mtepg924 님의 블로그

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva Abit.ly 다운받기 abit.ly 강의 후기 및 인사이트 오늘은 어제에 이어 대시보드 디자인 실습을 진행했으며, 특히 Filter Action(필터 액션) 과 Highlight Action(하이라이트 액션) 을 활용해 대시보드의 상호작용성을 높이는 방법을 배웠다. 단순히 데이터를 나열하는 것을 넘어서, 사용자가 특정 데이터를 클릭하거나 선택할 때 시각화 전체에 그 결과가 반영되도록 설계하는 방식이었다.먼저 Filter Action 은 대시보드 내의 하나의 시트에서 특정 데이터를 선택하면, 다른 시트에 그 선택이 반영되어 관련 데이터만 필터링 되는 방식이었다. 예를 들어, 상단의 카테고리별 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 오늘은 그동안 만들어둔 워크시트를 조합해 하나의 대시보드로 구성하는 디자인 실습을 진행했다. 처음엔 “그냥 시트를 가져다 붙이면 되지 않을까?” 싶었는데, 실제로 해보니 생각보다 훨씬 체계적이고 전략적인 구성이 필요하다는 걸 알게 되었다. 단순히 시트를 나열하는 것이 아니라, 컨테이너를 중심으로 레이아웃을 설계하고, 필요한 공간을 확보하며 디자인의 완성도를 높이는 흐름이 인상적이었다.먼저 가장 기초가 되는 건 컨테이너(Container) 설정이었다. 실습에서는 전체 틀을 구성할 때 먼저 가로/세로 컨테이너를 만들고, 그 안에 워크시트를 삽입하는 방식으로 대시보드를 구성했다.특..

이번에 진행한 네이버플러스스토어 리뷰 분석과제에 대한 피드백을 바탕으로 KPT 회고를 진행해봤다.✅ Keep이번에 잘했다고 생각한 점네이버 서비스의 맥락을 구조적으로 이해하려고 했다단순히 리뷰만 분석한 것이 아니라, 네이버스마트스토어에서 어떤 전략을 가지고 있는지까지 짚어보려고 했다. 단순 리뷰 해석을 넘어서 비즈니스 구조를 고려해 분석한 건 잘한 선택이었다고 생각한다.리뷰 데이터에서 언급된 요청사항을 '어떤방식으로 들어줄 수 있을지'의 기준으로 나누었다긍정/부정 리뷰를 나누고, 부정 리뷰에 대해서 카테고리 > 서브 카테고리로 나누었다. 어떻게 각 기능을 개발할지를 생각하며 기능 부재/기능 개선등의 서브카테고리로 나누었는데, 실제 기능을 요청할 때에도 이미 있는 기능을 분석하는 것과 새로운 기능을 분석하..

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..