Tableau Desktop 및 웹 작성 도움말

관계가 제공되기 전(2020.2 이전 버전)에 만든 통합 문서를 열 경우 데이터 원본이 다르게 보일 수 있습니다. 조인되거나 유니온된 테이블이 있는 경우 마이그레이션된 데이터라는 단일 논리적 테이블로 나타납니다. 두 번 클릭하여 기초 테이블을 표시합니다. 기초 테이블은 여전히 있고 분석은 계속 예상대로 작동합니다.

마이그레이션된 데이터 테이블만 사용하는 경우 데이터 패널은 이전 Tableau Desktop 버전과 거의 비슷하게 작동합니다.

새 테이블을 마이그레이션된 데이터 테이블에 직접 연관시켜 데이터 모델을 확장할 수도 있습니다.

데이터 모델에 관계를 추가하면 데이터 패널이 새 레이아웃으로 업데이트되고 차원 및 측정값은 각 테이블 내부에 유지되며 마이그레이션된 데이터 테이블은 병합된 단일 테이블로 표시됩니다.

관련 테이블의 데이터 원본을 작성하려면 데이터에 연결하고 테이블을 캔버스로 끌어 놓습니다. 두 번째 테이블을 끌어 놓습니다. 가능한 경우 관계가 자동으로 형성됩니다. 관련 필드를 감지할 수 없는 경우 관련 필드를 선택하라는 메시지가 표시됩니다.

표시되는 캔버스는 테이블을 연관시킬 수 있는 데이터 모델의 새로운 계층입니다. 관련 테이블을 끌어 놓아 데이터 모델에 추가합니다. 어떤 테이블이 연관되었는지 이음줄로 표시됩니다.

계산된 필드를 기반으로 관계를 만들 수 없습니다. 관계를 정의할 때 연산자를 사용하여 필드를 비교하는 방법을 지정할 수도 있습니다.

조인 추가

조인을 만들려면 테이블을 두 번 클릭하여 조인 캔버스(물리적 계층이라고도 함)를 연 다음 테이블을 끌어 놓아 조인을 만듭니다. 조인 만들기는 이전 Tableau 버전과 같은 환경입니다. 필요한 경우 계산을 포함하는 조인 절을 설정하고 조인 유형을 구성할 수 있습니다.

조인 캔버스를 닫으면 관계 캔버스의 테이블(논리적 계층이라고도 함)에 기초 조인을 나타내는 조인 아이콘이 표시됩니다. 이것은 조인이 해당 테이블을 병합하여 새로운 단일 테이블을 형성하기 때문입니다. 관련 테이블은 고유한 상태를 유지합니다.

유니온 추가

새 유니온을 끌어 놓아 유니온을 추가합니다. 조인과 마찬가지로 유니온은 실제로 데이터를 병합하고 논리적 계층에 아이콘을 표시합니다. 항상 유니온 이름이나 명확하지 않은 테이블 이름을 보다 쉽게 사용할 수 있는 이름으로 바꾸는 것이 좋습니다.

모든 관계에는 성능 옵션과 관련 필드가 있습니다. Tableau는 자동으로 이러한 옵션에 대한 안전한 기본값을 선택합니다. 그러나 데이터 특성을 잘 알고 있는 경우 이러한 옵션을 변경하여 Tableau에 분석 중 최선의 자동 조인 구성 방법에 대한 보다 자세한 정보를 제공할 수 있습니다. 카디널리티 및 참조 무결성 옵션을 설정하면 Tableau에 쿼리 최적화 방법에 대한 보다 자세한 정보를 제공할 수 있습니다.

카디널리티

카디널리티는 연결 필드 레코드가 고유한지 여부를 나타냅니다. 여러 서적이 동일한 저자를 가질 수 있지만 각 저자는 Author 테이블에 한 번만 나열되는 경우 Books와 Author 테이블 간에서 AuthID에 대한 카디널리티는 Books에 대해 다수이고 Author에 대해 하나입니다. 이 설정은 Tableau가 조인 전과 후에 집계를 처리하는 방법에 영향을 미칩니다.

