데이터 탐색 개념
데이터를 탐색하고 시각화하는 방법을 학습할 때 시각화, 측정값및 치수와 같은 주요 개념을 살펴보면 도움이 됩니다.
시각화 - 일반적으로 가로 막대 차트, 도넛 차트, 시간 표시 막대 또는 히트 맵과 같은 차트나 그래프입니다. 또한 비교 테이블 또는 피벗 테이블과 같은 테이블 형식의 데이터일 수도 있습니다. 시각화마다 Analytics가 소스 데이터에서 정보를 검색하는 방법인 기본 쿼리가 하나씩 적용됩니다.
측정값은 매출액 및 환율과 같은 정량 값입니다. 총 매출액 및 최소 환율 계산과 같이 측정값에 대해 수학적으로 계산할 수 있습니다. 측정값에는 이름(매출액)과 값($1,000,000)이 적용됩니다. Analytics에서 차트 시각화를 볼 때 다음에 유의하십시오.
- 차트에 개수 또는 양을 기반으로 일부 데이터가 표시되거나, 테이블 형식 데이터가 표시됩니다.
- 일반적으로 측정값은 어떤 방법으로든 집계되며, 이는 일부 수학적 계산이 이미 적용된 상태로 표시됨을 의미합니다. 예를 들어, 데이터 집합을 처음 볼 때 행 수의 계산과 같은 간단한 집계가 표시되는 경우가 있습니다. 일반적으로 측정값을 탐색하고 변경하거나 추가할 때 합계, 평균값 및 최대값 등과 같이 다른 방법으로 집계하지만, 측정값을 선택할 때 항상 집계할 방법을 지정해야 합니다.
- 위치별(렌즈의 왼쪽 상단 모서리에서 맨 왼쪽 항목) 및 집계 방법을 나타내는 텍스트별(예: 매출액 합계)로 측정값을 식별할 수 있습니다.
경고
합계 또는 그룹과 같이 측정값을 집계하는 쿼리를 수행하고 결과 값이 숫자 필드(36,028,797,018,963,967)에 대한 최대값을 초과하는 경우 해당 값이 오버플로되고 Analytics가 잘못된 결과를 반환합니다.
치수는 지역, 제품 이름 및 모델 번호와 같은 정성 값입니다. 치수는 데이터 그룹화 및 필터링에 유용합니다. 측정값과 달리 치수는 수학적으로 계산할 수 없습니다. 측정값과 마찬가지로, 치수에도 이름(지역) 및 값(북동부)이 적용됩니다. 시간은 일반적으로 측정값이 아닌 치수로 간주됩니다.