막대 그래프 / 히스토그램
: 다양한 범주의 값을 비교하는 데 사용됩니다. 각 범주는 막대로 표시됩니다.
막대그래프는 데이터를 시각적으로 표현하는 방법 중 하나로, 카테고리별 수치 정보를 막대의 길이로 나타냅니다. 이 그래프의 주요 목적은 다양한 그룹 간의 비교를 쉽고 명확하게 보여주는 것입니다.
막대그래프의 특징과 사용 방법
- 구성요소
- 축(Axis): 막대그래프는 보통 두 축을 가지고 있습니다. 수직 막대그래프에서는 수직축(y축)이 수치를, 수평축(x축)이 카테고리를 나타냅니다. 수평 막대그래프는 이와 반대입니다.
- 막대(Bar): 각 카테고리의 수치는 막대의 길이로 표현됩니다. 막대의 높이(또는 길이)는 해당 카테고리의 값에 비례합니다.
- 레이블(Label): 축과 막대에는 레이블이 붙어 카테고리나 수치를 명시합니다.
- 유형
- 수직 막대그래프(Vertical Bar Graph): 가장 일반적인 형태로, 막대가 수직으로 배열됩니다.
- 수평 막대그래프(Horizontal Bar Graph): 막대가 수평으로 배열되며, 긴 레이블이 필요할 때 유용합니다.
- 누적 막대그래프(Stacked Bar Graph): 각 막대가 여러 부분으로 나뉘어져 있어, 하나의 카테고리 내에서 세부 카테고리의 분포를 보여줍니다.
- 그룹화된 막대그래프(Grouped Bar Graph): 관련된 카테고리들을 그룹으로 묶어 비교합니다.
- 사용 시 고려사항
- 명확성: 막대는 공간적으로 분리되어 있어야 하며, 각 막대는 서로 구별이 쉬워야 합니다.
- 비례성: 막대의 길이는 항상 수치와 정확히 비례해야 합니다.
- 레이블링: 축과 막대에 적절한 레이블을 붙여 데이터를 명확하게 해석할 수 있도록 해야 합니다.
복수척도사용 항아리 차트
막대그래프는 비즈니스 보고서, 학술 연구, 교육 자료 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 정보를 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 전달할 수 있는 강력한 도구입니다.
[기본]
-
사용자 지정 표현식 사전 정의된 집계 방법만으로 제한되지는 않습니다. 표현식을 직접 만들어 시각화 축에 적용할 수도 있습니다.직접 만드는 사용자 지정 표현식에는 논리적 부분 및 수학이 포함될 수 있습니다.이러한 표현식을 축에 적용하면 사전 정의된 집계 방법과 마찬가지로 시각화에 즉시 반영됩니다. 시각화 축에서 선택을 하면, 액세스할 수 있는 간단한 사용자 지정 표현식이 자동으로 생성됩니다.예를 들어 이 막대 그래프 예제에서 각 컬럼 선택을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 사용자 지정 표현식을 선택하면, 사용자 지정 표현식 대화 상자가 열리고 다음 표현식이 표시됩니다.
사전 정의된 집계 방법을 사용하거나 사용자 지정 표현식을 직접 만들어서 시각화 축이나 표현식을 언제라도 변경할 수 있습니다. 사용자 지정 표현식이 특정 시각화 축에 적용되기 때문에 현재 시각화에만 영향을 주며 분석의 다른 시각화에는 영향을 주지 않습니다.표현식의 결과는 데이터 테이블에 추가되지 않으며 이에 따라 분석의 어디에서도 사용할 수 없습니다. 필터링 등을 통해 시각화 속성이 변경되며 사용자 지정 표현식이 자동으로 다시 계산되며, 필터링 후 사용 가능한 데이터 행만 계산에 사용됩니다. 사용자 지정 표현식을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 지정 표현식 적용 을 참조하십시오.
사용자 지정 표현식은 사전 정의된 집계처럼 작동
사용자 지정 표현식은 사전 정의된 집계와 동일한 방식으로 작동하며, 사용자 지정 표현식은 시스템에 의해 사전 정의되는 것이 아니라 사용자가 설정한다는 차이가 있습니다.잘 알려진 집계인 평균(Avg) 및 동일한 결과를 제공하는 사용자 지정 표현식을 서로 비교하는 아래 예에서 그 유사성을 볼 수 있습니다.
이 데이터 테이블에는 네 개의 행이 포함되어 있습니다.평균 값은 (10+20+30+40)/4인 25입니다.
아래 막대 그래프에서는 선택된 사전 정의된 집계 Avg에 의해 결과가 시각화됩니다.
