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첫눈이 새하얗게 내리던 날, 우리의 OpenLab 2기 '데이터 시각화를 통한 Insight 얻기' 스터디, 대망의 마지막 7회차가 진행되었습니다.

어느덧 스터디가 일곱번째에 접어들며 아쉬운 마지막을 맞이하게 되었네요..

아쉬움을 뒤로 하고, 오늘 우리는 유종의 미를 거두기 위해 마지막 스터디를 이어갔습니다.

오늘 진행순서는,

1)맵 관련 다양한 태블로 기능이 망라된 태웅 님의 강의

2)마지막을 장식한 염정 님의 대시보드 사례발표

3)설문을 통한 지금까지의 스터디 진행 회고

그리고 스터디 종료 기념 전체 쫑파티 순으로 진행되었습니다.

먼저, 태웅 님의 태블로 맵 강의 에서는,

Geojson 데이터를 통해 태블로 맵 상에서의 공간표시를 배우고,

이를 활용하여 서울시의 행정구역(구)별 인구밀도와 스타벅스 매장수 간의 상관관계, 지하철역 반경과 스타벅스 매장수 간의 상관관계 분석 등 맵 데이터를 통한 인사이트 도출 기법을 배워보았습니다.

https://github.com/vuski/admdongkor/tree/master/ver20241001

위 Geojson 데이터에서의 위경도 값을 가지고 좌표를 만들어 태블로 맵 상에 공간을 표시해보고,

https://geojson.io 에서 지도 상 영역을 그려 지정하면 그것을 Geojson 데이터로 변환해주는 것도 확인해보았습니다.

위도경도 값을 가지고 좌표값을 만들기 함수

MAKEPOINT( [Ycoordinate] , [Xcoordinate])

여기에 더해 서울시 행정구역별 등록인구 데이터를 새로운 별도의 데이터로 추가하고,

'색상' 마크로 추가하여 (등록)인구밀도가 높은 구역은 진한색, 낮은 구역은 연한색으로 구별되어 표시되도록 처리하였습니다.

다음으로, 여기에 서울시 스타벅스 매장 위치를 전부 표시하여 (등록)인구밀도와 스타벅스매장수 간의 상관관계를 살펴보았는데요.

위 스크린샷에서 볼 수 있듯이, 거주지주소기준인 등록인구수(밀도)와 스타벅스매장수는 유의미한 상관이 없다는 것을 확인할 수 있었습니다.

더불어, 주요 오피스 밀집지역에서의 스타벅스 매장의 증감 확인을 통해 주거공간보다 오피스상권에서의 매장이 더 많음을 확인할 수 있었습니다.

스타벅스 아이콘 표시 방법

아이콘 파일 추가 - 도형으로 바꾸고 추가 도형에서 내 아이콘 선택

C:\Users[사용자명]\Documents\내 Tableau 리포지토리\도형

마지막으로, 이번에는 맵 상에 지하철역 위치정보도 추가하여 지하철역 반경과 스타벅스 매장수 상관관계도 살펴보았습니다.

지하철반경의 원 크기('반경 설정' 매개변수) = BUFFER 함수 계산식 활용

이상으로 태웅 님의 강의는 모두 마무리되었고,

다음 두번째 세션, 염정 님의 대시보드 사례 발표에서는 '세상 모든 금알못을 위한 금융 바로 알기' 대시보드를 통해,

https://public.tableau.com/app/profile/.47732870/viz/_16618472023000/sheet69

금융 데이터 기반으로 지출/대출/신용 데이터와 종합적인 나의 금융 현황을 여러 차트로 인사이트를 제공하고, 이를 통한 금융 페르소나까지 제공하는 깔끔한 디자인의 대시보드를 확인할 수 있었습니다.

이후 마지막 세션으로는, 강의 방식과 내용에 대한 만족도 설문조사를 가지고 앞으로의 진행 방향에 대해서 논의해보는 시간을 짧게 가져보았습니다.

내용이 조금 어려웠다는 분도 계셨고.. 여러가지 의견이 있었지만.. 결국 모두가 다음 중급 데이터시각화 스터디 참여에도 적극 참여하고 싶다는 긍정적인 피드백과 함께 회고도 모두 종료되었습니다.

아쉬움을 뒤로 하고 스터디를 모두 마무리하고 우리는 맛있는 중식과 함께 쫑파티를 진행하며 오픈랩 2기 활동을 모두 마무리하게 되었습니다.

지금까지 여러모로 바쁘신 와중에도, 스터디를 이끌어 주시고 유익한 태블로/데이터시각화 강의를 진행해주신 태웅 님께 진심으로 감사하다는 말씀을 드립니다.

언젠가 다시 만날 우리의 만남을 기약하며.. 지금까지 'OpenLab 2기 - 데이터 시각화를 통한 Insight 얻기' 마지막 7회차 스터디 후기 였습니다.

감사합니다.