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[Tableau Webinar_Full ver.]기초부터 알아보는 지리적 정보 시각화 총정리_신정환 상무

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소상공인 지도 시각화 프로젝트 – 1 – Tableau & R을 활용한 데이터 시각화와 빅쿼리

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데이터 준비

데이터 불러오기

지도 시각화

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[Tableau] 태블로 & 지도 시각화

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[Tableau] 태블로 & 지도 시각화

티스토리툴바

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[콘팀블로그] 고급진 Tableau – map 차트 그리기 – 뉴스젤리 : 데이터 시각화 전문 기업

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블로그

데이터 시각화 전문가가당신의 궁금증을빠르게 해결해드립니다

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[인프런] 웰컴 투 태블로 월드 – 3-3. 태블로의 주요 기능 익히기(지도)

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‘Tableau Desktop[인프런] 웰컴 투 태블로 월드’ Related Articles

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[Tableau] (Day 5) 지도 데이터 시각화

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데이터 엔지니어

[Tableau] (Day 5) 지도 데이터 시각화 본문

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태블로 지도시각화 교육 – 빅데이터 분석, 시각화 전문기업

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15. 태블로(Tableau)_맵(지도)_마크 크기, 색깔, 테두리 설정하기

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• Most searched keywords: Whether you are looking for 15. 태블로(Tableau)_맵(지도)_마크 크기, 색깔, 테두리 설정하기 태블로(Tableau)_맵(지도)_마크 크기, 색깔, 테두리 설정하기. Financial Analyst 2022. 1. 18. 14:24. 320×100. 본 게시글은 태블로 신병훈련소 12기로 참가하며 복습 … Data analysis
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서울자전거 따릉이 대여소 시각화(2) – 지도 시각화 – YA-Hwang 기술 블로그

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• Summary of article content: Articles about 서울자전거 따릉이 대여소 시각화(2) – 지도 시각화 – YA-Hwang 기술 블로그 서울자전거 따릉이 대여소 시각화(2) – 지도 시각화. 게시일 : 2017년 11월 20일. # Tableau. 크롤링한 CSV 데이터 기반 태블로를 활용한 지도 시각화 –. …
• Most searched keywords: Whether you are looking for 서울자전거 따릉이 대여소 시각화(2) – 지도 시각화 – YA-Hwang 기술 블로그 서울자전거 따릉이 대여소 시각화(2) – 지도 시각화. 게시일 : 2017년 11월 20일. # Tableau. 크롤링한 CSV 데이터 기반 태블로를 활용한 지도 시각화 –.
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데이터 로딩

데이터 시각화

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[Tableau] 태블로 & 지도 시각화

1. 태블로 시작하기

www.tableau.com/ko-kr/trial/tableau-software?utm_campaign_id=2017049&utm_campaign=Prospecting-CORE-ALL-ALL-ALL-ALL&utm_medium=Paid+Search&utm_source=Naver&utm_language=KR&utm_country=SoKOR&kw=TABLEAU&adgroup=brandsearchad&adused=

태블로는 이곳에서 다운로드 받을 수 있다.

원래는 구매를 해야 하는데, 대학생과 교수한테는 학교 이메일을 사용하면 무료로 프로그램을 제공해준다.

태블로는 비즈니스 인텔리전스와 분석 소프트웨어로, 데이터 시각화 프로그램이다.

아직 우리나라에서 많이 쓰이진 않지만 전세계적으로는 아주 많이 사용되는 프로그램이라고 한다.

2. 데이터 다운로드 하기

직접 데이터를 수집할 수도 있지만, 정부에서 제공하는 공공 데이터를 활용할 수 있다.

data.seoul.go.kr/

www.data.go.kr/

각각 서울시 데이터 광장과 전국 공공데이터 포털이다.

생각보다 많은 데이터들을 공유하고 있어서 스스로 프로젝트를 진행할 수도 있을 것 같다.

