체크리스트: 고급 분석의 6가지 필수 요소

개요

데이터는 일상의 비즈니스 기회와 새로운 발견의 순간을 찾는 데 필요한 열쇠를 쥐고 있습니다. 이러한 기회와 순간을 찾는 것은 여러분이 해야 할 일입니다. 그리고 이 목표를 이루도록 탐색을 촉진하는 일은 시각적 분석 도구가 해야 할 일입니다. 시각적 분석 도구는 사용자의 지식과 호기심을 높이고, 표준 KPI를 넘어 새롭고 의미 있는 인사이트를 찾을 수 있도록 데이터에 대해 깊이 있는 질문을 할 수 있는 기능을 제공해야 합니다.

사용자가 깊이 있는 질문을 할 수 있도록 지원하려면 시각적 분석 도구에서 강력한 분석 기법을 쉽게 사용할 수 있도록 해야 합니다. 액세스하기 쉽고 성숙한 고급 분석을 통해 데이터에 대한 정교한 질문을 할 수 있어야 합니다.

시각적 분석 도구를 통해 코딩 여부와 상관없이 수행할 수 있는 고급 분석의 기능을 확인해 보십시오. 시각적 분석 도구로 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.

1. 흐름 유지

시각적 분석 도구에서는 분석 흐름을 유지하면서 깊이 있는 질문을 할 수 있어야 합니다. 분석을 미뤄 두고 마법사에서 작업하거나 다른 애플리케이션에서 코드를 작성하거나 새 데이터 원본에 힘들게 연결할 경우 생각의 흐름이라는 마법을 잃게 됩니다. 탐색도 중지됩니다. 인간의 뇌는 방해 요소를 잘 처리하지 못하므로 방해 요소를 최소화할 도구를 선택하여야 합니다.

시각적 분석 도구에 효율적으로 내장된 고급 분석과 사용하기 쉬운 드래그 앤 드롭을 지원하여 흐름을 유지할 수 있어야 합니다. 계속 다음 질문을 하면서 흐름을 이어가는 것이 데이터 탐색의 자연스러운 부분이어야 합니다.

흐름 유지

Tableau 도움말의 자동 표시에 대해 자세히 알아보십시오.

관점 변경

Tableau의 직관적인 인터페이스를 통해 흐름을 유지하십시오. 자동 표시와 같은 기능은 데이터의 다양한 분석 스토리를 즉각적으로 보여 줍니다. 여기에서는 나란히 놓인 누적 막대 차트, 이중 선 등으로 국가별 관광을 시각화합니다. 대화형 분석 게임에서 관광 데이터를 자세히 살펴보십시오.

나만의 분석 탐험 실행

2. 손쉬운 세분화

그룹, 집합 및 집단은 데이터에 새로운 실마리를 제공할 수 있습니다. 직접 보내는 편지 캠페인을 통해 확보된 고객은 Google 광고를 통해 확보된 고객보다 시간이 지날수록 더 많이 지출합니까? 전공별 졸업률 추세는 어떻습니까? 전공별 데이터와 학교에 입학한 연도를 살펴보면 어떻습니까? 시각적 분석 도구에서는 기초 데이터를 수정할 필요 없이 이러한 유형의 질문을 하여 그룹을 만들고, 논리로 집합을 정의하고, 집단을 조정할 수 있어야 합니다.

이러한 유형의 세부적인 시각적 분석을 사용하면 사용자가 데이터를 탐색하고 가설을 테스트하면서 분석 흐름을 유지할 수 있습니다. 세분화는 직관적이며, 단순하고, 액세스하기 쉬우면서도 강력해야 합니다.

그룹, 집합 및 집단은 스크립트 또는 데이터 새로 고침을 수동으로 실행할 필요 없이 기초 데이터와 함께 효율적으로 업데이트되어야 합니다.

손쉬운 세분화

Tableau를 사용한 고급 분석에서 세분화에 대해 자세히 알아보십시오.

그룹화

Tableau에서 그룹을 만들면 비주얼라이제이션 능력이 극대화되어 적합한 데이터 요소가 바로 하이라이트됩니다. 이러한 그룹을 클릭 한 번으로 만들 수 있습니다. 여기에서는 관광 지출이 높은 국가를 그룹화하고 정렬하여 하이라이트합니다. 대화형 분석 게임에서 관광 데이터를 자세히 살펴보십시오.

