๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ
๐ŸŽจ BigData/TABLEAU

TWBX_9์ผ์ฐจ_SALES RANKING BY CATEGORY

by ์ง€์ด๋‹› 2022. 3. 10.

์ƒ๊ฐํ•ด ๋ณผ ์ 

1. ๋งค๋ฒˆ ๋งŒ๋“œ๋Š” ํ™”๋ฉด์ด ๋น„์Šทํ•˜๋‹ค๋ฉด ์ƒˆ๋กœ์šด ์ ‘๊ทผ ๋ฐฉ๋ฒ•์€?

2. ํ‰์†Œ์— ๊ด€์‹ฌ์žˆ๋Š” ๋ถ„์•ผ(๋˜๋Š” ์–ด๋””์„ ๊ฐ€ ๋ณธ ๊ธฐ์–ต ๋‚˜๋Š” ์žฅ๋ฉด)๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•  ๋ฐฉ๋ฒ•์€?

3. ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์ด ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ์ธ์‹ํ•˜๋Š” ์ƒ‰์ƒ(๊ธˆ, ์€, ๋™๋ฉ”๋‹ฌ)์„ ํ™œ์šฉ.

 

 

1๏ธโƒฃ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ค๊ธฐ

- DATA : ํƒœ๋ธ”๋กœ ๋ฐ์Šคํฌํƒ‘ ๋‚ด ์ €์žฅ๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์›๋ณธ์— ์žˆ๋Š” ‘Sample Superstore’

 

 

2๏ธโƒฃ RANK BY CATEGORY

- Sales ์ธก์ •๊ฐ’ + category ๋”๋ธ”ํด๋ฆญ

- [ํŒ! ํ™”๋ฉด์„ ๋„“๊ฒŒ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๊ณ  ์‹ถ์„ ๋•Œ] ⇒ ctrl + shift+ B

- category ์—ด ์„ ๋ฐ˜ ์„ธ๋ชจ์˜ต์…˜ > ์ •๋ ฌ > ์ •๋ ฌ๊ธฐ์ค€ : ์ˆ˜๋™ + ์€ , ๊ธˆ, ๋™์˜ ์ˆœ์„œ๋กœ ๋ฐฐ์น˜!

- Category ์ฐจ์› > ์ƒ‰์ƒ ๋งˆํฌ > ํŽธ์ง‘ (๊ธˆ, ์€, ๋™) ์ƒ‰์ƒ.

- [๋งค์ถœ์— ๋Œ€ํ•œ ์ˆœ์œ„๋ฅผ ํ‘œํ˜„] Sales ์ธก์ •๊ฐ’ > ๋ ˆ์ด๋ธ” ๋งˆํฌ > ์šฐํด๋ฆญ > ํ€ตํ…Œ์ด๋ธ” ๊ณ„์‚ฐ > ์ˆœ์œ„

 

[1st, 2nd, 3rd์˜ ํ˜•์‹ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ]

- ์‚ฌ์ด๋“œ๋ฐ” ์šฐํด๋ฆญ > ๊ณ„์‚ฐ๋œ ํ•„๋“œ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ > RANK SUFFIX >

 

IF RANK(SUM([Sales]))=1 THEN ‘st’

ELSEIF RANK(SUM([Sales]))=2 TEHN ‘nd’

ELSE ‘rd’

END

 

- RNAK SUFFIX ์ธก์ •๊ฐ’ > ๋ ˆ์ด๋ธ” ๋งˆํฌ ์ถ”๊ฐ€ > CATEGORY ๋ ˆ์ด๋ธ” ๋งˆํฌ ์ถ”๊ฐ€

 

- ํ–‰ ์„ ๋ฐ˜ Sales ctrlํ‚ค ๋ˆ„๋ฅด๋ฉฐ ํ–‰์„ ๋ฐ˜์— ๋ณต์ œ > ๋งˆํฌ SALES(2) ์ธก์ •๊ฐ’ ๋ชจ๋‘ ์ง€์šฐ๊ธฐ > Sales๋งŒ ๋ ˆ์ด๋ธ” ๋งˆํฌ ์ถ”๊ฐ€ > ํ–‰์„ ๋ฐ˜ ๋”๋ธ” ํด๋ฆญ > * 0.9 ๊ณฑํ•ด์ฃผ๊ธฐ > ์ด์ค‘์ถ• ์ ์šฉ > ์ „์ฒด ๋งˆํฌ๋ฅผ ๋ง‰๋Œ€๋กœ ๋ณ€๊ฒฝ > ์ถ• ๋™๊ธฐํ™”> ์ง‘๊ณ„(SUM(Sales))๋งˆํฌ ํฌ๊ธฐ ์กฐ์ • > ์ƒ‰์ƒ์€ ํฐ์ƒ‰ > ๋จธ๋ฆฌ๊ธ€ ํ‘œ์‹œ ํ•ด์ œ 

- ์ง‘๊ณ„ ๋งˆํฌ ๋ ˆ์ด๋ธ” ์„œ์‹ > ์ˆซ์ž(์‚ฌ์šฉ์ž ์ง€์ •) > ์ ‘๋‘์‚ฌ $๋กœ ๋ณ€๊ฒฝ

 

 

3๏ธโƒฃ DASHBOARD

- 800x600 + ๋ถ€๋™ ๋ณ€๊ฒฝ

- ๋ ˆ์ด์•„์›ƒ > x = 40, y=20 > ๋„ˆ๋น„=720, ๋†’์ด=540 ⇒ ๊ฐ€์šด๋ฐ ์ •๋ ฌ

- ํ…์ŠคํŠธ ๊ฐœ์ฒด ์ถ”๊ฐ€ > x = 10, y=450 > ๋„ˆ๋น„=780, ๋†’์ด=150 > ์ƒ‰์ƒ ์ถ”๊ฐ€ > ๋ถ€๋™ ์ˆœ์„œ ๋งจ ๋’ค๋กœ ๋ณด๋‚ด๊ธฐ