차트 및 분석

마지막 업데이트: 2022년 3월 9일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기
삽입 > 피벗 차트 를 선택합니다.

막대 차트

막대 차트는 변수의 다양한 수준을 이해하는 데 유용하며, 오류를 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

생각해볼 문제점은 무엇인가?

막대 차트는 명목형 또는 범주형 데이터에 사용됩니다. 연속형 데이터에는 대신 히스토그램을 사용합니다.

데이터의 빈도 수를 보여주는 막대 차트

막대 차트는 범주형 또는 명목형 변수의 여러 가지 수준에 대한 값의 빈도 수를 보여줍니다. 때로, 백분율과 같은 다른 통계량을 막대 차트로 표시하기도 합니다. 그림 1은 설문조사 응답에 대한 막대 차트의 예입니다.

막대에 변수의 수준이 표시되고, 막대 높이로 해당 수준의 반응 개수를 나타냅니다.

막대 차트와 히스토그램 간 차이점은 무엇인가?

히스토그램과 막대 차트 사이 두 가지 주요한 차이점은 막대 간 간격과 데이터 유형입니다. 히스토그램은 막대 사이에 빈 칸이 없고, 막대 차트에는 빈 칸이 있습니다. 하지만 다양한 소프트웨어 도구로 막대 차트를 수정하여 막대 사이 빈 칸을 제거할 수 있고, 결과적으로 히스토그램과 막대 차트 간 두 번째 주요한 차이가 발생합니다.

히스토그램은 연속형 데이터에 사용되고, 막대 차트는 범주형 또는 명목형 데이터에 사용됩니다. 자세한 내용은 아래 "막대 차트와 데이터 유형" 섹션을 참조하십시오.

막대 차트와 파레토 차트 간 차이점은 무엇인가?

파레토 차트는 막대 차트의 특별한 예입니다. 파레토 차트에서는 최고에서 최저 높이 순서로 막대가 정렬됩니다. 이러한 차트는 대개 품질 관리 분야에서 문제가 가장 심한 영역을 찾아내는 데 사용됩니다.

히스토그램과 마찬가지로 파레토 차트에도 막대 사이에 빈 칸이 있습니다. 히스토그램과 달리 파레토 차트는 명목형 또는 범주형 변수에 해당하는 개수를 요약해 보여줍니다.

그림 2는 비즈니스 프로세스 감사에서 발견된 결과 유형을 요약한 파레토 차트의 예입니다. 차트에 범주의 범례가 포함되므로 범주를 읽기 쉽도록 라벨을 길게 지정할 수 있습니다.

개수가 아닌 통계량 도표 작성

모든 예제에서 막대 차트로 개수로 보여주고 있지만 이러한 그래프로 차트 및 분석 차트 및 분석 백분율과 같은 그 외 통계량도 표시할 수 있습니다. 대부분의 소프트웨어 도구가 차트로 작성할 통계 옵션을 제공합니다.

막대 차트 예

막대 차트를 생성하는 데 소프트웨어가 자주 사용됩니다. 대개 소프트웨어를 사용하여 세로 막대 차트 또는 가로 막대 차트를 생성하고, 사용자 정의 기능도 막대 차트에 추가할 수 있습니다.

다음은 막대 차트의 몇 가지 예입니다. 통계학자와 상의하거나 이용 가능한 여러 서적과 웹사이트를 통해 데이터에 가장 적합한 막대 차트 유형을 확인할 수 있습니다.

그림 3-15에서는 캔디 10봉지의 데이터를 사용합니다. 한 봉지에 캔디가 100개씩 들어 있고, 각 봉지에서 5가지 맛별로 캔디 수 데이터를 수집했습니다. 각 봉지에 들어 있는 맛별 캔디 수가 거의 동일한 것이 목표입니다. 즉, 각 봉지에 캔디가 맛별로 대략 20개씩 들어 있다고 기대합니다. 전체 10봉지에 캔디가 맛별로 200개씩 들어 있을 것을 기대합니다.

첫 번째 단계는 그림 3과 같은 데이터 막대 차트를 생성하는 것입니다.

