Tableau Desktop 및 웹 작성 도움말

데이터 설명에 적합한 후보가 되는 비주얼리제이션의 특성

데이터 설명은 요약된 데이터를 전달하는 인포그래픽 스타일의 설명적 비주얼리제이션 대신 심층 탐구 및 분석이 필요한 비주얼리제이션에 가장 적합합니다.

• 데이터 설명이 데이터 모델을 생성하고 설명을 생성하려면 행 수준 데이터가 필요합니다. 시각화되지 않은 필드에 관계가 있을 수 있는 행 수준 기초 데이터가 비주얼리제이션에 포함된다면 해당 비주얼리제이션은 데이터 설명을 실행하는 데 적합한 후보입니다.
• 행 수준 데이터에 액세스하지 않고 사전 집계된 데이터를 기반으로 하는 비주얼리제이션은 데이터 설명에서 수행되는 통계 분석에 적합하지 않습니다.

데이터 설명에 가장 적합한 데이터

워크시트에서 데이터 설명을 사용하는 경우 데이터 설명이 다음에만 작동한다는 것에 주의하십시오.

• 단일 마크만 사용 - 데이터 설명은 단일 마크를 분석합니다. 여러 마크 분석은 지원되지 않습니다.

• 집계된 데이터 - 뷰에 SUM, AVG, COUNT 또는 COUNTD를 사용하여 집계되는 하나 이상의 측정값이 포함되어야 합니다. 또한 뷰에 차원이 적어도 하나 존재해야 합니다.

• 단일 데이터 원본만 사용 - 데이터가 단일 주 데이터 원본에서 제공되어야 합니다. 데이터 설명은 혼합된 또는 큐브 데이터 원본에서 작동하지 않습니다.

통합 문서에 대한 데이터 원본을 준비하는 경우 분석 중에 데이터 설명을 사용할 계획이라면 다음과 같은 고려 사항에 유의하십시오.

• 충분히 폭넓은 기초 데이터가 있는 데이터 원본을 사용합니다. 이상적인 데이터 집합에는 설명할 하나 (이상의) 집계된 측정값과 함께 10~20개 이상의 열이 있어야 합니다.
• 이해하기 쉬운 열(필드) 이름을 지정합니다.
• 중복 열 및 데이터 준비 결함을 제거합니다. 자세한 내용은 통계 분석에 사용되는 필드 변경을 참조하십시오.
• 데이터 원본에서 시각화되지 않은 열을 무시하지 마십시오. 데이터 설명은 마크를 분석할 때 기초 데이터의 필드를 고려합니다.
• 낮은 카디널리티 차원이 더 잘 작동합니다. 범주형 차원의 설명은 해당 카디널리티가 너무 높지 않아야(20개 미만의 범주) 쉽게 해석할 수 있습니다. 고유 값이 500개를 초과하는 차원은 분석에 고려되지 않습니다.
• 데이터를 사전 집계하지 마십시오. 이는 일반적인 원칙입니다. 그러나 데이터 원본이 방대한 경우에는 데이터를 적절한 세부 수준으로 사전 집계하는 것이 좋습니다.
• 라이브 데이터 원본 대신 추출을 사용합니다. 추출은 라이브 데이터 원본보다 빠르게 실행됩니다. 라이브 데이터 원본이 있으면 설명을 만드는 프로세스에서 많은 쿼리를 생성할 수 있으며(대략 후보 설명 하나당 쿼리 하나), 이로 인해 설명을 생성하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.

데이터 설명을 사용할 수 없는 상황

데이터 원본 또는 뷰의 특성에 따라 선택한 마크에서 데이터 설명을 사용할 수 없는 경우가 있습니다. 데이터 설명이 선택된 마크를 분석할 수 없는 경우 데이터 설명 아이콘 및 상황에 맞는 메뉴 명령을 사용할 수 없습니다.