이번 실습은 공공데이터 포털에서 서울과 부산의 상가 정보 데이터를 활용했다.

3. 태블로 시작하기

태블로를 시작하면 이렇게 화면이 뜬다.

왼쪽 배너에서 사용할 데이터 타입을 선택하고, 파일을 불러오면 된다.

이번 실습에서 사용할 데이터는 csv 파일로, 텍스트 파일을 선택하면 된다.

상가 데이터를 불러온 모습이다.

가장 위에 파란 글씨로 써져있는 것은 데이터 타입 느낌의 분류체계이다. Abc는 문자열, #은 상수, 지구 모양은 지리에 관한 것이다. 그리고, 이 파일의 경우는 분류가 F1, F2 등으로 되어있는데, 이 부분을 더블클릭해서 원하는 인덱스명으로바꿀 수 있다. 뒤에서 시각화 할 때 구분하기 쉽도록 미리 바꿔놓는 것이 좋다.

이러한 식으로 분류할 수 있다.

본격적으로 시각화를 하기 위해 시트1 옆에 있는 작은 버튼 (새 워크시트) 을 눌러준다.

그러면 이러한 창이 뜬다.

1) 막대 그래프

“필터” 부분에 ‘시도명’ 테이블을 가져와서 서울과 부산 중 서울만 선택했다.

표는 대분류를 열로, 측정값을 행으로 하여 대분류에 따른 데이터 수를 막대 그래프로 시각화했다.

간단하게 옆의 테이블에서 끌어와서 원하는 부분에 놓으면 된다.

필터에 ‘시군구’ 테이블을 가져와서 용산구의 값만 나타냈다.

그래프 왼쪽에 Y축 부분에 마우스를 가져가면 오름차순, 내림차순 정렬도 할 수 있다.

2) 지도

다음은 지도에 시각화하기 위해 데이터 파일에 포함되어 있었던 ‘경도’와 ‘위도’를 각각 열과 행에 넣어줬다.

그러면 이렇게 지도가 나온다. 맵 – 맵 계층에 들어가서 스타일도 변경할 수 있다.

서울에 있는 데이터들만 표현한 것이다.

“마크”에서 모양, 크기, 색상 등을 변경할 수 있다.

확대해보면 한강 위에 정보가 찍혀있는 오류도 발견할 수 있다.

“마크”에서 모양을 변경하여 밀도도 확인할 수 있다.

“필터”에 ‘시군구’와 ‘대분류’를 포함하여 용산구에 있는 학문/교육 시설만 나타낸 것이다.

이러한 식으로 원하는 정보를 지도 위에서 시각화하고, 비교할 수 있다.

[콘팀블로그] 고급진 Tableau – map 차트 그리기

[콘팀블로그] 고급진 Tableau – map 차트 그리기

데이터 시각화 솔루션 Tableau를 활용한 고급진 차트 만들기 2편

지도시각화를 하기 전 미리 체크해야 할 사항!

(위치정도 데이터 형식 설정하기)

* 위치 정보에 해당하는 데이터 필드의 형식 설정 : 지도 > 국가/지역, 시/도 등 선택

지도위에 매핑할 기준이 되는 지역/위치정보가 있는 필드의 데이터 타입을 geographic role로 바꿔줘야 지도위에 매핑할 수 있습니다.

현재 태블로 퍼블릭의 경우 10.0 버전으로 업데이트 되면서, 한국 기준으로 시/군/구 단위까지의 자동 지오코딩을 지원하고 있고,

경위도 좌표데이터가 있는경우 세밀한 위치의 표현도 가능합니다.

왼쪽 데이터 필드 중 위치 데이터에 해당하는 ‘시도별’ 필드를 더블클릭하면 똑똑한 태블로는 자동으로 지도 위에 위치를 찍어줍니다.