소프트웨어는 맛의 명칭을 기준으로 알파벳순으로 막대를 정렬합니다. 청중에게 결과를 제시하는 가장 좋은 방법일 것입니다.

하지만 그림 4에서 보듯이 개수가 줄어드는 순서로 단백질바를 정렬할 수도 있습니다.

이제 포도맛 캔디와 오렌지맛 캔디의 총 개수가 같다는 것을 알 수 있습니다. 이 사실은 그림 3에서 확인되지만 쉽게 눈에 띄지 않았습니다.

막대들이 세로형입니다. 그래프 라벨이 길 때는 대개 가로형 막대 차트가 더 좋습니다. 그림 5는 가로 차트에서 캔디 맛별로 더 긴 라벨을 사용하여 같은 데이터를 보여줍니다. 세로 막대 차트를 대신 사용했다면 라벨은 읽기가 더 어려웠을지도 모릅니다.

소개되는 예제에서는 모든 막대에 같은 색상을 사용했습니다. 일반적으로 사용하는 색상이 많으면 그래프를 파악하기 어려워집니다.

하지만 캔디 회사는 한 봉지에 모든 맛이 각각 18개 이상이어야 한다고 가정해봅시다. 따라서 10 봉지에는 맛별로 180개 이상의 캔디가 있어야 합니다. 데이터를 보면 체리 맛이 120개뿐이며, 이 문제를 강조해서 나타내려고 합니다. 이를 위해 그림 6에서 짙은 색상의 막대를 사용합니다. 다른 색상을 사용하여 체리에 해당하는 막대를 강조표시하는 방법도 있습니다.

막대에 라벨을 추가해야 할 수 있습니다. 그림 7에서 각 막대 끝에 개수를 차트 및 분석 추가합니다. 이 방법으로 빨간색 캔디 사과 맛에 문제가 있을 가능성도 표시할 수 있습니다. 그 이유는 봉지당 18개 요건을 간신히 충족하기 때문입니다.

극단의 데이터 값이 막대 차트에 미치는 영향

막대 차트에는 데이터의 범주 개수가 표시됩니다. 히스토그램과 달리 막대 차트는 극단값의 영향을 받지 않습니다. 막대 차트는 단순히 매우 적은(혹은 많은) 값을 가진 범주를 다른 막대로 표시해줍니다. 그림 8은 포도 맛을 망고 맛으로 바꾼 다른 캔디 데이터 집합을 보여줍니다. 망고 맛 캔디 개수가 기대값보다 훨씬 적습니다.

그림 9는 포도를 파인애플로 바꾼 다른 예를 보여줍니다. 파인애플 맛 캔디 개수가 기대값보다 훨씬 많습니다.

막대 차트는 데이터에서 잘못된 값을 찾아내는 차트 및 분석 데 유용합니다. 그림 10에서 한 데이터 값의 "망고"가 "망기"로 잘못 표기되었습니다. 이는 수정해야 할 명백한 데이터 오류입니다. 막대 차트를 사용하면 데이터의 오류를 확인하기 쉽습니다.

막대 차트에 그룹을 어떻게 추가하는가?

데이터에 여러 그룹이 있는 경우 모든 데이터를 막대 차트에 함께 표시하면 그룹 전체의 패턴을 표시하는 데 도움이 됩니다. 그림 11은 캔디 공장 세 곳의 데이터를 통합한 것입니다.

이 그림에서 어떤 공장에서 차트 및 분석 캔디 봉지에 어떤 맛을 사용하는지 알 수 있습니다. 또한 A 공장의 캔디 봉지에는 망고 맛 캔디가 너무 적은 것과 같은 문제들도 확인됩니다. 예제에서 막대를 알파벳순으로 정렬하면 편리합니다. 공장마다 주문이 달라서 개수 단위로 주문할 수 없습니다.

예제에서는 공장마다 다른 색상을 사용하는 것이 편리할 수 있습니다. 그림 12는 공장들을 각각 다른 색상으로 보여줍니다.

그림 13에서와 같이 가로 축에 개수를 표시하면 개수를 눈으로 쉽게 비교할 수 있습니다.

그림 13은 맛 별로 개수를 비교하기는 쉽지만, 들어있는 맛 개수를 공장 별로 비교하기는 그림 12보다 어렵습니다.

