패스트캠퍼스 환급챌린지 25일차: <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

 

작업물 캡처

 

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강의 후기 및 인사이트

 

오늘은 태블로에서 테이블 계산을 활용한 최댓값/최솟값 설정 방법과, LOD(Level of Detail) 계산 중 FIXED() 함수에 대해 배웠다. 먼저 테이블 계산 활용 사례에서는, WINDOW_MAX와 WINDOW_MIN 함수를 사용해 각 워크시트에서 최댓값과 최솟값을 시각적으로 강조하는 방법을 실습했다. 계산된 필드를 만들어서 최댓값이나 최솟값을 가진 행에만 색을 입히는 조건문을 작성했고, 이를 마크 카드의 색상에 적용해 데이터를 더 직관적으로 해석할 수 있었다. 데이터가 많을수록 특정 값이 눈에 띄지 않는 경우가 많은데, 이런 방식으로 최댓값/최솟값을 자동으로 표시할 수 있어 따로 계산하거나 찾을 필요 없이 시각화 단계에서 바로 적용할 수 있다는 점이 매우 편리했다.

두 번째로 배운 LOD(Level of Detail) 계산은 태블로의 계산 방식에 대한 이해를 한층 더 깊게 만들어줬다. 태블로는 기본적으로 워크시트에 보이는 가장 세부 수준(Granularity) 에 맞춰 자동으로 계산을 수행한다. 예를 들어, 고객별 데이터가 보이면 고객 단위로 계산되고, 지역별이면 지역 단위로 계산된다. 그런데 이런 자동화된 계산 방식을 무시하고 특정 수준으로 고정해서 계산할 수 있게 해주는 게 바로 FIXED() 함수였다.

FIXED 를 사용하면, 현재 워크시트의 시각화 수준에 상관없이 특정 차원(예: 카테고리, 지역 등) 에 고정해서 계산할 수 있다. 예를 들어, 고객별 판매액 합계가 아니라 지역별 판매액 합계를 고정해서 계산할 수 있어서, 시각화 흐름과 별개로 원하는 집계 수준을 유지할 수 있는 점이 매우 유용했다. 오늘 배운 내용을 통해, 데이터의 집계 단위를 더 세밀하게 조정하고, 복잡한 분석 로직을 효율적으로 관리할 수 있겠다는 생각이 들었다.