mtepg924 님의 블로그

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva Abit.ly 다운받기 abit.ly 강의후기 및 인사이트 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..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva Abit.ly 다운받기 abit.ly 강의 내용 및 후기 오늘은 태블로에서 Weekly Sales KPI 카드를 직접 만들어보는 실습을 진행했다. 단순한 시각화가 아닌, 비즈니스 인사이트를 전달할 수 있는 형태로 KPI를 구성하고 표현하는 방식을 연습해볼 수 있어서 의미 있는 시간이었다. 실습에서는 이번 주 매출과 수익을 이전 주 대비 얼마나 변화했는지(Week over Week) 를 보여주는 KPI 카드와 함께, 하단에 트렌드 라인도 함께 시각화하여 시간 흐름에 따른 변화를 쉽게 파악할 수 있도록 구성했다.특히 이번 실습에서 사용한 기능 중 가장 기억에 남는 건 컬러 코딩(Color Codin..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva Abit.ly 다운받기 abit.ly 강의후기 및 인사이트 오늘은 태블로를 활용해 데이터 시각화 실습을 진행했다. 단순히 차트를 그리는 수준이 아니라, 시나리오 설정부터 타겟과 KPI(핵심성과지표) 정의, 시각화 설계, 디자인 작업까지 실제 보고서나 대시보드를 제작하는 흐름을 따라가며 실습해보는 과정이었다. 처음에는 막연히 "그래프를 그리는 것"이라고 생각했지만, 실제로는 어떤 질문을 던지고, 그 질문을 해결하기 위해 데이터를 어떻게 가공하고 표현할 것인가에 대한 고민이 필수라는 걸 체감할 수 있었다.실습 과정은 크게 네 단계로 나뉘었다. 0. 시나리오 설정을 통해 어떤 문제를 해결할지 배경을 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva Abit.ly 다운받기 abit.ly 강의 후기 및 인사이트 오늘은 태블로의 LOD(Level of Detail) 계산 중 마지막 함수인 EXCLUDE 함수에 대해 배웠다. EXCLUDE는 지금까지 배운 FIXED, INCLUDE와는 반대 방향의 개념으로, 현재 시각화 뷰에서 특정 차원을 제외하고 집계할 때 사용된다. 예를 들어, 현재 워크시트에 카테고리와 서브카테고리가 보이고 있을 때, 서브카테고리 차원을 제외한 카테고리 단위의 합계나 평균을 구하고 싶을 때 EXCLUDE를 사용할 수 있다. 즉, 현재 뷰에서 한 차원을 제거한 집계 수준으로 데이터를 계산하는 방식이다. 정리하면 세 함수의 특징과..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 오늘은 태블로에서 LOD(Level of Detail) 계산 중 하나인 INCLUDE 함수에 대해 배웠다. LOD 계산은 데이터 집계 수준을 조정해주는 기능인데, 특히 INCLUDE 함수는 현재 시각화 뷰보다 더 세부적인 차원을 포함해서 계산을 수행할 수 있도록 도와준다. 예를 들어, 현재 뷰에서는 지역별 매출이 보이고 있지만, 그 안에 고객별 세부 데이터를 포함해서 계산하고 싶을 때 사용할 수 있다. 이런 방식은 워크시트의 시각화 수준을 유지하면서도, 세부적인 계산 결과를 얻을 수 있다는 점에서 매우 유용했다. 이전 수업에서 배운 FIXED 함수는 계산을 특정 차원으로 고정..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 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 표..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의후기 및 인사이트 - Window 함수 (Running 함수와의 차이)- 테이블 계산 활용사례 오늘은 태블로에서 윈도우 함수(Window Function) 와 그 활용 방법에 대해 배웠다. 대표적으로 WINDOW_SUM, WINDOW_AVG 등이 있는데, 이 함수들은 일정한 범위(창, Window) 내에서 누적 합계나 평균을 계산하는 역할을 한다. 흥미로웠던 건 이전에 배웠던 러닝 함수(Running Function) 와 윈도우 함수가 비슷해 보이지만, 계산 방식에서 확실한 차이가 있다는 점이었다. 러닝 함수는 현재 위치까지 누적해서 계산하는 방식이다. 예를 들어, 러닝 합계(RUNNING_S..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 - 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...

이전 포스팅에서 N+스토어의 구글 플레이스토어 리뷰를 보고 몇가지 문제 현상을 발견하였다. (https://mtepg924.tistory.com/37)결과적으로 발견한 문제현상은 다음과 같았다.카테고리대표 키워드주요 문제 현상UI/UX다크모드, 광고 과다, 혼잡한 UI- “다크모드 지원해주세요. 눈이 시려서 쇼핑하기 불편해요.”- “광고가 너무 많아 화면이 혼잡해요.”- “앱 내에서 주요 이벤트를 한눈에 알기 힘듭니다. 내 등급에 따라 맞춤 혜택을 바로 볼 수 있게 메뉴 해주세요.”기능송장 복사, 필터 오류, 로딩 지연/화면 전환 중 앱 꺼짐 장바구니 비워짐 등 성능 문제,필터, 정렬 세분화 미지원,검색결과 품질 (관련없는 상품 등장)- “송장번호, 주문번호 복사가 안돼서 일일이 입력하느라 번거롭고 어려..

영화를 보았다. 일단 되게 이상한 영화다. 박찬욱 특유의 난해하고 기괴한 미술같은 영화다. 하지만 묘하게 따뜻한 메시지가 담겨있다. 공감되는 이야기와 메시지여서 오늘 이 영화에 대한 리뷰로 글을 써보고자 한다. 영화의 배경은 정신과 폐쇄병동이다. 하지만 전반적인 분위기는 동화같다. 정신 질환 환자들의 시점에서 영화가 진행되는데 슬프게 묘사되기보다는 엉뚱한 판타지처럼 묘사된다. 주요 내용은 영군이와 일순이의 이야기이다. 영군이는 스스로를 사이보그라고 생각하는 여자주인공이고, 일순이는 다른 사람들의 특징을 훔칠 수 있다고 믿는 남자주인공이다. 영화 후반부로 가면 이 둘의 서사가 풀리는데, 영군이는 어머니의 사랑 없는 간섭에서 자랐고, 일순이는 어머니에게 버림을 받았다. 둘은 특징적으로나, 배경적으로나 사회..