이러한 방법은 막대 차트에 그룹을 추가하는 수 많은 방법 중 몇 가지에 불과합니다. 데이터의 경우, 청중에게 전달할 메시지와 그 메시지에 가장 적합한 그래프를 그릴 방법을 생각해 보아야 합니다.

누적 막대 차트

그룹을 사용하는 대신 누적 막대 차트를 사용할 수 있습니다. 누적 막대 차트를 사용하여 그룹에 대한 반응을 표시합니다. 여기서 그룹은 캔디 데이터에 해당하는 공장을 나타냅니다. 그룹별로 막대가 하나씩 있습니다. 이어서 변수의 빈도 개수가 각 공장에 해당하는 막대 안에 누적됩니다. 캔디 데이터의 경우, 맛의 개수가 각 공장에 해당하는 막대와 차트 및 분석 차트 및 분석 함께 누적됩니다. 그림 14는 세 공장의 캔디 데이터에 대한 누적 막대 차트를 보여주며, 각기 다른 색상으로 맛을 구분하고 있습니다.

그림 14에서 망고는 A 공장만 사용하고 파인애플은 B 공장만 사용하며 포도는 C 공장만 사용한다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 막대의 누적 부분 크기를 비교함으로써 A 공장은 망고 캔디를 아주 조금 사용하고 B 공장은 파인애플 캔디를 많이 사용하는 것도 확인할 수 있습니다.

누적 막대 차트에서 범례 추가는 중요한 기능입니다. 그림 15에서 보듯이 다양한 소프트웨어 도구를 사용하여 누적 막대 차트에 라벨을 추가할 수 있습니다. B 공장을 예로 보면, 체리 맛 캔디와 오렌지 맛 캔디의 총 개수가 같다는 것을 범례로 쉽게 확인할 수 있습니다.

색상에 대한 최종 결정을 내리기 전에 누적 막대 차트를 흑백으로 인쇄해보는 것이 유용할 수 있습니다. 또한 그림 15에서 보듯이 라벨을 추가할 때, 누적 막대의 각 요소에 차트 및 분석 대한 배경 색상에서 라벨이 잘 보이는지 확인해야 합니다.

피벗 차트 만들기

원시 데이터가 요약되지 않은 경우 큰 그림을 보기 어려울 수 있습니다. 이러한 원시 데이터를 보면 즉시 피벗 테이블을 만들어야겠다는 생각이 들 수도 있으나 모든 사람이 표의 숫자를 보고 빠르게 상황을 파악할 수 있지는 않습니다. 피벗 차트는 데이터 시각화를 사용자 데이터에 추가하는 좋은 방법입니다.

브라우저가 비디오를 지원하지 않습니다. Microsoft Silverlight, Adobe Flash Player 또는 Internet Explorer 9을 설치하세요.

피벗 차트 만들기

리본의 피벗 차트 옵션

삽입 > 피벗 차트 를 선택합니다.

피벗 차트를 표시할 위치를 선택합니다.

메뉴에서 표시할 필드를 선택합니다.

월, 범주 및 금액으로 피벗 테이블을 만들기 위한 가계비 데이터 예제

Excel 피벗 차트 예

피벗 테이블에서 차트 만들기

피벗 테이블 도구 > 분석 > 피벗 차트를 선택합니다.

Mac에서 피벗 차트를 만들려면 먼저 피벗 테이블을 만든 다음 차트를 삽입해야 합니다. 이 작업이 완료되면 피벗 테이블 필드 목록에서 필드를 변경하는 경우 차트가 피벗 차트처럼 동작합니다.

피벗 테이블 내에서 아무 셀이나 선택합니다.

삽입 탭에서 열, 선, 원형 또는 방사형 차트를 삽입하려면 단추를 클릭합니다. 다른 유형의 차트는 현재 피벗 테이블에서 작동하지 않습니다. 예를 들어 트리맵 차트, 통계 차트 및 콤보 차트는 피벗 테이블에서 아직 작동하지 않습니다.

열, 선, 원형 또는 방사형 차트를 삽입한 후 피벗 테이블 필드 목록을 사용하여 필드를 변경하거나 이동하는 방법으로 전환할 수 있습니다.

