데이터 시각화 유형 개요
데이터 시각화를 만들 때 표시할 차트의 유형을 선택합니다. 각 시각화 유형은 서로 다른 데이터를 표시하는 데 적합합니다.
점수 시각화
이러한 유형의 데이터 시각화는 단일 값 또는 점수를 숫자 또는 백분율로 표시합니다. 점수는 종종 특정 값 또는 메트릭을 대상 또는 벤치마크와 비교하는 방법을 나타내는 데 사용됩니다. 진행 상황을 추적하거나 개선 영역을 식별하는 데 유용할 수 있습니다(예: 회사 또는 부서의 전반적인 성과 표시).
시계열 시각화
시계열 시각화는 시간 경과에 따른 데이터를 표시합니다. 모든 시계열 시각화 유형은 구성 옵션을 공유합니다. 데이터 추세를 강조할지 또는 개별 데이터 요소 간의 차이를 강조할지 여부에 따라 사용 사례가 다릅니다. 이러한 사용 사례에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 시계열 시각화 만들기.
| Visualization | 설명 및 사용 케이스 |
|---|---|
| 데이터 소스의 추세 시각화 | |
라인 |
일련의 데이터 요소를 직선으로 연결하여 하나 이상의 값이 시간에 따라 어떻게 변경되는지 보여 줍니다. 선 시각화를 사용하여 데이터의 추세를 강조합니다. 선 시각화를 시계열을 표시하기 위한 기본 선택으로 간주하십시오. 어떤 시각화를 사용해야 할지 잘 모르겠으면 선을 사용합니다. |
스플라인 |
일련의 데이터 요소를 적합한 곡선으로 연결하여 하나 이상의 값이 시간에 따라 어떻게 변경되는지 보여줍니다. 곡선은 개별 데이터 포인트에 대한 추세를 강조합니다. 스플라인 차트를 사용하면 알려진 데이터 포인트의 제한된 집합과 대략적인 중간 값을 얻을 수 있습니다. |
분산형 |
X축의 시간에 대해 Y축의 값에 대한 연결되지 않은 점을 표시합니다. 일반적으로 추세선도 표시됩니다. 선으로 유용하게 연결할 수 없는 데이터 분산에 사용합니다. |
| 데이터 소스의 점수 비교 | |
열 |
값을 비례 세로 열로 표시하여 시간 경과에 따른 데이터의 변화를 표시합니다. 한 데이터 원본의 변경 내용을 시각화하거나 데이터 원본을 비교하는 데 사용합니다. 데이터 소스를 열 시각화와 비교하려면 시각화에 데이터 소스를 추가하거나 대시보드에서 여러 열 시각화를 나란히 배치합니다. |
단계 |
신중한 시점 사이에 데이터 소스의 변경 사항을 강조합니다. 특히 선 시각화로 인해 데이터가 번지는 경우 작은 증분 변경 내용을 표시할 때 사용합니다. |
| 데이터 소스 간의 점수 또는 추세 비교 | |
영역 |
선 시각화와 비슷하지만 축과 선 사이의 영역이 색상으로 강조됩니다. 여러 데이터 원본과 함께 사용하여 각 데이터 원본이 전체에 대해 차지하는 상대적 기여도를 강조할 수 있습니다. |
막대 시각화
막대 시각화를 사용하면 데이터 차원에서 점수를 비교할 수 있습니다. 가로 및 세로 막대 시각화 유형을 사용할 수 있습니다. 모든 구성 옵션을 공유합니다. 일반적으로 명목형 또는 범주형 데이터에는 가로 막대를 사용합니다. 서수 또는 순차 데이터에 세로 막대를 사용합니다. 다양한 색상이나 패턴을 사용하여 서로 다른 그룹 또는 범주를 구분합니다. 자세한 내용은 시각화 디자이너에서 막대 시각화 만들기 문서를 참조하십시오.
