표현식에 사용할 수 있는 다양한 함수입니다.

함수는 유형에 따라 다음과 같이 그룹화됩니다.


저장함 함수

저장함을 사용하면 많은 수의 연속하는 값을 적은 수의 "저장함"으로 그룹화할 수 있습니다.

함수설명
BinByDateTime자연수 날짜, 날짜/시간 또는 시간 계층을 기반으로 하는 함 컬럼을 만듭니다.

첫 번째 인수는 저장함에 대한 날짜, 시간 또는 날짜/시간 컬럼입니다. 

두 번째 인수는 계층에서의 수준에 대한 정의입니다. 

계층 수준은 원하는 날짜 부분을 포함하는 문자열의 형식으로 작성하고

 "Year.Quarter.Month"와 같이 점으로 구분합니다. 


세 번째 인수는 표시할 계층의 수준을 지정하는 잘라내기 수준입니다.

BinByDateTime 표현식을 기반으로 한 사용자 지정 표현식을 작성하는 경우

 지정된 계층의 모든 수준을 사용할 수 있지만 

지정된 잘라내기 수준에 계층 슬라이더 핸들이 위치한 컬럼 선택기가 나타날 것입니다.


Arg2에 대해 유효한 인수는 다음의 조합입니다.


'year' 또는 'yy' - 연도

'quarter' 또는 'qq' - 분기

'month' 또는 'mm' - 월

'day of year' 또는 'dy' - 연간 일자

'day' 또는 'dd' - 일

'week' 또는 'wk' - 주

'day of week' 또는 'dw' - 평일

'hour' 또는 'hh' - 시간

'minute' 또는 'mi' - 분

'second' 또는 'ss' - 초

'millisecond' 또는 'ms' - 밀리초


예:

BinByDateTime([Column],"Year.Quarter.Month.Day",2)

Order Date라는 날짜 컬럼의 경우 

위 표현식을 사용자 지정 표현식에서 사용하면 아래와 같은 컬럼 선택기 및 계층 슬라이더가 만들어집니다.



잘라내기 수준 0은 슬라이더 핸들을 "연도" 위치로 설정하며, 1은 분기, 2는 월, 3은 일을 의미합니다.

BinByEvenDistribution각 저장함의 고유한 값 수가 다른 함과 동일한 함 컬럼을 만듭니다.
마지막 저장함은 다른 함보다 고유한 값이 더 많을 수 있습니다.
첫 번째 인수는 저장함에 대한 컬럼이며
두 번째 인수는 함의 수입니다.

 값이 잘못된 경우 잘못된 결과가 반환됩니다.

예:

BinByEvenDistribution([Column], 5)

BinByEvenDistribution(Rank([Column])*Count() + RowId(), 3)

BinByEvenIntervals값 범위가 동일한 간격으로 분할되는 함 컬럼을 만듭니다.
첫 번째 인수는 저장함에 대한 컬럼이며
 두 번째 인수는 함의 수입니다.

예:

BinByEvenIntervals([Column], 5)

BinBySpecificLimits저장함에 대한 특정 제한이 있는 저장함 컬럼을 만듭니다.
첫 번째 인수는 저장함에 대한 컬럼이고
 다음 인수는 함에 대한 제한입니다.

 가장 큰 한계 값보다도 큰 값을 가진 모든 행은 동일한 저장함 값을 가집니다.

값이 잘못된 경우 잘못된 결과가 반환됩니다.

예:

BinBySpecificLimits([Column], 1, 2, 3, 10)

BinByStdDev표준 편차로 측정되는 평균에서의 거리 값을 기준으로 값이 입력되는 함 컬럼을 만듭니다
. 첫 번째 인수는 저장함에 대한 컬럼이고
 다음 인수는 평균에서 표시할 표준 편차 수입니다.

표준 편차 인수는 오름차순으로 제공되어야 하며,
- 모든 값은 양수여야 합니다.

예:

BinByStdDev([Column], 0.5, 1)

이 표현식은 다음을 위한 함을 만듭니다.

≤ -1 표준 편차

-1 표준 편차

-0.5 표준 편차

0.5 표준 편차

1 표준 편차

> 1 표준 편차

BinBySubstring값의 시작 또는 끝을 기준으로 함 컬럼을 만듭니다.
첫 번째 인수는 저장함에 대한 문자열 컬럼이고
 다음 인수는 하위 문자열의 문자 수입니다.

두 번째 인수가 음수이면 하위 문자열은 값의 끝에서부터 시작합니다.

예:

BinBySubstring([Column], -4)

BinBySubstring(String([Integer Column]), 1)

BinByTimeSpan시간대 기반의 저장함 컬럼을 만듭니다.

첫 번째 인수는 저장함에 넣을 TimeSpan 컬럼입니다.

 두 번째 인수는 원하는 시간대 부분을 점으로 구분하여 

포함하는 문자열 형태의 계층 수준 정의입니다(예: "Hours.Minutes"). 

세 번째 인수는 표시할 계층의 수준을 지정하는 0 기반의 잘라내기 수준입니다.


Arg2에 대해 유효한 인수는 다음의 조합입니다.

'Days' - 일

'Hours' - 시간

'Minutes' - 분.

'Seconds' - 초

'Milliseconds' - 밀리초

예:

BinByTimeSpan([Column],"Days.Hours.Minutes.Seconds",2)

Time Difference라는 TimeSpan 컬럼의 경우

 위 표현식을 사용자 지정 표현식에서 사용하면 아래와 같은 컬럼 선택기 및 계층 슬라이더가 만들어집니다.


FiscalBinByDateTime지정된 월 수만큼 전환된 수준이 포함되며
자연수 날짜 또는 날짜/시간 계층을 기반으로 하는 함 컬럼을 만듭니다.

첫 번째 인수는 저장함에 대한 날짜 또는 날짜/시간 컬럼입니다

. 두 번째 인수는 원하는 날짜 부분을 포함하고 

점으로 구분되는 문자열 형태의 계층 수준 정의입니다(예: "Year.Quarter.Month"). 


Year, Quarter 및 Month만 지원됩니다. 

