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올바른 시각화 선택

시각화를 사용하면 사용자가 데이터를 해석하고 탐색할 수 있도록 데이터를 표시할 수 있습니다. 예를 들어 다른 지역의 판매 수를 비교하는 막대 차트 또는 동일한 데이터에 대한 정확한 값이 있는 테이블이 있습니다. 좋은 시각화를 사용하면 표시된 데이터를 빠르고 정확하게 파악할 수 있습니다.

시각화는 간단하게 추가하고 사용자 지정할 수 있습니다. 시각화는 차트(막대형 차트, 원형 차트, 테이블, 게이지 및 트리 맵) 형식을 사용할 수 있습니다. 각 차트 유형마다 고유의 기능이 있습니다. Qlik Cloud 분석에서 사용자의 선택과 관련된 항목을 자동으로 강조 표시하므로 드릴다운 및 필터링할 수 있습니다.

목적에 맞는 시각화 유형을 선택합니다.

시각화 유형마다 특정 목적이 있습니다. 시각화의 목적을 고려하고 그 목적에 맞는 데이터를 효과적으로 탐색할 수 있는 시각화 유형을 선택해야 합니다.

예를 들어, 분기별 판매라는 측정값이 시간에 따라 어떻게 동작하는지 표시하려고 합니다. 꺾은선형 차트를 만듭니다. 꺾은선형 차트의 강점 중 하나가 시간 경과에 따른 측정값의 변화를 표시하는 것이기 때문입니다. 또는 원하는 분석 유형으로 시작할 수 있습니다. 사용할 수 있는 분석에서 시간에 따른 추세를 분석 유형으로 선택하여 꺾은선형 차트를 작성할 수 있습니다.

자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

사용 가능한 시각화

자산 패널에서 사용할 수 있는 시각화 유형은 다음과 같습니다.

  • 차트는 막대, 선 또는 점과 같은 시각적 요소를 사용하여 데이터를 나타냅니다.

  • 텍스트 기반 시각화는 텍스트 형식으로 데이터를 표시합니다(예: 테이블 또는 필터)

  • 대시보드 개체는 항상 앱 데이터를 시각화하는 것은 아니지만, 분석 컬렉션을 탐색하는 데 도움이 됩니다. 또한 특정 작업의 수행을 자동화할 수도 있습니다.

자산 패널에서 분석을 사용할 수 있습니다.

가장 적합한 차트 또는 분석 유형은 시각화의 목적에 따라 달라집니다.

자세한 내용은 시각화 유형 선택의 모범 사례을 참조하십시오.

미리 정의된 시각화가 목적을 충족하지 못하는 경우 시각화 확장을 사용할 수 있습니다. 확장 사용자 지정 개체 아래의 자산 패널에서 찾을 수 있습니다.

사용할 수 있는 기본 제공 시각화

기본 제공 시각화는 Qlik Cloud 구독과 관계없이 포함된 시각화입니다. 기본 제공 시각화가 완벽히 지원됩니다.

이는 기본 제공 시각화입니다.

차트

  • 마법의 지팡이 자동 차트: 자동 차트는 선택한 데이터에 가장 적합한 시각화를 선택하려고 합니다. 사용할 수 있는 기본 제공 시각화 중에서 선택합니다.

  • 세로 막대형 차트 막대형 차트: 높이가 다양한 일련의 막대로 배열된 하나 이상의 차원에 대한 측정값의 차이를 시각화합니다. 다음과 같은 변형이 가능합니다.

    • 수직 그룹 막대형 차트 세로 그룹화

    • 수평 그룹 막대형 차트 /> 가로 그룹화

    • 세로 누적 막대형 차트 세로로 쌓임

    • 가로 누적 막대형 차트 가로로 쌓임

  • 상자 그림 상자 그림: 수염이 있는 상자와 중앙선으로 표현되는 상자 그림은 숫자 데이터 그룹의 범위와 분포를 비교하는 데 적합합니다.

  • 글머리 기호 차트 글머리 기호 차트: 글머리 기호 차트를 사용하여 측정값의 성능을 시각화하고, 대상 값 및 정성적 크기에 비교할 수 있습니다(예: 저조, 평균 및 우수).

  • 세로 콤보 차트 콤보 차트: 콤보 차트는 동일한 차트에서 막대와 선을 결합합니다. 막대 및 선에는 백분율 및 합계를 비교할 수 있는 여러 축이 있습니다. 가로 또는 세로 콤보 차트로 제공됩니다.

  • 분포 차트 분포도: 분포도는 숫자 데이터 그룹에 대한 범위 및 분포 비교에 적합합니다. 데이터는 축을 따라 값 포인트로 그려집니다.

  • 게이지형 차트 게이지: 게이지는 단일 측정값을 차원 없이 표시하는 데 사용됩니다.

