추세의 유형

마지막 업데이트: 2022년 1월 7일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기
2차

처리된 예외: 추세 분석, 충돌 방지

처리된 예외 를 사용하면 모바일 애플리케이션 환경을 저하시키는 중요한 요소를 식별하고 필터링 가능한 데이터를 사용하여 보다 신속하게 해결 방법을 찾을 수 있습니다. 또한 처리된 예외 API 를 사용하여 보내는 데이터를 사용자 정의하고 NRQL을 사용하여 데이터를 쿼리하고 공유할 수 있습니다.

처리된 예외 UI를 최대한 활용하려면 다음 기본 워크플로를 사용하세요.

  1. one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions 로 이동합니다.
  2. 자세한 정보를 드릴다운하려면 New Relic의 표준 페이지 기능 을 사용하십시오. 예를 들어 차트의 모든 영역을 확대합니다.
  3. 영향을 받은 사용자 및 영향을 받은세션비율 차트 에서 명백하거나 일반적인 추세를 찾습니다. 를 사용하여 표시되는 예외 유형을 조정합니다.
  4. 선택 사항: 차트 데이터를 쿼리하거나 공유합니다 . 을 사용하여 스택 추적에서 예외가 나타나는 유사한 패턴을 찾으십시오. 을 보려면 상위 5개 예외 위치 테이블에서 레코드를 선택하십시오.

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions: 차트와 표에서 풍부한 데이터를 탐색하면서 그룹과 필터를 사용하여 모바일 앱 예외의 근본 원인을 파악하는 데 도움이 되는 패턴을 발견하십시오. .

영향을 받은 사용자 및 영향을 받은 세션 백분율 차트로 시작하여 예상치 못한 급증, 감소 또는 일반적으로 예외가 있는 패턴이 있는지 한 추세의 유형 눈에 확인하십시오. ( 영향을 받은 사용자 차트가 비어 있으면 선택한 기간 동안 사용자 세션이 없는 것입니다.) 예:

  • 최근 버전 릴리스 근처에 스파이크가 있습니까?
  • 예외로 인해 사용자 비율이 크게 영향을 받은 기간이 있습니까?
  • 별일 없는 기간이 있습니까?

데이터를 더 자세히 조사하려면 차트 아래에서 차트 확장 을 선택합니다.

예외 백분율 차트 예

Mobile Handled Exceptions: Percentage charts

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions: 백분율 차트를 사용하면 일반적으로 예외가 있는 예기치 않은 급증, 하락 또는 패턴을 빠르게 확인할 수 있습니다.

그룹 및 필터를 사용하여 충돌, 장치, 위치 또는 기타 사용자 지정 속성에 대한 속성을 더 자세히 조사합니다. 그룹을 선택한 다음 특정 데이터로 필터링할 수 있습니다. 예를 들어:

  • 예외 위치(기본값), 원인, 앱 빌드 또는 버전, 장치, 연결 또는 기타 사용자 정의 속성별로 목록을 그룹화합니다. 이를 통해 예외에서 패턴을 발견하여 근본 원인을 확인할 수 있습니다. 를 사용하여 현재 선택한 기간을 조정합니다.
  • appVersion , exceptionLocationMethod , lastInteraction 또는 더 긴 표준 및 사용자 정의 속성 목록 과 같은 특정 버전 또는 하나 이상의 속성 Filter 로 필터링합니다.

현재 선택한 필터가 UI 페이지 상단에 나타납니다. 닫거나 다른 필터를 추가하거나 다른 그룹 및 필터를 선택할 수 있습니다.

그룹 추세의 유형 및 필터 예

Mobile Handled Exceptions: Groups and filters

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions: 가장 중요한 속성별로 데이터를 그룹화한 다음 하나 이상의 필터를 선택하여 예외 이면의 특정 원인을 찾아내는 데 도움이 됩니다.

