박스 플롯 작성

박스 플롯을 사용하여 축에서의 값 분포를 표시합니다.

박스는 데이터의 가운데 50%(데이터 분포의 가운데 2사분위수)를 나타냅니다.

수염이라고 하는 선을 구성하여 사분위수 범위의 1.5배 내에 있는 모든 포인트(인접한 박스 너비의 1.5배 내에 있는 모든 포인트), 즉 데이터의 최대 범위에 있는 모든 포인트를 표시할 수 있습니다(다음 이미지 참조).

상자-수염 플롯의 기본 구성 요소는 다음과 같습니다.

마크 유형:

열 선반:

차원

행 선반:

측정값

세부 정보:

차원

참조선:

박스 플롯

참조선을 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 참조선, 구간, 분포 및 박스 플롯(링크가 새 창에서 열림)를 참조하십시오.

지역 및 고객 세그먼트별 할인을 표시하는 박스 플롯을 만들려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. Sample - Superstore 데이터 원본에 연결합니다.

  2. Segment 차원을 로 끌어옵니다.

  3. Discount 측정값을 으로 끌어옵니다.

    Tableau에서 세로 축을 만들고 막대 차트( 선반에 차원이 있고 선반에 측정값이 있는 경우 기본 차트 유형)를 표시합니다.

  4. Region 차원을 로 끌어 Segment의 오른쪽에 놓습니다.

    이제 Region(아래쪽에 나열됨) 내에 Segment(위쪽에 나열됨)가 중첩된 상태에서 뷰의 왼쪽에서 오른쪽까지 두 수준 계층의 차원이 만들어집니다.

  5. 툴바에서 표현 방식을 클릭한 다음 박스 플롯 차트 유형을 선택합니다.

    Tableau에 박스 플롯이 표시됩니다.

    각 박스 플롯에는 적은 수의 마크만 있습니다. 또한 선반에서 마크 카드로 Region이 다시 할당됩니다. 차트 유형을 박스 플롯으로 변경할 때 Tableau에서 차트의 개별 마크가 무엇을 나타내야 하는지 결정했습니다. Tableau에서는 마크가 지역을 나타내야 한다고 결정했습니다. 이 결정을 변경할 것입니다.

  6. Region마크 카드에서 다시 로 끌어 Segment 오른쪽에 놓습니다.

    가로 라인은 평평해진 박스 플롯입니다. 이 현상은 박스 플롯이 단일 마크를 기반으로 할 때 발생합니다.

    박스 플롯은 데이터 분포를 보여 주기 위한 것인데 현재 뷰에서처럼 데이터가 집계될 때 이러한 작업이 어려울 수 있습니다.

  7. 데이터 집계를 해제하려면 분석 > 측정값 집계를 선택합니다.

    이 명령은 집계를 설정하거나 해제합니다. Tableau에서는 기본적으로 데이터가 집계되기 때문에 이 명령을 처음 선택하면 데이터 집계가 해제됩니다.

    자세한 내용은 데이터 집계 해제 방법을 참조하십시오.

    이제 뷰의 각 열에 대한 단일 마크가 표시되는 대신 데이터 원본의 각 행에 하나씩 다양한 마크가 표시됩니다.

    이제 뷰에 원하는 정보가 표시됩니다. 나머지 단계에서는 뷰를 보다 읽기 쉽고 보다 보기 좋게 만듭니다.

  8. 바꾸기 단추를 클릭하여 축을 바꿉니다.

    이제 박스 플롯이 왼쪽에서 오른쪽으로 배치됩니다.

  9. 아래쪽 축을 마우스 오른쪽 단추로 클릭(Mac의 경우 Control 클릭)하고 참조선 편집을 선택합니다.

  10. 참조선, 구간 또는 플롯 편집 대화 상자의 채우기 드롭다운 목록에서 관심 있는 색 구성표를 선택합니다.

    이러한 옵션에 대한 자세한 내용은 참조선, 구간, 분포 및 박스 문서의 박스 플롯 추가를 참조하십시오.

    이제 뷰가 완성되었습니다.

West 지역의 모든 세그먼트에서 Discount가 같음을 확인할 수 있습니다. 또한 Discount에 대한 사분위수간 범위(25번째 백분위수에서 75번째 백분위수까지)가 Central 지역의 Consumer 및 Corporate 세그먼트에서 가장 크다는 사실을 확인할 수 있습니다.

박스 플롯에 대한 자세한 내용은 참조선, 구간, 분포 및 박스 플롯을 참조하십시오.

작업을 확인하십시오! 아래의 1~10단계를 확인하십시오.

참고: Tableau 2020.2 이상부터 데이터 패널에 더 이상 차원 및 측정값 레이블이 표시되지 않습니다. 필드는 테이블 또는 폴더별로 나열됩니다.

피드백을 제공해 주셔서 감사합니다!