세 번째 인수는 표시할 계층의 수준을 지정하는 잘라내기 수준입니다.

 네 번째 인수(선택 항목)는 전환할 월 수입니다.

네 번째 인수를 지정하지 않는 경우 문서 속성 FiscalYearOffset의 값이 사용됩니다.

예:


FiscalBinByDateTime([Date Column], "Year.Quarter.Month", 1, 2)

FiscalBinByDateTime([Date Column], "Year.Quarter.Month", 2)

Note: 저장함이 사용자 지정 표현식을 사용하는 축이 축 표현식 평가: 
현재 필터링만으로 설정된 경우 각 필터링을 사용하여 저장함이 다시 계산됩니다.



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사용자 지정 표현식은 데이터를 원하는 방식으로 설정하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다.

컬럼 이름을 "[ ]"(꺽쇠괄호)로 묶어 컬럼에 액세스할 수 있습니다. 

컬럼 이름에 문자, 숫자 또는 _(밑줄) 이외의 글자가 포함된 경우 괄호를 사용해야 합니다. 


또한 컬럼 이름이 함수 이름과 동일하거나

 컬럼 이름이 숫자로 시작되는 경우에도 괄호가 필요합니다. 

컬럼 이름에 꺽쇠괄호가 포함되는 경우에는 이스케이프해야 합니다. 

괄호의 이스케이프는 "[" 및 "]]"와 같이 괄호의 앞뒤에 또 괄호를 추가하는 것입니다.

 예를 들어, 컬럼 이름이 [Name]이면 표현식에서는 [[Name]]]로 씁니다.


컬럼 이름에 특수 문자나 공백이 없는 경우 

또는 컬럼 이름이 함수 이름과 동일하지도 않다면 괄호 없이 입력할 수 있습니다.


표현식을 <> 기호로 묶으면 범주화가 됩니다.


표현식 예:

[Column1]

[Column1], [Column2]

[Column1] AS [My first column], [Column2] AS [My second column]

<[Category column 1]>

<[Category column 1] nest [Category column 2]>

<[Category column 1] cross [Category column 2] cross [Category column 3]>

123.23

39+12*3

-(1-2)

cast (power(2,2) as integer)

null

case Column1 when 10 then 'ten' else 'not ten' end

case when 1 < 3 or 3 < 2 then 10 else 32 end

case when Column1 is not null then Column1 else Column2 end


상수는 컬럼으로 변환되므로 인수가 컬럼이어야 하는 방법에서도 상수에 액세스하여 사용할 수 있습니다.



연산자

표현식에 사용할 수 있는 연산자 목록입니다.

연산자설명
 - Arg1인수를 부정합니다. 인수 및 결과는 실수 형식입니다.
Arg1 + Arg2두 인수를 추가합니다. 문자열 연결에 대해서는 & 연산자를 참조하십시오.
Arg1 - Arg2Arg1에서 Arg2를 뺍니다.
Arg1 * Arg2인수를 곱합니다. 인수 및 결과는 실수 또는 10진수 형식입니다.
Arg1 / Arg2Arg1을 Arg2로 나눕니다. 인수 및 결과는 실수 또는 10진수 형식입니다.
0으로 나누면 잘못된 값이 반환됩니다.

예:

7/2 -> 3.5

0/0 -> (Empty)

-1/0 -> (Empty)

Arg1 & Arg2Arg1의 끝에 Arg2를 추가합니다. 인수는 임의의 형식이며 문자열로 변환됩니다.
결과는 문자열 형식입니다. 연결 함수를 참조하십시오.

예:

"April " & (20+1) & "st" -> "April 21st"

null & "Ape" -> (Empty)

Arg1 % Arg2Arg1을 Arg2로 나눈 나머지를 반환합니다. 인수 및 결과는
실수 또는 10진수 형식입니다. 잘못된 값이 결과 컬럼에 전파됩니다.

예:

3.5 % 2.5 -> 1.00

Arg1^Arg2Arg2 지수로 거듭제곱한 Arg1을 반환합니다.

예:

2.5^3

[Value Column]^2

Arg1 < Arg2IF 또는 CASE 문의 일부인 연산자입니다.
 Arg1이 Arg2보다 작으면 true를 반환합니다
. 인수는 임의의 형식일 수 있지만 두 인수 모두 동일한 형식이어야 합니다.
결과는 부울 형식입니다. 인수가 잘못된 경우 결과도 잘못됩니다.
일반적인 숫자들을 서로 비교하기 위한 함수가 정의됩니다.
나머지 조합은 잘못된 값을 반환합니다.

예:

If( 1 < 2, "true", "false" ) -> true

Case when 2 < 1 then "true" else "false" end -> false

If(1<null, "true", "false") -> (Empty)

If(1 < 1/0, "true", "false") -> (Empty)

Arg1 > Arg2IF 또는 CASE 문의 일부인 연산자입니다. 
Arg1이 Arg2보다 크면 true를 반환합니다.
인수가 실수 형식이고 결과는 부울 형식입니다.
유효한 인수에 대한 정의는 < 연산자를 참조하십시오.
Arg1 <= Arg2IF 또는 CASE 문의 일부인 연산자입니다. 
Arg1이 Arg2보다 작거나 같으면 true를 반환합니다.
인수가 실수 형식이고 결과는 부울 형식입니다.
유효한 인수에 대한 정의는 < 연산자를 참조하십시오.
Arg1 >= Arg2IF 또는 CASE 문의 일부인 연산자입니다. 
Arg1이 Arg2보다 크거나 같으면 true를 반환합니다.
인수가 실수 형식이고 결과는 부울 형식입니다.
유효한 인수에 대한 정의는 < 연산자를 참조하십시오.
Arg1 = Arg2IF 또는 CASE 문의 일부인 연산자입니다. Arg1이 Arg2와 같으면 true를 반환합니다. 인수는 임의의 형식일 수 있지만 두 인수 모두 동일한 형식이어야 합니다. 결과는 부울 형식입니다. 인수가 null인 경우 결과도 null입니다. 인수가 실수 형식인 경우 유효한 인수에 대한 정의는 < 연산자를 참조하십시오.