상위 5개 예외 위치 테이블을 사용하여 그룹 및 필터 에서 선택한 예외 유형의 패턴을 찾거나 정렬합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 스택 추적의 반복 위치
  • 모바일 앱 버전
  • 발생 횟수 동안 영향을 받는 사용자 수

예를 들어 Exception Message 으로 그룹화하고 timeout 메시지로 필터링한 다음 테이블에서 개별 시간 초과 위치를 선택하여 스택 추적 스레드와 각 발생에 대한 세부 정보를 검토할 수 있습니다.

  • 다른 속성을 기준으로 필터링하거나 그룹화하려면 테이블의 검색 창을 사용하거나 사용 가능한 필터를 선택합니다. 예를 들어 발생 유형, 장치, 특정 위치 또는 사용자 정의 속성별로 필터링합니다.
  • 다른 기록 패턴을 찾으려면 선택한 기간을 변경하세요.
상위 5개 예외 위치의 예

Mobile Handled Exceptions: Top 5 locations

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions: 이 예는 차트 확장 버튼과 쿼리 작성기에 대한 추세의 유형 링크를 보여줍니다. 여기에서 대시보드를 생성하고 처리된 예외 데이터를 공유할 수 있습니다.

처리된 예외 차트는 이 이벤트 유형에 추가한 사용자 정의 속성과 함께 모바일 이벤트에 대한 기본 속성( MobileHandledException 포함)을 사용합니다. 차트 위에 마우스를 올리면 차트 아래에 직접 링크 가 나타납니다. 쿼리 작성기에 대한 이러한 링크를 사용하면 모바일 앱 데이터를 더욱 심층적으로 분석할 수 있습니다.

  • 쿼리 보기 링크: 차트 데이터를 계산하는 추세의 유형 데 사용되는 NRQL 쿼리 를 봅니다.
  • 쿼리 빌더 링크에서보기: 차트 를 보고 다른 사람과 공유하세요.

예외 위치 테이블은 차트를 보완합니다. 스택 추적 스레드에서 상위 5개의 처리된 예외가 나타나는 위치를 나열하고 관련 세부 정보에 연결합니다. 각 행은 다음과 같은 질문에 대한 답변을 찾는 데 도움이 됩니다.

  • 선택한 기간 동안 이 예외가 몇 번이나 발생했습니까?
  • 특정 앱 버전에 영향을 받는 사용자 수가 더 많거나 적습니까?
  • 다음 중 발생 횟수가 가장 적은 예외는 무엇입니까?

정렬 순서 또는 필터 옵션을 변경하여 귀하와 귀하의 팀에 가장 중요한 예외 유형에만 집중할 수 있습니다. 각 예외 발생에 대한 추가 스레드 세부 정보 를 보려면 상위 5개 예외 위치 테이블에서 레코드를 선택합니다.

예외 위치 테이블 예

Mobile Handled Exceptions: Locations table

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled 추세의 유형 exceptions: 처리된 예외의 발생 페이지로 계속하려면 테이블에서 아무 행이나 선택하십시오.

추세 분석 에 대한 데이터 입력

변수 에 정기적으로 수집되고 시간순으로 기록된 수치 데이터의 열을 입력합니다. 데이터가 여러 열에 있는 경우(예를 들어, 별도의 열에 각 연도에 대한 데이터가 있는 경우) 데이터를 단일 열에 쌓아야 합니다.

이 워크시트의 판매량 에는 매월 판매되는 컴퓨터의 수가 포함됩니다.

C1
판매량
195000
213330
208005
249000
237040

모형 유형

    을 사용하여 데이터를 그래프로 표시합니다. 그런 다음, 그림을 다음 그림과 비교하여 모형의 올바른 유형을 결정합니다.
  • 네 개의 모형을 모두 적합시킨 다음 정확도 측도(MAPE, MAD, MSD)를 비교할 수 있습니다. 정확도 측도가 가장 작은 모형을 선택하십시오.

