Tableau는 고급 분석에 특화된 솔루션으로 아무리 복잡한 질문도 그 핵심까지 파악할 수 있습니다. Tableau의 고급 분석 기능이라는 백서를 개정하였으며 발전을 거듭하는 Tableau 기능에 대한 정보도 포함하였습니다. 이 백서를 통해 기본 제공되는 주요 고급 기능을 활용하여 분석 프로젝트의 모든 단계를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

이 게시물에서는 분석가와 데이터 과학자가 매일 작업하는 시나리오에 대한 Tableau의 접근법에 대해 살펴보고 정교한 데이터 분석을 수행할 수 있도록 리소스를 제공합니다.

세분화 및 집단 분석

Tableau를 사용하면 신속하고 유연한 집단 분석에 필요한 조사를 원활하게 수행할 수 있습니다. 필요에 따라 다양한 차원에서 데이터의 심층 분석을 통해 여러 가지 관점을 신속하게 살펴볼 수 있습니다. 자동화된 클러스터 분석(기계 학습 기술)도 해당 세그먼트를 개선하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 이 기술은 차원성이 높은 데이터 집합에서 파악하기 어려운 패턴을 찾는 데 유용합니다.


클러스터 분석을 사용하여 데이터를 자동으로 분류하십시오.

Tableau를 사용하면 데이터를 빠르게 세분화하고 범주화할 수 있어 강력한 집단 분석을 상대적으로 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 데이터 과학자가 초기 가설을 조사하고 시나리오를 테스트하는 데도 도움이 됩니다.

세분화 및 집단 분석에 대한 다음 기능 참고 자료를 확인해 보십시오.

시나리오 및 가정(what-if) 분석

Tableau의 유연한 프런트 엔드와 강력한 입력 기능을 결합하면 계산을 신속하게 수정하고 다양한 시나리오를 테스트할 수 있습니다. Tableau를 사용하면 집합, 그룹, 드래그 앤 드롭 세분화, 매개 변수를 통해 이론과 질문 단계에서 벗어나 전문가가 아닌 사람도 질문을 하고 시나리오를 테스트할 수 있는 전문적인 대시보드를 구현할 수 있습니다.


이러한 매개 변수 중심의 영업 보고서를 통해 조직 내 할당량, 커미션, 급여에 미치는 영향을 알아볼 수 있습니다.

가정(what-if) 분석을 간소화하면 더 복잡한 분석 측면에 집중하여 정보를 더 효과적으로 전달할 수 있습니다. 또한 누구나 데이터를 활용할 수 있도록 직관적인 시각 자료를 손쉽게 만들 수 있습니다.

시나리오 및 가정(what-if) 분석에 대한 다음 기능 참고 자료를 확인해 보십시오.

정교한 계산 및 통계 기능

Tableau는 강력한 계산 언어를 보유하고 있어 임의적인 계산이 있는 분석을 강화하고 간결한 표현식으로 복잡한 데이터 조작을 용이하게 만들었습니다. Tableau는 요약 카드 기능과 함께 기본 집계 중첩에서 표준 편차, 모드, 첨도, 기울기, 상관 관계, 공분산과 같은 통계 계산에 이르는 기본 제공 옵션을 제공합니다.


LOD 식은 구매일이 속한 해당 분기의 총 판매액 누계를 계산하는 데 사용됩니다.

테이블 계산을 사용하면 집계된 데이터의 조작, 복잡한 간격 생성, 데이터 구조에 따른 집계 구축과 같이 까다로운 데이터베이스 작업을 몇 번의 클릭이나 간단한 식만으로 수행할 수 있습니다. 따라서 기술자가 아닌 사용자도 이러한 작업을 수행하고 전문가는 많은 시간을 절약하며 힘든 SQL 코드 작업에서 벗어날 수 있습니다.

계산 및 통계 기능에 대한 다음 기능 참고 자료를 확인해 보십시오.

시계열 및 예측 분석

Tableau는 기본적으로 풍부한 시계열 분석을 지원하므로 하나의 강력한 UI 내에서 계절성 및 추세를 조사하고, 데이터를 샘플링하며, 예측 분석을 실행하고, 기타 일반 시계열 작업을 수행할 수 있습니다.


예측 기능은 지역별 판매를 자동으로 예측합니다.

손쉬운 예측 분석을 통해 대부분의 데이터 프로젝트에 엄청난 가치가 추가됩니다. Tableau는 복잡한 구성과 단순한 대화식 모델링을 모두 지원하므로 데이터 과학자와 최종 사용자 모두 원활히 사용할 수 있습니다.

시계열 및 예측 분석에 대한 다음 기능 참고 자료를 확인해 보십시오.

외부 서비스 통합

R 및 Python 플러그인은 Tableau 프론트엔드의 성능과 사용 용의성을 제공하여 사용자는 다른 플랫폼의 사전 통계 작업을 활용하고 뉘앙스가 있는 기계 학습 워크플로우를 처리할 수 있습니다.


R 및 Tableau는 중요도 테스트의 결과를 계산하고 시각화하여 표시하는 데 사용되었습니다.

Tableau를 Python 및 R과 함께 사용하면 복잡한 모델링 결과도 활용 가능한 아름답고 매력적인 시각 자료로 표현할 수 있습니다. 기술 수준에 관계없이 모든 사용자가 가정(what-if) 질문을 하고 대시보드에 포함된 제어 기능으로 상호 작용하며 가설 시나리오를 평가할 수 있습니다.

R 및 Python 통합에 대한 다음 기능 참고 자료를 확인해 보십시오.

  • R(온라인 도움말)
  • Python(방법)

하드코어 분석

Tableau는 여러 가지 측면에서 독보적인 분석 플랫폼입니다. Tableau는 비즈니스 사용자와 데이터 과학자를 모두 고려하여 설계되었습니다. 사용자가 가능한 한 빨리 데이터에 대해 흥미로운 질문을 할 수 있도록 집중적으로 지원함으로써 Tableau 플랫폼은 모두에게 유용한 기능을 제공하고 있습니다.

Tableau의 분석 기능을 자세히 살펴보려면 최근 업데이트된 백서인 Tableau의 고급 분석 기능을 참조하십시오.

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