패스트캠퍼스 환급챌린지 23일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

https://abit.ly/lisbva

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공부 시작 날짜, 시간 포함 사진

공부 종료 날짜, 시간 포함 사진

 

강의장 캡처

필기 일부 캡처

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강의 후기 및 인사이트

 

<키워드>

- 퀵 테이블 계산

- Partition함수와 Running 함수

 

오늘은 태블로에서 퀵 테이블 계산(Quick Table Calculation) 과 함께, 그 안에서 자주 사용되는 Partition 함수와 Running 함수에 대해 배웠다. 기존에 기본 계산이나 집계 함수는 많이 접해봤지만, 테이블 내의 데이터 흐름이나 위치를 기준으로 계산을 조정하는 방식은 새로웠다. 이 두 함수는 데이터를 가공하는 방식이 서로 다르면서도 유기적으로 연결되어 있어서, 그 차이를 정확히 이해하는 게 중요하다고 느꼈다.

먼저 Running 함수는 현재 위치(행)까지의 누적 값을 계산하는 역할을 한다. 예를 들어, 매출 데이터를 날짜별로 나열했을 때 누적 매출액을 구할 때 유용하다. 이전 행까지의 값들을 차례대로 더해가는 방식이기 때문에, 시계열 데이터 분석이나 누적 합계, 누적 비율 등을 시각화할 때 많이 쓰일 것 같았다.

반면 Partition 함수는 데이터를 구간(파티션)별로 나눈 뒤, 그 안에서 행의 위치에 기반한 계산을 수행하는 함수다. 쉽게 말해 데이터를 그룹화한 뒤 그 안에서 인덱스 번호를 매기거나, 첫 번째/마지막 값을 지정하는 데 사용된다. 예를 들어, 지역별로 고객 목록을 나누고 각 지역 내에서 고객 순서를 매기거나(인덱스), 첫 번째 고객을 찾아낼 때 활용할 수 있다.

오늘 배운 내용을 보면서 느낀 건, 이 두 함수는 단순 집계 이상의 동적인 계산을 할 때 필수적이라는 점이다. 특히 Running 함수는 누적값, Partition 함수는 그룹 내 순서를 다루는 데 특화되어 있어서, 실무에서 보고서를 만들거나 대시보드를 구성할 때 데이터 흐름을 직관적으로 표현할 수 있다는 생각이 들었다. 앞으로 실습을 통해 이 함수들을 더 익숙하게 다뤄보고 싶다.