다음 막대 그래프에도 동일한 결과가 표시됩니다.하지만 사전 정의된 집계를 사용하는 것이 아니라 다음의 사용자 지정 표현식이 적용되었습니다.
Sum([Value])/Count([Item])
주: 데이터를 필터링하면 두 막대 그래프 모두 즉시 조정되어 필터링된 데이터를 반영합니다.
[심화]
- 두 컬럼 값의 차이 표시
사용자 지정 표현식을 사용하면 데이터의 컬럼으로 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 아래 예는 사용자 지정 표현식을 사용하여 Sales 컬럼과 Cost 컬럼 간의 차이를 계산하여 다양한 제품의 Profit을 직접 표시하는 방법을 보여줍니다.
사용자 지정 표현식을 사용하면 데이터의 컬럼으로 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 아래 예는 사용자 지정 표현식을 사용하여 Sales 컬럼과 Cost 컬럼 간의 차이를 계산하여 다양한 제품의 Profit을 직접 표시하는 방법을 보여줍니다.
주: 사용자 지정 표현식은 필터링된 행에서 작동하므로 값을 필터링하는 방법에 따라 다른 결과를 얻게 됩니다.
예제 데이터는 다음과 같습니다.
한 컬럼에는 판매 가격이 포함되고 다른 컬럼에는 각 제품 그룹 및 월별 구매 비용이 포함됩니다.
프로시저
-
차이를 표시하고자 하는 시각화에 대한 축 선택기에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하여 팝업 메뉴를 표시합니다.
-
사용자 지정 표현식을 선택합니다.
-
사용자 지정 표현식 대화 상자에서 표현식을
Sum([Sales])-Sum([Cost])으로 수정하고 적용을 클릭합니다.두 컬럼의 값 차이를 표시하도록 축 표현식이 변경되어 어떤 제품이 가장 높은 수익을 올렸는지 더 쉽게 확인할 수 있습니다.
- 백분율로 수익 계산
표시된 예에서는 사용자 지정 표현식을 사용하여 순이익과 투자 비용 간의 비율을 계산합니다.
아래 데이터 테이블에는 여러 과일 유형의 판매 가격과 구매 가격이 나열되어 있습니다.
여러 종류의 판매 합계를 보여주는 막대 그래프를 보면 바나나 판매액이 가장 높은 것을 볼 수 있습니다.
하지만 구매 가격을 고려하면 바나나 판매 금액의 수익성이 가장 높을까요?
순이익을 절대값으로 계산한 다음 이를 구매 가격에 비교하는 사용자 지정 표현식
(Sum([Sales]) - Sum([Cost])) / Sum([Cost])
을 적용하면, 막대 그래프에는 배의 판매가 수익성이 더 높은 것으로 표시됩니다.
배의 경우 1달러당 순이익이 0.09에 불과합니다.
- 축에서 조건 설정 시각화를 만들 때 여러 축에 표시할 컬럼 그리고 데이터를 집계할 방법을 선택합니다. 또한 축에 조건부 표현식을 지정하여 표시할 항목을 더 자세히 지정할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 시각화에 표시되는 항목이 조건에 따라 달라집니다. 축 표현식에서 조건에 사용할 수 있는 함수 하나는
If(Arg1, Arg2,Arg3)입니다. 이 함수는 “인수 1이 true이면 인수 2를 결과로 반환하고, 인수 1이 false이면 인수 3을 반환”한다는 의미로 해석됩니다.
예를 들어 표현식 If([Amount]<10,"yes","no")는 “Amount 컬럼의 값이 10보다 낮으면 표현식 결과는 yes이고, 값이 10 이상이면 결과는 no입니다”.
아래는 여러 시각화에서 조건부 서식을 적용하는 방법의 예입니다.
막대 그래프의 값 축에 적용된 조건부 표현식
예제 데이터에는 일정 수의 사람에 대한 테스트 결과가 포함됩니다. 전체 테스트를 통과하려면 Test A 및 Test B의 요약된 결과가 30을 초과해야 합니다. 성공한 남성 수와 여성 수를 표시하고 통과하지 못한 사람은 표시하지 않으려고 한다고 가정하겠습니다.
먼저 성별로 하나의 막대를 사용한 막대 그래프를 만듭니다.
프로시저
- 값 축 선택기를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하여 팝업 메뉴를 엽니다.
- 사용자 지정 표현식을 선택합니다.
