[Tableau] 세부 수준 계산식(LOD)

 

1. 전일대비 종가 등락 

주식 data 의 '종가'를 가지고 전일 대비 등락을 표현해본다.

 

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(1) 테이블 계산식 생성 

 

LOOKUP 함수를 사용해서, 전일대비 종가의 차이를 계산해준다.

(LOOKUP : 지정된 기준 오프셋만큼 떨어진 대상 행에서 주어진 식을 계산하는 함수)

 

[전일 대비 종가 등락] 을 가지고, 등락 여부를 기호로 표현해주는 계산식을 생성한다.

색상 구분을 통해 그래프에 시각화하는 용도이다.

 

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(2) 선반 - 이중축

 

 

합계(종가) - 라인

합계(종가)(2) - 원 , 등가 여부 색상 > 색상

 

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2. 지역별/전국구 구성비 함께 보기

 

매출의 구성비율을 시각화한다. 전체 기준 비율과 지역 기준 비율을 따로 생성해서 시각화 해야 한다.

 

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(1) [전국 기준 매출] , [전국 기준 구성비율] 테이블 계산

 

전체 기준/ 지역 기준 매출을 각각 시각화하기 때문에,  " 전국 기준 매출 " 계산식을 만들고, 해당 계산식을 사용해서 [전국 기준 구성비율] 계산식을 FIXED 함수를 사용해서 생성한다.(시도의 전체합계매출을 구하기 위해서는, 높은 수준의 차원인 [국가] 를 기준으로 해야한다.)

 

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(2) 선반

 

 

생성한 테이블 계산식 [전국 기준 구성비율] 을 레이블에 추가해준다. 이후 필터를 수도권으로 한정할 시에 위와 같은 구성비율이 보이게 된다.

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3. 과거 구매 고객의 매출 기여도

 

2015년에 발생한 신규고객이 매출에 얼마나 기여하고 있는지를 나타내는 간단한 시각화 그래프이다.

고객별 최초 구매일 기준으로 구분되어야 하므로 Fixed 함수로 테이블 계산식을 만들어야 한다.

 

(1) 주문일자 기준 매출 시각화 ( 막대 )

 

 

 

(2) 고객별 최초 구매일 시각화

 

 

 [고객별 최초 구매일] 을 생성한 후, 색상 구분에 드래그 한다.

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4. 코호트 분석

 

 최초 구매가 일어난 후, 재구매가 발생한 시점까지의 기간이 얼마나되는지를 시각화 한 그래프이다.

[고객별 최초 구매일], [고객별 최초 재구매일], [고객별 재구매 경과기간] 테이블 계산이 필요하다.(고객별 최초 구매일은 3. 과거 구매 고객의 매출 기여도에서 생성했다.)

 

(1) 고객별 최초 재구매일 , 고객별 재구매 경과기간

 

시각화 세부수준이 다르기때문에 FIXED 세부수준식을 사용한다.

 

[고객별 재구매 경과 기간] 은 측정값이 아닌 차원으로 사용해야 한다. (집계 형태가 아닌, 구분)

차원으로 드래그해준다.

 

(2) 선반, 마크(고객번호 고유로 설정)