나만의 분석 탐험

3. '가정(what-if)' 질문

데이터를 탐색할 때 분석 입력값을 쉽게 바꿀 수 있어야 합니다. 예를 들어, Facebook 광고 캠페인 성과 평가의 클릭률, 비용 편익 분석의 가격 기준 또는 영업 모델의 수수료율을 바꾸어 보고 싶을 수 있습니다. 이러한 '가정(what-if)' 분석은 주요 비즈니스 질문에 실마리를 제공합니다.

표시되는 변수에 대한 매개 변수를 변경할 수 있으면, 쉽게 하나의 비주얼라이제이션 또는 대시보드에서 더 많은 유형의 분석을 수행하고 공유할 수 있습니다. 시각적 분석 도구는 여러분과 여러분의 대상 고객이 숫자, 텍스트 및 날짜를 조정하여 결과에 미치는 영향을 확인할 수 있는 유연한 입력 제어 기능을 제공해야 합니다.

가정(what-if) 질문

Tableau를 사용한 고급 분석에서 가정(what-if) 분석에 대해 자세히 알아보십시오.

매개 변수 제공

Tableau에서 데이터 집합의 필드를 매개 변수로 사용하여 모든 사용자가 신속한 데이터 비교를 통해 원하는 위치를 찾도록 지원합니다. 여기서는 동일한 맵에서 두 개의 뷰 즉, 관광객 입국에 대한 뷰 하나와 출국에 대한 뷰 하나를 만들어 국가별 관광을 즉각적으로 명확하게 표시할 수 있습니다. 대화형 분석 게임에서 관광 데이터를 자세히 살펴보십시오.

나만의 분석 탐험 실행

4. 계산을 사용하여 심층적으로 분석

언제나 분석하는 데 필요한 필드만 데이터 원본에 있는 것은 아닙니다. 분석 흐름을 유지하면서 계산 및 논리를 원본 데이터에 적용하여 새 필드를 만들려고 할 때 시각적 분석 도구를 사용하면 표현력이 풍부하며 유연한 기본 언어를 제공하므로 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

복잡한 SQL group-by 문을 작성하는 대신 세부 수준 계산을 간단히 수행할 수 있는 도구를 선택하십시오. 테이블의 기준 날짜에 따라 쉽게 누계, 순위 및 가중 평균을 만들 수 있는 기본 계산을 필요로 할 수도 있습니다.

정교한 기본 계산을 제공하는 도구를 사용하면 SQL 코드 작성 시간이 크게 절약되며, SQL이나 다른 코딩 언어에 익숙하지 않은 사용자도 고급 분석을 활용할 수 있습니다.

계산

Tableau 블로그 포스트 상위 15가지 세부 수준 표현식에서 LOD 계산에 대해 자세히 알아보십시오.

계산 작성

Tableau의 강력한 기본 계산 언어를 사용하면 언제든 분석 진행 경로를 찾을 수 있습니다. 여기에서는 국가별 관광 지출 구성 비율을 구하는 계산을 작성하고 채워진 맵에서 결과를 시각화합니다. 대화형 분석 게임에서 관광 데이터를 자세히 살펴보십시오.

나만의 분석 탐험 실행

5. 추세 추적 및 미래 예측

기존 데이터의 시계열을 분석하고 앞으로 일어날 일을 예측할 수 있는 시각적 분석 도구를 선택하십시오. 추적 대상이 매출 추세이든, 졸업률이든, 기온 패턴이든 추세선과 예측이 데이터에 대한 의미 있는 인사이트를 제공합니다.

시간 및 날짜 필드를 직관적이며 시각적인 방식으로 분석하고 관심 있는 추세에 적합한 그룹 및 집단을 만들 수 있어야 합니다. 시즌별 추세 및 패턴 탐색은 자연스러워야 합니다. 클릭 한 번으로 데이터를 집계 및 비집계할 수 있어야 하며, 집계 빈도를 변경하여 월, 분기, 연도 등을 기준으로 추세를 확인할 수 있어야 합니다. 또한 기준 날짜 필터를 사용하여 "작년에는 제품 원가가 얼마나 변경되었습니까?"와 같은 질문에 답할 수 있어야 합니다.

시각적 분석 도구에서 선형 추세선 이상의 기능을 제공하여 사용자가 로그, 다항식, 지수 등 적합한 탐색을 할 수 있어야 합니다. 또한 누구라도 클릭 한 번으로 p-값과 R-제곱이 제공되어 추세선이 적합한지를 쉽게 판별할 수 있어야 합니다. 누계 또는 이동 평균 계산을 시계열에 적용하는 경우 더욱 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있어야 합니다.