데이터가 선을 적합시키며, 이는 시간이 지남에 따라 변화률이 일정하다는 것을 나타냅니다. 모형은 Yt = β0 + (β1 * t) + et입니다. 이 모형에서 β1은 한 기간부터 다음 기간까지의 평균 변화를 나타냅니다.

2차

데이터에 곡면성이 있으며, 이는 시간이 지남에 따라 변화율이 달라진다는 것을 나타냅니다. 모형은 Yt = β0+ β1 * t + (β2* t 2 ) + et입니다.

지수 성장

데이터에 큰 곡면성이 있으며, 이는 시간이 지남에 따라 변화율이 더 빠르게 달라진다는 것을 나타냅니다. 예를 들어, 추세의 유형 예금액은 지수 성장을 나타냅니다. 모형은 Yt = β0 * β1 t * et입니다.

S-곡선(Pearl-Reed 로지스틱)

데이터에는 S-형이 있어 변화 방향이 시간이 지남에 따라 달라진다는 것을 나타냅니다. 모형은 Yt = (10 a ) / (β0 + β1 * β2 t )입니다.

예측 생성

시계열에 대한 예측값을 생성하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 예측 생성 을 선택합니다.
  2. 예측 수 에 예측하려는 연속된 기간의 수를 입력합니다.
  3. 예측 시점 에 첫 번째 예측값에 대한 행 번호를 지정합니다. 이 필드를 비워둘 경우 Minitab에서는 시계열의 끝에서 예측값을 시작합니다.

사용자가 값을 입력하면 Minitab에서는 해당 열 번호까지의 데이터만 예측 값에 사용합니다. Minitab에서는 모든 데이터를 사용하여 적합치를 계산하기 때문에 예측값은 적합치와 다릅니다.

예를 들어, 한 분석가가 1월부터 12월까지의 월별 데이터를 가지고 있습니다. 분석가는 12월에 다음 달에 대한 예측값을 생성하려고 하지만, 12월의 데이터가 불안전합니다. 분석가는 예측 수 에 2를 입력하고 예측 시점 에 12를 입력합니다. Minitab에서는 11월까지의 데이터를 사용하여 12월과 1월에 대한 예측값을 생성합니다.

DBpia

비밀번호를 변경하신 지 90일 이상 지났습니다.
개인정보 보호를 위해 비밀번호를 변경해 주세요.

비밀번호를 변경하신 지 90일 이상 지났습니다.
개인정보 보호를 위해 비밀번호를 변경해 주세요.

간편 교외 인증 이벤트 응모

접속부사 사용 추세의 통계 분석을 중심으로

표지

내서재 담기 미리보기 이용하기

초록·키워드 목차 오류제보하기

Biber (1988: 70) suggested the term ``text type`` to refer to groupings of texts that are similar with respect to their linguistic forms, irrespective of genre categories. In this perspective, the distribution of linguistic forms can be regarded as a criterion for assessing text-typological properties of a text or a text type and text-typological similarities and differences among observed texts or text types. This paper aims to detect diachronic changes of text types in newspaper using a statistical analysis of trends in the use of Korean conjunctive adverbs as a measure reflecting their features and diachronic changes. I investigate two sub-text-types of newspaper: editorials/commentaries and reportages indicating text-typological similarities and differences between them. Their quantitative changes, as found in the 21st Century Sejong Tagged Corpora, are statistically estimated by Mann-Kendall Trend Test and Correspondence Analysis. This paper shows (i) that the editorial/commentary text type has a downward trend of causal text structures representing the speaker`s problem-solving, (ii) that the reportage text type exhibits an upward trend of contrastive text structures indicating the speaker`s problem-posing, and (iii) that ``hajiman``(하지만) and orality in both text types are commonly investigated as emerging trends. These findings also underline the importance of considering statistical approaches as a method useful to diachronic linguistics. #신문 #접속부사 #추세 #통시 언어학 #텍스트 유형 #사설 #논평 #보도 #코퍼스 #만-켄달 추세 검증 #대응분석 #newapaper #conjunctive adverb #trend #diachronic Linguistics #text type #editorial #commentary #reportage #corpus #Mann-Kendall Trend Text #correspondence analysis