- 사용자 지정 표현식 대화 상자에서 표현식
Count(If(([Test A] + [Test B])>30,1,null))를 입력합니다. 점수 합계가 30을 넘은 사람의 경우If함수의 결과는 1입니다. 통과하지 못한 사람의 경우 Null 인수는 값을 반환하지 않음을 나타냅니다. 그런 다음 1의 빈도가 계산되고 성별로 나뉩니다. - 확인을 클릭합니다.이제 값 축 표현식은 테스트에 통과한 사람 수를 표시합니다.
히스토그램 만들기
히스토그램 만들기
히스토그램에는 숫자 데이터의 분포를 표시할 수 있습니다. 숫자 값의 전체 범위는 범주 축에서 동등한 간격으로 나뉘며, 각 간격마다 해당 간격에 속하는 데이터 값의 수가 값 축에 표시됩니다.
위의 히스토그램은 막대 그래프를 기반으로 합니다. 판매 수치가 최저액과 최고액 사이에 어떻게 분포되는지를 보여 줍니다. 일반적으로 막대 그래프의 각 막대 사이에는 간격이 있습니다. 하지만 히스토그램에서는 범위를 따라 숫자 값의 분포를 더 보기 좋게 시각화하기 위해 막대가 서로 나란히 배치됩니다. 범위의 간격(저장함이라고도 함)은 막대로 표현되는 범주를 만들며, 막대의 높이는 해당 간격에 있는 데이터 값의 수를 표시합니다.저장함의 수는 축의 슬라이더를 드래그하여 늘리거나 줄일 수 있습니다. 다음 히스토그램은 이전 히스토그램과 동일한 데이터를 표시하지만 저장함의 수가 늘어났습니다.
아래 단계는 막대 그래프에 기반하여 히스토그램을 만드는 방법을 설명합니다. 선 그래프를 기반으로 하는 히스토그램도 비슷한 방법으로 만듭니다.
프로시저
-
작성 막대에서 시각화 유형을 클릭하여 플라이아웃을 엽니다.
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막대 그래프 시각화 유형을 분석 페이지의 원하는 위치로 드래그합니다. 막대 그래프의 제안이 표시됩니다.
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범주 축에서 값의 분포를 알고자 하는 숫자 데이터 컬럼을 선택 합니다. 데이터의 양이 많은 경우 축의 값 범위가 자동으로 저장함으로 분할됩니다. 자동 저장함 지정이 수행되지 않는 경우 다음을 수행하십시오.
-
축에서 컬럼 선택기를 클릭하여 팝오버를 엽니다.
-
팝오버의 오른쪽 위 모서리에서 를 클릭한 다음 저장함에 컬럼 자동 저장을 선택합니다.
축의 값 범위가 저장함으로 분할됩니다. 저장함의 수를 변경할 수 있는 슬라이더가 컬럼 선택기에 추가됩니다. 4. 슬라이더를 드래그하여 저장함의 수를 늘리거나 줄입니다. 막대가 조정되어 지정된 저장함 내에 속하는 값의 수를 표시합니다.
예
테이블에는 남성 및 여성 150명의 몸무게가 나열되어 있습니다. 몸무게 범위는 50.0부터 110.0kg까지입니다.
아래 히스토그램은 6개 저장함의 값 분포를 표시합니다. 첫 번째 막대는 몸무게가 50 ~ 60kg 사이인 사람의 수를 표시하고 두 번째 막대는 60 ~ 70kg 사이를 표시하는 등의 방식으로 표시됩니다.
성별로 색을 지정하는 경우 남성 및 여성 분포 차이도 검사할 수 있습니다.
숫자 데이터의 간격 만들기
숫자 데이터를 간격으로 그룹화할 수 있습니다. 간격은 이름이 지정된 저장함이며 분석에서 범주로 취급됩니다.
숫자 컬럼의 값은 개별적으로는 중요하지 않을 수 있습니다. 값의 저장함은 시각화에 범주로 표시할 수 있기 때문에 이를 선호하는 경우가 있습니다. 저장함을 만들 때는 숫자 데이터 컬럼의 최저값과 최고값 사이의 범위가 여러 간격으로 분할됩니다.예를 들어 데이터에 사람 그룹에 대한 나이 정보가 포함되어 있는 경우 아래 그림처럼 나이를 더 작은 수의 나이 그룹으로 정렬하고 싶을 수 있습니다.
범위를 몇 개의 저장함으로 분할할지를 결정합니다. 데이터를 저장함으로 분할할 때는 원하는 수의 저장함으로 드래그할 수 있는 슬라이더가 나타납니다. 아래 막대 그래프는 위와 동일한 데이터를 기반으로 하지만 더 많은 저장함이 표시되도록 조정되었습니다.
