Tableau에서 시각화하기 전에 데이터를 정리하는 방법
데이터 분석의 황금률은 간단하지만 잔인합니다. "쓰레기가 들어오면 쓰레기가 나옵니다."
Tableau를 사용한다면 시각화 기능이 마음에 들겠지만 데이터를 준비하는 데 어려움을 겪는 것은 싫을 것입니다. 복잡한 준비 흐름으로 인해 어려움을 겪고 있거나 데이터 소스 탭의 대시보드를 손상시키는 지저분한 파일에 지쳤더라도 가져오기 전에 데이터를 정리하는 것이 스트레스 없는 워크플로의 비결입니다.
특정 악몽: 타임스탬프 및 날짜
데이터 분석가의 가장 큰 적은 날짜 열입니다. 훈련 방법은 알고 계실 것입니다. 데이터 세트를 Tableau로 가져오면 다음과 같은 이유로 갑자기 시계열 차트가 깨집니다.
- 일부 날짜는 "DD/MM/YYYY"(유럽 스타일)입니다.
- 기타는 "MM-DD-YYYY"(미국 스타일)입니다.
- 일부는 "2024년 1월 12일"과 같은 단순한 텍스트 문자열입니다.
Tableau 내에서 이 문제를 해결하려면 일반적으로 복잡한 구문 분석 기능을 작성하거나 엄격한 수식을 만들거나 Excel에서 셀을 수동으로 편집해야 합니다. 오류가 발생하기 쉽고 지루합니다.
Datastripes 철학: "모든 것을 받아들이고 하나를 출력하라"
Datastripes는 특히 타임스탬프의 경우 데이터 정리에 대해 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다.
날짜 형식을 정의하기 위해 코드를 작성하도록 요청하는 대신 Datastripes는 혼합 형식을 자동으로 허용하는 스마트 수집 엔진을 사용합니다.
- 수집: 원시 하이퍼 또는 CSV 파일을 삭제합니다. Datastripes는 5가지 다른 형식이 혼합되어 있는 경우에도 날짜 열을 감지합니다.
- 표준화: 시스템은 모든 것을 자동으로 단일 범용 표준(ISO 8601)으로 변환합니다.
- 시각적 확인: 타임라인 분포가 즉시 표시됩니다. 이상값(예: 2099년의 날짜)이 있는 경우 이를 시각적으로 발견하고 클릭 한 번으로 필터링할 수 있습니다. 날짜를 어떻게 기록하는지 걱정하지 마세요. 당신은 나오는 것이 깨끗하고 정렬 가능한 타임스탬프라는 것을 알고 있습니다.
날짜 이후: 시각적 파이프라인
단지 날짜에 관한 것이 아닙니다. Tableau로 데이터를 보내기 전에 시각적 노드 흐름을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- SQL을 작성하지 않고 ID를 기반으로 행 중복을 제거합니다.
- 그룹 카테고리(예: "USA", "U.S." 및 "US"를 "United States"로 변경) 간단한 인터페이스를 통해
- 히스토그램을 사용하여 시각적으로 이상값을 필터링합니다.
그냥 Tableau에서 하면 어떨까요?
Tableau는 데이터 시각화 및 분석을 위해 설계되었으나 반드시 더티 파일을 삭제하기 위한 것은 아닙니다. 과도한 정리 논리로 복잡한 준비 흐름에 부담을 주면 대시보드가 느려지고 유지 관리가 어려워집니다.
Datastripes를 간단한 "사전 처리" 계층으로 사용하면 깨끗한 데이터 세트를 Tableau에 넘길 수 있습니다.
- 대시보드가 더 빠르게 로드됩니다.
- 수식이 더 간단해집니다.
- 날짜 형식 디버깅을 중단하고 통찰력을 찾기 시작합니다.
한번 사용해 보세요
지저분한 CSV와 복잡한 스크립트로 씨름하지 마세요. 몇 분 만에 데이터를 시각적으로 정리한 다음 Tableau용으로 내보낼 수 있습니다.
Datastripes를 무료로 사용해 보세요 처음으로 데이터를 명확하게 확인하세요.