보고서 편집기에서 맞춤 보고서 만들기

데이터를 별도의 시트로 다운로드할 필요 없이 Google Ads에서 직접 맞춤 표와 차트를 만들 수 있습니다. 그런 다음 이 차트를 저장하여 다른 사용자와 공유하거나 맞춤설정된 대시보드에 추가할 수 있습니다.

이 도움말에서는 보고서 편집기를 사용하여 실적을 시각화하는 방법을 설명합니다.

이점

  • 간편한 표 및 차트: 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스로 다차원 표와 차트를 빠르게 작성할 수 있어 데이터를 다운로드할 필요가 줄어듭니다.
  • 패턴 및 추세 시각화: 맞춤 차트를 통해 데이터의 패턴과 추세를 시각화할 수 있습니다.
  • 고급 필터링 및 정렬: 보고서를 필터링, 분류, 정렬하면 특정 캠페인 또는 측정항목을 볼 수 있습니다.

1. 보고서 만들기

계정에서 맞춤 보고서를 만드는 것부터 시작하세요.

그런 다음 캠페인 같은 측정기준과 클릭수 및 전환수 같은 측정항목을 추가하여 보고서를 작성합니다.

    에 로그인합니다.
  1. 계정의 오른쪽 상단에서 보고서 아이콘 을 클릭한 다음 보고서를 선택합니다.
  2. 맞춤을 클릭하고 만들려는 차트 유형을 , , , 막대, 분산형, 원형을 선택합니다.
  3. 캠페인 같은 측정기준을 오른쪽 패널에서 '행', 'X축', '시리즈', '분류 기준' 섹션으로 드래그 앤 드롭합니다.
    • 이 섹션의 이름은 만들려는 차트의 유형에 따라 달라집니다.
  4. 클릭수 또는 전환수 같은 측정항목을 '열', 'Y축', '값' 섹션으로 드래그 앤 드롭합니다.
    • 이 섹션의 이름은 만들려는 차트의 유형에 따라 달라집니다.
  5. 이제 차트 또는 표에 캠페인별 클릭수 및 전환수 같이 추가된 측정항목을 기준으로 각 측정기준의 값이 표시됩니다.
  6. 보고서를 저장하려면 저장 또는 다른 이름으로 저장을 클릭합니다. '다른 이름으로 저장'을 사용하면 새 이름으로 보고서 사본을 만들 수 있습니다.

차트 변경

'행' 섹션 위에 있는 차트 유형의 이름을 클릭하여 차트 유형 또는 표를 변경할 수 있습니다.

관리자 계정

    이 있으면 한 보고서에서 여러 계정의 데이터를 볼 수 있습니다.
    1. '모든 계정' 옆의 연필 아이콘 을 클릭합니다.
    2. 드롭다운 메뉴에서 계정 이름을 기준으로 계정을 볼 것인지, 계정 라벨을 기준으로 계정을 볼 것인지 선택합니다.
    3. 보고서에 포함할 추세의 유형 추세의 유형 계정 옆의 체크박스를 선택합니다.
    4. 저장을 클릭합니다. 계정을 두 개 이상 선택하면 캔버스에 보고서의 미리보기가 표시되고 일부 데이터가 회색으로 표시됩니다. 선택한 모든 계정의 데이터를 보려면 보고서를 다운로드해야 합니다.
    • 타일을 다시 정렬하려면 드래그 앤 드롭을 이용해 타일을 실행기로 이동합니다.
    • 보고서의 기간을 변경하려면 페이지 오른쪽 상단의 기간 선택 도구를 사용합니다.
    • 보고서에서 측정기준 또는 측정항목을 삭제하려면 실행기에서 측정기준 또는 측정항목을 찾은 다음 이름 옆의 닫기 버튼(X)을 클릭합니다.

