DEVOCEAN

안녕하세요~

OpenLab 1기 '토이프로젝트'에 이어, 2기 '데이터 시각화를 통한 Insight 얻기(feat. Tableau와 AI)' 스터디에 참여 중인 정현서입니다.

지금까지 주로 백엔드 개발을 했지만, 최근에 데이터로 새로운 가치를 창출하는 것에 관심이 생겨 이번 스터디에 참여하게 되었습니다.

토이프로젝트는 프로젝트 위주였다면, 이번에는 다 같이 태블로 사용법을 배운 뒤 사례 분석과 같은 실습을 통해 각자 공부한 내용을 공유하고 있습니다.

그럼 11월 5일에 있었던 다섯 번째 스터디 회고 시작하겠습니다~

스터디 전에 태웅 님과 채원 님, 소민 님과 찜닭을 먹었습니다.

저녁을 같이 먹는 건 처음이었는데, 이런저런 얘기도 나누고 배도 채울 수 있어 좋았습니다!

지난 스터디까지는 태블로 사용법에 대해 배웠고, 오늘은 그동안 배운 내용을 활용하여 대시보드를 분석하고 발표하는 시간을 가졌습니다.

나은 님은 'How Common Is Your Birthday?'로 분석을 진행하셨는데, 이는 미국 내 특정 기간 동안의 출생 데이터를 기반으로 각 생일의 순위를 시각화한 대시보드였습니다.

출생 데이터를 새로운 시각으로 해석한 점에서 흥미를 느끼셨고, 겉보기에는 도넛 차트처럼 보이지만 실제로는 히트맵을 사용해 데이터를 표현하고 있다고 하셨습니다.

또한, 특정 날짜를 클릭하면 해당 날짜가 출생일 중 얼마나 흔한지를 알 수 있도록 구성되어 있었고, 다양한 함수와 계산 방식이 활용되고 있었습니다.

날짜에 따른 'nd', 'th' 등의 접미사는 CASE 함수를 통해 처리되었다는 점이 인상적이었습니다.

나은 님은 이러한 시각적 요소들이 화려한 면이 있지만, 정보 전달력 측면에서 다소 아쉬움이 있을 수 있다는 점을 언급하며 발표를 마무리하셨습니다.

다음으로 종선 님의 발표가 있었는데, 콜 센터와 병원 관련 대시보드를 찾아보다가 'Hospital ER Dashboard'를 고르셨다고 했습니다.

이는 내원 환자 수, 입원율, 평균 대기 시간, 평균 환자 만족도뿐만 아니라 나이와 인종 같은 다양한 지표를 시각화하여 응급실 운영의 중요한 정보를 한눈에 파악할 수 있도록 설계되어 있었습니다.

종선 님은 View By 기능이 일반적인 필터와 달리 CASE 문으로 처리된 것 같고, 적색/녹색으로 표현된 증감 삼각형은 IF-ELSE 문으로 구현되었다고 설명해 주셨습니다.

그리고 대시보드에서 최고점/최저점을 명확하게 확인할 수 없고, 요일 및 날짜별 데이터를 히트맵으로 세분 분석할 수 없다는 한계점도 언급하셨습니다.

마지막으로 데이터가 실시간으로 관리된다면 더욱 효과적인 대시보드 운영이 가능할 것 같다는 의견으로 발표를 마무리하셨습니다.

다음은 스터디 호스트인 태웅 님의 발표가 있었습니다.

자동차 판매 회사의 데이터를 월(m), 분기(quater), 연도(year) 단위로 시각화한 'Auto Sales & Trends'라는 대시보드로 발표를 진행하셨습니다.

다양한 그래프와 차트를 통해 판매량, 시장 점유율 변화, 연간 비교 등을 살펴볼 수 있어 자동차 시장의 소비자 선호도 및 시장 동향 변화를 파악할 수 있는 구조였습니다.

태웅 님은 왼쪽에 위치한 막대 그래프가 데이터를 직관적으로 이해하는 데 유용하지만, 세부 수치를 확인하려면 마우스를 올려야 하는 점이 불편하게 느껴질 수 있다는 아쉬운 점도 공유해 주셨습니다.

세연 님은 'PlayStation – Top N Games'를 주제로 발표를 진행하셨고, 직관적으로 플레이스테이션의 특성을 잘 반영한 UI가 장점인 것 같다고 하셨습니다.

이는 선택한 장르의 상위 N개의 게임을 확인할 수 있도록 구성되어 있었고, 게임명과 회사명, 평점 등의 정보도 제공하고 있었습니다.

세연 님은 이러한 정보를 한 눈에 보여주기 위해 덴드로그램(dendrogram)이 사용된 부분과 특정 평점(c_Rating)을 계산하기 위해 WINDOW_SUM 함수와 CASE 문을 활용한 계산식에 대해 설명해 주셨습니다.

