크로스 테이블은 대량 데이터를 요약한 다음 구조화된 테이블 형식으로 결과를 표시하는 데 사용합니다.

크로스 테이블은 세로 축 및 가로 축에 의해 정의된 셀의 표입니다. 이러한 축에서 데이터를 구성하기 위해 데이터 컬럼을 지정합니다.
레이블이 포함된 크로스 테이블 예
테이블 셀의 실제 내용은 집계된 값(예: 데이터의 합계 또는 평균)으로, 두 축의 교차 지점에 의해 정의됩니다. 집계하려는 데이터는 다른 축, 셀 값 축에서 선택합니다.

Procedure

  1. 도구 모음에서 새 시각화 추가 새 시각화 추가 버튼를 클릭하고 크로스 테이블을 선택합니다.
    크로스 테이블의 제안이 표시됩니다.
  2. 세로 축에서, 크로스 테이블에 행을 구성하는 데 사용하려는 범주가 포함된 컬럼을 하나 이상 선택합니다.
  3. 가로 축에서, 크로스 테이블에 컬럼을 구성하는 데 사용하려는 범주가 포함된 컬럼을 하나 이상 선택합니다.
  4. 셀 값 축에서 값을 집계하려는 컬럼을 선택합니다.
  5. 사용하려는 집계된 값 유형을 선택합니다.

데이터 테이블에는 두 가지 다른 매장 위치에서 1월, 2월, 3월에 고객이 구매한 내용이 포함되어 있습니다. 
샘플 데이터 테이블
아래의 크로스 테이블에는 각 매장 위치에서 남성과 여성이 구매한 장난감의 월별 합계 개요가 나와 있습니다. 
크로스 테이블 예
예를 들어 $433 값은 2월에 뉴역에서 남성이 구매한 장난감의 합계를 나타냅니다.


테이블 시각화는 데이터의 상세 정보를 나타냅니다. 개별 값은 컬럼 및 행에 정렬되어 있습니다.

Procedure

  • 도구 모음에서 새 시각화 추가 새 시각화 추가 버튼를 클릭하고 테이블을 선택합니다.

아래의 Microsoft® Excel 파일을 로드한다고 가정합니다. 
로드할 Excel 테이블.
로드된 데이터는 아래에 표시된 테이블 시각화에 나타납니다. 
Excel 데이터의 테이블 시각화.


데이터는 여러 가지 다른 종류일 수 있습니다. 

- 데이터를 표현하기 위해 다양한 시각화 유형이 제공


권장 사항 사용

데이터를 추가하고 원하는 데이터 컬럼을 선택하면 권장 시각화가 나타납니다. 

- 적합하다고 여기는 시각화를 선택하고 이 시각화를 그대로 사용하거나 필요에 따라 조정하면 됩니다.

처음부터 시각화 만들기

다른 옵션은 맨 처음부터 시각화를 만들고 고유한 설정을 지정하는 것입니다. 


라이브러리에 새 분석이나 업데이트된 분석을 저장할 수 있습니다.

Procedure

  1. 도구 모음에서 을 클릭합니다.
  2. 드롭다운 목록에서
    • 다른 이름으로 저장을 클릭합니다(처음으로 분석을 저장하는 경우).
    1. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 분석을 저장할 폴더를 선택합니다. 
    2. 분석의 이름을 입력합니다.
    3. 저장을 클릭합니다.
    분석의 이름을 바꾸거나 다른 위치에 저장하려는 경우에도 다른 이름으로 저장 옵션을 사용합니다.
    • 기본 위치에 기본 이름으로 기존 분석을 유지하려면 저장합니다.


분석에 새 페이지를 추가하여 시각화를 위한 공간을 더 확보하거나 정보를 구분하여 유지할 수 있습니다.

Procedure

  • 현재 페이지의 오른쪽을 클릭합니다.

    빈 페이지가 분석에 추가됩니다.


로컬 컴퓨터에 저장한 데이터 파일에서 새 분석을 만들 수 있습니다.

분석할 데이터 파일은 다음과 같은 여러 형식일 수 있습니다. 

- xls, xlsb, xlsx, xls, csv, txt, stdf, sbdf 및 log.


Procedure
  1. 라이브러리 찾아보기의 왼쪽 상단에서 새 분석 만들기를 클릭합니다.
    새 분석 만들기 대화 상자가 표시됩니다.
  2. 찾아보기를 클릭하고 원하는 Excel 파일을 찾습니다.
  3. 파일을 선택하고 열기를 클릭합니다.
    선택한 파일의 이름이 데이터 파일 선택 필드에 표시됩니다.
  4. 만들기를 클릭합니다.

    Excel 파일에 두 개 이상의 워크시트가 포함된 경우 워크시트 선택 대화 상자가 나타납니다. 

    1. 워크시트 드롭다운 메뉴에서 로드할 워크시트를 선택합니다.
      워크시트의 미리보기가 표시됩니다.
    2. 확인을 클릭합니다.