예:

If(1 = 2, "true", "false" ) -> false

Case when 2 = 2 then "true" else "false" end -> true

If("Hello" = "hello", "true", "false" ) -> false

If("" = null, "true", "false" ) -> (Empty)

If(null = null, "true", "false" ) -> (Empty)

Arg1 <> Arg2'IF' 또는 'CASE' 문의 일부인 연산자입니다. 
Arg1이 Arg2와 같지 않으면 true를 반환합니다.
 인수는 임의의 형식일 수 있지만 두 인수 모두 동일한 형식이어야 합니다.
 결과는 부울 형식입니다. 인수가 잘못된 경우 결과도 잘못됩니다.
인수가 실수 형식인 경우 유효한 인수에 대한 정의는 < 연산자를 참조하십시오.
Arg1 ~= Arg2'IF' 또는 'CASE' 문의 일부인 연산자입니다.
인수는 형식이 제한되지 않지만 문자열 컬럼으로 간주됩니다.
 Arg2 표현식 문자열이 Arg1 문자열과 일치하는 경우 true를 반환합니다.

백슬래시("\") 문자와 같은 일부 문자는 계산된 컬럼을 사용할 때 작동하려면 

이스케이프해야 합니다. 

자세한 내용은 표현식 언어 요소에 대한 문헌(예: MSDN)을 참조하십시오.

예:

If( "aab" ~= "a+" , "true", "false" ) -> true

Case when "aba" ~= ".a+$" then "true" else "false" end -> true

And(Arg1, ...)'IF' 또는 'CASE' 문의 일부인 연산자입니다.
두 개의 부울 표현식이 인수이며 두 표현식이 모두 true이면 true를 반환합니다.

예:

If( 1 < 2 and 2 < 3, "true", "false" )

Case when false and true then "true" else "false" end

Not(Arg1)'IF' 또는 'CASE' 문의 일부인 연산자입니다.
인수로 지정된 부울 표현식을 부정합니다.

예:

If( not 1 < 2, "true", "false" )

Case when not true then "true" else "false" end

Or(Arg1, ...)'IF' 또는 'CASE' 문의 일부인 연산자입니다.
 두 개의 부울 표현식이 인수이며 두 표현식 중 하나가 true이면 true를 반환합니다.

예:

If( 1 < 2 or 2 < 3, "true", "false" )

Case when false or true then "true" else "false" end

Xor(Arg1, ...)'If' 또는 'Case' 문의 일부일 수 있습니다.
두 개의 부울 표현식이 인수이며 두 표현식 중 하나만 true이면 true를 반환합니다.

예:

If(1 < 2 xor 2 < 3, true, false)

Case when [A]>10 xor [B]>5 then 1 else 0 end




연산자 우선 순위

표현식은 연산자의 계층에 따라 평가됩니다.

아래의 테이블에서는 연산자의 계층을 표시합니다. 

우선 순위가 가장 높은 연산자가 맨 처음에 표시됩니다.

괄호 안의 표현식이 처음에 평가됩니다. 

중첩된 괄호는 가장 안쪽의 괄호부터 바깥쪽으로 가면서 평가됩니다.

차트에서 동일한 행에 있는 연산자는 우선 순위가 동등합니다.


연산자유형평가 순서
( )괄호왼쪽에서 오른쪽
- +단항 - 및 +오른쪽에서 왼쪽
* / %곱셈왼쪽에서 오른쪽
+ -덧셈왼쪽에서 오른쪽
&연결왼쪽에서 오른쪽
< > <= >=관계형왼쪽에서 오른쪽
= <>등식왼쪽에서 오른쪽


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때때로 데이터의 컬럼에 많은 범주별 값이 포함되어 있지만, 

이 중 일부는 별도 값으로 표시할 만큼 중요하지 않습니다.

 따라서 이러한 값을 새로운 범주별 값에 그룹화할 수 있습니다.


예를 들어 해당 시각화에서 사과, 배, 오렌지 및 라임의 판매를 표시한다고 가정합니다. 

하지만 사과 및 배 판매와 비교된 감귤류 판매에 관심이 있습니다. 

그러면 오렌지와 라임 모두가 포함된 새 범주 값, "감귤류"를 만들 수 있습니다.


시각화를 만들 때, 일반적으로 다양한 축 선택기를 사용하여 여러 범주 값으로 데이터를 분할합니다

-. 예를 들어 X축, Y축, 또는 색 축에서 범주를 선택하여 데이터를 분할할 수 있습니다. 

범주를 적게 가져오기 위해 축에서 범주 값을 그룹화하는 것이 유용하다고 여겨지는 경우 

해당 시각화에서 항목 마킹을 통해 범주를 나타냅니다.


Note: 대부분의 경우 마킹은 마크된 항목에 대한 상세 정보를 더 얻거나
 시각화 간 관계를 표시하기 위해 사용됩니다.
 이 컨텍스트에서 마킹의 용도는 그룹화할 값이 있는 범주를 지정하는 것입니다.

예에서 보다 자세히 설명합니다.

아래의 막대 그래프에서는 네 가지 다른 매장 위치의 장난감 판매를 보여 줍니다

-. 미국 동부 연안의 총 판매를 나타내고 싶어한다고 가정합니다.

- 따라서 동부 매장 위치가 그룹을 이루어야 합니다(보스톤 및 뉴욕).

해당 막대를 마크하고 시각화를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 마크된 범주의 그룹을 선택합니다. 

마크된 범주의 그룹 대화 상자가 열립니다. 


값을 그룹화할 컬럼을 선택합니다. 

이 경우, 지정된 유일한 분할은 범주 축의 매장 위치 컬럼이고, 

마크하여 지정한 값은 "보스톤" 및 "뉴욕"입니다. 또한 그룹에 적절한 이름을 지정합니다.


막대 그래프가 해당 그룹화를 반영하도록 조정됩니다
. 해당 그룹이 새 컬럼인 매장 위치(그룹화됨)에 포함되어 있으며, 이 컬럼은 범주 축에 자동으로 나타납니다.
Note: 해당 컬럼은 다른 모든 컬럼과 동일한 방식으로 처리할 수 있습니다.




