폭포형 차트를 사용하여 결과에 대한 긍정적 기여와 부정적 기여 시각화

이 예에서는 폭포형 차트를 만들어 최종 결과에 대한 긍정적 기여와 부정적 기여를 시각화하는 방법을 보여줍니다.

지반 침하와 같은 부정적 요인과 관련하여 석유나 가스와 같이 대기 중의 CO2에 대한 긍정적 기여를 확인하고자 합니다.

데이터 집합

이 예에서는 텍스트 파일로 복사하여 데이터 소스로 사용할 수 있는 간단한 데이터 셋을 사용합니다. 이 데이터 셋에는 1870년의 대기 CO2 수준(ppm)과 1870년에서 2017년 사이의 대기 중 CO2에 대한 긍정적 기여 및 부정적 기여도 포함되어 있습니다.

Atmosphere 1870,Coal,Oil,Gas,Cement,Land,Imbalance,Land sink,Ocean sink,Atmosphere 2017
288,94,72,31,5,88,-12,-89,-72,405

빈 앱에 텍스트 파일을 데이터 소스로 추가하여 데이터를 로드합니다. 쉼표를 필드 구분 기호로 사용하는지 확인합니다.

시각화

시트에 폭포형 차트를 추가하고 필드를 다음 순서대로 측정값으로 추가합니다. 각 측정값에 대한 레이블을 편집하여 Sum() 부분을 제거합니다.

• Sum(Atmosphere1870)
• Sum(Coal)
• Sum(Oil)
• Sum(Gas)
• Sum(Cement)
• Sum(Land)
• Sum(Imbalance)
• Sum(Land_sink)
• Sum(Ocean_sink)

계산 결과(2017년의 CO2 수준)를 보여 주는 막대를 추가하려면 마지막 측정값을 열고 소계를 선택합니다. 소계 레이블을 Atmosphere 2017로 설정할 수 있습니다.

검색

차트에서 볼 수 있듯이 대기 중 CO2 수준은 1870년보다 2017년이 더 높습니다. Coal이 CO2의 주요 기여자입니다. 증가량 중 일부는 CO2를 흡수하는 탄소 싱크(예: 대양)로 상쇄됩니다. 그러나 보다시피 대기 중 CO2 증가를 멈추기에는 역부족입니다.