피벗 테이블에서 데이터를 필터링하고 슬라이서를 사용할 수도 있습니다. 이렇게 하면 차트도 필터링됩니다.

웹용 Excel에 피벗 차트 만들려면 먼저 피벗 테이블을 만들어야 합니다. 이 작업은 워크시트 데이터를 분석하는 피벗 테이블 만들기를 참조하세요.

피벗 테이블에서 셀을 선택합니다.

삽입 탭에서 차트 삽입 드롭다운 메뉴를 선택한 다음 차트 옵션을 클릭합니다.

이제 워크시트에 차트가 표시됩니다. 차트의 아무 곳이나 클릭하면 차트 탭이 리본에 나타납니다. 차트 탭의 옵션을 사용하여 차트를 수정할 수 있습니다.

피벗 테이블 및 피벗 차트 개요

피벗 테이블을 사용하여 요약 데이터를 요약, 분석, 탐색 및 표시할 수 있습니다. 피벗 차트는 피벗 테이블의 요약 데이터에 시각화를 추가하여 피벗 테이블을 보완하고 비교, 패턴 및 추세를 쉽게 확인할 수 있도록 합니다. 피벗 테이블과 피벗 차트를 사용하면 엔터프라이즈의 중요 데이터에 대한 합리적 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 SQL Server 테이블, SQL Server Analysis Services 큐브, Azure Marketplace, Office 데이터 연결(.odc) 파일, XML 파일, Access 데이터베이스, 텍스트 파일 등의 외부 데이터 원본에 연결하여 피벗 테이블을 만들거나 기존 피벗 테이블을 사용하여 새 테이블을 만들 수 있습니다.

참고: 이 문서의 스크린샷은 Excel 2016에서 만든 것입니다. 다른 버전을 사용하는 경우 보기가 약간 다를 수 있지만, 달리 언급하지 않은 한 기능은 같습니다.

피벗 테이블 정보

피벗 테이블을 사용하면 대화형 방식으로 대량의 데이터를 빠르게 요약할 수 있습니다. 피벗 테이블을 사용하여 숫자 데이터를 상세하게 분석하고 데이터에 대한 예상치 못한 질문에 답할 수 있습니다. 피벗 테이블은 특히 다음 용도로 사용할 수 있습니다.

대량의 데이터를 여러 가지 사용자 친화형 방법으로 쿼리합니다.

숫자 데이터를 집계하고 부분합을 계산하며 항목 및 하위 항목별로 데이터를 요약하고 사용자 지정 계산과 수식을 만듭니다.

데이터 수준을 확장하거나 축소하여 원하는 결과만 강조하고 요약 데이터에서 필요한 영역의 세부 정보로 드릴다운합니다.

행을 열로 또는 열을 행으로 이동("피벗")하여 원본 데이터를 다양한 방식으로 요약하여 표시합니다.

가장 유용하고 관심이 있는 하위 데이터 집합에 대해 필터, 정렬, 그룹 및 조건부 서식을 적용하여 원하는 정보에만 집중할 수 있습니다.

간결하고 보기 쉽고 주석이 달린 온라인 보고서나 인쇄된 보고서를 제공합니다.

왼쪽에는 간단한 가사 경비 목록이 있고 오른쪽에는 목록을 기반으로 하는 피벗 테이블이 있는 경우를 예로 들어 보겠습니다.

월, 범주 및 금액으로 피벗 테이블을 만들기 위한 가계비 데이터 예제

행 섹션의 범주와 열 섹션의 월로 구성된 피벗 테이블의 예

데이터 원본을 선택하고 피벗 테이블 필드 목록에 필드를 정렬하고 초기 레이아웃을 선택하여 피벗 테이블을 차트 및 분석 만든 후 피벗 테이블을 사용할 때 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 탐색 다음을 수행합니다.

데이터를 확장 및 축소하고 값 세부 정보를 표시합니다.

필드와 항목에 정렬, 필터 및 그룹을 적용합니다.

요약 함수를 변경하고 사용자 지정 계산과 수식을 추가합니다.

다음을 수행하여 폼 레이아웃 및 필드 배열을 변경 합니다.

