데이터 시각화 유형

점수 시각화

이 유형의 데이터 시각화는 단일 값 또는 점수를 숫자 또는 백분율로 표시합니다. 점수는 특정 값이나 메트릭을 대상 또는 벤치마크와 비교하는 데 자주 사용됩니다. 진행 상황을 추적하거나 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 유용할 수 있습니다(예: 회사 또는 부서의 전반적인 성과 표시).


시각화	설명
단일 점수 시각화	단일 점수 시각화는 비즈니스에 중요한 단일 집계 값을 표시합니다. 단일 점수 데이터 시각화 예시
다이얼 시각화	다이얼 시각화는 최소값에서 최대 예상값까지의 범위에서 단일 값이 있는 위치를 보여줍니다. 시각적으로 "바늘"은 값을 가리키고 다이얼은 바늘까지의 값을 색상으로 구분하여 보여줍니다. 다이얼 시각화 예
게이지 시각화	다이얼처럼 게이지는 최소값에서 최대 예상값까지의 범위에서 단일 값이 있는 위치를 보여줍니다. 다이얼 기능 외에도 색상으로 구분된 데이터 범위를 설정하여 사용자가 값이 무엇을 나타내는지 파악하도록 할 수 있습니다. 게이지 시각화 예시

시계열 시각화

시계열 시각화는 시간 경과에 따른 데이터를 보여줍니다. 모든 시계열 시각화 유형은 구성 옵션을 공유합니다. 데이터 추세를 강조할지 아니면 개별 데이터 요소 간의 차이를 강조할지 여부에 따라 사용 사례에 따라 다릅니다. 이러한 사용 사례에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 시계열 데이터 시각화 생성.

주:

인스턴스와 임포트한 데이터 소스 내의 데이터 외에도 시계열 시각화에서 MetricBase 데이터를 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 MetricBase 애플리케이션을 참조하십시오.

표 1. 시계열 시각화 유형
시각화	설명 및 사용 케이스
데이터 소스의 추세 시각화
꺾은선형	일련의 데이터 요소를 직선으로 연결하여 하나 이상의 값이 시간이 지남에 따라 어떻게 변경되는지 보여줍니다. 선 시각화를 사용하여 데이터의 추세를 강조합니다. 선 시각화를 시계열을 표시하는 기본 옵션으로 간주합니다. 어떤 시각화를 사용해야 할지 잘 모르겠다면 선을 사용하십시오.
스플라인	일련의 데이터 요소를 적합 곡선으로 연결하여 하나 이상의 값이 시간이 지남에 따라 어떻게 변경되는지 보여줍니다. 곡선은 개별 데이터 요소에 대한 추세를 강조합니다. 스플라인 시각화를 사용하면 알려진 데이터 요소의 제한된 세트를 가져오고 중간 값의 대략적인 값을 구할 수 있습니다.
분산형	X축의 시간에 대해 Y축의 값에 대해 연결되지 않은 점을 표시합니다. 일반적으로 추세선도 표시됩니다. 회선으로 유용하게 연결할 수 없는 데이터 확산에 사용합니다.
데이터 소스의 점수 비교
열	값을 비례 세로 열로 표시하여 시간 경과에 따른 데이터 변화를 보여줍니다. 한 데이터 소스의 변경을 시각화하거나 데이터 소스를 비교하는 데 사용합니다. 데이터 소스를 열 시각화와 비교하려면 시각화에 데이터 소스를 추가하거나 대시보드에서 여러 열 시각화를 나란히 배치합니다.
단계	개별 시점 간 데이터 소스의 변화를 강조합니다. 특히 선 시각화가 데이터를 번지게 할 때 작은 증분 변경을 표시하는 데 사용합니다.
데이터 소스 간의 점수 또는 추세 비교
지역	선 시각화와 비슷하지만 축과 선 사이의 영역이 색상으로 강조됩니다. 여러 데이터 소스와 함께 사용하여 각 데이터 소스가 전체에 미치는 상대적 기여도를 강조 표시합니다.

막대 시각화

막대 시각화를 사용하면 여러 데이터 차원에서 점수를 비교할 수 있습니다. 가로 및 세로 막대 시각화 유형을 사용할 수 있습니다. 모든 구성 옵션을 공유합니다. 일반적으로 명목 또는 범주형 데이터에는 가로 막대를 사용합니다. 순서 또는 순차적 데이터에 세로 막대를 사용합니다. 다양한 색상이나 패턴을 사용하여 다양한 그룹이나 범주를 구분합니다. 자세한 내용은 가로 또는 세로 막대 데이터 시각화 생성 문서를 참조하십시오.


