# 시각화 유형 선택의 모범 사례

좋은 시각화는 여러 값 간의 관계를 명확하게 표현하고 한눈에 데이터를 분석할 수 있게 합니다. Qlik Cloud 분석는 다양한 Qlik Sense 시각화, 차트 및 분석을 제공합니다. 각 차트와 분석은 다양한 목적에 따라 다양한 방식으로 데이터를 시각화하는 데 탁월합니다. 차트의 데이터에서 보려고 하는 내용을 결정하여 차트와 분석을 선택해야 합니다.

어떤 시각화를 사용할지 불확실한 경우 Qlik Sense에서 제안할 수 있습니다. 분석을 사용하면 차트로 시작하는 대신 원하는 분석 유형으로 시작할 수 있습니다. 자세한 내용은 [분석 만들기 및 편집](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/creating-analyses.htm)을 참조하십시오. 통찰력는 시각화를 만드는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 자세한 내용은 [통찰력을(를) 사용하여 시각화 만들기](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Insights/insight-advisor-create-visualizations.htm) 및 [통찰력 차트 제안을 사용하여 시각화 만들기](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/creating-visualization-assistance.htm)를 참조하십시오.

다음은 데이터를 보는 목적과 해당 목적을 달성하기 위해 권장되는 차트 및 분석 유형의 목록입니다.

## 비교 보기

비교 차트는 값을 서로 비교하는 데 사용됩니다. 비교 차트는 범주 간의 차이 또는 시간 경과에 따른 값의 변동 등 값의 차이를 보여 줍니다.

비교 차트로 답변할 수 있는 질문은 다음과 같습니다.

* 올해 총 판매량이 가장 높은 제품은 무엇입니까?
* 지난 24개월 동안 제품 판매량은 얼마나 증가 또는 하락했습니까?

비교를 보기 위한 차트 유형

| 차트 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [막대형 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/Bar-Chart/bar-chart.htm) | 동일한 측정값에 대한 범주를 비교합니다. |
| [콤보 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/ComboChart/combo-chart.htm) | 척도가 다른 측정값을 비교합니다. |
| [그리드형 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/VisualizationBundle/grid-chart.htm) | 측정값을 비교하여 측정값의 차이를 빠르게 확인합니다. |
| [선 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/LineChart/line-chart.htm) | 시간 경과에 따른 추세를 비교합니다. |

다음 분석은 비교를 보기 위한 차트를 만드는 데 유용합니다.

비교 보기를 위한 분석 유형

| 분석 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [비교 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/comparison.htm) | 차원에 대한 여러 측정값을 보여 줍니다. |
| [순위 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/ranking.htm) | 측정값에 기여한 순서대로 차원을 보여 줍니다. |
| [순위(그룹화) 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/ranking-grouped.htm) | 측정값에 대한 기여도 순서대로 계층 구조적 차원을 보여 줍니다. |
| [시간 경과에 따른 추세 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/trend-over-time.htm) | 차원별로 세분화하여 시간 경과에 따른 측정값 성능을 보여 줍니다. |

동일한 차원에 있는 서로 다른 값을 비교하려는 경우 대체 상태를 사용하면 됩니다. 자세한 내용은 [비교 분석을 위한 대체 상태 사용](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/alternate-states-comparative-analysis.htm)를 참조하십시오.

## 관계 보기

관계형 차트는 값의 상관 관계를 찾는 데 사용됩니다. 관계형 차트를 사용하면 데이터의 상관 관계, 이상값 및 클러스터를 찾을 수 있습니다.

관계형 차트로 답변할 수 있는 질문은 다음과 같습니다.

* 광고비 지출과 제품 판매량 간에 상관 관계가 있습니까?
* 지역별 지출과 수입이 어떻게 다릅니까?