기본적으로 태블로에서 데이터를 시각화하는 방법은 차트 영역에 필드 값을 드래그하거나,

더블클릭하면 해당 필드의 타입에 맞는 시각화 유형을 자동으로 추천하여

시각화 해주기때문에 초보자들도 쉽게 할 수 있는 매우 편리한 툴 입니다.

(위치데이터를 더블클릭해서 나타난 map chart – 값은 반영이 안된 위치에 대한 정보만 표시)

이제 단순한 위치를 찍는 것이 아닌 지역별 특정 수치를 비교해보고 싶다면,

measures 값 중 하나의 필드를 선택해 marks 영역 내 ‘size’ 영역으로 드래그 앤 드롭합니다.

이제 지도 위 버블 크기에 ‘인구 수’가 반영되었습니다.

(* 참고 – 태블로에서 특정 필드를 드래그하여 mark 영역의 color, size 등에 끌어다 놓게 되면 특정필드가 dimension의 범주형 필드일 경우 카테고리컬 하게 시각화가 반영되고,

measure의 수치형 필드일 경우 value가 반영되는 시각화 인터페이스를 제공하고 있습니다. )

간단히 그려본 map chart에 몇 가지 활용방안을 살펴보시죠!

symbol map이 아닌 filled map을 그리고 싶다면?

–> marks 영역 내 차트 종류를 ‘filled map’을 선택하면 됩니다. 이 경우 measures 데이터 필드를 size 영역으로 이동시켜 놓은 다 한들, 지도 내 영역의 크기가 변하지 않으므로, meausres 값을 반영하고 싶다면 해당 필드를 color 영역으로 이동시켜야합니다.

지도 위에 표현된 컬러는 색이 진할 수록 높은 수치를 의미하고 그 값은 컬러 바를 더블클릭하여 설정할 수 있습니다.

지도 시각화에서 시계열 변화를 한 눈에 보고 싶다면?

이 경우 연도별/월별 등 여러 시점의 맵 챠트를 그리면, 지도 시각화에서도 시계열 변화를 확인 할 수 있습니다.

방법은 데이터 필드 중 시계열 정보를 갖고 있는 필드를 화면 상단의 columns 영역으로 드래그 앤 드롭하면 되는것이죠.

위와 같은 차트를 활용한 데이터랩 5화

너도 혼자 살고, 나도 혼자살고 – 데이터로 보는 1인가구 태블로 콘텐츠 보기

[인프런] 웰컴 투 태블로 월드 – 3-3. 태블로의 주요 기능 익히기(지도)

개요

지난 포스팅에서는 Tableau의 분석 패널(Analytics Rane)의 상수 라인, 평균 라인, 총계, 추세선, 예측, 클러스터링, 참조선을 시각화하는 방법을 정리했었습니다.

이번 포스팅은 [인프런] 웰컴 투 태블로 월드 강의 네 번째 ‘태블로의 주요 기능 익히기’ 섹션 중에 지도와 관련된 내용을 아래 순서대로 정리하였습니다.

시도 및 시군구 화면 만들기

필드 계층 만들기

마크 카드 밀도로 지도 시각화

지도 시각화의 강점과 약점

참고한 링크는 아래와 같습니다.

본문

Tableau의 지도는 데이터에 공간적 맥락을 부여함으로써 BI 리포트를 풍성하게 만들어주는 장점이 있습니다. 특별히, 이번 글에서는 대한민국 지도를 토대로 데이터 시각화를 수행하기 위해 한국 버전 Sample – Superstore 데이터셋인 Superstore KR – VizLab 2021.xlsx(원작 – 태블로 코리아 우재하 이사 / 수정 – VizLab)을 사용합니다. (참고: 강의에서는 Superstore KR v2017 데이터셋 사용)

1. 시도 및 시군구 화면 만들기

Tableau에서 지도 화면에 시/도, 시/군/구를 표현하기 위해서는 지리적 타입의 행정구역 명칭 데이터가 필요합니다. 우리가 사용하는 Superstore KR – VizLab 2021 데이터셋은 광역 지자체명(도, 특별시, 광역시) 및 기초 지자체명(시, 군, 구) 필드를 포함하고 있습니다.