피벗 테이블 폼을 압축, 개요 또는 표 형식으로 변경합니다.

필드를 추가하거나 제거하고 다시 정렬합니다.

필드 또는 항목의 순서를 변경합니다.

열, 행 및 부분합의 레이아웃 변경 다음을 수행:

열 및 행 필드 머리글을 설정하거나 해제하고 빈 줄을 표시하거나 숨깁니다.

해당 행들의 위 또는 아래에 부분합을 표시합니다.

새로 고칠 때 차트 및 분석 열 너비를 조정합니다.

열 필드를 행 영역으로 또는 행 필드를 열 영역으로 이동합니다.

외부 행 및 열 항목에 대한 셀을 병합하거나 병합을 해제합니다.

다음을 수행하여 빈 셀 및 오류 표시를 변경 합니다.

오류와 빈 셀의 표시 방법을 변경합니다.

데이터가 없는 항목 및 레이블의 표시 방법을 변경합니다.

빈 행을 표시하거나 숨깁니다.

다음을 수행하여 서식을 변경 합니다.

셀과 범위에 수동으로 서식을 적용하거나 조건부 서식을 적용합니다.

피벗 테이블 전체의 서식 스타일을 변경합니다.

필드 숫자 형식을 변경합니다.

OLAP 서버 서식을 포함합니다.

피벗 차트는 연결된 피벗 테이블의 데이터를 그래픽으로 표현합니다. 피벗 차트는 대화형이기도 합니다. 피벗 차트를 만들면 피벗 차트 필터 창이 나타납니다. 이 필터 창을 사용하여 피벗 차트의 기본 데이터를 정렬하고 필터링할 수 있습니다. 연결된 피벗 테이블의 레이아웃과 데이터를 변경하면 피벗 차트의 레이아웃과 데이터에 변경 내용이 즉시 적용되며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

피벗 차트에는 표준 차트와 마찬가지로 데이터 계열, 범주, 데이터 표식, 축이 표시됩니다. 또한 차트 종류를 비롯하여 제목, 범례 배치, 데이터 레이블, 차트 위치 등 다른 옵션도 변경할 수 있습니다.

다음은 위의 피벗 테이블 예제를 기반으로 하는 피벗 차트입니다.

Excel 피벗 차트 예

자세한 내용은 피벗 차트 만들기를 참조하세요.

표준 차트를 많이 사용해 보았다면 대부분의 작업이 피벗 차트와 동일하다는 것을 알 수 있을 것입니다. 그러나 다른 점도 몇 가지 있습니다.

행/열 방향 표준 차트와 달리 데이터 원본 선택 대화 상자를 사용하여 피벗 차트의 행/열 방향을 전환할 수 없습니다. 대신, 관련된 피벗 테이블의 행 및 열 레이블을 피벗하여 동일한 효과를 거둘 수 있습니다.

차트 종류 피벗 차트는 xy(분산형), 주식형, 거품형 차트를 제외한 모든 차트 종류로 변경할 수 있습니다.

원본 데이터 표준 차트는 워크시트 셀에 직접 연결되고, 피벗 차트는 연결된 피벗 테이블의 데이터 원본을 기반으로 합니다. 표준 차트와 달리 피벗 차트의 데이터 원본 선택 대화 상자에서 차트 데이터 범위를 변경할 수 없습니다.

서식 피벗 차트를 새로 고치는 경우 추가하는 차트 요소, 레이아웃, 스타일을 비롯한 대부분의 서식이 유지됩니다. 그러나 추세선, 데이터 레이블, 오차 막대, 데이터 집합에 대한 기타 변경 내용은 유지되지 않습니다. 표준 차트에서는 이러한 서식이 적용되면 손실되지 않습니다.

피벗 차트에서 데이터 차트 및 분석 레이블의 크기를 직접 조정할 수 없지만 텍스트 글꼴 크기를 늘려 레이블의 크기를 효율적으로 조정할 수 있습니다.