원하는 경우, 그룹을 더 만들 수 있습니다(예: 로스앤젤레스와 시애틀로 구성된 "서부" 그룹 또는 "동부"가 포함된 그룹).



마크된 범주에서 그룹화

때때로 컬럼에 많은 범주별 값이 포함되어 있지만, 

- 이 중 일부는 별도 값으로 표시할 만큼 중요하지 않습니다. 

따라서 이러한 값을 새로운 범주별 값에 그룹화할 수 있습니다.


Procedure

  1. 시각화에서 그룹화할 항목을 마크합니다.
  2. 시각화를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 마크된 범주의 그룹을 선택합니다.
    마크된 범주의 그룹 대화 상자가 열립니다.
  3. 드롭다운 목록에서, 그룹화할 값이 포함된 컬럼을 선택합니다.
  4. 올바른 축과 값이 선택되었는지 확인합니다.
  5. 새 그룹의 이름을 입력합니다.

Result

새 그룹이 포함된 새 컬럼이 축에서 이전 컬럼을 바꿉니다.
Note: 그룹화는 실행 취소할 수 없습니다. 범주 그룹 해제를 참조하십시오.

예

예에서는 색 지정 기준 축에 의해 분할된 범주를 그룹화하는 방법이 먼저 나온 후 

- 범주 축에 의해 분할된 범주를 그룹화하는 방법이 나와 있습니다.

막대 그래프에서는 주별 판매 수치가 표시되고, 국가별로 분할되어 있습니다

-. 오스트리아, 덴마크 및 프랑스의 판매 수치는 독일 및 폴란드에 비해 상당히 낮으므로

 이러한 수치를 한 그룹에 모으려고 합니다. 

이러한 국가를 지정하려면 해당 세그먼트를 마크합니다. (아래에는 국가가 왼쪽 막대에서 마크되어 있지만, 모든 막대의 국가 세그먼트를 마크할 수 있습니다.) 

각 막대 세그먼트는 주 및 국가 모두에 의해 분할된 데이터를 나타냅니다. 

그런 다음 시각화를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 마크된 범주의 그룹을 선택합니다. 

각각의 마크된 세그먼트는 국가뿐만 아니라 주에 의해 결정되므로,

 이러한 컬럼 중에서 값을 그룹화하려는 컬럼을 선택하는 옵션이 있습니다. 이번에는 국가를 선택합니다.



그룹화된 국가는 여기에서 "Other"로 명명되어 있습니다. 색 지정 기준 축에서 적용된 새로운 그룹화된 컬럼이 있는 결과를 보십시오.


색상으로 그룹화

국가 대신 W1 및 W2라는 주를 그룹화하려면 이러한 값이 포함된 세그먼트를 마크합니다. 

(W1 막대의 세그먼트 또는 전체 막대를 마크하고, W2 막대의 세그먼트 또는 전체 막대를 마크할 수 있습니다.)

그런 다음 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 마크된 범주의 그룹을 선택합니다. 


범주 축으로 그룹화


여기에서 그룹화할 값이 주 컬럼에서 검색되고 W1 및 W2를 그룹화하여 만들어진 컬럼이 범주 축에 적용됩니다.
범주 축으로 그룹화



범주 그룹 해제

수행된 범주 그룹화를 실행 취소할 수 있습니다.즉, 데이터의 원래 분할로 돌아갈 수 있습니다.

자세한 내용은 범주 그룹화를 참조하십시오.

Prerequisites

값이 마크된 범주의 그룹을 사용하여 그룹화되었습니다.

Procedure

  1. 그룹화된 값이 있는 범주를 마크합니다.
  2. 시각화를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 마크된 항목 그룹 해제를 선택합니다.

Result

해당 그룹이 제거됩니다.


철자가 다른 값 처리

컬럼에 철자가 다르지만 동일한 값이 포함된 경우 

이러한 값을 범주에 그룹화하고 원하는 이름을 이 범주에 지정할 수 있습니다. 

예를 들어 "apple" 및 "appel" 또는"UK" 및 "United Kingdom" 등 그룹에 대한 값이 있을 수 있습니다.


예

아래에 판매 수치가 여러 위치에서 분할되는 방식이 나와 있지만, 

-공교롭게도 New York 수치가 "New York" 및 "NewYork"에서 분할되었습니다. 


이 문제를 해결하려면 해당 막대를 마크하고 

시각화를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음

 마크된 범주의 그룹을 선택합니다. 

열린 대화 상자에서 두 값이 포함된 새로운 그룹에 올바른 이름을 지정합니다.




아래에서 결과를 볼 수 있습니다.


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시각화에서 특정 데이터를 드릴다운하려면 상세 시각화를 만들 수 있습니다. 

자세한 정보를 원하는 데이터를 마킹을 통해 선택하면, 만든 상세 시각화는 마크된 데이터만을 기반으로 합니다.

설명을 위해 아래의 맵 차트를 사용합니다.

- 표식은 2013년의 처음 6개월 후 다른 매장 두 곳의 총 판매 합계를 나타냅니다.
- 하지만 맵 차트가 기반으로 하는 데이터 테이블에는 추가 정보가 포함되어 있으므로 상세 정보를 드릴다운할 수 있습니다.
- 예를 들어 보스톤 매장에서의 월별 판매를 표시하는 데 관심이 있다고 가정합니다. 
상세 시각화 이미지 1

상세 시각화를 만들어 이 작업을 수행할 수 있습니다. 
아래의 선 그래프가 이러한 시각화이지만, 모든 시각화 유형을 만들 수 있습니다.
 맵 차트에서 보스톤 표식을 마크하면 보스톤 매장의 월별 합계가 선 그래프에 나타납니다. 

상세 시각화 이미지 2
Note: 범례의 데이터 제한 설정은 만든 상세 시각화의 데이터가 제한됨을 규정합니다. 위의 선 그래프는 이러한 특정 마킹을 사용하여 맵 차트에서 마크된 데이터만 표시합니다.

