시계열 위젯에 대한 추가 설정
시계열 위젯에는 표시, 날짜 범위 및 축 레이블에 대해 다음과 같은 선택적 설정이 있습니다. 이러한 설정을 사용하여 첫 번째 수준의 세부 항목 요소 대신 요소 필터를 선택할 수도 있습니다.
중요사항:
이 항목에는 시계열 위젯에 대한 추가 설정이 포함되어 있습니다. 시계열 위젯 생성에 대한 가이드는 아닙니다. 시계열 위젯 생성에 대한 지침은 적절한 "생성" 항목을 참조하십시오.
사용 가능한 설정은 선택한 시각화에 따라 달라집니다. 다음 예제는 영역 차트 시각화에 대한 것입니다.
날짜 설정
날짜 설정은 이전 기간 차트 를 선택하지 않은 경우에만 사용할 수 있습니다.
| 설정 | 설명 |
|---|---|
| 기간 | 위젯에 표시할 날짜 범위를 선택합니다. 몇 가지 옵션을 사용할 수 있습니다.
기간 필드는 다음 시각화에서만 사용할 수 있습니다.
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| 날짜 범위 선택기 표시 | 위젯에 날짜 범위 선택기를 표시합니다. 그러면 사용자는 대시보드에서 위젯을 볼 때 선택한 기간을 변경할 수 있습니다. 주:
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축 설정
| 설정 | 설명 |
|---|---|
| Y축 제목 | 차트의 세로 축에 표시할 제목을 지정합니다. |
| Y축 시작 | 차트의 세로 축에 대한 값 범위의 시작점을 지정합니다. |
| Y축 끝 | 차트의 세로 축에 대한 값 범위의 끝점을 지정합니다. |
| 두 번째 Y축 제목 | 차트의 세로 축에 표시할 보조 제목을 지정합니다. |
| 두 번째 Y축 시작 | 차트의 세로 축에 대한 두 번째 값 범위의 시작점을 지정합니다. 두 번째 Y축은 점수가 일반적으로 제한된 범위 사이를 이동하는 경우에 사용할 수 있지만 차트를 왜곡할 수 있는 몇 가지 예외가 있습니다. 예를 들어, 점수는 일반적으로 40에서 60 사이이지만 1000의 예외가 있습니다. |
| 두 번째 Y축 끝 | 차트의 세로 축에 대한 값의 두 번째 범위에 대한 끝점을 지정합니다. |
표시 설정
| 설정 | 설명 |
|---|---|
| 대상 표시 | 대상 점수가 정의된 경우 이를 표시합니다. 이 필드는 이전 기간 차트 를 선택하지 않은 경우에만 나타납니다. |
| 임계치 표시 | 사상 최고 또는 사상 최저와 같은 임계치를 표시합니다. 임계치는 이 표시기에 대해 정의된 경우에만 나타납니다. |
| 데이터 레이블 표시 | 원형 차트의 각 조각과 같은 각 데이터 요소에 대한 점수를 표시합니다. |
| 추세 표시 | 추세선을 표시합니다. 이 필드는 이전 기간 차트 를 선택하지 않은 경우에만 나타납니다. |
| 신뢰 대역 표시 | 이 차트에 신뢰 대역을 표시합니다. 신뢰 대역 계산 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 위젯 신뢰 대역. |
| 예측 표시 | 현재 추세 데이터를 기반으로 차트에 예측 데이터를 표시합니다. 표시기에서 예측을 구성해야 합니다. |
| 예측 범위 표시 | 예측의 95% 신뢰 구간을 표시합니다. 예측 선택을 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다. |
| 설명 표시 | 차트의 데이터 요소에 추가된 주석을 표시합니다. |
요소 설정
| 설정 | 설명 |
|---|---|
| 요소 필터 | 첫 번째 수준의 세부 항목 요소 대신 요소 필터를 지정합니다. 요소 필터를 사용하여 뷰어의 특성에 따라 나타나는 요소를 개인화할 수 있습니다. 예를 들어 할당 그룹 세부 항목의 요소를 필터링하여 뷰어가 속한 그룹만 표시할 수 있습니다. 자세한 내용은 개인화된 비주얼 문서를 참조하십시오. |
이전 기간 설정
이전 기간 설정은 이전 기간 차트 를 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.
| 설정 | 설명 |
|---|---|
| 기간 범위 | 현재 기간과 비교할 기간 범위를 선택합니다. |
| 기간 수 | 표시할 이전 기간의 수를 지정합니다. |
위젯 신뢰 대역
추세선의 보이는 점은 신뢰 대역을 계산하는 데 사용됩니다. 날짜 범위를 늘리면 밴드가 새 날짜 범위의 추세를 사용하여 다시 계산됩니다.
먼저, 신뢰 대역은 추세의 표준 오차를 사용하여 계산됩니다. 밴드의 너비는 계산에 포함된 점수와 점수의 평균에 따라 달라집니다. 표준 오차가 낮으면 추세선이 정확한 것으로 표시됩니다. 점 수가 감소하거나 특이치가 기록되면 신뢰 구간이 넓어집니다. 추세의 신뢰도는 데이터 포인트가 적거나 점수가 변동하는 경우 확실성이 떨어집니다.