  • 히스토그램 히스토그램: 히스토그램은 연속적인 간격 또는 일정 시간 동안의 숫자 데이터 분포를 시각화하는 데 적합합니다. 데이터는 Bin으로 구분됩니다.

  • 꺾은선형 차트 꺾은선형 차트: 꺾은선형 차트는 값 사이에 데이터 선을 표시합니다. 꺾은선형 차트는 종종 시간 간격에 따른 데이터의 추세를 시각화하는 데 사용됩니다. 영역 꺾은선형 차트 영역 꺾은선형 차트로도 사용할 수 있습니다.

  • 맵 : 맵은 특정 지역 또는 상점에 대한 판매량과 같은 특정 지역 관련 데이터와 측정값을 결합하는 데 사용됩니다.

  • 메코 차트 메코 차트: 메코 차트는 이러한 그룹에 포함된 범주 항목을 비교하면서 그룹을 비교합니다.

  • 원형 차트 원형 차트 또는 도넛 차트 도넛형 차트: 원형 차트 및 도넛형 차트는 단일 차원과 단일 측정값 간의 관계를 표시합니다.

  • 스캐터 차트 스캐터 차트: 스캐터 차트는 두 가지 측정값의 값을 나타냅니다. 이는 각 인스턴스에 2개의 숫자가 있는 경우(예: 국가의 인구 및 인구 증가율)에 데이터를 표시할 때 유용합니다. 세 번째 측정값(선택 사항)을 사용하여 거품 크기에 반영할 수 있습니다. 큰 데이터 집합을 표시하는 경우에는 측정값 크기를 나타내는 데 거품 크기 대신 색이 사용됩니다.

  • 트리맵 트리 맵: 트리 맵은 계층 구조 데이터를 표시합니다. 트리 맵은 제한된 공간 내에서 대량의 값을 동시에 표시할 수 있습니다.

  • 폭포형 차트 폭포형 차트: 폭포형 차트는 초기 값이 중간 양수 값과 음수 값에 의해 어떻게 영향을 받는지 보여 줍니다.

텍스트 기반 시각화

  • 필터 컨테이너 필터 창: 필터 창을 사용하면 시트의 시각화에 표시되는 데이터를 제어할 수 있습니다. 필터 창은 여러 차원의 데이터를 한꺼번에 필터링할 수 있습니다.

  • KPI KPI: KPI는 중요한 성과 수치를 표시하는 데 사용됩니다. 시트에 링크를 추가할 수 있습니다.

  • 자연어 통찰력 NL 통찰력: NL 통찰력 시각화는 데이터에 대한 자연어 통찰력을 차트 형식으로 표시합니다.

  • 피벗 테이블 피벗 테이블: 피벗 테이블은 차원과 측정값을 테이블의 행과 열로 표시합니다. 피벗 테이블을 사용하면 여러 차원의 데이터를 한꺼번에 분석할 수 있습니다. 피벗 테이블의 데이터는 차원의 조합을 기준으로 그룹화할 수 있으며, 부분합을 표시할 수도 있습니다.

  • 테이블 테이블: 테이블은 레코드 형태로 값을 표시하므로 테이블의 각 행에는 측정값을 사용하여 계산된 필드가 포함됩니다. 일반적으로 테이블은 하나의 차원과 여러 측정값을 포함합니다.

  • 텍스트 텍스트 및 이미지: 텍스트 및 이미지 시각화를 사용하여 텍스트, 이미지, 측정값 및 링크를 웹 페이지에 추가할 수 있습니다.(고급 편집 모드만 해당)

대시보드 개체

  • 버튼 버튼: 버튼을 사용하여 앱에서 쉽게 선택하고 탐색할 수 있도록 빠른 링크를 추가할 수 있습니다.(고급 편집 모드만 해당)

  • 컨테이너 박스 탭 컨테이너: 제한된 공간에 시각화를 추가하고 조건을 기반으로 컨테이너 내에 시각화를 표시하거나 숨길 수도 있습니다. (고급 편집 모드만 해당)

사용할 수 있는 사용자 지정 개체

시트에 추가할 수 있는 사용자 지정 개체가 여러 개 있습니다.

Qlik Visualization bundle

Qlik Visualization bundleQlik Sense 의 차트 기능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 차트 집합입니다.

Visualization bundle

  • 깔때기형 깔때기형 차트: 깔때기형 차트는 선형 프로세스의 연결된 단계에 대한 시각적 표현입니다.

  • 그리드형 차트 그리드형 차트: 비교 데이터를 표시하고 값을 색으로 나타내는 차트입니다.

  • KPI 다중 KPI: 성과를 빠르게 이해하고 추적할 수 있도록 여러 차원 값에 대한 KPI를 표시하는 차트입니다.