Excel 워크시트의 데이터를 피벗 테이블 또는 피벗 차트의 기준으로 사용할 수 있습니다. 데이터는 첫 번째 차트 및 분석 행에 열 레이블이 있는 목록 형식이어야 하며, Excel에서 필드 이름에 사용됩니다. 후속 행의 각 셀에는 열 머리글에 적합한 데이터가 포함되어야 하며 동일한 열에 여러 데이터 형식을 사용하면 안 됩니다. 예를 들어 동일한 차트 및 분석 열에 통화 값과 날짜를 함께 사용하면 안 됩니다. 또한 데이터 범위 내에 빈 행이나 열이 없어야 합니다.

Excel 표 Excel 표는 원래 목록 형식으로 되어 있으므로 피벗 테이블 원본 데이터로 사용하기에 적합합니다. 피벗 테이블을 새로 고치면 Excel 표의 새 데이터와 업데이트된 데이터가 새로 고침 작업에 자동으로 포함됩니다.

동적 명명된 범위 사용 피벗 테이블을 업데이트하기 쉽도록 동적 명명된 범위를 만들고 해당 이름을 피벗 테이블의 데이터 원본으로 사용할 수 있습니다. 명명된 범위가 더 많은 데이터를 포함하도록 확장할 경우 피벗 테이블을 새로 고치면 새 데이터가 포함됩니다.

합계 포함 Excel에서는 피벗 테이블에 부분합과 총합계가 자동으로 생성됩니다. 원본 데이터에 데이터 탭의 윤곽선 그룹에 있는 부분합 명령을 사용하여 만들어진 자동 부분합과 총합계가 있으면 이 명령을 사용하여 부분합과 총합계를 제거한 다음 피벗 테이블을 만듭니다.

데이터베이스, OLAP(온라인 분석 처리) 큐브 또는 텍스트 파일과 같은 외부 데이터 원본에서 데이터를 검색할 수 있습니다. 예를 들어 요약 및 분석하려는 판매액 레코드에 대한 데이터베이스를 유지 관리할 수 있습니다.

Office 데이터 연결 파일 ODC(Office 데이터 연결) 파일(.odc)을 사용하여 피벗 테이블의 외부 데이터를 검색하는 경우 피벗 테이블에 데이터를 직접 입력할 수 있습니다. 보고서의 외부 데이터를 검색할 때는 ODC 파일을 사용하는 것이 좋습니다.

OLAP 원본 데이터 OLAP 데이터베이스나 큐브 파일에서 원본 데이터를 검색하는 경우 데이터가 피벗 테이블 또는 워크시트 함수로 변환된 피벗 테이블로만 Excel에 반환됩니다. 자세한 내용은 피벗 테이블 셀을 워크시트 수식으로 변환을 참조하세요.

OLAP가 아닌 원본 데이터 OLAP 데이터베이스가 아닌 원본에서 만든 피벗 테이블 또는 피벗 차트의 기본 데이터입니다. 예를 들어 관계형 데이터베이스 또는 텍스트 파일의 데이터가 여기에 해당합니다.

피벗 테이블 캐시 새 피벗 테이블 또는 피벗 차트를 만들 때마다 Excel에서 보고서용 데이터 복사본을 메모리에 저장하고 이 저장소 영역을 통합 문서 파일의 일부로 저장합니다. 이를 피벗 테이블 캐시라고 합니다. 각각의 새 피벗 테이블에는 메모리와 디스크 공간이 추가로 필요합니다. 그러나 동일한 통합 문서에서 새 피벗 테이블의 원본으로 기존 피벗 테이블을 사용할 때는 둘 다 동일한 캐시를 공유합니다. 캐시를 재사용하기 때문에 통합 문서 크기가 줄고 메모리에서 데이터를 적게 차지합니다.

위치 요구 사항 피벗 테이블을 다른 피벗 테이블의 원본으로 사용하려면 두 피벗 테이블이 동일한 통합 문서에 있어야 합니다. 원본 피벗 테이블이 다른 통합 문서에 있을 경우, 원본을 새 피벗 테이블이 만들어질 통합 문서 위치로 복사합니다. 서로 다른 통합 문서에 있는 피벗 테이블과 피벗 차트는 서로 별도이며, 메모리와 통합 문서에 데이터 사본을 각각 갖게 됩니다.

