강의/대시보드 활용 품질관리
[ 대시보드 활용 품질관리 ] 태블로 | 데이터 시각화 실습
da-hong
2025. 7. 17. 23:56
#️⃣ 실습 데이터: Airbnb Dataset
https://www.kaggle.com/datasets/airbnb/boston
선 그래프 (Line Plot)
- 시계열 데이터(시간에 따른 추이)를 시각화할 경우, 변화량과 트렌드를 한눈에 보기에 용이
- 연속적인 데이터에 사용하기 적합
📊 연도별 에어비앤비 호스트 수 추이
💡 2008년부터 2015년까지 에어비앤비의 호스트 수가 급격히 증가하는 추이를 보인다.
막대그래프 (Bar Plot)
- 범주 간의 차이나 분포를 시각적으로 이해하기 쉬움
- 범주형 데이터(성별, 혈액형, 이름 등)에 사용하기 적합
📊 동네별 숙소 평균 가격
💡 어느 동네가 숙소 평균 가격이 높은지 알 수 있다.
맵 차트 (Map Chart)
- 지도를 활용해서 지리적 위치를 살펴볼 수 있음
- 각 지역별 데이터의 분포 및 비중을 한눈에 확인할때 주로 사용
📊 zipcode별 숙소 리뷰 평균 평점 분포
💡 보스턴 지역에서 어느 구역이 숙소 리뷰 평균 평점이 가장 높은지 알 수 있다.
파이 차트 (Pie Chart)
- 데이터의 구성 비율과 분포를 한눈에 파악할 수 있음
- 다양한 변수를 다루기에는 적합하지 않을 수 있음, 변수가 적을 때 직관적으로 사용하기 용이
📊 룸 타입별 비중
💡 절반 이상이 주택이나 아파트 타입임을 알 수 있다.
트리맵 차트 (Treemap Chart)
- 데이터를 계층적으로 표현하는데 사용
- 카테고리별로 특정 데이터 집합이 전체 데이터에서 차지하는 비율을 면적으로 표현하여 카테고리별 구성 요소를 한눈에 파악 가능
📊 가장 많이 리스트된 호스트 이름
💡 면적이 클 수록 호스트 이름이 많이 리스트 되었음을 알 수 있다. 레이블 값은 해당 호스트 숙소의 평균 가격이며, 숙소 가격 합계가 큰 순서대로 색상이 진해진다.
스택 플랏(Stacked Plot)
- 상대적인 비율을 직관적으로 시각화 가능
- 시간에 따라 데이터가 어떻게 변하는지 시각적으로 알 수 있음
- 단순 누적 그래프는 기준선이 일정하지 않기 때문에 비교하기 어려움
- 100% 누적 그래프를 활용하면 기준을 비교하기 쉬움
📊 일반 호스트와 슈퍼 호스트의 응답 시간별 비중 비교
💡 슈퍼호스트(연두색)의 경우 대부분 1시간 내 혹은 몇 시간 내 응답하는 것을 알 수 있다.
박스 플롯 (Box Plot)
- 데이터의 분포와 이상치(outlier)를 시각적으로 파악할 때 사용
📊 숙박 시설 유형별 가격 분포
💡 아파트 유형의 가격이 가장 넓게 분포되어 있으며, 이상치도 많다. 게스트하우스의 경우, 가격 분포가 균일한 것을 볼 수 있다.
시계열 예측
- 태블로에서 지수 평활법(exponential smoothing)을 활용해서 예측 모델링 가능
- 과거 데이터에 기반하여 미래를 예측하는 시계열 예측을 할 수 있음
- 라인 플롯에서 오른쪽 마우스 클릭 - 예측
📊 일별 에어비앤비 매출 예측하기
💡 보라색 선이 2016/9/6부터 2017/9/4까지 일별 전체 매출 실적 데이터이다. 이를 바탕으로 2017/9/5 - 2017/9/16 매출을 예측한 결과가 초록색 선으로 표시되었다.
🔄 태블로 공유 방법
1. 태블로를 사용하지 않는 사람에게 공유
- 상단 [대시보드] - [이미지 내보내기]
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- 마우스 오른쪽 클릭 - [데이터 보기] - [다운로드] → 엑셀로 저장
2. 태블로 사용자들끼리 공유
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- .twb : 하나 이상의 워크 시트가 포함된 단순 통합 문서 파일
- .twbx : 로컬 파일 데이터 및 배경 이미지와 통합 문서를 전부 포함하는 단일 zip 파일
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3. 태블로 클라우드 or 서버에서 협업
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