최초 데이터셋을 연결하면 지자체명 필드를 문자열 타입으로 인식하는데, 먼저 광역 지자체명(도, 특별시, 광역시)이 저장된 Address SD 필드를 지리적 타입으로 변경합니다.

Address SD 필드명 앞 Abc 기호 클릭 -> 지리적 역할 -> 시/도 Address SD 필드가 지리적 타입(지구본 기호)으로 변경됩니다.

->

마찬가지로, 문자열 타입으로 인식한 기초 지자체명(시, 군, 구)이 저장된 Address SGG 필드를 지리적 타입으로 변경합니다.

Address SGG 필드명 앞 Abc 기호 클릭 -> 지리적 역할 -> 카운티 Address SGG 필드가 지리적 타입(지구본 기호)로 변경됩니다.

->

Tableau는 기본적으로 대한민국 17개의 광역 지자체와 226개의 기초 지자체(2021년 1월 기준)의 경계 정보를 가지고 있습니다. 해당 명칭을 가진 데이터가 존재하면, 손쉽게 지도 화면을 만들 수 있습니다.

Address SD 필드를 마크 카드 세부정보 에 올립니다. 17개 광역 지자체가 지도에 표현됩니다.

에 올립니다.

Address SGG 필드를 마크 카드 세부 정보에 올립니다. 229개 기 초 지자체가 지도에 표현됩니다. (참고) 사실 공식적인 기초 지자체는 제주특별자치도 – 제주시, 제주특별자치도 – 서귀포시, 세종특별자치시 3개를 제외한 226개입니다. 하지만 전국 단위 비교의 편의를 위해 229개로 적용된 것 같습니다. (링크 각주 참고)

올립니다.

마크 카드의 마크를 맵 방식으로 변경합니다.

기초 지자체의 지리적 경계를 구분해서 확인할 수 있습니다.

기초 지차체 별 수익 합계를 색상으로 확인합니다.

Profit 측정값을 마크 카드 색상 에 올립니다.

에 올립니다. 결과 경상북도 안동시의 Profit 합계가 가장 저조함을 알 수 있습니다.

2. 필드 계층 만들기

이번에는 기초 지자체명을 가진 Address SGG 필드만 마크카드 세부 정보에 올립니다.

화면 우측 하단에서 7개의 알 수 없는 항목 을 확인할 수 있습니다. 강서구, 고성군, 남구, 동구, 북구, 서구, 중구는 전국에 2개 이상 존재하는 지자체입니다. 때문에 Tableau가 정확한 위치를 판단할 수 없는 것입니다!

해결책 1) 상위 행정 구역인 광역 지자체명을 가진 Address SD 필드를 먼저 마크 카드에 올려서 분기시킨 후 에 기초 지자체명을 가진 Address SGG 필드를 올립니다. 2) 광역 지자체 Address SD 필드와 기초 지차체 Address SGG 필드를 계층 구조로 만듭니다. Address SGG 필드 드래그 -> Address SD 필드 위로 드롭 -> 계층 만들기 -> 계층 이름을 ‘Address SD – SGG’로 설정 결과 새로운 계층구조 필드 Address SD – SGG가 생성되고, 내부에 Address SD 필드, Address SGG 필드를 확인할 수 있습니다. 생성한 Address SD – SGG 계층 필드를 마크카드 세부 정보에 올리면, 최초 상위 행정 구역을 가진 Address SD가 올라가고, 이를 drill down 하여 하위 행정 구역 Address SGG 필드의 시각화 결과를 확인할 수 있습니다. 데이터셋이 여러개의 지역명 필드를 가지고 있으면, 계층 구조 를 먼저 만든 이후에 시각화를 수행합니다!

