Hote's Note

안녕하세요, 태블로 호테입니다.GameNightViz 챌린지 출품작으로 만든 대시보드를 하나 소개드릴까 합니다.2022년, 한국에서는 ‘포켓몬스터 띠부띠부씰’ 열풍이 있었습니다.재출시된 포켓몬 빵은 90년대생들의 향수를 제대로 자극했고,저 역시 빵 하나 사겠다고 여기저기 편의점을 돌아다녔던 기억이 납니다.마침 #GameNightViz의 주제가 “Exploring Pokémon Through Data”라예전부터 한번 만들어보고 싶었던 포켓몬 대시보드를 이번 기회에 완성하게 되었습니다.이번 대시보드는 몇 가지 특징이 있습니다.1. 우리가 가장 열광 했던 1세대 포켓몬만을 대시보드에 담았습니다.2. 게임보이나 닌텐도의 감성을 담기 위해, 가장 작은 사이즈로 만들었습니다.3. 게임기를 직접 조작하는 듯한 느낌을..

안녕하세요 태블로 호테입니다.Data+Movies 챌린지 출품작으로 만든 대시보드를 하나 소개드릴까 합니다.Data+Movies 챌린지 출품작으로 IMDb 데이터를 기반으로 사용자 필터에 따라 영화를 추천하는 대시보드를 제작해보았습니다.대시보드 상단에는 롤리팝 차트를 통해 연도별 영화 트렌드를 확인하고 클릭 시 필터로 활용할 수 있게 구현했습니다. 또한 추천 점수를 직접 개발하여 IMDb 평점(20%), 투표 점수(60%), 수상 횟수(10%), 수상 여부(10%)를 가중 평균한 추천 점수를 통해 신뢰도 높은 영화를 추천할 수 있도록 제작했습니다. 관심이 간다면 아래 태블로 퍼블릭 링크 클릭 부탁 드립니다 😊 • 대시보드 링크 : https://public.tableau.com/views/MovieRe..

태블로 로그를 분석할 때는 문제 해결과 성능 최적화라는 두 가지 주요 목적이 있습니다.로그를 확인하는 방법과 주요 체크 포인트를 알려드릴게요.1. 태블로 로그 파일 위치태블로는 다양한 로그 파일을 생성하며, 사용하는 제품(Tabloe Desktop, Server, Cloud)에 따라 위치가 다릅니다.(1) 태블로 데스크톱 로그 위치 • Windows:C:\Users\\Documents\My Tableau Repository\Logs • Mac:~/Documents/My Tableau Repository/Logs(2) 태블로 서버 로그 위치 • Windows (기본 경로):C:\ProgramData\Tableau\Tableau Server\data\tabsvc\logs • Linux (기본 경로):/var..

태블로 머신러닝: 클러스터링과 예측은 어떻게 작동할까?태블로(Tableau)는 강력한 데이터 시각화 툴이지만, 데이터를 기반으로 클러스터링과 예측 분석도 가능하도록 지원합니다. 이 글에서는 클러스터링과 예측 모델이 어떤 데이터를 기반으로 작동하며, 이를 구현할 때 무엇을 고려해야 하는지 자세히 알아보겠습니다.1. 클러스터링(Clustering): 데이터의 군집화클러스터링은 데이터를 특성에 따라 비슷한 그룹으로 나누는 머신러닝 기법입니다. 태블로에서 클러스터링은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방식으로 작동하며, 주로 다음과 같은 데이터 특성을 기반으로 그룹을 형성합니다:기준 데이터 • 수치 데이터(Numerical Data): 매출, 방문자 수, 제품 가격 등 연속적인 값 • 범주형..

Q. 점포 마다 예상 고객 데이터를 조인했는데, 한명의 고객이 두 점포에 속하지 않게 하나만 남기고 중복 데이터를 제거하고 싶어요.A. 위 문제를 태블로 프렙으로 해결해보려고 합니다.저는 위와 같이 프렙 흐름을 그려봤는데요. 먼저, 집계 기능을 통해 각 고객 기준으로 거리가 가장 작은(MIN) 데이터만 집계 했습니다. 그리고, 고객번호와 최소 거리를 조인 절로 원래 데이터와 이너 조인(INNER JOIN) 했습니다. 위 과정을 통해 집계된 최소 거리 테이블과 기존 테이블이 조인되면서 중복을 제외한 최소 거리의 고객 데이터만 남게 됩니다. 저는 거리를 통해 구했는데 만약, Row Number 필드가 있다고 하면거리 대신 Row Number를 통해 집계나 조인절을 사용해도 될 것 같습니다. 도움이 되셨다면공..

안녕하세요오늘은 주소 데이터를 위경도 좌표로 변환하여 태블로로 시각화 하는 방법에 대해 배워보겠습니다.  각 지점에 대한 주소 정보를 담고 있는 샘플 데이터입니다.위 데이터 그대로 태블로를 통해 시각화를 한다고 하면'서울'에 대한 [시도] 정보와 '강남구'에 대한 [시군구] 수준 밖에 시각화를 할 수 없죠.하지만 위경도 좌표가 있으면 지도 위에 각 지점의 정확한 위치에 표시할 수 있습니다. 그럼 먼저, 주소 정보를 위경도 좌표로 변환해야 하는데구글 스프레드 시트를 활용하여 변환해보겠습니다. 먼저 위 데이터를 구글 스프레드 시트에 옮겨 주시고요. Geocode by Awesome Table > Start Geocoding을 클릭해줍니다. 그럼 화면 좌측에 Geocode 창이 나타나게 되는데Current S..