  • 네트워크 차트 네트워크 차트: 컴퓨터 네트워크의 그래픽 차트를 나타내는 클러스터 다이어그램을 만듭니다.

  • 조직도 조직도: 트리 구조로 조직도를 만듭니다.

  • 피벗 테이블 P&L 피벗: 수익 및 손실 보고와 같이 스타일링할 수 있는 피벗 테이블을 만듭니다.

  • 피벗 테이블 피벗 테이블: 피벗 테이블 시각화에서 사용할 수 없는 추가 스타일링 옵션을 사용하여 피벗 테이블을 만듭니다.

  • Sankey 차트 Sankey 차트: 정의된 시스템 경계 내 주요 전송 또는 흐름을 차트에서 시각적으로 강조하는 흐름 차트 다이어그램입니다.

  • 격자 울타리 컨테이너 격자 울타리 컨테이너: 마스터 시각화를 기반으로 격자 울타리 차트를 만듭니다.

  • 변동 폭포 변동 폭포: 서로 다른 차원 값에 대한 두 측정값 간의 변동을 표시합니다.

  • 단어 클라우드 워드 클라우드: 크기가 측정값 기반인 워드 클라우드 차트입니다.

Qlik Dashboard bundle

Qlik Dashboard bundleQlik Sense 앱에서 탐색 및 선택을 향상시키기 위해 사용할 수 있는 컨트롤 집합입니다.

Dashboard bundle

  • 트리맵 애니메이터: 시각화에서 일정 기간에 대한 변경 사항에 애니메이션 효과를 줄 수 있습니다.
  • 컨테이너: 공간을 절약하려면 컨테이너에 여러 개의 시각화를 추가합니다.
  • 날짜 선택기: 캘린더에서 단일 날짜 또는 날짜 범위를 선택할 수 있습니다.
  • 레이아웃 컨테이너: 컨테이너에 시각화를 추가하고 정렬합니다.
  • : 시트에 세로선과 가로선을 추가합니다.
  • 변수 입력: 변수 값을 설정할 수 있습니다.
  • 비디오 플레이어: 시트에 비디오를 추가할 수 있습니다.

사용할 수 있는 분석

  • 이상(스파이크) 이상(스파이크): 시계열의 스파이크 및 딥을 포함한 대량의 데이터 변형을 감지하고 보여 줍니다.

  • 이상(스파이크) 이상(추세): 시계열 세그먼트 간 변경 포인트를 포함한 급격한 데이터 변형을 감지하고 보여 줍니다.

  • 분할 분할: 기여도 순으로 여러 차원을 보여 줍니다.

  • 분할(지역 관련) 분할(지역 관련): 측정값에 대한 지리적 기여도를 보여 줍니다.

  • 계산된 측정값(KPI) 계산된 측정값(KPI): 계산된 측정값을 보여 줍니다.

  • 클러스터링(K-Means) 클러스터링(k-평균): 통계 알고리즘을 사용하여 차원과 관련된 측정값 클러스터를 보여 줍니다.

  • 클러스터링(K-Means) 비교: 차원에 대한 여러 측정값을 보여 줍니다.

  • 상관 관계 상관 관계: 두 필드 간 관계의 강도를 보여 줍니다.

  • 상호 정보 상호 정보: 소스 필드와 드라이버 필드 간의 종속성을 감지하고 보여 줍니다.

  • 개요 개요: 하나 이상의 차원에 대한 측정값 분포를 보여 줍니다.

  • 프로세스 제어(평균) 프로세스 제어(평균): 예상 값의 전체 평균과 비교하여 특정 기간 동안의 측정값을 보여 줍니다.

  • 프로세스 제어(평균) 프로세스 제어(롤링 평균): 두 개의 계산된 관리 한계 사이에서 시간에 따른 측정값 성능을 보여 줍니다.

  • 순위 순위: 측정값에 기여한 순서대로 차원을 보여 줍니다.

  • 순위 순위(그룹화): 측정값에 대한 기여도 순서대로 계층 구조적 차원을 보여 줍니다.

  • 상대적 중요성 상대적 중요성: 전체에 기여하는 차원의 상대적 중요성을 보여 줍니다.

  • 시계열 분해 시계열 분해: 시계열을 추세 구성 요소, 계절성 구성 요소, 잔차 구성 요소로 분해합니다.

  • 시계열 분해 시간 경과에 따른 추세: 차원별로 세분화하여 시간 경과에 따른 측정값 성능을 보여 줍니다.

  • 시계열 분해 예측이 포함된 추세: 현재 및 미래 기간에 대한 예측과 함께 측정값을 보여 줍니다.

  • 연간 누계 연간 누계: 지난 몇 년 동안의 동일 기간의 차원 비교를 보여 줍니다.

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