관계를 보기 위한 차트 유형

| 차트 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [스캐터 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/ScatterPlot/scatter-plot.htm) | 차원에 대한 2-3개의 측정값 간에 관계를 봅니다. |

다음 분석은 관계를 보기 위한 차트를 만드는 데 유용합니다.

관계 보기를 위한 분석 유형

| 분석 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [클러스터링(k-평균) 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/clustering-kmeans.htm) | 통계 알고리즘을 사용하여 차원과 연결된 측정값 클러스터를 보여 줍니다. |
| [상관 관계 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/correlation.htm) | 두 필드 간의 관계의 강점을 보여 줍니다. |
| [상호 정보 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/mutual-information.htm) | 소스 필드와 드라이버 필드 간의 종속성을 감지하고 보여 줍니니다. |
| [상대적 중요성 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/relative-importance.htm) | 합계에 기여하는 차원의 상대적 중요성을 보여 줍니다. |

## 컴퍼지션 보기

컴퍼지션 차트는 전체 값을 가져와서 그 전체 값을 구성하는 구성 요소 값을 확인합니다. 컴퍼지션 차트는 정적이며 전체 값 중 현재 컴퍼지션을 표시하거나 시간이 지남에 따라 전체 값 중 컴퍼지션이 어떻게 변경되는지 표시할 수 있습니다. 컴퍼지션 차트는 전체 값 또는 전체 값 중 고정 값의 백분율별로 컴퍼지션을 표시할 수 있습니다.

컴퍼지션 차트로 답변할 수 있는 질문은 다음과 같습니다.

* 지역 판매량은 전체 판매량 중 몇 퍼센트를 차지합니까?
* 지난 해 분기별 총 예산 중 각 부서의 할당량은 얼마입니까?

컴퍼지션을 보기 위한 차트 유형

| 차트 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [막대형 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/Bar-Chart/bar-chart.htm) | 단기간의 값에 대한 컴퍼지션 변화를 봅니다. |
| [깔때기형 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/VisualizationBundle/funnel-chart.htm) | 프로세스의 감소하는 단계를 확인합니다. |
| [선 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/LineChart/line-chart.htm) | 장기간의 값에 대한 컴퍼지션 변화를 봅니다. |
| [원형 차트와 도넛형 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/PieChart/pie-chart.htm) | 값의 정적 컴퍼지션을 봅니다. |
| [Sankey 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/VisualizationBundle/sankey-chart.htm) | 전체 흐름에 대한 기여도를 확인합니다. |
| [트리 맵](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/TreeMap/treemap.htm) | 전체 누적 값의 정적 컴퍼지션을 봅니다. |
| [격자 울타리 컨테이너](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/VisualizationBundle/trellis-container.htm) | 다른 차원 값을 표시하는 동일한 차트의 비교를 확인합니다. |
| [폭포형 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/WaterfallChart/waterfall-chart.htm) | 전체에 대한 누적 또는 차감한 값의 정적 컴퍼지션을 봅니다. |

다음 분석은 컴퍼지션 보기용 차트를 만드는 데 유용합니다.

컴퍼지션 보기를 위한 분석 유형

| 분석 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [분할 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/breakdown.htm) | 기여 순서대로 여러 차원을 보여 줍니다. |
| [시계열 분해 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/time-series-decomposition.htm) | 시계열을 추세, 계절성 및 잔차 구성 요소로 분해합니다. |
| [시간 경과에 따른 추세 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/trend-over-time.htm) | 시간 경과에 따른 측정값의 성능을 보여 주고 선택적으로 차원별로 분류합니다. |
| [예측이 포함된 추세 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/trend-with-forecast.htm) | 현재 및 미래 기간에 대한 예측과 함께 측정값을 보여 줍니다. |
| [연간 누계 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/year-to-date.htm) | 이전 연도와 동일한 기간의 차원 비교를 보여 줍니다. |

## 분포 보기

분포 차트는 데이터 내 값의 그룹화 방식을 파악하는 데 사용됩니다. 분포 차트는 데이터의 모양, 데이터의 값 범위 및 가능한 이상값을 보여 줍니다.

