상황별 인사이트로 생성된 시각화 이해

속성별 분석

상황별 인사이트는 세 가지 유형의 분석 시각화를 제공합니다. 전체적인 분포 형상에 따라 사용자 선택사항의 어떤 멤버가 나머지 데이터와 크게 대비되는지 빠르게 파악할 수 있습니다.

막대가 사용자 선택 데이터의 분석을 나타내고 선이 나머지 모든 데이터의 분석을 나타내는 이중 축 막대 차트로 분석을 표시할 수 있습니다. 멤버는 나머지 데이터를 기준으로 가장 높은 것부터 가장 낮은 것 순으로 정렬됩니다.

예를 들어, 이 인사이트는 제품 용기별 판매량을 분석합니다. 제공된 설명에서 Small Box 제품 용기의 경우 선택한 데이터는 나머지 데이터와 비교했을 때 판매량이 상당히 낮은 것으로 나타납니다. 또한 선택한 데이터의 Jumbo Drum과 Jumbo Box 제품 용기는 나머지 데이터보다 판매량이 훨씬 높다는 점도 지적합니다.

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각 점이 선택된 데이터의 분석을 나타내고 선이 나머지 모든 데이터의 분석을 나타내는 이중 축 산포도로 차원 분석을 표시할 수도 있습니다. 멤버는 나머지 데이터를 기준으로 가장 높은 것부터 가장 낮은 것 순으로 정렬됩니다.

예를 들어, 다음 인사이트는 제품 하위 범주별로 수익을 분석합니다. 수익에 대해 선택된 데이터는 Telephones and Communication, Binders and Binder Accessories 및 Chairs & Chairmats와 같은 제품 하위 범주에서 상당한 차이가 있음을 보여줍니다.

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선택된 데이터 선과 나머지 데이터 선의 분석이 정규화된 배율로 인덱스화되는 방사형 선 차트로 분석을 표시할 수도 있습니다.

예를 들어, 다음 인사이트는 Sales by Ship Mode를 분석합니다. 선택된 데이터와 나머지 데이터의 형상은 Delivery Truck 및 Regular Air 배송 모드에서 상당한 차이를 나타냅니다.

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추세

추세 시각화는 사용자 선택사항과 나머지 데이터에 대해 각각의 진화를 보여주는 선을 사용하여 시간에 따른 상대적 측정항목 성장을 비교합니다. 알고리즘은 [문법] 창의 [관련 열] 섹션에 나타나는 첫번째 날짜 열을 사용합니다.

각 선은 초기 기간에 설정된 기본 인덱스 값 1.00으로 시작합니다. 시간에 따른 측정항목 진화는 초기 기간의 인덱스 값 1.00과 비교하여 다음 기간의 상대 값을 보여줍니다. 측정항목의 절대 값을 확인할 때 값의 불일치로 인해 시간에 따른 증가 또는 감소를 제대로 비교하기 어렵습니다.

예를 들어, 이 인사이트는 배송 날짜별 판매량 추세를 보여줍니다. 설명은 시간에 따른 전체적인 판매량 성과에 대한 추가 인사이트를 제공합니다. 또한 설명은 사용자 선택사항과 나머지 데이터 간에 상당한 추세 차이를 보이는 데이터 간격을 강조 표시합니다(이 경우 2014년 ~ 2015년).

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값 추세

이 유형의 추세 시각화는 파생 날짜 또는 시간 열을 기준으로 측정항목의 추세를 보여줍니다. 추세 차트는 시작 값에서 인덱스화되지만 값 추세 차트는 인덱스화되지 않은 이중 축 차트입니다. 값 추세 차트는 선택된 파생 날짜 또는 시간 열에서 사용자 선택 데이터와 나머지 데이터 간의 차이를 식별하는 데 유용합니다.

예를 들어, 다음 인사이트는 Ship Date(Month of Year)라는 파생 날짜 열에 대한 수익 값 추세를 보여줍니다.

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상관관계

이 유형의 차트는 선택된 데이터를 나머지 데이터와 비교하여 다양한 측정항목과 다른 특정 측정항목 간의 상관관계를 시각화합니다. 이 시각화는 상관관계를 나란히 표시하여 두 데이터 그룹 간의 현저한 유사성과 차이를 강조 표시합니다. 상관관계 시각화는 하나 이상의 측정항목이 선택된 데이터와 나머지 데이터 간의 상관관계에서 의미 있는 차이를 보여주는 경우에만 사용할 수 있습니다. 이러한 측정항목에 대한 상관관계는 소스 시각화를 위해 가장 세분화된 데이터 레벨에서 계산됩니다.

예를 들어, 다음 인사이트는 판매 및 기타 사용 가능한 비즈니스 측정항목(Profit, Quantity Ordered, Shipping Cost 및 Gross Unit Price) 간의 상관관계 패턴을 보여줍니다.

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최상위 차이

일종의 분석 차트입니다. 선택된 데이터와 나머지 데이터 간의 측정항목 패턴을 비교하여 차이가 가장 큰 상위 10개 사례에 집중합니다. 도시 또는 제품과 같이 카디널리티가 높은 속성을 처리할 때 이 차트는 측정항목에서 가장 중요한 변형을 강조 표시합니다.

예를 들어, 다음 인사이트는 선택된 데이터와 나머지 데이터 간에 판매가 가장 많이(높음 또는 낮음) 차이가 나는 10개 도시를 표시합니다.

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80/20

이 유형의 시각화는 측정항목에 따라 데이터를 정렬할 때 측정항목 값의 어떤 비율이 상위 20% 레코드로 구성되고 어떤 비율이 하위 80% 레코드로 구성되는지 보여줍니다. 시각화는 나머지 데이터에도 동일하게 보여줍니다. 이는 소스 시각화의 가장 세분적 데이터 레벨에서 계산됩니다.

예를 들어, 이 인사이트는 두 개의 막대(첫번째는 나머지 데이터, 두번째는 사용자 선택사항)를 사용하여 80/20 비율을 판매량별로 정렬해 보여줍니다. 설명은 둘 사이에 비율이 눈에 띄게 다르다는 사실을 강조 표시합니다.

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