이 외에도, 마우스를 올렸을 때 다양한 정보를 제공하고 각각의 설명이 있는 건 좋지만, 사용자 입장에서 중요한 게임 이미지가 없고, Metascore가 정수로 처리되어 동점인 게임이 많아진는 부분은 아쉽다고 하셨습니다.

마지막으로 소민 님은 뉴스에서 접한 빈집 전염병에 대한 관심을 이어 'South Korea - Demographics'라는 대시보드로 발표를 진행하셨습니다.

이는 우리나라의 인구 밀도와 분포를 분석한 대시보드로, 서울과 수도권으로 인구가 집중되는 문제 때문에 총 인구는 감소하고 있지만 인구 밀도는 여전히 증가 추세에 있음을 확인할 수 있었습니다.

소민 님은 평균 수명이 증가하면서 대한민국이 고령화 사회로 빠르게 진입하고 있고, 안정적인 출산율은 2.1명 정도로 유지되어야 하는데 2022년 기준 0.78명에 그쳤다는 점을 통해 고령화가 심화되고 있음을 언급하셨습니다.

남녀 인구비율을 시각화한 그래프에 대해서는 다른 나라와의 인구 구조를 비교하여 한국의 상황을 더 명확하게 보여줄 수 있었다면 좋았을 것 같다는 아쉬움을 표하며 발표를 마무리하셨습니다.

이렇게 사례 발표가 끝난 뒤, 항상 하나라도 더 알려주고 싶어 하시는 태웅 님의 세션이 이어졌습니다.

먼저 폭포차트와 덤벨차트에 대해 배웠습니다.

폭포차트는 데이터의 변화(증가/감소)를 누적해서 보여주는 차트로, 흐름과 변동을 시각화할 때 쓰이고, 덤벨차트는 두 값 간의 차이와 변화를 비교하며, 점을 연결해 변화 폭을 강조하는 차트였습니다.

샘플 데이터로 직접 차트를 만들어 보며 각 차트가 왜 필요한지 느낄 수 있었습니다.

다음으로 태블로의 날짜 관련 함수가 어떻게 작동하는지 파악하고, 그 예시를 알아보는 시간을 가졌습니다.

SQL 함수와 비슷한 느낌이었고, 빈도의 차이는 있겠지만 각각이 필요한 상황이 있다는 것을 쉽게 이해할 수 있었습니다.

각 함수에 대해 간략히 정리하면 다음과 같고, 관심 있으신 분들은 태블로 공식 문서 참고하시면 좋을 것 같습니다!

(1) DATEADD

// 시작 날짜에 지정된 수의 날짜 부분을 추가하며, 몇 일, 몇 달, 몇 년 등을 더하거나 빼는 연산을 수행한다.

DATEADD(date_part, interval, date)

(2) DATEDIFF

// 두 날짜 간의 차이를 특정 단위(일, 달, 년 등)로 계산한다.

DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])

(3) DATENAME

// 주어진 날짜에서 특정 부분(연도, 월, 요일 등)을 문자열로 반환한다.

DATENAME(date_part, date, [start_of_week])

(4) DATEPARSE

// 문자열로 된 날짜를 지정된 형식에 따라 날짜 데이터로 변환하며, 주로 특정 형식의 날짜를 datetime 형식으로 변환할 때 사용된다.

DATEPARSE(date_format, date_string)

(5) DATEPART

// 주어진 날짜에서 특정 부분을 숫자로 반환하며, 연도, 월, 일, 요일 등을 추출할 수 있다.

DATEPART(date_part, date, [start_of_week])

(6) DATETRUNC

// 주어진 날짜를 특정 단위(월, 분기, 연도 등)로 자르며, 날짜를 지정된 단위의 처음으로 설정하는 데 사용된다.

DATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])

(7) 해당 월의 마지막 날 구하기

// 1. DATETRUNC: 배송일자의 월의 첫날 구하기 > 해당 월의 1일
// 2. DATEADD: 해당 월에 1 더하기 > 다음 달 첫 번째 일
// 3. DATEADD: 날짜에서 1일 빼기 > 이전 달 마지막 일

DATEADD('day', -1, DATEADD('month', 1, DATETRUNC('month', [배송일자])))

이후 재미난 퀴즈를 끝으로, 사례 발표에 세션까지 꽉꽉 눌러담은 다섯 번째 스터디가 마무리되었습니다.

어느덧 2기도 후반부에 접어들었는데, 개인적으로 OpenLab 덕분에 의미 있는 한 해를 보내고 있는 것 같습니다..!

12월 6일에 OpenLab 2기 최종 발표도 예정되어 있다고 하니 많은 관심 부탁드리고, 이번 회고는 여기서 마무리하겠습니다.

감사합니다!

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