참조 무결성

참조 무결성은 한 테이블의 레코드가 다른 테이블에서 관계를 갖도록 보장되는지 여부를 나타냅니다. 모든 서적에 저자가 있는 경우 Book은 Author에 대해 참조 무결성이 있습니다. 일부 저자는 서적이 없는 경우 Author는 Book에 대해 참조 무결성이 없습니다. 이 설정은 Tableau가 조인 유형을 선택하고 일치하지 않는 레코드를 처리하는 방법에 영향을 미칩니다.

데이터 원본 페이지

시트 탭으로 이동하기 전에 아래 데이터 그리드 뷰에 한 번에 한 테이블의 필드만 표시된다는 것을 확인하십시오. 다른 테이블을 클릭하면 해당 테이블에 포함된 데이터가 표시됩니다. 관련 데이터는 분석에 사용되기 전에는 함께 가져오지 않기 때문에 전체 뷰가 없습니다. 지금은 데이터가 각 테이블에 유지되므로 테이블별로 표시됩니다.

기초 조인 또는 유니온이 있는 테이블을 클릭하면 병합된 데이터와 포함될 수 있는 모든 Null이 표시됩니다.

데이터 패널

시트를 클릭하면 데이터 패널이 이전 Tableau 버전과 다르게 보인다는 것을 알 수 있습니다. 이제 차원 및 측정값의 기본 구성 대신 테이블에 중점을 둡니다. 각 테이블에는 이 라인으로 표시되는 차원 및 측정값에 대한 구분이 있습니다. 원한다면 여전히 폴더별로 그룹화할 수 있습니다.

레코드 수 및 카운트

레코드 수 필드도 없습니다. 이것은 레코드 수의 개념이 변경되었기 때문입니다. 데이터 원본에 대한 단일 레코드 수가 없습니다. 각 테이블에는 Count(카운트) 필드가 있으며, 이 필드를 해당 테이블의 국부적 레코드 수로 생각할 수 있습니다.

여러 테이블의 레코드 수를 동시에 알아보려면 측정값 이름 및 측정값을 사용하거나 카운트 필드를 다중 선택하고 표현 방식을 사용하여 비주얼리제이션을 만들 수 있습니다.

이 데이터 집합을 조금 더 친숙하게 만들기 위해 수행할 수 있는 몇 가지 계산이 있습니다. 먼저 성과 이름을 함께 가져오는 전체 저자 이름에 대한 계산을 만들 수 있습니다. 단순히 이름, 공백 및 성을 나열하는 Author Name이라는 계산을 만들 것입니다. 이 계산은 Author 테이블의 필드만 사용하기 때문에 해당 테이블에 유지됩니다.

[First Name] + " " + [Last Name]

판매를 할 경우 판매 금액은 가격(출판사에 의해 고정되며 판형 또는 ISBN과 관련된 값)과 판매 시점의 할인이 조합되어 결정됩니다. 따라서 Sales Amount 계산은 가격에 1을 곱하고 할인 금액을 뺀 값입니다. ZN(또는 Zero Null) 함수를 사용하여 할인이 없는 판매를 처리하므로 Null이 발생하지 않습니다. 이 계산은 여러 테이블의 필드를 사용하므로 데이터 패널 맨 아래에 있는 공유 영역으로 이동됩니다. 집계 계산도 데이터 패널 맨 아래로 이동됩니다.

[Price] * (1-ZN([Discount]))

서적이 시리즈인지 여부를 식별하는 집합을 만듭니다. Book 테이블에서 Title을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 만들기 > 집합을 선택합니다. 이름을 In a series로 지정합니다. 조건 탭에서 필드 기준을 Series Name(시리즈 이름)으로 선택하고 카운트를 >= 1로 선택합니다.

Edition 테이블에서 Format(형식) 필드는 매우 자세합니다. 예를 들어 Mass market paperback 및 Trade paperback이 지정되어 있습니다. 이 세부 정보가 유용한 경우도 있지만 일반화하여 양장본과 문고본을 구분해야 하는 경우도 있습니다. 데이터 패널에서 Format(형식) 필드를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 만들기 > 그룹을 선택합니다. 이름을 Cover로 지정합니다. Control 클릭하여 Hardcover를 제외한 모든 항목을 선택한 다음 그룹을 클릭합니다. 그룹 이름이 자동으로 하이라이트됩니다. 이 이름을 Paperback이라고 할 수 있습니다.