    2. 보고서 수정

    데이터를 필터링하고 서식을 지정하거나 정렬할 수 있습니다.

    • 필터링: 표 또는 차트의 특정 기준을 충족하는 데이터를 확인합니다.
    • 서식 지정: 조건부 서식을 추가하여 특정 값이 있는 셀을 강조표시합니다.
    • 정렬: 표 또는 차트의 데이터를 재구성합니다.

    전체 보고서 또는 특정 열에 표시된 데이터를 필터링하고 분류할 수 있습니다.

    전체 보고서 필터링

    1. 표 또는 차트 위에 있는 필터 아이콘 을 클릭합니다.
    2. 필터링할 항목을 검색하여 선택합니다.
      • 예를 들어 '광고 유형'으로 필터링하고 텍스트 광고동영상 광고를 선택할 수 있습니다.
      • 클릭수가 10회 미만인 캠페인처럼 특정 값을 필터링할 수는 없습니다. 이러한 필터는 개별 열에 추가할 수 있습니다.
    3. 적용을 클릭합니다. 그러면 필터가 보고서에 추가됩니다.

    표 필터를 삭제하려면 열 헤더에서 필터 아이콘 을 클릭한 다음 필터 삭제를 클릭합니다.

    행 또는 열에 없는 데이터를 기준으로 보고서를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 맞춤 보고서에 '캠페인'을 추가하지 않은 경우에도 특정 캠페인의 광고 클릭만 표시하도록 필터를 추가할 수 있습니다.

    데이터 포인트 필터링

    보고서에 추가한 데이터 포인트에 필터를 추가할 수 있습니다.

    1. '행', 'X축', '열', 'Y축'과 같은 항목 옆의 드롭다운 화살표를 클릭합니다.
    2. 필터를 선택합니다.
      • 측정항목의 경우 특정 값을 기준으로 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 '노출수'를 기준으로 필터링하여 보고서에 노출이 1,000회 이상 발생한 광고의 데이터만 표시할 수 있습니다.
      • 측정기준의 경우 옵션 목록에서 선택할 수 있습니다. 예를 들어 '광고 유형'을 기준으로 필터링하는 경우 텍스트 광고 또는 동영상 광고를 선택할 수 있습니다.
    3. 적용을 클릭합니다. 그러면 열 또는 행에 필터가 추가됩니다.

    서식 지정(표 차트)

    조건부 서식을 추가하여 표 차트의 특정 추세의 유형 셀을 강조표시할 수 있습니다.

    1. '행' 및 '열' 섹션에서 항목 옆에 있는 드롭다운 화살표를 클릭합니다.
    2. 조건부 서식을 선택합니다.
    3. 특정 셀의 서식을 지정하는 방법에 대한 규칙을 설정합니다. 예를 들어 클릭수가 1,000회 이상인 모든 셀을 녹색으로 강조표시할 수 있습니다.

    조건부 서식은 클릭수, 전환수, 노출수 등의 숫자값이 있는 측정항목에만 사용할 수 있습니다.

    정렬하면 쉽게 읽을 수 있도록 보고서 데이터를 재구성합니다. 데이터를 정렬하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

    1. 표의 경우 표 상단의 열 헤더를 클릭하여 열을 정렬할 수 있습니다.
      • 열 헤더의 화살표는 열이 내림차순(아래쪽 화살표) 또는 오름차순(위쪽 화살표)으로 정렬되는지 여부를 표시합니다.
      • 데이터 정렬은 데이터의 순서가 달라질 뿐이며, 표에서 데이터를 삭제하거나 숨기는 것과는 다릅니다.
    2. 표를 포함한 다른 모든 차트의 경우 '행', 'X축', '열', 'Y축'과 같은 섹션에서 추가한 데이터 포인트의 드롭다운 화살표를 클릭하여 정렬할 수 있습니다.
      • '정렬 기준' 아래에서 내림차순 또는 오름차순을 선택합니다.