시각화	설명
가로 막대 시각화	막대 시각화는 한 축에 레이블이 지정된 범주를 표시하고 다른 축에는 값을 표시합니다. 세로 막대를 사용하여 서수 데이터를 비교합니다. 특히 버킷으로 그룹화된 판매 번호와 같이 범주가 너무 많지 않은 경우 더욱 그렇습니다. 인시던트 심각도 또는 할당 그룹과 같은 명목 데이터가 포함된 막대형 차트를 사용합니다. 가로 막대 시각화 예시 세로 막대 시각화 예 파레토 막대 시각화는 대규모 차원 집합에서 가장 중요한 차원을 식별하는 데 도움이 됩니다. 열은 데이터를 내림차순으로 표시합니다. 선에 누적 백분율이 표시됩니다. Pareto 시각화에는 막대 그래프와 선 그래프가 모두 포함됩니다. 막대는 데이터를 왼쪽에서 오른쪽으로 내림차순으로 표시하며, 선 그래프는 각 범주의 누적 합계를 동일한 순서로 표시합니다. 왼쪽 Y축은 기록 수이고 오른쪽 Y축은 평가된 총 기록 수의 누적 백분율입니다.
세로 막대 시각화
파레토 막대 시각화

원형 및 도넛형 시각화

원형 및 도넛형 시각화는 데이터 세트의 부분과 전체 간의 관계를 보여줍니다. 이러한 시각화의 세그먼트 합계는 100%여야 합니다. 자세한 내용은 원형 또는 도넛형 데이터 시각화 생성 문서를 참조하십시오.


시각화	설명
원형 시각화	원형 시각화는 두 세그먼트가 서로 10% 이내의 값을 갖지 않는 경우 총 100%인 5-7개의 세그먼트를 비교할 때 가장 적합합니다. 도넛형 시각화는 두 세그먼트가 서로 10% 이내의 값을 갖지 않는 경우 총 100%를 초과하는 세그먼트를 5개 이하로 비교하는 데 가장 적합합니다. 도넛의 가운데를 사용하여 추가 정보를 표시할 수 있습니다. 세미 도넛형 시각화는 두 세그먼트가 서로 10% 이내의 값을 갖지 않는 경우 총 100%인 세그먼트를 4개 이하로 비교하는 데 가장 적합합니다. 원형 시각화 예시 도넛 시각화 예시
도넛형 시각화
반원 도넛형 시각화

다차원 차트

다차원 시각화를 사용하면 단일 차트에 여러 변수를 표시할 수 있으며 서로 다른 변수 간의 관계를 표시하는 데 유용할 수 있습니다. 이는 데이터가 많고 즉시 명확하지 않을 수 있는 패턴이나 추세를 찾고자 할 때 유용합니다. 3개 이상의 변수 간의 관계를 표시하려는 경우에도 사용하는 것이 좋습니다.


시각화	설명
피벗 테이블 시각화	피벗 테이블은 필드 간에 여러 종류의 집계를 허용합니다. 데이터를 필터링할 수도 있습니다. 열은 하나의 필드 또는 세부 항목을 나타내고 행의 계층 구조는 여러 개의 다른 필드 또는 세부 항목을 나타냅니다. 피벗 시각화 예시
히트맵 시각화 >	히트맵은 두 테이블 필드 또는 표시기 세부 항목 간의 관계를 보여줍니다. 축을 따라 이동할 때 색상이 변경되면 하나 또는 두 필드/세부 항목의 값에 패턴이 나타납니다. 히트맵 시각화 예시
거품형 차트 시각화 >	거품형 차트는 xy 축을 따라 크기가 다른 원입니다. x축과 y축은 값이나 금액과 같은 서로 다른 숫자 필드를 나타냅니다. 원의 상대적 크기와 위치를 사용하여 필드를 비교하고 관계를 확인합니다. 데이터를 세 번째 필드(질적일 수 있음)로 그룹화할 수도 있습니다. 세 번째 필드는 색상으로 구분됩니다. 거품형 차트를 사용하여 두 필드에 관계가 있는지 여부와 같은 이진 질문에 답하고 패턴을 강조 표시합니다. 거품형 데이터 시각화 예시

기타 시각화

데이터 시각화는 달력, 단순 목록, 표시기 성과표 및 위치도 표시할 수 있습니다.


시각화	설명
달력 보고서 시각화	데이터 기반 이벤트를 달력 형식으로 표시합니다.
표시기 성과표	표시기 성과표 구성요소를 사용하면 여러 퍼포먼스 분석 표시기 간의 데이터를 시각화하고 비교할 수 있습니다. 표시기 성과표 작성
목록	테이블 기록 목록을 표시합니다.
상자 그림	상자 그림을 사용하여 숫자 데이터의 중앙값과 하위 및 상위 사분위수를 이상값과 함께 표시합니다. 이 데이터의 여러 그룹의 분포를 비교할 수도 있습니다.
지리적 맵	국가, 주 또는 도시별로 데이터를 표시합니다. 사용자는 위치 정보가 포함된 테이블 데이터를 사용하여 차트에서 시각화할 수 있습니다.