| Visualization | 설명 |
|---|---|
가로 막대 시각화  |
막대 시각화는 한 축에 레이블이 지정된 범주와 다른 축에 값을 표시합니다. 세로 막대를 사용하여 서수 데이터를 비교합니다(예: 버킷으로 그룹화된 판매 번호와 같이 범주가 너무 많지 않은 경우). 인시던트 심각도 또는 할당 그룹과 같은 명목 데이터와 함께 가로 막대형 차트를 사용합니다.파레토 막대 시각화는 큰 차원 집합에서 가장 중요한 차원을 식별하는 데 도움이 됩니다. 열에는 데이터가 내림차순으로 표시됩니다. 선에 누적 백분율이 표시됩니다. 파레토 차트에는 막대 그래프와 선 그래프가 모두 포함되어 있습니다. 막대는 왼쪽에서 오른쪽으로 내림차순으로 데이터를 표시하고, 선 그래프는 각 범주의 누적 합계를 동일한 순서로 표시합니다. 왼쪽 Y축은 기록 수이고 오른쪽 Y축은 평가된 총 기록 수의 누적 백분율입니다. |
세로 막대 시각화  |
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원형 및 도넛형 시각화
파이 및 도넛형 시각화는 데이터 세트의 부분과 전체 간의 관계를 보여줍니다. 이러한 차트의 세그먼트는 총 100%여야 합니다. 자세한 내용은 시각화 디자이너에서 원형 또는 도넛형 시각화 만들기 문서를 참조하십시오.
| Visualization | 설명 |
|---|---|
파이 시각화  |
파이 차트는 총 100%인 5-7개의 세그먼트를 비교할 때 가장 적합하며, 두 세그먼트의 값이 서로 10% 이내인 경우입니다. 도넛형 차트는 서로 10% 이내의 값을 갖는 두 세그먼트가 없는 경우 총 100%인 세그먼트를 5개 이하로 비교하는 데 가장 적합합니다. 도넛의 가운데를 사용하여 추가 정보를 표시할 수 있습니다. 반원 도넛형 차트는 서로 10% 이내의 값을 갖는 두 세그먼트가 없는 경우 총 100%인 4개 이하의 세그먼트를 비교하는 데 가장 적합합니다. |
| 도넛 시각화
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세미 도넛 시각화  |
다차원 차트
다차원 시각화를 사용하면 단일 차트에 여러 변수를 표시할 수 있으며 서로 다른 변수 간의 관계를 표시하는 데 유용할 수 있습니다. 데이터가 많고 즉시 명확하지 않을 수 있는 패턴이나 추세를 찾으려는 경우에 유용합니다. 세 개 이상의 변수 간의 관계를 표시하려는 경우에도 사용하는 것이 좋습니다.
| Visualization | 설명 |
|---|---|
피벗 테이블 시각화  |
피벗 테이블을 사용하면 필드 간에 여러 종류의 집계를 할 수 있습니다. 데이터를 필터링할 수도 있습니다. 열은 하나의 필드 또는 세부 항목을 나타내며 행의 계층 구조는 여러 개의 다른 필드 또는 세부 항목을 나타냅니다. |
히트맵 시각화  > |
히트맵은 두 테이블 필드 또는 표시기 세부 항목 간의 관계를 보여줍니다. 축을 따라 이동할 때의 색상 변화는 하나 또는 두 필드/세부 항목 값의 패턴을 나타냅니다. |
거품형 차트 시각화  > |
거품형 차트는 x-y 축을 따라 다양한 크기의 원입니다. x축과 y축은 values 또는 amount와 같은 서로 다른 숫자 필드를 나타냅니다. 원의 상대적 크기와 위치를 사용하여 필드를 비교하고 관계를 확인합니다. 질적일 수 있는 세 번째 필드로 데이터를 그룹화할 수도 있습니다. 세 번째 필드는 색상으로 구분됩니다. 거품형 차트를 사용하여 두 필드가 관계가 있는지 여부와 같은 이진 질문에 답하고 패턴을 강조 표시할 수 있습니다. |
기타 시각화
데이터 시각화는 달력, 단순 목록, 표시기 성과표 및 위치도 표시할 수 있습니다.
