대시보드 시각화 유형
이 문서에서는 대시보드에서 사용할 수 있는 시각화 유형을 간략하게 설명하고 각 시각화 형식의 예제를 만드는 방법을 보여 줍니다. 대시보드 빌드에 대한 지침은 자습서: 대시보드 만들기를 참조하세요.
참고 항목
성능을 최적화하기 위해 차트는 캔버스에 10k 요소만 렌더링할 수 있습니다. 그렇지 않으면 시각화가 잘려질 수 있습니다.
영역 시각화
영역 시각화는 선과 막대 시각화를 결합하여 두 번째 변수의 진행률(일반적으로 해당 시간)에 대해 하나 이상의 그룹의 숫자 값이 변경되는 방식을 보여 줍니다. 구매 과정의 시간별 변화를 표시하는 데 자주 사용됩니다.
구성 값: 이 영역 시각화 예제의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- 제목:
Total price and order year by order priority and clerk - X축:
- 필드:
o_orderdate - 배율 유형:
Temporal - 변환:
Yearly - 축 제목:
Order year
- 필드:
- Y축:
- 필드:
o_totalprice - 축 제목:
Total price - 배율 유형:
Quantitative - 변환:
Sum
- 필드:
- 그룹화 기준:
- 필드:
o_orderpriority - 범례 제목:
Order priority
- 필드:
- 필터
- 필드:
TPCH orders.o_clerk
- 필드:
SQL 쿼리: 이 영역 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 명명 TPCH orders된 데이터 집합을 생성했습니다.
SELECT * FROM samples.tpch.orders
가로 막대형 차트
가로 막대형 차트는 시간 또는 범주 간 메트릭의 변화를 나타내며 원형 시각화와 유사하게 비례성을 표시합니다.
구성 값: 이 막대 시각화 예제의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- 제목:
Total price and order month by order priority and clerk - X축:
- 필드:
o_orderdate - 변환:
Monthly - 배율 유형:
Temporal - 축 제목:
Order month
- 필드:
- Y축:
- 필드:
o_totalprice - 배율 유형:
Quantitative - 변환:
Sum - 축 제목:
Total price
- 필드:
- 그룹화 기준:
- 필드:
o_orderpriority - 범례 제목:
Order priority
- 필드:
- 필터
- 필드:
TPCH orders.o_clerk
- 필드:
SQL 쿼리: 이 막대 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 명명된 데이터 집합을 생성했습니다 TPCH orders.
SELECT * FROM samples.tpch.orders
콤보 차트
콤보 차트는 선 차트와 가로 막대형 차트를 결합하여 시간에 따른 변경 내용을 비례적으로 표시합니다.
구성 값: 이 콤보 차트 시각화의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- X축:
ps_partkey- 배율 유형:
Quantitative
- 배율 유형:
- Y축:
- 바:
ps_availqty - 집계 유형:
SUM - 라인:
ps_supplycost - 집계 유형:
AVG
- 바:
- Y 시리즈별 색:
Sum of ps_availqtyAverage ps_supplycost
SQL 쿼리: 이 콤보 차트 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 데이터 집합을 생성했습니다.
SELECT * FROM samples.tpch.partsupp
이중 축 콤보 차트
콤보 차트를 사용하여 두 개의 서로 다른 y축을 표시할 수 있습니다. 콤보 차트 위젯을 선택한 상태에서 차트 구성 패널의 
Y축 설정에서 케밥 메뉴를 클릭합니다. 이중 축 사용 옵션을 켭니다.
구성 값: 이 콤보 차트의 경우 이중 축 사용 옵션이 설정됩니다. 다른 구성은 다음과 같이 설정됩니다.
- X축:
tpep_pickup_datetime- 배율 유형:
Temporal - 변환:
Weekly
- 배율 유형:
- Y축:
- 왼쪽 Y축(막대):
trip_distance- 변환:
AVG
- 변환:
- 오른쪽 Y축(선):
fare_amount- 변환:
AVG
- 변환:
- 왼쪽 Y축(막대):
Y 시리즈별 색:
Average trip_distanceAverage fare_amount
SQL 쿼리: 데이터 집합을 생성하는 데 사용된 SQL 쿼리는 다음과 같습니다.
SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips
카운터 시각화
카운터는 단일 값을 눈에 띄게 표시하고 대상 값과 비교하는 옵션을 제공합니다. 카운터를 사용하려면 값 열 및 대상 열의 카운터 시각화에 표시할 데이터 행을 지정합니다.
구성 값: 이 카운터 시각화 예제의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- 제목:
Orders: Target amount vs. actual amount by date - 값:
- 필드:
avg(o_totalprice) - 값 행 번호: 1
- 필드:
- 대상:
- 필드:
avg(o_totalprice) - 값 행 번호: 2
- 필드:
- 필터
- 필드:
TPCH orders.o_orderdate
- 필드:
SQL 쿼리: 이 카운터 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 명명 TPCH orders_target된 데이터 집합을 생성했습니다.
SELECT o_orderdate, avg(o_totalprice)
FROM samples.tpch.orders
GROUP BY 1
ORDER BY 1
선 시각화
줄 시각화는 시간이 지남에 따라 하나 이상의 메트릭에 변경 내용을 표시합니다.
구성 값: 이 줄 시각화 예제의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- 제목:
Average price and order year by order priority and clerk - X축:
- 필드:
o_orderdate - 변환:
Yearly - 배율 유형:
Temporal - 축 제목:
Order year
- 필드:
- Y축:
- 필드:
o_totalprice - 변환:
Average - 배율 유형:
Quantitative - 축 제목:
Average price
- 필드:
- 그룹화 기준:
- 필드:
o_orderpriority - 범례 제목:
Order priority
- 필드:
- 필터
- 필드:
TPCH orders.o_clerk
- 필드:
SQL 쿼리: 이 막대 시각화 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 명명 TPCH orders된 데이터 집합을 생성했습니다.
SELECT * FROM samples.tpch.orders
열 지도 차트
열 지도 차트는 가로 막대형 차트, 누적형 차트 및 거품형 차트의 기능을 혼합하여 색을 사용하여 숫자 데이터를 시각화할 수 있습니다. 열 지도의 일반 색상표에서는 주황색 또는 빨간색과 같은 따뜻한 색을 사용하여 가장 높은 값을 표시하고 파란색 또는 자주색과 같은 차가운 색을 사용하는 가장 낮은 값을 표시합니다.
예를 들어 다음 열 지도는 매일 가장 자주 발생하는 택시 승차 거리를 시각화하고 요일, 거리 및 총 요금을 기준으로 결과를 그룹화합니다.
구성 값: 이 열 지도 차트 시각화의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- X 열(데이터 세트 열):
o_orderpriority - Y 열(데이터 세트 열):
o_orderstatus - 색 열:
- 데이터 세트 열:
o_totalprice - 집계 유형:
Average
- 데이터 세트 열:
- X축 이름(기본값 재정의):
Order priority - Y축 이름(기본값 재정의):
Order status - 색 구성표(기본값 재정의):
YIGnBu
SQL 쿼리: 이 열 지도 차트 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 데이터 집합을 생성했습니다.
SELECT * FROM samples.tpch.orders
히스토그램 차트
히스토그램은 지정된 값이 데이터 세트에서 발생하는 빈도를 그립니다. 히스토그램을 사용하면 데이터 세트에 적은 범위 주위에 값이 클러스터되어 있는지, 아니면 더 많이 분산되어 있는지 파악할 수 있습니다. 히스토그램은 고유한 막대(bin이라고도 함)의 수를 제어하는 가로 막대형 차트로 표시됩니다.
구성 값: 이 히스토그램 차트 시각화의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- X 열(데이터 세트 열):
o_totalprice - bin 수: 20
- X축 이름(기본값 재정의):
Total price
구성 옵션: 히스토그램 차트 구성 옵션은 히스토그램 차트 구성 옵션을 참조 하세요.