    3. 보고서 다운로드

    보고서를 만들면 다운로드 아이콘 을 클릭하여 다운로드할 수 있습니다. .csv 및 .xml을 비롯한 여러 형식으로 보고서를 다운로드할 수 있습니다.

    시각화 차트 종류 14 종: 한 눈에 들어오는 가치를 잡아주기

    차트 종류

    출처: FineReport

    데이터에 가장 적합한 차트 종류 또는 그래프는 무엇입니까? 아시다시피 대시보드를 디자인하기 시작할 때, 가장 먼저 생각해야 하는 것은 바로 대시보드 작성의 목적이죠. 다음에 이 목적을 달하기 위해서 어떤 형식으로 표현하는지 질문입니다.

    그러나 차트 종류 가 무척 다양한데 어떻게 활용하여 데이터 속의 인사이트를 통찰할 수 있을까요?

    차트 종류

    자체개발한 HTML5차트,다양한 사람들의 구독기호 만족

    이번 글에서는 여러분들에게 가장 올바른 차트 종류 를 고르기에 대해 14가지 차트 의 적용, 한계, 애플리케이션 시나리오를 통해 정리하는 내용입니다.

    아래의 시각화 차트 추세의 유형 템플릿은 FineReport로 제작하는 것입니다. FineReport는 간단한 드래그 앤드랍으로 차트를 빠르게 만들 수 있는 데이터 시각화 툴입니다.

    1. 차트 종류

    차트 종류 1-막대그래프(BAR CHART)

    막대그래프는 차트 종류 의 하나로 조사한 수를 막대로 나타내고 표에 비해 여러 항목의 수량을 전체적으로 비교하기 쉬워요. 사람의 눈은 높이 차이에 민감함으로써 집간 간의 데이터의 차이를 표현할 때, 최고가, 최저가, 종가 모두가 필요할 때 사용 된니다.

    한계:분루가 많으면 데이터 특성 전시를 못함​

    애플리케이션 시나리오:데이터 비교

    차트 종류 2- 선 도표(LINE CHART)

    선 도표는 좌표 축의 점들로 데이터를 나타내고, 이 점들을 연결하여 시간에 따른 데이터의 변화를 직선적으로 관찰할 수 있는 것입니다. ​

    주의하셔야 될 것은 막대그래프보다 증가폭, 성장치가 더 적합하는데 절대치가 잘 맞지 않습니다. 그리고 선 도표의 데이터 기록 수가 2 초과해야 하고 빅데이터양의 추세를 비교 가능합니다. 동시에 추세의 유형 동일한 그래프에서 최고 5개의 굴절선을 넘어서는 안 됩니다.

    선 도표(LINE CHART)-출처:파인리포트

    한계:무질서한 카테고리는 데이터 특성을 전시하지 못함.​

    애플리케이션 시나리오: 시리즈 추세의 비교

    선 도표(LINE CHART)-출처:파인리포트

    차트 종류 3- 면적그래프(AREA CHART)​

    일반적으로 통계 차트라고 하면 선 그래프나 막대그래프를 많이 사용합니다. 그러나 선이나 점이 아닌 도형의 면적을 이용하여 통계 수치의 크기를 나타낼 수도 있는데 이를 면적그래프라 합니다.​

    면적그래프는 자료의 구분을 쉽게 하기 위해 적절한 색을 칠할 수도 있고 빗살무늬 등의 무늬로 면적을 표시할 수도 있습니다.

    일반적으로 면적을 표시할 때 채울 색은 일정한 투명도를 가져야 합니다.통명도는 사용자가 추세의 유형 서로 부동한 시리즈 간의 중첩 관계를 관찰하도록 도와드립니다.

