1. Scatter Plot 만들기
오늘은 GDP per Capita와 Happiness Score 간의 관계를 보여주는 Scatter Plot을 만들었다.
- X축에는 GDP per Capita, Y축에는 Happiness Score를 배치.
- Region(지역)에 따라 점의 색깔을 다르게 지정해, 지역별 패턴을 시각적으로 비교할 수 있도록 설정했다.
- 처음에는 데이터가 집계되어서 각 Region당 점이 하나만 표시됐지만, 데이터 집계를 해제(Disaggregate Data)한 뒤에는 각 데이터 포인트가 잘 보였다.
추가로, 두 변수의 상관관계를 더 잘 이해하기 위해 트렌드 라인(Trend Line)도 추가해봤다. 이걸 통해 지역 간 패턴을 좀 더 명확히 파악할 수 있었다.
2. 대시보드 제작하기
Scatter Plot과 기존에 만든 Big Numbers(평균값) 시각화를 한 대시보드에 결합했다.
대시보드에는 다음 작업들을 진행했다:
- 필터 추가:
Region 필드를 필터로 추가해, 특정 지역의 데이터를 선택해서 볼 수 있도록 했다. 필터 형식은 다중값 드롭다운(Multiple Values Dropdown)으로 설정해서 사용자 경험을 개선했다. - 모든 시각화 연동:
필터를 적용했을 때 대시보드에 있는 모든 시각화가 연동되도록 필터 적용 범위를 조정했다. - 레이아웃 조정:
각 시각화의 크기를 조정하고 제목과 그래프의 위치를 조화롭게 배치해서 보기 좋게 구성했다.
3. 작업 중 겪은 문제와 해결
- Scatter Plot의 데이터가 Region당 한 점만 표시됨:
태블로가 기본적으로 데이터를 집계(Aggregation)하기 때문에 발생한 문제였다. 데이터 분리(Disaggregate Data) 설정을 활성화해 개별 데이터를 제대로 표시할 수 있었다. - 필터가 대시보드에 표시되지 않음:
워크시트에서 필터를 추가한 뒤, 대시보드에서도 필터가 잘 보이도록 필터 카드를 대시보드에 추가했다.
4. 느낀 점과 다음 목표
- 태블로 클라우드에서 데이터를 다루다 보니, 시각화를 하나하나 추가하면서 대시보드 구성을 더 깊게 이해하게 됐다.
- 특히 데이터 집계와 필터 적용 범위 같은 기본 설정이 중요한 걸 다시 느꼈다.
- 다음에는 지역별 상관계수나 특정 지역의 세부 데이터를 동적으로 보여주는 기능을 추가해보고 싶다.