기본 데이터 테이블

여러 데이터 테이블의 데이터를 결합하는 시각화에서 기본 데이터 테이블은 중요한 역할을 수행합니다. 시각화에서 기본 데이터 테이블은 항상 하나만 있으며 시각화의 데이터에 있는 앵커 지점입니다. 이 테이블은 집계되지 않은 시각화에 있는 행과 시각화를 서로 다른 방식으로 그룹화하는 데 사용할 수 있는 기본 데이터 테이블의 컬럼을 정의합니다. 따라서 기본 데이터 테이블 컬럼은 무엇이 집계된 시각화의 항목(예: 산점도의 표식 또는 막대 그래프의 막대)이 될지를 제어합니다.

시각화에서 항목을 마크할 경우 기본 데이터 테이블의 컬럼에 대한 상세 정보만 표시됩니다. 시각화에서 정규화된 컬럼 이름([Data Table Name].[Column Name])을 사용하여 표현식이 다른 데이터 테이블을 참조하도록 명시적으로 지정하는 경우를 제외하고 기본적으로 모든 표현식은 기본 데이터 테이블을 참조합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. Sum([Sales Previous Year].[Sales]) 여기서 'Sales Previous Year'는 데이터 테이블 이름이며 'Sales'는 컬럼 이름입니다.

데이터를 최대한 활용하려면 시각화 구성을 시작하기 전에 어떤 데이터 테이블이 기본 데이터 테이블로 가장 적합한지 생각해 보십시오.

시각화 속성의 데이터 섹션이나 범례의 데이터 테이블 선택기에서 기본 데이터 테이블을 선택할 수 있습니다. 아래 이미지에서 기본 데이터 테이블의 이름은 'Sales 2017'입니다.

추가 데이터 테이블

기본 데이터 테이블이 아닌 데이터 테이블의 컬럼은 시각화의 집계 축에서는 사용할 수 있지만 시각화를 그룹화하는 축에서는 사용할 수 없습니다.

다른 데이터 테이블의 컬럼을 추가하려는 경우 분석의 데이터 플라이아웃이나 필터 패널에서 드래그 앤 드롭을 사용하거나 컬럼 선택기에서 컬럼을 선택할 수 있습니다. 컬럼 선택기를 열고 원하는 데이터 테이블로 전환합니다. 컬럼 선택기가 전환되어 선택한 데이터 테이블의 컬럼이 대신 표시됩니다. 데이터 테이블 선택기는 분석에 여러 데이터 테이블이 있고 사용 가능한 컬럼 일치가 있는 경우에만 표시됩니다(아래 참조). 컬럼 일치는 설치된 클라이언트를 통해서만 편집할 수 있지만 존재하는 경우 웹 클라이언트에서 시각화에 다른 데이터 테이블을 추가할 수 있습니다.

컬럼 일치

알고 있어야 하는 또 하나의 중요한 개념은 컬럼 일치입니다. 시각화에서 여러 데이터 테이블의 데이터를 표시하려면 시각화를 일정 방식으로 그룹화하는 데 사용할 하나 이상의 컬럼이 시각화의 다른 데이터 테이블에 있는 해당하는 컬럼과 일치해야 합니다. 컬럼이 일치하려면 컬럼에 동일한 종류의 데이터가 포함되어 있어야 합니다. 컬럼이 동일한 데이터 형식의 값을 포함하고 이름이 같으면 자동으로 일치됩니다. 예를 들어 아래의 두 데이터 테이블 'Sales 2017' 및 'Sales 2018'에서 컬럼 'Category'와 'Type'은 두 데이터 테이블 간에 일치됩니다. 시각화를 구성할 때 기본 규칙은 시각화에서 사용할 모든 범주가 모든 데이터 테이블에 있어야 한다는 것입니다. 그러면 컬럼 일치가 쉬워집니다. 하지만 이 규칙에는 예외가 있습니다. 이에 대해 자세히 알아보려면 컬럼 일치 아래의 누락된 컬럼 일치에 대한 섹션을 참조하십시오.

자동 일치 항목이 없으면 일치 항목을 수동으로 추가할 수 있습니다. 컬럼을 수동으로 일치시키는 경우와 방법에 대한 자세한 내용은 컬럼 일치, 컬럼 일치를 수동으로 추가 및 다음 항목을 참조하십시오.