    면적그래프(AREA CHART)-출처:파인리포트

    차트 종류 4- 원그래프/파이도(PIE CHART)​

    비례 관계를 구성할 때는 파이그래프를 사용하여 전체적인 이미지를 보여도고, 각 부분이 차지하는 전체의 백분율을 보여줄 수 있다.​

    파이그래프가 최대한 작용하도록 하기 위해서는 6가지 성분을 넘어서는 안됩니다. 서랍의 시선은 시계방향으로 관찰하는 것이 상대적으로 익숫하기 때문에 가장 중요한 부분을 12시 위치에 두어야 합니다. 만약에 특변한 중요한 부분이 없다면 크기별로 배열하는 것을 고려해야 합니다.

    • 적용:데이터 분보 상황을 이해하기​
    • 한계:분류가 많으면 많을수록 부채꼴이 작음으로 그래프를 보여줄 수 없음​
    • 애플리케이션 시나리오:직렬비

    잠깐!! ATTENTION!

    파이그래프는 추세의 유형 적용되지 않는 경우:

    파이그래프는 면적을 통해 데이터 변화에 전시하고 각 지표가 차지하는 비율이 비슷한 경우, 면적의 크기를 직관적으로 판단할 수 없으며, 이때 막대그래프는 더 좋은 선택입니다.파이그래프는 최소로 사용해야 하는 그래프이며, 모든 보고서에서 5%보다 적게 사용되어야 합니다.​

    잘못된 차트 유형:

    차트 유형

    적당한 차트 유형:

    차트

    6. 산점도 (Scatter Plot)

    산점도에서 데이터점의 분포를 살펴봄으로써 변수 간의 상관성을 초혼할 수 있습니다. 변수 간의 상호 관계가 존재하지 않으면 산점도에서는 이산점을 랜덤하게 분포하는 것으로 표현되다는 반면에 어떤 연관성이 있으면 대부분의 데이터점은 상대적으로 밀집되어 어떤 추세로 나타날 것입니다.

    애플리케이션 시나리오:수치를 표시하고 비교하는 데 사용되어 추세 외에도 데이터 클러스터의 모양을 보여드리고 데이터 클라우드에서 각 데이터 지점의 관계를 나타낼 수 있습니다.

    7. 버블 차트( Bubble Chart)

    바블 차트는 데이터의 흐름을 평가하는 시스템 분석에 사용되어 있습니다. 계통도나 플로차트 대신 버블 차트를 사용하는 것은 각 부분 간의 구조적, 순차적 또는 절차상의 관계를 보여드리기 위해서입니다. 바블마다 부동한 색이나 라벨, 그리고 버블점 크기는 다 하니의 위도를 변영되어 있습니다. 일반적으로 사용률은 10%입니다.​

    바블 추세의 유형 차트는 산점도와 비슷하며 다른 점은 바블 차트는 그래프에 크기를 표시된 변수를 별도로 너허 비교하는 것을 허용합니다.

    8. 방사형 그래프(RADER CHART)

    방사형 그래프는 한 사이클 수치의 변화를 나타내는 데 사용될 추세의 유형 수 있고 특정 대상 -주요 변수의 상대적인 관계를 나타내는 데도 사용됩니다. 방사형 그래프는 재무분석에서 자우 사용되고, 기업 부채 능력, 운영 능력, 영리 및 발전능력 등의 지표를 분석하기 위해서입니다. 여러 가지 분류된 데이터양을 좌표 축에 투영하여 한 항목의 다른 속성 특징을 대비시킵니다.

    적용:동일한 카테고리의 부동한 속성에 대한 종합적인 상황을 알아보거나 부동한 카테고리의 동일한 속성 차이를 대비하는 것​

    한계:분류가 너무 많거나 변수가 너무 많은 경우에는 혼란스러울 수 있다.