분포 차트로 답변할 수 있는 질문은 다음과 같습니다.

* 연령대별 고객 수는 얼마입니까?
* 서비스를 가장 많이 사용한 도시는 어디입니까?

분포를 보기 위한 차트 유형

| 차트 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [히스토그램](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/Histogram/histogram.htm) | 간격에 따른 데이터 분포 방식을 봅니다. |
| [스캐터 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/ScatterPlot/scatter-plot.htm) | 두 측정값의 분포를 봅니다. |
| [분포도](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/DistPlot/distribution-plot.htm) | 차원의 측정값 분포를 봅니다. |
| [상자 그림](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/BoxPlot/box-plot.htm) | 숫자 데이터의 범위 및 분포를 봅니다. |

다음 분석은 분포를 보기 위한 차트를 만드는 데 유용합니다.

분포 보기를 위한 분석 유형

| 분석 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [개요 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/overview.htm) | 하나 이상의 차원에 대한 측정값 분포를 보여 줍니다. |

## 성과 보기

성과 차트는 성과 측정값의 빠른 보기를 제공합니다. 성과 차트를 보면 사용자가 측정값을 빨리 파악하고 결과가 예상대로인지 여부를 신속하게 파악할 수 있습니다.

성과 차트로 답변할 수 있는 질문은 다음과 같습니다.

* 이번 분기의 현재 총 판매량은 얼마입니까?
* 이번 분기의 현재 총 판매량이 분기 예상 판매량을 충족합니까?
* 이 제품 라인의 성과는 다른 제품 라인과 비교하여 어떻습니까?

성과를 보기 위한 차트 유형

| 차트 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [글머리 기호 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/BulletChart/bullet-chart.htm) | 여러 차원에 대한 측정값의 성과를 비교합니다. |
| [게이지](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/Gauge/gauge.htm) | 성과 값을 보면 성과를 즉시 이해합니다. |
| [KPI](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/KPI/KPI.htm) | 1-2개의 성과 측정값을 봅니다. |
| [텍스트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/DashboardBundle/text-object.htm) | 텍스트 또는 여러 측정값을 봅니다. |
| [텍스트 및 이미지](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/TextAndImage/text-image.htm) | 이미지로 텍스트 또는 여러 측정값을 봅니다. 레거시 시각화. |

다음 분석은 성능 보기용 차트를 만드는 데 유용합니다.

성능 보기를 위한 분석 유형

| 분석 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [이상(스파이크) 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/anomaly-spike.htm) | 시계열에서 스파이크 및 딥을 포함한 대규모 데이터 변형을 감지하고 보여 줍니다. |
| [이상(추세) 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/anomaly-trend.htm) | 시계열 세그먼트 간의 변경 포인트를 포함하여 급격한 데이터 변형을 감지하고 보여 줍니다. |
| [클러스터링(k-평균) 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/clustering-kmeans.htm) | 통계 알고리즘을 사용하여 차원과 연결된 측정값 클러스터를 표시합니다. |
| [프로세스 제어(평균) 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/process-control-mean.htm) | 예상 값의 전체 평균과 비교하여 일정 기간 동안의 측정값을 보여 줍니다. |
| [프로세스 제어(롤링 평균) 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/process-control-rolling-mean.htm) | 계산된 두 제어 제한 사이의 시간 경과에 따른 측정값 성능을 보여 줍니다. |

## 데이터 보기

데이터 차트는 데이터 시각화 대신 자세한 데이터를 표시합니다. 정확한 값을 표시해야 하는 경우 및 개별 값을 비교하려는 경우 데이터 차트가 유용합니다.

데이터 차트로 답변할 수 있는 질문은 다음과 같습니다.

* 이번 달의 각 거래별 기록은 무엇입니까?
* 각 제품 그룹에서 고객별로 각각의 항목에 대한 수량 및 판매량은 얼마입니까?