두 피벗 테이블에 영향을 미치는 변경 내용 새 피벗 테이블의 데이터를 새로 고치면 Excel에서 원본 피벗 테이블의 데이터도 업데이트되고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 피벗 테이블 중 하나에서 항목을 그룹화하거나, 그룹 해제하거나, 계산 필드 또는 계산 항목을 만드는 경우 둘 다 영향을 받습니다. 다른 피벗 테이블과 독립적인 피벗 테이블이 있어야 하는 경우 원래 피벗 테이블을 복사하는 대신 원래 데이터 원본을 기준으로 새 피벗 테이블을 만들 수 있습니다. 이 작업을 너무 자주 수행할 경우 잠재적 메모리 영향에 유의하세요.

피벗 차트 차트 및 분석 다른 피벗 테이블을 기준으로 새 피벗 테이블 또는 피벗 차트를 만들 수 있지만 다른 피벗 차트를 기준으로 직접 새 피벗 차트를 만들 수는 없습니다. 피벗 차트를 변경하면 연결된 피벗 테이블이 영향을 받고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

원본 데이터가 변경되어 분석 가능한 데이터가 달라질 수 있습니다. 예를 들어 테스트 데이터베이스에서 프로덕션 데이터베이스로 편리하게 전환할 수 있습니다. 원본 데이터를 다시 정의하여 원래 데이터 연결 정보와 유사한 새 데이터로 피벗 테이블 또는 피벗 차트를 업데이트할 수 있습니다. 여러 개의 새 필드가 추가되어 데이터가 완전히 다른 경우 새 피벗 테이블 또는 피벗 차트를 만드는 것이 더 편리할 수 있습니다.

새로 고침으로 가져온 새 데이터 표시 피벗 테이블 새로 고침을 통해 표시 가능한 데이터를 변경할 수도 있습니다. 워크시트 데이터를 기반으로 하는 피벗 테이블의 경우 지정한 원본 범위나 이름이 지정된 범위 안에서 새 필드가 검색됩니다. 외부 데이터를 기반으로 하는 보고서의 경우 기본 쿼리 조건에 맞는 새 데이터가 검색되거나 OLAP 큐브에서 사용할 수 있는 데이터가 검색됩니다. 필드 목록에서 새 필드를 보고 보고서에 해당 필드를 추가할 수 있습니다.

만들 OLAP 큐브 변경 OLAP 데이터를 기반으로 하는 보고서는 항상 큐브의 모든 데이터에 액세스할 수 있습니다. 서버 큐브의 데이터 하위 집합이 들어 있는 오프라인 큐브를 만든 경우 오프라인 OLAP 명령을 사용하여 서버의 다른 데이터가 포함되도록 큐브 파일을 수정할 수 있습니다.

차트 및 분석

차트는 그래픽 형식으로 표현되는 항목 데이터 요약입니다. 차트를 생성할 때 표준 또는 사용자 정의 항목 필드의 값을 기준으로 포함할 데이터를 제한할 수 있습니다. 예를 들어 유형 필드 값이 결함인 항목의 데이터만 표시할 수 있습니다.

추세 차트는 지정된 기간 동안 항목 데이터를 특정 간격으로 요약하여 보고합니다. 예를 들어 지난달 동안 발생한 결함의 수를 주별로 요약하여 표시할 수 있습니다. 또한 특정 프로젝트 또는 프로젝트 그룹에 속한 항목으로 데이터를 제한하는 옵션도 있습니다. 예를 들어 지난달 동안 Cosmos 프로젝트에서 발생한 결함의 수만 표시할 수 있습니다.

분포 차트는 기존 질의를 기반으로 항목에 대한 항목 데이터를 보고합니다. 예를 들어 특정 프로젝트의 미결 항목을 표시하는 질의를 차트의 기반으로 사용하여 해당 프로젝트의 현재 결함 수를 확인할 수 있습니다. 그런 다음 지정된 필드 값을 기반으로 현재 결함 수를 분석하도록 차트를 설계할 수 있습니다. 예를 들어 현재 결함 수를 상태별로 분석하여 표시할 수 있습니다.

