시각화의 데이터 자산 사용

시각화는 다양한 방식으로 데이터를 사용합니다. 데이터를 구성하거나 만드는 방식은 시각화에 영향을 줍니다. 기본적으로 데이터 자산은 시각화의 차원 및 측정값이 되고 시각화의 범주와 해당 범주의 측정값을 정의합니다. 필드를 사용하여 데이터를 그룹화하거나 집계 함수로 변환하여 데이터 범주에서 측정값을 제공할 수 있습니다.

테이블 및 필드에 있는 데이터의 유형은 차원 또는 측정값으로 사용할 수 있는지, 어떤 정렬 옵션이 가장 효과적인지에도 영향을 줍니다. 예를 들어 정량적 데이터와 정성적 데이터를 차원 또는 측정값으로 사용할 경우 서로 다른 사용 방식이 권장됩니다.

표시할 데이터를 제공하는 것 외에도 데이터 자산은 표시되는 데이터를 제어하고 표시되는 방식도 제어할 수 있습니다. 예를 들어 시각화에 없는 차원 또는 측정값을 사용하여 시각화의 색을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 시각화 모양 변경를 참조하십시오.

시트 편집 모드의 자산 패널에는 시각화에 사용할 수 있는 다양한 데이터 소스가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 자산 패널을 참조하십시오.

데이터 자산

다음 데이터 자산은 시각화를 만들 때 사용할 수 있습니다.

• 필드
• 측정값
• 차원
• 마스터 항목

필드

필드는 Qlik Sense에 로드된 데이터를 보관합니다. 필드에는 하나 이상의 값이 포함되며 데이터베이스 테이블의 열에 해당합니다. 필드 데이터는 정량적 또는 정성적 데이터일 수 있습니다.

시각화를 만들 때 필드를 사용하여 차원 및 측정값을 만듭니다. 앱에 시각화를 추가할 때 다양한 방식으로 필드를 사용할 수도 있습니다. 일부 시각화(예: 테이블)는 수정되지 않은 상태로 필드를 표시할 수 있습니다.

일부 필드에는 날짜 또는 시간 필드 등의 추가 고려 사항이 필요합니다.

자세한 내용은 필드를 참조하십시오.

측정값

측정값은 표시할 데이터입니다. 측정값은 하나 이상의 필드와 결합된 Sum 또는 Max 등의 집계 함수로 구성된 표현식에서 만들어집니다.

자세한 내용은 측정값를 참조하십시오.

차원

차원은 시각화에서 데이터가 그룹화되는 방식을 결정합니다. 예: 국가별 총 판매액 또는 공급업체별 제품 수 차원은 차원으로 선택된 필드에서 고유 값을 표시합니다. 차원은 표현식을 사용하여 계산할 수도 있습니다.

자세한 내용은 차원으로 데이터 그룹화를 참조하십시오.

마스터 항목

마스터 항목은 앱에서 다른 시각화 및 시트에 다시 사용할 수 있는 차원, 측정값 또는 시각화입니다. 마스터 항목을 업데이트하면 마스터 항목의 모든 인스턴스가 업데이트됩니다. 즉, 5개의 시각화에 동일한 측정값이 있을 수 있고 마스터 항목이 변경될 때마다 해당 시각화가 모두 업데이트됩니다.

또한 마스터 항목에는 사용 가능한 설계 옵션이 더 많습니다. 예를 들어, 고유한 값이 시각화 전체에서 일관되도록 마스터 차원 고유한 값에 색을 할당할 수 있습니다.

마스터 항목에는 드릴다운 차원 및 캘린더 측정값과 같은 특수 차원도 포함됩니다.

자세한 내용은 마스터 항목으로 자산 재사용를 참조하십시오.

표현식

표현식은 함수, 필드, 수학 연산자(+ * / =)의 조합입니다. Qlik Sense 명령줄 구문과 스크립트 구문에는 Backus-Naur 이론(또는 BNF 코드)이라는 표기법이 사용됩니다. 표현식은 시각화에 표시할 수 있는 결과를 생산하기 위해 앱에 있는 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.

표현식은 주로 측정값을 만드는 데 사용됩니다. 계산 차원을 작성하거나 다른 시각화 내의 속성을 설정할 때도 표현식을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 표현식을 사용하여 막대형 차트의 게이지 또는 참조선에 대한 범위 제한을 정의할 수 있습니다.

자세한 내용은 시각화에서 표현식 사용를 참조하십시오.

시각화의 데이터 유형

데이터 유형이 다르면 속성이 다르며 특정 데이터는 차원으로 더 잘 작동하고 일부 경우에는 측정값으로 더 잘 작동할 수 있습니다. 차원 또는 측정값과 마찬가지로 일부 시각화에서는 특정 유형의 데이터가 다른 시각화보다 차원으로 더 잘 작동할 수 있으며 특정 집계 함수에서는 측정값으로 더 잘 작동할 수 있습니다.

필드의 데이터는 정성적 또는 정량적 데이터일 수 있습니다. 정성적 데이터 값은 오름차순 숫자로 측정됩니다. 정량적 데이터는 비율 또는 간격일 수 있습니다.

• 비율: 비율은 비용 또는 나이 등 산술 연산을 수행할 수 있는 정량적 데이터입니다.

  예를 들어 월에 대한 판매액을 합하여 합계를 얻을 수 있습니다.

• 간격: 간격은 산술 연산을 수행할 수 없는 정량적 데이터입니다.

  예를 들어 주간 온도의 합은 계산할 수 없지만 일별 평균 온도 및 매일 최고/최저 온도는 계산할 수 있습니다.

정성적 데이터는 숫자로 측정할 수 없지만 언어로 설명할 수 있습니다. 정성적 데이터는 명목 또는 순서일 수 있습니다.

• 명목: 명목 데이터가 있는 필드는 고유의 정성적 값을 갖지만 설정 순서는 없습니다.

  예를 들어 제품 이름 또는 고객 이름은 고유 값을 갖지만 필수 순서는 없으므로 명목 데이터입니다.

• 순서: 순서 데이터가 있는 필드는 순위 값이나 위치 값이 포함된 정성적 값을 갖습니다. 순서 데이터는 사전순과 달리 해당 순서별로 정렬해야 합니다.

  예를 들어 낮음, 중간, 높음은 순서 값입니다. 작음, 중간, 큼도 순서 값입니다.
  

다음 표에는 권장되는 시각화 유형의 일반적인 개요와 데이터 유형에 대한 집계 함수가 나와 있습니다. 다음 권장 사항을 절대적인 것으로 간주해서는 안 됩니다.