데이터 설명

데이터 설명

AI의 힘을 활용하여 뷰 내의 특정 요소를 설명하여 기존에 찾지 못했던 왜(Why)를 발견하도록 도와준다. 베이지안 방법론을 기반으로 통계적으로 의미있는 설명을 제공하고, 막연한 질문에 대한 대답 대신 궁극적 원인을 찾도록 해준다.

 

 

 

 

시도를 열선반으로, profit을 행선반으로 올리고 customer name을 세부 정보로, 표현 방식을 박스 플롯으로 바꾼다.

대한민국 시도별로 고객명 별 profit에 대한 박스 플롯이 그려진다.  

 

profit을 색상 카드에 올려서 profit별로 색상이 입혀진다. 수익 색상을 더 도드라지게 구분하기 위해 우측의 색상 범례를 편집한다.

 

 

색상 표를 '사용자 지정 다중'으로 선택해서 단계별 색상을 4단계로 해서 색상 단계가 그라데이션이 아닌 4가지로 구분되게 만든다. 

 

 

 

profit이 가장 낮은 고객 마크를 클릭하여 '데이터 설명'을 확인하겠다.

 

 

경상북도의 류동엽 고객(차원)을 profit(측정값)에 대한 데이터 설명이다.

profit의 합계 -7247680은예상보다 낮다는 '예상 값 요약'이 표시된다. 여기에 마우스를 갖다대면 이 값이 -255416 ~ 936472 사이어야 한다는 상세 정보를 확인할 수 있다. 

profit의 평균과 극한값 필드는 선택한 마크에서 태블로가 식별할 수 있는 값에 대한 설명이 가능한 항목이다.

profit의 평균 탭에서는 가로축은 profit, 세로축은 평균 profit에 대한 값들이 나와서 이 profit이 평균보다 작은 것을 시각적으로 확인할 수 있다.

 

극한 값 필드에서는 레코드 세부 정보와 분산에 따라 극한값을 제외하면 값이 어느곳에 위치할 수 있을 지 예상값을 보여준다. 아래 분산과 차이 시각화 차트는 새로운 워크시트에서 확인한 결과이다.