데이터를 보기 위한 차트 유형

| 차트 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [피벗 테이블](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/PivotTable/pivot-table.htm) | 여러 차원 및 측정값에 대한 정확한 값을 봅니다. |
| [일반표](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/StraightTable/sn-straight-table.htm) | 추세나 패턴이 없는 데이터에서 정확한 값을 봅니다. |
| [테이블](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/Table/table.htm) | 추세나 패턴이 없는 데이터에서 정확한 값을 봅니다. 레거시 시각화. |

## 지역 보기

지리 차트를 사용하면 맵에 점 또는 영역으로 데이터를 표시하여 데이터를 지역별로 시각화할 수 있습니다.

지리 차트로 답변할 수 있는 일반적인 질문은 다음과 같습니다.

* 서비스를 가장 많이 사용한 도시는 어디입니까?
* 고객이 가장 많은 국가는 어디입니까?

지리를 보기 위한 차트 유형

| 차트 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [맵 차트](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/Map/Map.htm) | 점 또는 영역으로 표시된 지리적 데이터를 봅니다. |

다음 분석은 지리를 보기 위한 차트를 만드는 데 유용합니다.

지리 보기를 위한 분석 유형

| 분석 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [분할(지역 관련) 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Analyses/breakdown-geospatial.htm) | 측정값에 대한 지리적 기여도를 보여 줍니다. |

## 조직 구조 보기

조직 차트를 통해 트리 구조로 조직의 계층 구조를 시각화할 수 있습니다.

조직 구조 보기를 위한 차트 유형

| 차트 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [조직도](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/VisualizationBundle/org-chart.htm) | 트리 구조로 조직의 구조를 보고 탐색하기. |

## 시트 및 대시보드 구축

일부 시각화 및 개체는 대시보드와 시트를 레이아웃하는 데 도움이 됩니다. 다른 것들은 시트에 유용한 작업을 추가할 수 있습니다.

대시보드 및 시트 레이아웃을 위한 개체

| 차트 유형 | 일반적인 목적 |
| --- | --- |
| [애니메이터](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/DashboardBundle/animator.htm) | 시간에 따라 시각화의 변경 사항 애니메이션화. |
| [버튼](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/Button/button.htm) | 시트에 동작 추가. |
| [날짜 범위 선택기](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/DashboardBundle/date-range-picker.htm) | 단일 날짜 또는 날짜 범위 선택. |
| [필터 창](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/FilterPane/filter-pane.htm) | 데이터 탐색을 위한 값 선택. |
| [레이아웃 컨테이너](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/DashboardBundle/layout-container.htm) | 여러 시각화를 단일 개체에 저장. |
| [선](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/DashboardBundle/line.htm) | 시트에서 콘텐츠를 나누기 위해 선을 추가합니다. |
| [탐색 메뉴](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/Navigation-menu/navigation-menu.htm) | 시트에 시트 탐색을 추가합니다. |
| [NL 통찰력](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/NLInsights/nl-insights.htm) | 선택한 차원 및 측정값에 대한 자연어 통찰력 및 정보를 표시합니다. |
| [탭 컨테이너](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/Container/container-object.htm) | 여러 시각화를 단일 개체에 저장합니다. |
| [변수 입력 컨트롤](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/DashboardBundle/variable-input.htm) | 시각화에 사용된 변수의 값을 변경합니다. |
| [비디오 플레이어](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/DashboardBundle/video-player.htm) | 시트에 비디오 추가. |

## 목적에 맞는 표준 차트가 없는 경우

제공된 표준 차트 중 데이터를 시각화하기 위한 사용자의 요구 사항에 맞는 것이 없으면 사용자 지정 시각화 개체를 만들 수 있습니다.

자세한 내용은 [사용자 지정 개체를 사용하여 시각화 만들기](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/create-visualization-extensions.htm)을 참조하십시오.