추세 추적

Tableau를 사용한 고급 분석에서 Tableau의 모든 추세 및 예측 분석 방법을 알아보십시오.

최신 추세 분석

Tableau에서는 필요한 경우 추세선을 사용할 수 있으므로 p-값이 통계적으로 의미가 있는지 확인하고 다음 단계로 진행할 수 있습니다. 여기서는 국내 관광 지출에 대한 추세 분석을 수행하여 지역별 관광 산업의 궤적을 확인해 봅니다. 대화형 분석 게임에서 관광 데이터를 자세히 살펴보십시오.

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6. R 및 Python과 통합

유용한 시각적 분석 도구는 일반 사용자도 정교한 분석에 액세스할 수 있도록 지원해야 함과 동시에 많은 조직에서 R, SAS, SPSS와 같은 고급 통계 플랫폼에 투자하는 데 주목할 필요가 있습니다. 이러한 플랫폼은 고유한 분석 가치를 창출하며, 많은 조직에서 오랫동안 사용되었으므로 가치 있는 기존 작업을 포함하고 있을 수 있습니다. 시각적 분석 도구는 이러한 투자를 활용할 수 있어야 합니다.

R과의 통합 기능을 사용하면 보다 광범위한 통계 커뮤니티의 향상된 기능을 활용할 수 있으며, R에서 수행된 작업으로 인해 대상 고객이 확대될 수도 있습니다. 고급 통계 도구의 결과를 빠르게 시각화할 수 있는 도구를 선택하는 경우, 비전문가도 의사 결정을 내리고 데이터 과학자 및 통계학자가 수행한 작업을 활용할 수 있는 환경이 만들어집니다.

R 및 Python과 통합

Tableau에서 Python 기능을 활용하는 방법이나 R과 Tableau를 같이 사용하면 어떻게 되는지에 대해 알아보십시오.

R 및 Python과 통합

R 및 Python이 Tableau에 직접 통합되므로 기존 모델이나 인앱 스크립트를 활용할 수 있습니다. Tableau는 여기에서 다중 선형 회귀를 수행하여 특정 수입 목표를 달성하는 데 필요한 관광객 수를 발견합니다. 대화형 분석 게임에서 관광 데이터를 자세히 살펴보십시오.

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Tableau를 통해 생산성 향상

표준 KPI와 메트릭이 여러분의 질문 중 일부에 대해 답을 제시하기는 하지만 빠르게 변화하는 세상에서는 더 깊이 있는 데이터 탐색을 촉진하는 도구가 필요합니다. 사용자가 첫 번째 질문에서 더 나아가 다음 질문을 하고, 그런 다음 계속 질문을 이어나가 계속 '발견'의 순간을 경험하도록 지원하는 도구를 찾아보십시오. 데이터 과학자가 사용할 만큼 충분히 정교하고, 비즈니스 사용자가 사용할 만큼 액세스하기 쉽고 직관적이며, 누구나 분석의 흐름을 유지하면서 생각하는 속도에 맞추어 계속해서 질문을 할 수 있는 솔루션을 원할 것입니다.

여러 면으로 볼 때 Tableau는 분석 플랫폼 분야에서 독보적인 위치에 있습니다. Tableau는 인간의 지능을 향상시키고자 하는 사명으로 비즈니스 사용자와 데이터 과학자 모두를 염두에 두고 설계되었습니다. 사용자가 가능한 한 빨리 데이터에 대한 흥미로운 질문을 할 수 있도록 역량을 높이는 데 지속적으로 집중하고 있는 Tableau는 모든 수준의 사용자에게 유용한 기능을 갖춘 플랫폼을 구축했습니다.

Tableau의 유연한 프론트 엔드를 사용하면 분석가들은 다양한 복잡도의 질문을 할 수 있습니다. 데이터 과학자 또한 Tableau에서 정교한 계산, R 및 Python 통합, 빠른 집단 분석, 예측 기능 등을 활용하여 복잡한 분석을 수행하고 손쉽게 시각적 결과를 공유할 수 있습니다. Tableau를 데이터 탐색 및 품질 관리에 사용하든, 모델 디자인 및 테스트에 사용하든, 대화형 특성을 가진 플랫폼을 사용하면 프로젝트 주기 전체에서 수많은 시간을 절약할 수 있습니다. Tableau는 모든 수준의 사용자가 더 쉽고 빠르게 분석을 수행하고 액세스할 수 있도록 함으로써 기업 전반의 협업과 효율적인 의사 결정을 촉진합니다.



나만의 분석 탐험

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