상세 시각화는 여러 단계로 데이터를 드릴다운하는 데 사용할 수 있습니다. 한 시각화에서 수행하는 마킹에 따라 다음 시각화에서 표시되는 내용이 결정되는 방식입니다.

Prerequisites

상세 정보를 드릴다운하려는 시각화가 만들어집니다.

Procedure

  1. 상세 시각화가 기반으로 할 항목을 마크합니다.
  2. 시각화를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 상세 시각화 만들기 및 상세 시각화로 사용할 시각화 유형을 선택합니다.
    선택된 시각화 유형의 제안이 표시됩니다. 이 제안은 마크된 데이터만을 기반으로 합니다.
  3. 필요에 따라 상세 시각화를 조정합니다. 시각화를 조정하는 방법에 대한 정보는 시각화 만들기를 참조하십시오.

데이터를 심층적으로 드릴다운하려는 경우 연속 상세 시각화를 만들 수 있습니다.

  1. 상세 시각화를 시작 지점으로 사용하여 1-3단계를 반복합니다.


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시각화 항목에 포함된 데이터 행의 실제 값은 상세 요청 정보 패널에서 볼 수 있습니다.

행 값이 표시되어아 하는 항목을 선택하기 위해 마킹이 사용됩니다. 
예를 들어 막대 그래프에서 막대를 마크하면
- 아래에 표시된 대로 해당 막대에 포함된 모든 데이터 행이 상세 요청 정보 패널에 나타납니다. 
상세 요청 정보 예

Prerequisites

시각화가 만들어졌습니다.

Procedure

  1. 상세 요청 정보 패널이 표시되지 않으면 도구 모음에서 상세 요청 정보 버튼 버튼을 클릭합니다.
    상세 요청 정보 패널이 페이지의 오른쪽에 나타납니다.
  2. 시각화에서 행 값이 표시되어아 하는 항목을 마크합니다.
    마크된 항목에 포함된 데이터 행이 패널에 나열됩니다.


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분석에서 시각화 하나의 항목을 마크하면 동일한 데이터 테이블에 기반한 다른 시각화로 퍼집니다. 

- 이러한 방식으로 여러 컨텍스트에서 동일한 데이터를 탐색할 수 있습니다.


시각화에서 항목을 마크하는 경우 

- 사실은 기본 데이터 즉, 마크된 항목이 기반으로 하는 데이터 행을 마크하는 것입니다.

-  마크된 행은 이름과 색상으로 정의된 특정 마킹과 연결됩니다.

이러한 마크된 행을 포함하는 기타 시각화도 영향을 받습니다. 

마크된 데이터 행이 다른 시각화에 있는 항목의 일부인 경우 이 항목도 마크되게 됩니다.

- 하나의 조건이 있기는 합니다. 상호 작용하려면 시각화에 동일한 마킹이 적용되어야 합니다.

시각화 간에 이러한 상호 작용을 사용하여 다른 컨텍스트의 마크된 데이터를 추적할 수 있습니다.

예

아래의 시각화에서는 두 관점의 장난감 구매 합계를 보여 줍니다. 

막대 그래프는 일주일 동안 여러 매장 위치에서 이루어진 구매 합계를 표시하고,

 선 그래프는 일별로 이러한 구매를 표시합니다.
예: 전체 시각화에서의 마킹

막대 그래프에서 막대를 마크하는 경우 선 그래프의 해당 선이 동시에 마크되게 됩니다. 
예: 전체 시각화에서의 마킹

또한 매장 위치 간에 쉽게 전환할 수 있습니다. 

- 다른 막대를 마크하면 해당 선이 마크됩니다. 또는 다른 선을 마크하면 해당 막대가 마크됩니다.


두 시각화가 동일한 데이터 테이블을 기반으로 하고 동일한 마킹이 적용되므로 상호 작용이 가능합니다.
 마크된 행이 있는 테이블은 아래와 같습니다. 
예: 전체 시각화에서의 마킹
Note: 시각화의 항목 마킹이 다른 시각화에 영향을 미치지 않게 하려는 경우 
범례의 마킹 드롭다운 목록에서 (없음) 옵션을 선택합니다.
마킹 해제


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시각화 항목 마킹 작업은 더 자세히 조사하거나 

다양한 방법으로 작업하기 위해 원하는 데이터의 일부를 선택하는 것입니다. 

- 마크된 항목을 수집하고 이러한 항목을 마크됨으로 인식하기 위해 해당 항목은 특정 마킹과 연결됩니다.


마크된 항목의 예

항목을 클릭하는 등 여러 방식으로 항목을 마크합니다. 

- 항목의 예로는 막대 세그먼트, 표식, 선 및 파이 섹터가 있습니다. 


마크된 항목은 쉽게 구분됩니다. 

- 마크되지 않은 항목의 색상은 흐리게 표시되지만, 

- 마크된 항목은 원래 색상을 유지하고 어두운 윤곽선이 표시됩니다.


시각화에서 항목을 마크하는 경우 사실은 데이터 테이블의 해당 행을 마크하는 것입니다

. 이 마크된 행의 전체 집합을 식별하고 나타내기 위해 마킹이라는 특별한 개념이 사용됩니다

. 마킹에는 이름과 색이라는 두 특성이 할당되며, 범례에서 마킹을 볼 수 있습니다. 


데이터 테이블의 행이 마크되기 때문에,

 해당 데이터 테이블 및 동일한 마킹을 사용하는 분석의 모든 시각화가 영향을 받습니다. 

다른 시각화의 항목에 마크된 데이터 행이 포함된 경우 이러한 항목도 마크되게 됩니다.

항목을 마크하고 마크 취소하는 방법은 다음에 설명되어 있습니다.

항목 마크

시각화에서 항목을 마크하여 항목에 대한 상세 정보를 보거나 

-시각화 사이의 연결을 명확히 나타낼 수 있습니다. 


파이 섹터 또는 막대를 마크하면 해당 파이 섹터 또는 막대에 포함된 모든 데이터 행을 마크하는 것과 같습니다.

