이는 개장 시점의 사례 + 새로운 사례 + 재개된 사례 – 종료된 사례의 수와 동일합니다.

표면적으로는 간단한 계산으로 보일 수 있습니다. 하지만 일일 개장 수치는 전날의 마감 수치에서 나오며, 이는 해당 일의 개장 수치에서 산출된다고 말할 수 있습니다. 이에 따라 계산의 순환 참조가 생성됩니다.

WINDOW_SUM을 사용해 누계를 계산하고 일별 폐장 시 사례 수를 파악합니다.

6. 가중 평균

테스트 점수 또는 주문 우선 순위와 같은 데이터는 가중 평균으로 분석합니다. 제품 유형별로 모든 주문의 평균 우선 순위를 확인하고 있으며, 주문량에 따라 해당 우선 순위에 가중치를 부여하여 주문량이 많은 제품의 우선 순위에 더 높은 점수를 매기려고 하는 경우를 가정해 보겠습니다. 이러한 가중 평균 우선 순위 점수를 사용하여 볼륨이 많고 우선 순위가 높은 제품에 대한 공급망을 최적화할 수 있습니다. 다음은 대형 슈퍼의 매출 데이터로 이를 계산한 예제입니다.

여기서도 WINDOW_SUM을 사용하여 카테고리별 가중치를 계산한 다음 우선 순위 점수에 이를 적용합니다.

7. 계산에 따른 그룹화

회사의 배송 업무를 관리하는 경우 배송비가 평균보다 높은 제품이 무엇인지 파악하는 것에 관심이 있을 수 있습니다. Tableau 6에서는 특정 범위 내의 평균을 구하고 그 결과 값을 계산에 사용하여 그룹화하고 색상을 지정할 수 있습니다.

8. 변동 기간에 따른 사건 수

소매업, 정보 기관 또는 출입국 관리 등과 관련된 다양한 시나리오는 일반적으로 특정 기간 내에 이벤트가 발생한 횟수와 관련이 있습니다. 예를 들어 의심되는 이벤트가 이례적으로 발생할 수 있지만, x일 동안 n번 이상 발생하는 경우 조사가 필요합니다.

점은 알림 또는 경보가 발생한 횟수를 나타냅니다(일반적으로 0번). 0 위에 점이 표시된 경우 해당 일에 알림이 발생했음을 나타내며, 막대는 x일 동안 경보가 n번 이상 발생했음을 나타냅니다. 사용자는 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 점 및 막대 모두에 대한 데이터를 표시할 수 있습니다.

9. 변동 기간에 따른 이동 평균

Tableau의 퀵 테이블 계산 함수를 사용하여 모든 월별 매출의 이동 평균을 계산했지만, 이제 평균을 낼 기간의 수를 선택할 수 있도록 이를 확장하려고 합니다.

연한 파란색 선은 전체 월에 대한 매출의 합계를 표시하며, 주황색 선은 15개 기간 동안의 매출에 대한 이동 평균을 나타냅니다.

매개 변수 및 이동 평균에 대한 사용자 지정 퀵 테이블 계산의 조합을 사용하면 변동 기간에 따른 평균을 구할 수 있습니다.

10. 기간별 평균 대비 차이

절대적인 수보다 해당 연도의 평균을 기준으로 분기 매출의 차이를 확인하는 것이 더 유용할 수도 있습니다. 여기서 연 평균 대비 차이 및 주문의 절대 횟수를 모두 확인할 수 있습니다.

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세부 학습 방법

백서

테이블 계산에 대한 백서를 읽어보십시오.

온라인 도움말

온라인 도움말에서 '테이블 계산' 을 검색해 보십시오.

커뮤니티

계산 포럼에서 예제를 찾아보거나 새로운 예제를 추가해 보십시오.

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