SQL 쿼리: 이 히스토그램 차트 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 데이터 집합을 생성했습니다.
select * from samples.tpch.orders
원형 시각화
원형 시각화는 메트릭 간의 비례성을 표시합니다. 시계열 데이터를 전달하기 위한 것이 아닙니다.
구성 값: 이 원형 시각화 예제의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- 제목:
Total price by order priority and clerk - 각도:
- 필드:
o_totalprice - 변환:
Sum - 축 제목:
Total price
- 필드:
- 그룹화 기준:
- 필드:
o_orderpriority - 범례 제목:
Order priority
- 필드:
- 필터
- 필드:
TPCH orders.o_clerk
- 필드:
SQL 쿼리: 이 원형 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 명명 TPCH orders된 데이터 집합을 생성했습니다.
SELECT * FROM samples.tpch.orders
피벗 시각화
피벗 시각화는 쿼리 결과의 레코드를 테이블 형식 표시로 집계합니다. SQL의 PIVOT 또는 GROUP BY 문과 유사합니다. 끌어서 놓기 필드를 사용하여 피벗 시각화를 구성합니다.
참고 항목
성능상의 이유로 피벗 테이블은 100열 x 100행 렌더링만 지원합니다.
구성 값: 이 피벗 시각화 예제의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- 제목:
Line item quantity by return flag and ship mode by supplier - 행:
- 필드:
l_returnflag
- 필드:
- 열:
- 필드:
l_shipmode
- 필드:
- 셀
- 데이터 세트:
- 필드:
l_quantity - 변환: 합계
- 필터
- 필드:
TPCH lineitem.l_supplierkey
- 필드:
SQL 쿼리: 이 피벗 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 명명 TPCH lineitem된 데이터 집합을 생성했습니다.
SELECT * FROM samples.tpch.lineitem
분산 시각화
분산 시각화는 일반적으로 두 숫자 변수 간의 관계를 표시하는 데 사용됩니다. 세 번째 차원을 색으로 인코딩하여 숫자 변수가 그룹 간에 어떻게 다른지 표시할 수 있습니다.
구성 값: 이 분산 시각화 예제의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- 제목:
Total price and quantity by ship mode and supplier - X축:
- 필드:
l_quantity - 축 제목:
Quantity - 배율 유형:
Quantitative - 변환:
None
- 필드:
- Y축:
- 필드:
l_extendedprice - 배율 유형:
Quantitative - 변환:
None - 축 제목:
Price
- 필드:
- 그룹화 기준:
- 필드:
l_shipmode - 범례 제목:
Ship mode
- 필드:
- 필터
- 필드:
TPCH lineitem.l_supplierkey
- 필드:
SQL 쿼리: 이 분산 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 명명 TPCH lineitem된 데이터 집합을 생성했습니다.
SELECT * FROM samples.tpch.lineitem
테이블 시각화
테이블 시각화는 표준 테이블의 데이터를 표시하지만 데이터를 수동으로 다시 정렬, 숨기기 및 서식을 지정할 수 있습니다.
구성 값: 이 테이블 시각화 예제의 경우 다음 값이 설정되었습니다.
- 제목:
Line item summary by supplier - 열:
- 행 번호 표시: 사용
- 필드:
l_orderkey - 필드:
l_extendedprice- 다음으로 표시:
Number - 숫자 형식: $0.00
- 다음으로 표시:
- 필드:
l_discount- 다음으로 표시:
Number - 숫자 형식: %0.00
- 다음으로 표시:
- 필드:
l_tax- 다음으로 표시:
Number - 숫자 형식: %0.00
- 다음으로 표시:
- 필드:
l_shipdate - 필드:
l_shipmode
- 필터
- 필드:
TPCH lineitem.l_supplierkey
- 필드:
SQL 쿼리: 이 테이블 시각화의 경우 다음 SQL 쿼리를 사용하여 명명 TPCH lineitem된 데이터 집합을 생성했습니다.
SELECT * FROM samples.tpch.lineitem
피드백
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