다음 작업을 수행하면 항목이 마크됩니다.
  • 항목 클릭

    – 항목을 마크하고 이전에 마크된 항목을 마크 취소

  • Ctrl 키를 누른 채 항목 클릭

    – 마크된 행 집합에서 항목을 추가하거나 제거

  • 사각형 드래그

    – 사각형 내 모든 항목을 마크하고 다른 모든 항목을 마크 취소
    사각형을 드래그하여 마크

  • Ctrl 키를 누른 채 사각형 드래그

    – 아직 마크되지 않은 사각형 내의 항목을 마크된 항목에 추가

  • Alt 키를 누른 채 모양 그리기(올가미 마킹)

    – 모양 내 모든 항목을 마크
    올가미 마킹

  • Ctrl과 Alt 키를 누른 채 모양 그리기

    – 모양 내 항목을 마크됨/마크되지 않음의 반대로 전환

  • 척도 레이블 영역을 클릭하고 축을 따라 드래그
    – 두 가지 축 값 사이의 모든 항목을 마크
    축을 따라 드래그하여 마크
    Note: 막대 그래프의 Y축을 따라 마크하는 것은 일반 사각형 마킹과 약간 다릅니다. 
  • 막대의 상부가 축 마킹 사각형 내에 막대만 표시됩니다. 높이가 특정 범위 이내에 있는 막대를 선택할 수 있습니다.


범례를 사용하여 항목 마크

시각화에서 범례를 사용하여 특정 범주의 항목을 마크할 수 있습니다.

범례는 다양한 축에 지정된 설정을 표시합니다.
- 축의 예로는 색 축이 있습니다.
 이 축에서 각각의 지정된 색상은 특정 범주를 나타냅니다. 
축에서 범주를 클릭하면 해당 범주 내 모든 항목이 마크됩니다.

예를 들어 아래의 산점도에서는 색 축을 사용하여 
"그룹 d" 범주의 모든 항목(모든 노란색 항목)이 마크되었습니다.
 기타 범주 "그룹 a-c" 및 "그룹 e"는 범례에서 회색으로 비활성화되어 "그룹 d"만 마크되었음을 나타냅니다. 
범례에서 마크
Note: 범례는 숫자 데이터가 있는 축에서 항목을 마크하는 데 사용할 수 없습니다. 
다음 축의 범주별 데이터만 마크할 수 있습니다. 색, 모양 및 계열 축.

Procedure

  1. 범례에서, 마크할 항목의 축 범주에 커서를 놓습니다.
    마킹에 사용할 수 있는 경우 범주 아래에 점선이 나타납니다.
  2. 항목을 모두 마크하려면 범주를 클릭합니다.
    Note: 기호가 아닌 범주 텍스트를 클릭합니다.
    Ctrl 키를 누른 채 범주를 클릭하여 두 개 이상의 범주를 마크할 수 있습니다. 
  3. -범주는 단일 축 또는 여러 축에서 선택할 수 있습니다.

항목 마크 취소

이전에 마크된 항목을 다양한 방법으로 마크 해제할 수 있습니다.

  • 시각화의 빈 영역을 클릭하여 모든 항목의 마크를 취소합니다.
  • 시각화를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 마크된 행을 클릭하고 마크 취소를 선택합니다.
  • 마크된 항목을 다시 마크하는 중에 Ctrl 키를 눌러 마크 취소합니다.


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로드된 데이터 특별히 원하는 특정 값으로 필터링하기 위해 여러 가지 필터 유형을 사용할 수 있습니다. 

각 필터 유형에는 고유한 특징이 있으므로 데이터를 필터링하는 데 가장 적합한 방법을 선택할 수 있습니다.

여러 필터 유형을 처리하는 방법이 설명되어 있습니다.


범위 필터 사용

범위 필터를 통해 슬라이더를 사용하여 값 범위를 필터링할 수 있습니다.



범위의 양쪽 끝에서 값을 필터링하여 제외할 수 있습니다. 
- 즉, 선택한 범위 내의 값이 있는 행만 시각화에 유지됩니다. 
- 슬라이더 위에 있는 레이블에 정확한 범위가 나타납니다.
Note: 분석의 다른 필터가 해당 행을 필터링하여 제외했기 때문에 
슬라이더의 양쪽 끝에서 명암은 범위의 해당 부분에 표시할 수 있는 데이터가 없음을 나타냅니다.
기타 필터를 사용하여 필터링된 값과 범위 필터

범위 필터의 중요한 특징은 데이터의 값에 따라 선형 눈금에 값이 분산되는 것입니다.

- 따라서 값이 고르지 않게 분산된 경우 범위 필터에 반영됩니다. 

- 실제 숫자 값에 관계없이 슬라이더의 범위에서 짝수 간격으로 값이 분산되는 항목 필터에는 적용되지 않습니다.

Procedure

  1. 왼쪽 및 오른쪽 슬라이더 핸들을 드래그하여 범위의 하한 및 상한을 변경합니다.

    범위 슬라이더에 날짜가 표시되는 경우 일정 아이콘 을 클릭하여 시작 날짜 및 종료 날짜를 설정할 수도 있습니다.

  2. 또는 레이블을 더블 클릭하고, 원하는 끝 값을 입력하고, Enter 키를 누릅니다.

    레이블에 범위의 하한과 상한 값이 표시됩니다.

선택된 범위를 좌우로 이동

현재 선택한 범위 필터 간격을 찾고 이동하여 선택한 범위를 이동할 수 있습니다. 이는 데이터 테이블의 다른 "조각"을 둘러보는 효율적인 방법입니다. 이렇게 하려면 수정된 범위 슬라이더의 파란색 부분을 클릭하고 끕니다. 이러한 둘러보기에 대한 다른 슬라이더의 반응을 관찰하면 데이터 테이블의 매개 변수 간 상관 관계에 대한 흥미로운 실마리를 얻을 수 있습니다.



항목 필터 사용

항목 필터는 슬라이더를 사용하여 한 번에 하나의 값으로 필터링하는 데 사용됩니다.



슬라이더에서 유지할 값을 선택합니다. 
- 그러면 이 값이 있는 행만 시각화에 유지됩니다. 
- 슬라이더를 통해 근처 항목 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.


