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PART 01 태블로 굿모닝
CHAPTER 01 태블로란? 01 태블로란 무엇인가? 02 태블로 제품 소개 CHAPTER 02 태블로 시작하기 01 버전 02 시작 페이지 03 데이터 원본 페이지 04 작업 영역 05 데이터 패널 06 뷰의 요소 07 Tableau 파일 유형 08 Tableau 기본 개념 1 - 측정값 vs 차원 09 Tableau 기본 개념 2 - 연속형 vs 불연속형 CHAPTER 03 기본 차트 만들기 01 막대 차트 만들기 02 라인 차트 만들기 03 파이 차트 만들기 04 도넛 차트 만들기 05 임시 계산 06 분산형 차트 만들기 07 트리맵 차트 만들기 08 하이라이트 테이블 만들기 09 영역 차트 만들기 10 누적 막대 차트 만들기 11 간트 차트 만들기 12 히스토그램 만들기 13 이중 축 만들기(Dual axis) 14 결합된 축 만들기(Combined axis) 15 라운드형 막대 차트 만들기 16 평균 라인 만들기 17 워드 클라우드 만들기 18 캘린더 차트 만들기 19 총계 만들기 20 계층 만들기 21 지리적 역할 부여하기 22 채워진 맵 만들기 23 기호 맵 만들기 24 밀도 맵 만들기 25 이중 축 맵(면 기호) 26 그룹과 집합 차이 27 데이터 설명 PART 02 태블로 굿애프터눈 CHAPTER 01 퀵 테이블 계산 만들기 01 퀵 테이블 계산 02 퀵 테이블 계산 예제 - 전월 대비 및 전년 대비 성장률 CHAPTER 02 계산된 필드 만들기 01 집계 계산식 만들기 02 IF로 계산된 필드 만들기 CHAPTER 03 매개 변수 만들기 01 범위형 매개 변수 만들기 02 목록형 매개 변수(1) 03 목록형 매개 변수(2) 04 전체 범위로 필터 적용 및 컨텍스트 필터에 추가하기 CHAPTER 04 대시보드 액션 적용하기 01 필터 02 필터(Exclude) & 시트로 이동 03 하이라이트 & URL로 이동 04 매개 변수 변경 05 집합 값 변경 PART 03 태블로 굿애프터눈 II CHAPTER 01 데이터 원본 설정하기 01 동일한 데이터베이스 조인으로 반품률 구하기 02 교차 데이터베이스 조인 연결하기 - 달력(오른쪽 조인) 03 블렌딩(Blending) 04 유니온(Union) 05 사용자 지정 분할(Custom split) 06 데이터 해석기 사용 및 데이터 원본 필터 적용 CHAPTER 02 Tableau Prep으로 데이터 연결과 정리를 한 번에 01 Tableau Prep이란? 02 Tableau Prep Builder 작업 공간 03 Tableau Prep을 통해 효율적으로 데이터 전처리하기 04 Tableau PrepBuilder로 데이터를 결합하기 CHAPTER 03 Google Spreadsheet로 웹 데이터 크롤링하기 01 Wikipedia 데이터 불러오기 PART 04 태블로 굿이브닝 CHAPTER 01 LOD Expressions(세부 수준 식) 만들기 01 FIXED 02 EXCLUDE 03 INCLUDE CHAPTER 02 복합 매개 변수 만들기 01 날짜 매개 변수&기간 매개 변수 동시에 활용하기 CHAPTER 03 상황에 맞는 대시보드 만들기 01 PDF로 되어 있는 주식 데이터로 대시보드 화면 만들기 02 당월/전월/전년 동월 매출/수익 동시에 확인하기 CHAPTER 04 서버에 업로드하기 01 Live 연결 vs 추출 02 태블로 퍼블릭 업로드하기 03 데이터에 질문하기(Ask data) |
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태블로는 작은 규모의 기업부터 세계 최대 규모의 글로벌 기업의 요구 사항까지 지원할 수 있는 넓은 범위의 플랫폼 환경을 기반으로 사용자에 적합한 서비스를 제공한다. 이 환경 덕분에 사용자는 기존 데이터 전략을 유지하면서 태블로를 사용할 수 있다. 또한 최고의 거버넌스 및 보안 요구 사항을 충족하기 때문에 데이터를 안정적으로 운영/관리할 수 있다.
이 책은 이론적인 내용은 필요한 내용만 담고, 각 테마별 내용은 YouTube의 DATAV 채널에 업로드한 동영상 강의를 따라 하며 익힐 수 있게 함으로써 독자 각자의 상황에 맞게 데이터를 활용해 태블로에 대한 이해를 높이도록 구성했다. 이 책의 내용을 여러 번 반복적으로 실습해 보고, 자신만의 데이터들을 활용해서 응용해보기 바란다. |