시작하기 전에
축에서 숫자 데이터 컬럼이 선택되어 있습니다.
프로시저
- 축에서 컬럼 선택기를 클릭하여 해당 팝오버를 엽니다.
- 팝오버에서 을 클릭한 다음 저장함에 컬럼 자동 저장을 선택합니다.
축의 값 범위는 저장함으로 분할됩니다. 저장함 수를 변경할 수 있는 슬라이더가 컬럼 선택기를 보완합니다. 3. 슬라이더를 드래그하여 저장함 수를 지정합니다.
결과
지정한 저장함 수에 맞게 시각화가 조정됩니다. 간격의 끝점은 자동으로 적절한 값으로 설정됩니다. 팁: 슬라이더 핸들을 두 번 클릭하면 대화 상자가 열리고 여기에서 원하는 저장함 수를 입력할 수 있습니다. 그러면 숫자 데이터 컬럼의 최저값과 최고값 사이의 범위가 동일한 크기의 여러 간격으로 분할됩니다.
예
테이블에는 33명의 키와 몸무게가 나열되어 있으며 각 사람의 키가 정렬된 막대 그래프에 표시됩니다.
막대를 몸무게별로 색상 지정하고 숫자 값을 저장함으로 분할하면 사람들을 특정 몸무게 간격으로 구분하기가 쉬워집니다. 아래 이미지에서는 범위가 4개의 저장함으로 분할됩니다. 키에 비해 몸무게가 너무 높은 사람을 식별할 수 있습니다.
예를 들어 시각화의 왼쪽 부분에서 진한 막대가 두드러집니다. 이 사람은 키에 비해 몸무게가 너무 많이 나가는 것으로 보입니다. 더 많은 예는 히스토그램 만들기 를 참조하십시오
범주 그룹화
때때로 데이터의 컬럼에 많은 범주별 값이 포함되어 있지만, 이 중 일부는 별도 값으로 표시할 만큼 중요하지 않습니다. 따라서 이러한 값을 새로운 범주별 값에 그룹화할 수 있습니다.
예를 들어 해당 시각화에서 사과, 배, 오렌지 및 라임의 판매를 표시한다고 가정합니다. 하지만 사과 및 배 판매와 비교된 감귤류 판매에 관심이 있습니다. 그러면 오렌지와 라임 모두가 포함된 새 범주 값, “감귤류”를 만들 수 있습니다.
시각화를 만들 때, 일반적으로 다양한 축 선택기를 사용하여 여러 범주 값으로 데이터를 분할합니다. 예를 들어 X축, Y축, 또는 색 축에서 범주를 선택하여 데이터를 분할할 수 있습니다. 범주를 적게 가져오기 위해 축에서 범주 값을 그룹화하는 것이 유용하다고 여겨지는 경우 해당 시각화에서 항목 마킹 을 통해 범주를 나타냅니다.
주: 대부분의 경우 마킹은 마크된 항목에 대한 상세 정보를 더 얻거나 시각화 간 관계를 표시하기 위해 사용됩니다. 이 컨텍스트에서 마킹의 용도는 그룹화할 값이 있는 범주를 지정하는 것입니다.
예에서 보다 자세히 설명합니다.
아래의 막대 그래프에서는 네 가지 다른 매장 위치의 장난감 판매를 보여 줍니다. 미국 동부 연안의 총 판매를 나타내고 싶어한다고 가정합니다. 따라서 동부 매장 위치가 그룹을 이루어야 합니다(보스톤 및 뉴욕).
해당 막대를 마크하고 시각화를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고
마크된 범주의 그룹
을 선택합니다.
마크된 범주의 그룹
대화 상자가 열립니다.
값을 그룹화할 컬럼을 선택합니다. 이 경우, 지정된 유일한 분할은 범주 축의 매장 위치 컬럼이고, 마킹하여 지정한 값은 “보스톤” 및 “뉴욕”입니다. 또한 그룹에 적절한 이름을 지정합니다.
막대 그래프가 해당 그룹화를 반영하도록 조정됩니다. 해당 그룹이 새 컬럼인 매장 위치(그룹화됨)에 포함되어 있으며, 이 컬럼은 범주 축에 자동으로 나타납니다.
주: 해당 컬럼은 다른 모든 컬럼과 동일한 방식으로 처리할 수 있습니다.
원하는 경우, 그룹을 더 만들 수 있습니다(예: 로스앤젤레스와 시애틀로 구성된 “서부” 그룹 또는 “동부”가 포함된 그룹). 마크된 범주에서 그룹화 및 철자가 다른 값 처리 를 참조하십시오.