일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 구글애널리틱스
- 벚꽃개화시기
- 6시 기상
- 미라클 모닝
- GA
- 코딩
- 티스토리
- 구글애널리틱스4
- 독서
- GA4
- 수명예측 인공지능
- Google Analytics
- 데이터문해력
- 데이터 분석
- 기사스크랩
- 니다
- Python
- 얼음여왕
- 감사인사
- ㅂㅂ
- 영화 올드 줄거리
- 코오롱베네트
- 프로그래머스
- 벚꽃
- 알파줄거리
- 명상
- 채용공고
Archives
- Today
- Total
Data Analyst KIM
[Tableau] 시간에 따른 데이터 시각화(Dual-Axis Line, 100% Stacked Area,Slope,Spark Line,Calender) 본문
데이터 분석/Python | SQL | BI Tools
[Tableau] 시간에 따른 데이터 시각화(Dual-Axis Line, 100% Stacked Area,Slope,Spark Line,Calender)
김두연 2023. 11. 5. 19:41반응형
시간에 따른 데이터 시각화
1. Dual-Axis Line Chart
카테고리와 연도별로 판매액의 합계와 수익 비율을 이중축을 이용하여 나타내라.
2. 100% Stacked Area Chart
Q. 월별 서브 카테고리의 매출액을 100% 누적 영역 차트로 그려라.
Sales → 퀵 테이블 계산 → 구성 비율 → 다음을 사용하여 계산 → 테이블(아래로)
3. Slope Chart
카테고리를 년도별 판매총액을 Slope Chart로 나타내라
단, 2022년과 2023년의 판매액만 사용할 것
- 이중축, 축동기화 , 비율차이 사용
4. Spark Line Chart
- 측정값의 추세를 확인하기 위해 사용
5. Calender Chart
반응형
'데이터 분석 > Python | SQL | BI Tools' 카테고리의 다른 글
[Tableau] 분포를 파악하기 위한 데이터 시각화(Scatter,Box&Whisker Plot,Histogram) (0) | 2023.11.05 |
---|---|
[Tableau] 속성별 비교를 위한 데이터 시각화 (0) | 2023.11.05 |
[프로그래머스_SQL] Lv.3 - 조건별로 분류하여 주문상태 출력하기 (0) | 2023.10.18 |
Brazilian E-Commerce Data Analysis(EDA) (0) | 2023.09.18 |
[JavaScript] 자바 스크립트 기초 (0) | 2023.08.08 |