    9. 프레임 다이어그램(FRAME DIAGRAM)

    프레임 다이어그램은 트리 구조로 계층적 구조를 표시하는 시각화 방법의 일종으로 계층적 관계를 분명하게 보여줍니다.

    다이어그램-차트

    10. 깔때기 도표(funnel plot)​

    깔때기 도표는 한층한층 분석하는 과정에서 사용됩니다. 이로써 총 값(맨 꼭대기)에서 무관심한 부분을 끊임없이 제거하고 결국 관심의 값을 얻는 과정입니다. 사다리꼴 면적으로 어떤 고리의 업무량과 위의 고리 사시의 차이를 표시합니다.

    깔때기 도표

    적용:업무 프로세스가 규범적이고, 주기가 길고, 고리가 많은 프로세스 분석에 많이 사용되며, 각 세션의 크기를 대비함으로써 직관적으로 문제점을 파악합니다.​

    한계:무질서한 카테고리 또는 프로세스 관계가 없는 변수.

    차트

    11. 워드 클라우드 차트(Word Cloud Chart)

    워드 클라우드는 데이터 중의 키워드, 개념 등을 직관적으로 파악할 수 있도록 핵심 단어를 시각적으로 돋보이게 하는 차트입니다. 빅데이터(bigdata)를 분석할 때 데이터의 특징을 도출하기 위해 활용합니다.​

    적용:대량 텍스트에서 키워드를 추출합니다.​

    한계:데이터 너무 적거나 데이터 구분이 뚜렷하지 않는 텍스트에 적용되지 않습니다.

    12. 간트 차트(Gantt chart)

    간트차트는 현대 기업 프로젝트 관리 분야에서 가장 추세의 유형 광범위적으로 운영하는 차트입니다. 이 차트는 관리자가 작업 프로세스를 명확하게 파악할 수 있도록 지원함으로써 기업의 운영 효율성을 향상시킵니다.

    엑셀 간트차트를 어떻게 실용하는지 다음 링크에서 확인해 보세요.

    13. 데이터 맵

    지도는 구역 지도, 포인트 맵, 플로 맵 등 3가지로 나뉘고 색상을 사용하여 지도 파티션에 있는 특정 범위의 값의 분포를 나타내는 차트 종류 중의 지도다.​

    구역 지도는 색으로 지도 영역에 어떤 값의 범위적인 지도를 나타내는 것입니다.

    포인트 맵은 지리적 배경에 똑같은 크기의 점을 그려 데이터의 지리적 분포를 표시하는 방법입니다.

    이런 분포는 데이터의 전체 분포를 쉽게 파악할 수 있게 하지만 단신은 단일 특정 데이터를 살펴볼 필요하면 안 될 것입니다.​

    그런데 당신은 포인트를 대신 버블을 사용한다면 포인트 맵은 분포를 나타낼 뿐만 아니라 구역당 데이터 크기를 대충 비교할 수도 있습니다.

    플로 맵은 유출 구역과 유입 구역 사이의 상호작용 데이터를 나타냅니다.

    플로 맵은 일반적으로 공간 원소의 기하학적 중심을 연결하는 직선으로 표시됩니다. 선의 폭이나 색상은 흐름 값을 표시합니다.​

    플로 맵은 지리적 이전 분포를 설명하는 데 도움이 되며, 동적 선을 사용하면 시각적 혼란을 줄일 수 있습니다.

    14. 열지도(heatmap)

    열지도는 지리적 구역에 있는 각 점의 가중치를 나타내고 특별히 하이라이트 형식으로 방문객이 자무 방문하는 영역 및 방문객이 있는 지리적 영역을 표시합니다. 열지도의 색상은 일반적으로 밀도를 의미합니다.

    페이스북에서 FineReport Reporting Sofeware 채널을 구독하고 무료로 대시보드 템플릿을 다운 받으세요!

    체험판 무료로 알아보기
    현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다.


0 개 댓글

답장을 남겨주세요