또한 항목 필터의 값에는 (모두) 및 (없음) 옵션이 포함됩니다. 

- 왼쪽의 맨 첫 번째 위치 (모두)를 선택하면 필터링이 적용되지 않으며, 

- 맨 오른쪽의 (없음)을 선택하면 모두 제외됩니다. 

- 데이터 컬럼에 비어 있는 값이 있는 경우 (비어 있음) 위치가 해당 값을 선택합니다.

슬라이더 위 레이블에는 선택된 항목이 표시됩니다.

Procedure

  1. 슬라이더 핸들을 드래그하거나 슬라이더 가장자리에 있는 화살표를 클릭하여 시각화에 유지할 단일 값을 선택합니다.
  2. 또는 레이블을 두 번 클릭하고, 원하는 값을 입력하고, Enter 키를 누릅니다.


체크박스 필터 사용

체크박스 필터는 데이터 컬럼에서 값 조합을 필터링하는 데 사용합니다.




마크된 체크박스와 함께 값이 포함된 행만 시각화에 유지됩니다.

데이터 컬럼에 비어 있는 값이 있는 경우 사용 가능한 (비어 있음) 체크박스도 있습니다.

모든 체크박스를 선택하면 필터링이 수행되지 않음을 나타내고, 

- 모든 체크박스를 선택 취소하면 모든 항목이 제외됨을 나타냅니다.

Note: 다른 필터로 필터링한 값은 회색 텍스트로 표시됩니다.

Procedure

  • 하나 또는 여러 체크박스를 선택하거나 선택 취소하여 시각화에 표시할 값을 결정합니다.


라디오 버튼 필터 사용

라디오 버튼 필터는 단일 값으로 필터링하는 데 사용됩니다.




한 번에 하나의 값만 선택됩니다.
- 즉, 이 값이 있는 행만 시각화에 유지됩니다. 
- 데이터 컬럼 값뿐만 아니라, 항상 상단에는 (모두) 옵션이 있고(즉, 필터링이 적용 안 됨), 
- 하단에는 (없음) 옵션이 있습니다(즉, 모두 필터링되어 제외됨). 
- 데이터 컬럼에 비어 있는 값이 있는 경우에도 (비어 있음) 옵션을 사용할 수 있습니다.
Note: 다른 필터로 필터링한 값은 회색 텍스트로 표시됩니다.

Procedure

  • 라디오 버튼을 클릭하여 시각화에 유지할 값을 선택합니다.


텍스트 필터 사용

텍스트 필터는 입력된 텍스트 문자열과 일치하는 값으로 필터링하는 데 사용됩니다.




필드에 텍스트 문자열을 입력합니다. 
- 텍스트 문자열과 일치하는 값이 있는 행만 시각화에 유지됩니다. 

  • 텍스트 필터는 대/소문자를 구분하지 않습니다.
  • 두 검색어 사이에 공백이 있으면 두 단어를 모두 포함하는 행이 검색됩니다.
  • june OR may를 검색하여 6월 또는 5월을 포함하는 행을 찾을 수 있습니다.
  • "son"으로 끝나는 행(Anderson, Jamesson, 등)을 검색하려면 *son을 사용하고, 
  • 단어 "sun"이 중간에 포함된 행(Sunday, Asunder, 등)을 검색하려면 *sun*을 사용합니다.
  • 명시적 구를 검색하려면 물음표(?) "샘플 배치 알파"를 사용합니다.

Procedure

  1. 해당 필드에 텍스트를 입력합니다.
  2. Enter 키를 누릅니다.

예

모든 달(즉, 1월, 2월, 3월, ... 및 12월)이 포함된 데이터 컬럼이 있다고 가정합니다. 
아래에서 여러 텍스트 문자열을 입력한 후 어느 값이 유지되는지 볼 수 있습니다.
입력된 텍스트 필터필터링된 행
jJanuary, June, July
juJune, July
junJune
juneJune


리스트박스 필터 사용

리스트박스 필터는 데이터 컬럼에 제공되는 매우 긴 값 목록에서 일부 값을 선택하는 데 사용됩니다.




유지하려는 값을 선택합니다. 그러면 해당 값이 있는 행만 시각화에 유지됩니다. 
아무 값도 필터링되지 않은 경우 목록 상단에 (모두) 옵션이 제공됩니다.

값을 검색할 수 있습니다. 목록 위 필드에 텍스트 문자열을 입력합니다.


Procedure

  • 목록의 값을 클릭하여 선택합니다.
    • 연속된 값 그룹을 선택하려면 첫 번째 값을 클릭하고 Shift 키를 누른 후 마지막 값을 클릭합니다.
    • 연속되지 않은 값을 선택하려면 Ctrl 키를 누른 후 별도의 값을 각각 클릭합니다.

필터링된 값 개수 표시

필터 오른쪽의 회색 표시기는 전체 리스트에서 선택한 값이 있는 위치를 보여 줍니다.

 표시기 위에 커서를 놓으면 목록에서 선택된 값의 개수를 보여 주는 툴 팁이 나타납니다. 


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분석에 데이터를 로드할 때 데이터의 전체 집합에 기반한 시각화가 표시됩니다. 

-하지만 시각화에 포함되는 데이터가 정적일 필요는 없습니다.

- 특별히 원하는 특정 데이터 값으로 필터링할 수 있습니다.


필터링할 때, 데이터 테이블의 특정 데이터 값은 제외되고, 
- 남은 값인 필터링된 값만이 시각화되는 항목에 포함됩니다. 
- 이 데이터 테이블을 기반으로 하는 모든 시각화는 필터링된 값만 반영하도록 즉시 업데이트됩니다. 
- 하지만 언제든지 필터링되는 항목을 변경하거나 전체 데이터 집합으로 돌아갈 수 있습니다.
Note: 열린 페이지의 시각화만 영향을 받는 것이 아니라, 이 데이터 테이블에 기반한 모든 시각화가 분석에서 업데이트됩니다.

필터링은 데이터 패널 또는 필터 패널에서 처리합니다.
- 로드된 데이터를 행 및 컬럼이 있는 테이블로 생각하면, 
- 각 컬럼은 패널에서 고유한 필터를 가져옵니다
-. 컬럼 값을 필터링하여 제외하면 해당 값이 포함된 모든 행이 일시적으로 제거됩니다.


