패스트캠퍼스 환급챌린지 30일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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학습 시작 날짜, 시간 포함 사진

학습 종료 날짜, 시간 포함 사진

 

강의장 캡처

 

실습 작업물 캡처

 

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강의후기 및 인사이트

 

<키워드>

전년(Last 1 year), 전전년(Previous year) Trend 그래프 만들기

 

오늘은 태블로에서 전년·전전년 트렌드 라인 시각화와 함께, 시계열 데이터에 대한 조건부 컬러코딩(Color Coding) 을 적용하는 실습을 진행했다. 실습에서는 최근 14일(2주) 데이터를 기준으로,

• 최근 7일은 "Last 7 Days"
• 그 이전 7일은 "Previous 7 Days"
  로 나눈 후, 각각의 매출 합계(SUM) 를 계산해 최근 7일 매출이 더 높으면 ‘Above’, 낮으면 ‘Below’ 로 분류해 색을 입히는 구조였다.

처음엔 이 방식이 조금 혼란스러웠다.
x축이 Week 1부터 Week 40까지 있는 시계열이라면, 나는 당연히 Week 40과 39를 비교,
Week 38과 37을 비교… 이런 식으로 전체 주에 걸쳐 전주와의 증감 비교를 했을 거라고 생각했기 때문이다.

"전체 주차가 40주차인데, 고작 2주만 비교해서 색을 나눈다고?"
"설마 주마다 전주 대비 뺄셈 계산을 한 건가?"
라고 생각했는데…

알고 보니 이건 '최근 2주 데이터만을 기준으로' 조건을 나눈 거였다.
즉, 전체 주차 중에 비교 대상이 되는 건 오직 가장 최신의 2주(Last & Previous 7 days) 뿐이고,
그 결과에 따라 특정 날짜(Last 7일)에 해당하는 라인만 색상 적용되는 구조였던 것.
이 설명을 듣고 나서야

“아~ 전주차와 전전주차를 계속 비교한 게 아니라, 딱 최근 2주만 기준이었구나!”
하고 정확히 이해할 수 있었다.

특히 오늘 실습에서는 계산된 필드와 매개변수를 적극 활용해서,

• 날짜를 기준으로 그룹을 나누고
• 조건문으로 Above/Below를 판별하고
• 해당 결과를 색상 마크 카드에 연결하는 방식으로 시각화를 완성했다.

매출 목표나 기준이 바뀔 때마다 자동으로 색이 적용되는 구조라는 점도 굉장히 실용적으로 느껴졌다.
오늘 실습을 통해 시간 기반 데이터 비교의 설계 방식,
그리고 컬러코딩 로직이 뷰 전체에 적용되는 게 아니라 명확한 조건 하에 작동한다는 원리를 분명히 이해하게 되었다.