시각화
분석 앱에서 데이터를 시각화하는 데 도움이 되는 다양한 시각화 도구가 있습니다.
다음과 같은 시각화를 사용할 수 있습니다.
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막대형 차트: 높이가 다양한 일련의 막대로 배열된 하나 이상의 차원에 대한 측정값의 차이를 시각화합니다. 세로 또는 가로 형식으로 표시할 수 있으며, 그룹화, 누적 또는 나비 프레젠테이션이 가능합니다. -
상자 그림: 수염이 있는 상자와 중앙선으로 표현되는 상자 그림은 숫자 데이터 그룹의 범위와 분포를 비교하는 데 적합합니다. -
글머리 기호 차트: 글머리 기호 차트를 사용하여 측정값의 성능을 시각화하고, 대상 값 및 정성적 크기에 비교할 수 있습니다(예: 저조, 평균 및 우수). -
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. -
분포도: 분포도는 숫자 데이터 그룹에 대한 범위 및 분포 비교에 적합합니다. 데이터는 축을 따라 값 포인트로 그려집니다. -
필터 창: 필터 창을 사용하면 시트의 시각화에 표시되는 데이터를 제어할 수 있습니다. 필터 창은 여러 차원의 데이터를 한꺼번에 필터링할 수 있습니다. -
깔때기형 차트: 깔때기형 차트는 선형 프로세스의 연결된 단계에 대한 시각적 표현입니다. -
게이지: 게이지는 단일 측정값을 차원 없이 표시하는 데 사용됩니다. -
그리드형 차트: 비교 데이터를 표시하고 값을 색으로 나타내는 차트입니다. -
히스토그램: 히스토그램은 연속적인 간격 또는 일정 시간 동안의 숫자 데이터 분포를 시각화하는 데 적합합니다. 데이터는 Bin으로 구분됩니다. -
KPI: KPI는 중요한 성과 수치를 표시하는 데 사용됩니다. 시트에 링크를 추가할 수 있습니다. -
꺾은선형 차트: 꺾은선형 차트는 값 사이에 데이터 선을 표시합니다. 꺾은선형 차트는 종종 시간 간격에 따른 데이터의 추세를 시각화하는 데 사용됩니다. 
영역꺾은선형 차트로도 표현될 수 있습니다. -
맵: 맵은 특정 지역 또는 상점에 대한 판매량과 같은 특정 지역 관련 데이터와 측정값을 결합하는 데 사용됩니다. -
메코 차트: 메코 차트는 이러한 그룹에 포함된 범주 항목을 비교하면서 그룹을 비교합니다. -
조직도: 트리 구조로 조직도를 만듭니다. -
피벗: 피벗은 차원과 측정값을 피벗 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. -
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.
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Sankey 차트: 정의된 시스템 경계 내 주요 전송 또는 흐름을 차트에서 시각적으로 강조하는 흐름 차트 다이어그램입니다. -
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 셋을 표시하는 경우에는 측정값 크기를 나타내는 데 거품 크기 대신 색이 사용됩니다. -
일반표: 일반표를 사용하면 자세한 분석을 위해 표 형식의 데이터를 제시할 수 있습니다. 페이지 나누기를 적용하면 대용량 데이터 소비를 간소화할 수 있습니다. 향상된 차트 탐색 환경을 사용하면 분석 중에 사용자가 일시적으로 열을 추가하거나 제거할 수도 있습니다. -
트리 맵: 트리 맵은 계층 구조 데이터를 표시합니다. 트리맵은 제한된 공간 내에서 대량의 값을 동시에 표시할 수 있습니다. -
폭포형 차트: 폭포형 차트는 초기 값이 중간 양수 값과 음수 값에 의해 어떻게 영향을 받는지 보여 줍니다. -
쓰기 테이블: 쓰기 테이블을 사용하여 사용자가 데이터 분석 중에 편집 가능한 열을 변경할 수 있도록 합니다.