컬럼 일치 외에 데이터 테이블 간의 관계를 정의하는 일은 일반적으로 필요하진 않지만 경우에 따라 유용할 수 있습니다. 두 데이터 테이블 간에 관계가 있으면 한 데이터 테이블의 마킹 및 필터링이 다른 데이터 테이블로 전파될 수 있습니다. 관련 데이터 테이블에서 필터링이 작동하는 방식을 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 관련 데이터 테이블에서 필터링 항목을 참조하십시오.

기본 예

위의 두 데이터 테이블의 데이터를 막대 그래프에서 비교하려면 특별한 조정이 필요하지 않습니다. Spotfire로 두 데이터 테이블을 로드하고 막대 그래프를 만들고 범주 축에서 범주형 컬럼 중 하나를 선택한 다음 값 축에서 두 컬럼 'Sales 2017' 및 'Sales 2018'를 선택하면 됩니다.

이 두 테이블의 컬럼 'Category'와 'Type'은 이름이 동일하고 동일한 데이터 형식의 값을 포함하므로 이미 자동으로 일치되어 있습니다. 예에 나온 대로 기본 데이터 테이블은 'Sales 2017'이므로 범주 축에서 사용되는 컬럼은 이 데이터 테이블에서 가져옵니다. 이 예에서는 두 데이터 테이블의 범주형 컬럼이 동일하므로 두 테이블 중 무엇이든 기본 데이터 테이블로 사용할 수 있습니다. 막대 그래프의 값 축에서 여러 컬럼이 사용될 경우 늘 그렇듯이 (컬럼 이름)을 사용하여 시각화를 그룹화해야 합니다. 위의 이미지에서 (컬럼 이름) 옵션은 색 지정 기준으로 사용되지만 아래 이미지에서처럼 격자 표시 기준으로 사용하거나 범주 축에 추가할 수도 있습니다.

여러 수준의 상세 정보

위 예에서는 데이터 테이블에 거의 동일한 컬럼('Category', 'Type' 및 판매 수치를 포함하는 컬럼)이 포함되어 있었습니다. 하지만 경우에 따라서는 다른 수준의 상세 정보에 대한 데이터를 포함하는 데이터 테이블의 데이터를 시각화에서 비교할 수도 있습니다. 예를 들어 특정 연도의 판매 목표와 지금까지의 실제 판매를 비교하고자 할 수 있습니다. 과일 및 야채에 대한 판매 목표가 포함된 데이터 테이블이 있을 것입니다. 아래 'Targets' 데이터 테이블에 나와 있듯이 각 과일 및 야채 종류에 대해 하나의 단일 행은 목표를 나타냅니다. 아래의 'Sales' 데이터 테이블에 나와 있듯이 다른 데이터 테이블에는 금년의 실제 판매 데이터가 있을 수 있습니다. 이 데이터 테이블에서 각 판매 트랜잭션이 하나의 행으로 표시되므로 각 종류의 과일 및 야채에 대해 여러 행의 판매 수치가 있습니다.

이러한 두 데이터 테이블의 데이터를 막대 그래프에서 결합하면 올해 어떤 과일과 야채가 목표에 도달했는지 알 수 있습니다.

권장 워크플로

여러 데이터 테이블의 컬럼을 결합하는 시각화를 어떻게 구성할지 잘 모를 경우 다음과 같은 권장 워크플로가 유용할 수 있습니다.

1. 1. 기본 데이터 테이블 선택

우선 다른 데이터 테이블의 데이터를 살펴보고 몇 가지 질문에 대답합니다. 어떤 데이터가 포함되어 있습니까? 해당 데이터를 기반으로 시각화할 항목은 무엇입니까? 시각화를 그룹화하는 기준으로 삼을 범주가 포함된 데이터 테이블을 기본 데이터 테이블로 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 지역, 부서, 영업사원, 제품 유형 등을 기준으로 그룹화할 수 있습니다.

2. 기본 데이터 테이블만 사용하여 시각화 구성

사용할 시각화 유형을 추가한 다음 기본 데이터 테이블의 컬럼만 사용하여 해당 시각화를 최대한 구성합니다. 시각화를 그룹화할 방법과 기준으로 삼을 컬럼을 선택하고 기본 데이터 테이블에 집계됨으로 표시할 컬럼도 포함된 경우 이러한 컬럼도 적절한 축에 추가합니다.

3. 3. 집계 측정 추가

기본 데이터 테이블만 사용하여 시각화를 최대한 구성한 경우 이제 다른 데이터 테이블의 집계된 컬럼을 추가할 수 있습니다.