- 필터링 후 남은 행 수 및 데이터 테이블의 총 수는 페이지 하단에서 볼 수 있습니다. 

- 이 예에서는 전체 데이터 테이블이 545개 행으로 구성되어 있고 필터링 후 74개 행이 남습니다.

데이터 컬럼에는 여러 가지 유형의 데이터가 포함되어 있으므로 유지하려는 값으로 쉽게 필터링할 수 있도록 연결된 필터 유형이 여러 가지로 되어 있습니다. 하지만 제안된 필터 유형을 변경할 수 있습니다.

데이터를 필터링하는 방법은 데이터 패널을 사용하여 데이터 필터링 및 필터 패널을 사용하여 데이터 필터링에 설명되어 있습니다.


데이터 패널을 사용하여 데이터 필터링

특별히 원하는 데이터만 선택되도록 필터링하고, 나머지는 제외할 수 있습니다. 

필터링은 데이터 패널에서 처리할 수 있습니다.


Procedure

  1. 데이터 패널이 표시되지 않으면 도구 모음에서  버튼을 클릭합니다.
  2. 데이터 패널에서 제외할 값이 포함된 컬럼으로 커서를 이동하고 나타나는  버튼을 클릭합니다.
    컬럼과 연결된 필터가 열립니다. 아래에 하나의 필터 유형이 표시되어 있습니다. 

  3. 열린 필터를 사용하여 유지할 컬럼 값과 제외할 값을 지정합니다.
  4. 2단계에서 반복하여 다른 컬럼에서 데이터를 필터링합니다.
    필터링된 컬럼 및 값에 대한 정보가 패널의 하단에 제공됩니다. 
  1. 필터에서 필터링된 내용을 수정하려면 거기에서 해당 필터를 클릭하여 열 수도 있습니다.

    Note: 데이터 패널의 필터링 작업은 필터 패널의 필터를 업데이트하기도 합니다.

예

아래의 데이터 테이블에는 각 고객이 지난번에 매장을 방문했을 때 얼마를 소비했는지 나와 있습니다. 

또한 고객의 연령과 성별이 등록되어 있습니다. 

40 ~ 50세의 여성 고객이 한 구매만 표시하려면 어떻게 해야 합니까? 

아래에 표시된 대로 데이터 패널을 사용하여 해당 특정 값으로 필터링하면 됩니다.

데이터 테이블 및 여기에 기반한 기타 모든 시각화는 로드된 데이터의 이 제한된 부분만 시각화하도록 조정됩니다. 



필터 패널을 사용하여 데이터 필터링

특별히 원하는 데이터만 선택되도록 필터링하고, 나머지는 제외할 수 있습니다. 

필터링은 필터 패널에서 처리할 수 있습니다.


Procedure

  1. 필터 패널이 표시되지 않으면 도구 모음에서  버튼을 클릭합니다.
    이 패널에서는 데이터 테이블의 컬럼과 연결된 필터가 제공됩니다. 아래의 예에서는 체크박스 필터 및 범위 필터라는 두 가지 유형의 필터를 보여 줍니다.

  2. 필터링하여 제외할 값이 포함된 컬럼을 찾습니다.
  3. 해당 필터를 사용하여 유지할 컬럼 값과 제외할 값을 지정합니다.
    필터링된 컬럼의 예는 다음과 같습니다.

  4. 2단계에서 반복하여 다른 컬럼에서 데이터를 필터링합니다.

    필터링된 컬럼과 필터링 결과 값에 대한 정보가 필터 패널의 하단에 제공됩니다. 필터에서 필터링된 내용을 수정하려면 거기에서 해당 필터를 클릭하여 열 수도 있습니다.
    필터 패널의 필터링된 값에 대한 정보

    위에는 확장된 보기가 나와 있습니다. 필터 상세 정보를 축소하려면  버튼을 클릭합니다.

    지정한 필터링을 리셋할 수 있습니다. 개별 필터를 리셋하려면  버튼을, 모든 필터를 리셋하려면  버튼을 클릭합니다.
    Note: 필터 패널의 필터링 작업은 데이터 패널의 필터를 업데이트하기도 합니다.


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데이터 시각화에는 로드한 데이터의 집계된 값 표시가 포함됩니다. 

- 대부분의 경우 집계할 데이터가 숫자이지만, 숫자가 아닌 데이터도 집계할 수 있습니다. 

- 집계된 값의 예로는 합계, 평균, 발생 수 또는 다양한 통계 계산의 결과가 있습니다.

Note: 테이블 시각화와 같은 일부 시각화는 값 집계를 지원하지 않으며, 때때로 특정 축에서만 값을 집계할 수 있습니다.
축 컬럼 선택기에서 축에 표시할 집계를 지정합니다. 축 컬럼 선택기.

Prerequisites

원하는 데이터 컬럼이 축 컬럼 선택기에서 지정되었습니다.

Procedure

  1. 컬럼 선택기의 컬럼 이름 옆에 있는 화살표를 클릭합니다.
    데이터 테이블의 모든 컬럼을 나열하는 팝오버가 열립니다. 선택된 컬럼에는 색상이 지정되어 있습니다. 

  2. 파란색 화살표를 클릭합니다.
    사용 가능한 집계 목록이 열립니다. 

    목록 하단의 화살표(예제 이미지에서 표시 안 됨)를 클릭하면 집계가 더 표시됩니다.
  3. 축에서 표시할 집계를 선택합니다.
  4. 팝오버 밖의 아무 곳이나 클릭하여 팝오버를 닫습니다.

집계의 예

일부 집계를 설명하기 위해 간단한 이 데이터 테이블을 사용합니다.

첫 번째로, 숫자 컬럼, Amount의 데이터는 각각 Sum 및 Avg(평균)를 사용하여 집계됩니다. 

두 번째로, 숫자가 아닌 컬럼 Gender의 데이터는 각각 Count 및 UniqueCount를 사용하여 집계됩니다.


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