  5. 한 번에 하나의 워크시트만 로드할 수 있으므로 이 대화 상자에서 로드할 워크시트를 선택합니다. 
    워크시트 선택

라이브러리로 데이터 파일 드래그

또는 라이브러리로 데이터 파일을 드래그하여 새 분석을 만들 수 있습니다.
라이브러리로 데이터 드래그
파일이 두 개 이상의 워크시트가 포함된 Excel 파일인 경우 위에서 설명된 대로 원하는 워크시트를 선택합니다.


Microsoft Excel 파일을 분석에 로드하기 전에, 

- 데이터 스프레드시트에 관련 없는 정보가 없어야 하고 

- 잘못 해석되지 않도록 적합한 구조가 있어야 합니다. 


* 데이터를 로드하기 전에 수행할 수 있는 가능한 작업은 

컨텍스트 정보 제거 및 여러 컬럼을 하나로 결합하는 작업입니다.


Excel 스프레드시트에 있는 테이블 형식의 데이터는 분석에서 데이터 테이블로 나타납니다. 

스프레드시트에서 

- 데이터가 있는 첫 번째 행은 테이블의 데이터 컬럼 이름으로 해석되고, 

- 다음 행은 데이터 행으로 해석됩니다.


컨텍스트 정보 제거


다음 그림에서는 실제 데이터 테이블 위에 일부 컨텍스트 정보가 포함된 스프레드시트를 보여 줍니다.

 이 컨텍스트 정보로 인해 데이터가 잘못 해석되게 됩니다.



데이터를 로드하기 전에 컨텍스트 정보를 제거하십시오. 

아래의 시트에서는 실제 데이터 집합 앞에 컨텍스트 정보가 없으므로 제대로 해석되게 됩니다.



컬럼 결합


다음 Excel 스프레드시트에는 유사한 많은 컬럼이 있습니다. 

이러한 컬럼에는 5개의 다른 데스크에 대한 판매된 입장권 수가 포함되어 있습니다.


컬럼 결합

판매 데이터가 하나의 컬럼에 결합된 경우 판매된 총 티켓 수를 더 쉽게 시각화할 수 있습니다. 


다음 테이블에서는 데스크의 값이 하나의 컬럼에 결합되었습니다.



분석에는 페이지 하나 이상의 시각화가 포함되어 있습니다. 

- 분석할 데이터를 로드하고 이 데이터에 기반한 시각화를 만듭니다. 

- 로드된 데이터는 예를 들어, Microsoft Excel 스프레드시트에서 검색할 수 있습니다. 

또는 이미 존재하는 분석을 시작할 수 있습니다. 

- 분석의 페이지에는 두 개 이상의 시각화가 포함될 수 있지만 

추가적인 시각화를 위한 공간을 확보하기 위해 페이지를 더 추가할 수 있습니다. 


* 데이터를 로드하기 전에, 혼동을 피할 수 있게 해당 구조가 올바른지 확인해야 합니다.


TIBCO Spotfire Consumer/Business Author 사용 설명서를 최대한 활용하여

- 데이터 분석을 시작하는 방법에 대한 팁뿐만 아니라 수행할 수 있는 작업과 방법에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

- 여러 가지 시각화 형식으로 데이터를 나타낼 수 있고 

- 다양한 방법으로 시각화와 상호 작용하여 데이터에 대한 더 많은 정보를 얻을 수도 있습니다.


권장 시각화 사용

처음부터 시각화를 만들 필요가 없습니다. 

- 데이터를 추가하고 원하는 데이터 컬럼을 선택하면 권장 시각화가 나타납니다. 

적합하다고 여기는 시각화를 선택하고 이 시각화를 그대로 사용하거나 필요에 따라 조정하면 됩니다. 

뿐만 아니라 언제든지 세션 중에 이 지원을 이용하여 시각화를 만들 수 있습니다. 

- 도구 모음에서 권장 사항 버튼을 클릭하여 권장 시각화에 액세스할 수 있습니다. 



Spotfire 무료 체험판을 신청한지 1달이 지났다. Free Trial을 신청했던 홈페이지에서 로그인해보면 다음과 같이 Renew Data가 경과해서 Status가 Expired로 조회된다. 

실제 Spotfire를 실행시켜서 로그인해보면, 아래와 같이 로그인을 할 수 없다는 창이 메세지가 뜬다.

하지만, 위에서 보듯 Work Offline 버튼은 활성화되어 있다. 설마 되는 걸까? 하고 클릭해보니, 아래와 같이 정상적으로 실행되었다!

라이브러리 접속 등 여러가지 제약사항이야 있지만, 그래도 파일을 가지고 분석하는 것에는 큰 무리가 없다고 하는 듯. 다만, 라이센스 경과시에도 계속 사용할 수 있는지가 궁금한데, 이는 조금 더 써보며 확인해봐야 할 듯 



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