분포 차트에서는 기존 질의에서 반환된 항목의 숫자 필드에 대해 차트 및 분석 집계 작업을 수행할 수도 있습니다. 집계 작업을 사용하여 숫자 필드 값을 추가하거나, 여러 숫자 필드 값의 평균을 계산하거나, 항목 그룹에서 가장 작거나 가장 큰 숫자 필드 값을 검색하거나, 기존 질의에서 반환된 항목 수를 계산할 수 있습니다. 예를 들어 여러 프로젝트 항목을 상태별로 그룹화하는 분포 차트를 생성하면서 각 상태 그룹화에 예산 필드를 추가하여 상태별 총 예산을 표시할 수도 있습니다. 계산 식에 대한 자세한 내용은 “계산 식이란?” 을 참조하십시오.

항목 필드 차트는 기존 질의 및 계산 식을 기반으로 항목에서 숫자 필드 데이터를 보고합니다. 계산 식은 질의에서 반환된 각 항목의 숫자 필드 간에서 산술 계산을 수행하여 차트 값을 결정합니다. 예를 들어 활성 프로젝트 항목을 표시하는 질의를 차트의 기반으로 사용하고 질의에서 반환된 각 프로젝트 항목에서 계산된 비용 필드와 실제 비용 필드의 차이를 계산하는 계산 식을 생성할 수 있습니다.

항목 필드 추세 차트는 지정된 기간 동안 숫자 필드 값을 특정 간격으로 요약하여 보고합니다. 예를 들어 항목 필드 추세 차트를 사용하여 수개월의 기간 동안 여러 프로젝트 항목에 대한 계획된 작업량 필드의 값 변화를 보고할 수 있습니다.

차트는 매우 다양한 그래프 스타일로 표시할 수 있습니다. 꺾은선형, 막대, 원형, XY (산점) 또는 거품형 형식 중에서 선택할 수 있습니다. 그래프의 색, 범례 및 방향을 사용자 정의할 수 있으며 막대 및 원형 그래프를 3D로 만들 수 있습니다. 또한 차트 데이터를 표 형식으로 표시할 수도 있습니다.

많은 수의 필드 값을 보고하려는 경우 별칭을 사용하여 데이터를 상위 카테고리로 그룹화할 수 있습니다. 예를 들어 항목의 모든 가능한 상태를 보고하려는 경우 '진행 중' 및 '개발 중' 필드 값 모두에 '작업 중'이라는 별칭을 지정할 수 있습니다. 단일 필드 값에 보다 의미가 있는 이름을 지정할 때에도 별칭을 사용할 수 있습니다.

차트 및 데이터 표 맞춤 조정

팁! 맞춤형 차트를 내보내 프레젠테이션에서 사용하거나 이메일로 보내거나 다른 위치에서 공유합니다. 맞춤형 차트는 CSV나 XLS로 내보낼 수 없습니다.

표시 옵션

표시 옵션을 사용하여 차트 또는 데이터 표에서 데이터를 어떻게 표시할지 세부적으로 조정할 수 있습니다. 사용 가능한 옵션은 질문 유형과 차트 유형 둘 다에 따라 달라집니다.

차트, 차트 데이터, 데이터 표

  1. 색 블록을 클릭하여 색을 수정합니다. 색상 선택기에서 색을 선택하거나 직접 16진수 코드를 입력할 수 있습니다.
  2. 차트에서 반영되게 하려는 순서로 색 블록을 끌어다 놓습니다. 행의 첫 색이 데이터 표의 첫 번째 보기에 사용됩니다.

레이블을 수정하려면, 차트 위의 질문 텍스트 또는 데이터 표의 보기를 클릭하고 이 레이블 수정을 선택합니다.

  • 레이블을 수정해도 설문 디자인의 질문 텍스트나 보기에는 영향을 미치지 않습니다.
  • 수정 모드에서 레이블 오른쪽에 있는 되돌리기를 클릭하여 원래 레이블을 복원할 수 있습니다.

자동으로 레이블을 가져올 행이 없으므로 한 행의 척도형 질문에서 만들어진 데이터 표는 기본적으로 열 제목으로 (레이블 없음)을 사용합니다. 이러한 레이블을 수정하여 변경할 수 있습니다.


0 개 댓글

답장을 남겨주세요