Author Name 계산과 마찬가지로 앞서 만든 이러한 항목은 단일 테이블 내의 관계이므로 데이터 패널에서 해당 테이블 내에 유지됩니다.

조인

여기에서는 조인된 데이터를 조사합니다. 조인된 비주얼리제이션에서 마크의 기초 데이터를 살펴보겠습니다.

이 데이터 보기 대화 상자에는 요약과 전체 데이터라는 두 탭이 있습니다.

• 동일한 서적에 대한 엄청난 수의 행이 있는데 모든 조인으로 인한 중복 때문입니다.

중복을 처리하기 위해 뷰에서 ISBN 필드에 대한 집계를 고유 카운트로 변경합니다. 거의 모든 분석 시나리오에서 이 중복을 고려해야 하며 올바른 집계, 필터링 또는 비주얼리제이션 구성 방법을 사용하여 해결해야 합니다.

관계

관련 데이터 원본의 구조를 살펴보고 조인에 어떤 일이 발생하는지 알아보겠습니다. 관련 비주얼리제이션에서 마크의 기초 데이터를 살펴보겠습니다.

데이터 보기 대화 상자에 다시 여전히 두 개의 탭이 있지만 이번에는 전체 데이터 대신 Edition 탭이 있습니다. 비주얼리제이션에 사용된 각 테이블에는 고유한 탭이 있습니다.

• 이 서적에 대한 행이 중복됩니다. 조인이 중복을 유발할 수 있고 이 데이터 원본의 Book 테이블은 실제로 Book 테이블에 Info 및 Award가 조인된 것임을 알고 있습니다.

Title 및 Award Name을 사용하여 비주얼리제이션을 만들고 아래로 스크롤하여 조사할 수 있습니다. 예상대로 The Mallemaroking은 두 개의 상을 받았습니다. 이러한 테이블을 조인하는 것보다 연관시키는 것이 좋습니다.

데이터 원본 탭으로 돌아가 조인에서 Awards 테이블을 제거하고 대신 테이블을 연관시킵니다. 이제 이 데이터 원본에서 더 이상 중복 문제를 걱정할 필요가 없습니다.

작업할 저자를 살펴보겠습니다. 관련 데이터 원본을 사용하여 Author Name 및 Series Name을 행으로 가져옵니다.

관련 데이터 원본은 테이블에서 차원만 포함하는 일치하지 않는 데이터를 제거하기 때문에 관련이 있는 데이터에 집중할 수 있습니다. 7명의 저자가 있으며, 그 중 두 명은 두 개의 시리즈를 집필했습니다. 일치하는 값만 보려는 것이 아니라면 분석 메뉴 > 테이블 레이아웃으로 이동한 후 빈 행 표시를 선택하여 이러한 일치하지 않는 값을 복원할 수 있습니다. 이것은 레거시 동작과 거의 같습니다.

조인된 데이터의 경우 조인으로 인한 중복이 있음을 알고 있으며 일부 저자는 여러 시리즈를 가지고 있다는 것도 알고 있습니다. 이 때문에 단순히 집계를 MIN이나 MAX로 변경할 수 없습니다. 이렇게 하면 여러 시리즈를 집필 중인 저자의 정보가 손실됩니다.

실제로 알고 싶은 것은 저자별로 시각화된 시리즈별 행사의 수입니다. 이것은 세부 수준(LOD) 식의 전통적인 사례입니다. 여기에서는 Series Events 계산을 만듭니다.

{FIXED [Series Name] : MIN ([Book Tour Events])}

MIN은 단일 시리즈에 대한 행사 중복을 처리합니다.

이제 원래 Events(행사) 필드 대신 이 새 필드를 열로 가져오면 올바른 값을 얻게 됩니다.

관련 데이터의 경우 이러한 작업을 할 필요가 없습니다. 관계는 기본 세부 수준을 이해하고 Author 테이블이 Book 테이블을 통해, 그리고 Info 테이블이 Series 테이블을 통해 연관되는 방식을 이해하여 Events 측정값을 올바르게 다시 Author Name에 조인하여 집계할 수 있을 만큼 지능적입니다. 또한 이 모든 과정에서 LOD 계산을 작성할 필요가 없습니다.