또한, Address Region 필드 정보를 확인하면, 아래와 같이 6개의 멤버가 존재하는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 광역 지자체(특별시, 광역시) 보다 상위 행정구역임을 알 수 있습니다. 즉, Address Region 필드도 Address SD – SGG 계층 구조로 적용할 수 있습니다!

먼저, 문자열 타입의 Address Region을 지리적 타입으로 변경한 후, 광역 지자체 Address SD 필드의 상위 필드로 설정합니다.

Address Region 필드명 앞 Abc 기호 클릭 -> 지리적 역할 -> 만들기 원본 -> Address SD Address Region 필드 데이터는 지리적 역할 메뉴에 해당하는 선택지가 없으므로, 만들기 원본 을 선택하고, Address SD 필드보다 상위로 위치하도록 해당 필드를 선택 합니다.

-> ->

결과 Address Region 필드가 Address SD – SGG 계층의 최상위 필드가 되며, 이를 마크 카드 세부정보에 올린 후 drill down을 통해 기초 지자체 행정구역까지 시각화할 수 있습니다.

3. 마크 카드 밀도로 지도 시각화

이번에는 마크 카드 밀도를 사용하여 지도를 시각화합니다. 밀도는 마크가 많이 존재하는 곳(많이 겹치는 곳)을 표현하며, 데이터셋에서 빈도가 많이 발생한 지역(측정값이 크거나 작은 것을 의미하는 것이 아닙니다.) 을 알 수 있습니다.

마크 카드 세부 정보 에 Adress SD – SGG 필드를 올립니다.

에 Adress SD – SGG 필드를 올립니다. 최대 Level of Detail까지 drill down을 수행합니다.

마크 카드를 자동 -> 밀도 로 변경합니다.

로 변경합니다. Sales 측정값을 마크 카드 색상 에 올린 후, 차이가 뚜렷한 색상으로 변경합니다.

에 올린 후, 차이가 뚜렷한 색상으로 변경합니다. 결과 서울을 비롯한 수도권 지역과 부산, 경남 지역의 Sales 합계가 두드러지게 높은 것을 알 수 있습니다.

4. 지도 시각화의 강점과 약점

강점

1) 눈에 잘 들어오고, 직관적입니다.

2) 데이터에 공간적 맥락을 부여합니다.

약점

1) 똑같은 데이터를 VLOD를 다르게 시각화 하면, 인지되는 결과가 달라질 수 있습니다.

(ex) 행정구역 ‘시’별로 분기한 데이터 분포(좌측 이미지)를 ‘구/군’별로 분기(우측 이미지)하면, 적색과 파란색의 비율에 차이가 달라질 수 있습니다.

2) 데이터 집계 결과를 면적을 가진 지도 위에 표현하기 때문에 데이터 해석에 왜곡이 발생할 가능성이 있습니다.

(ex) 적색 비율이 파란색보다 압도적으로 많지만, 실제 집계 결과 수치는 파란색이 더 많을 수 있다.

즉, 지도의 면적이 실제 데이터 집계 결과를 표현하는 것이 아니므로, 지도 면적만 가지고는 집계 결과를 판단할 수 없다!

마무리

이번 포스팅에서는 Tableau의 지도에 관한 내용을 정리하였습니다. Tableau가 기본적으로 가지고 있는 대한민국 17개의 광역 지자체와 226개의 기조 지자체 경계 정보를 사용하기 위해 해당 데이터를 가진 필드를 지리적 타입으로 변경해야 합니다. 또한, 상위 행정구역 필드와 하위 행정구역 필드를 계층 구조로 만들어서 시각화를 하였습니다. 다음으로, 마크 카드의 밀도를 활용하여 측정값 필드의 분포를 지도에서 확인할 수 있었습니다. 마지막으로, 지도 시각화의 강점, 약점을 살펴봤습니다.

작게나마 누군가에게 도움이 되는 글이었으면 좋겠습니다.

감사합니다 🙂

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