[Tableau] Google Finance 주식 데이터 수집

본 게시글은 빅스데이터 교육의 내용과 Udemy 강의를 들으며 정리한 글임을 밝힙니다.

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안녕하세요.

이번 글에서는 주식 데이터를 직접 수집한 후에 추세를 살펴보는 것을 해볼게요.

 

Keywords

-  Google Sheet 데이터 연결

-  라인그래프

-  유니온 연결

-  이중축

-  IIF함수

 

Google Sheet 데이터 연결 - NAVER와 KAKAO의 주식 데이터

 

1. Google Sheet에서 원하는 테이블('주식 데이터 수집')을 만들어 줍니다.

2. Google Finance 서비스에서 현재 또는 과거 유가증권 정보를 가져옵니다.

>> =GOOGLEFINANCE("ticker", "attribute", "start_date", "end_date|num_days", "interval")에 해당하는 값을 넣습니다.

             ticker: 종목코드, attribute: 종목값, start_date: date함수, end_date: today()

      

 

NAVER 주가 수집

*close: 종가

 

종목코드

 

3. Date&Close 열을 복사해서, open,low,high값도 하나씩 붙여 넣기 해주세요. 

 

4. 새로운 시트를 열어서 KAKAO도 똑같은 방법으로 데이터를 넣어줍니다.

 

5.구글 시트를 이용해 데이터를 수집 후 태블로에서 Google Sheets 커넥터로 연결하세요

 

유니온 (Union)

비슷한 포맷의 데이터를 밑으로 쌓는 방식(append)으로 여기에서는 네이버 시트에 카카오 시트를 밑으로 붙이는 방식으로 다른 테이블(시트)를 연결했습니다. 즉, 두 개의 데이터 포맷의 열의 형태가 비슷해서 밑으로 붙여 넣기가 가능합니다.

NAVER 포맷 아래에 KAKAO 포맷을 끌어다가 놓습니다.

 

 

 

💦유니온 연결하려면 포맷끼리의 열의 이름이 같아야 null값이 안생기고 데이터들이 연결이 됩니다.

만약 열의 이름이 다르다면, 예를들어 Date-2014 가 있고, Data-2015 이름으로 되어 있다면, 열의 이름을 merge해주면 됩니다. 

Date-2014 열과 Date-2015열을 동시 선택한 후에 Merge Mismatched Fields를 해주면 하나의 열(Date-2014&Date-2015)로 통합이 됩니다.

 

그래프 그리기

* 이중 축 (Dual axis)이란?

하나의 뷰에서 서로 다른 측정값을 축을 이중으로 두고 비교를 할 수 있습니다.

이중 축 라인차트

 

계산식 적용하기

 

여기에서는 단순히 종가를 기준으로 비교하면 네이버가 더 높기 때문에 최근 흐름을 파악하기 힘들기 때문에 별도의 종가를 만들기 위한 계산식을 적용 후 이중 축 적용했습니다.

Company가 KAKAO (NAVER)이면 종가를 가져오고, 그게 아니면, NULL로 처리하겠음

 

• 효율적인 계산 만들기

태블로는 각각의 낱개(또는 행 기준)로 되어 있는 값을 선반이든 마크에 올리면 그 때 집계가 됩니다. 따라서 데이터(마크)가 많거나 식이 복잡하면 그걸 처리하는데 시간이 많이 걸리기 때문에, 성능을 높이기 위해 마크나 선반에 올릴 때 집계가 되는게 아니라 미리 집계 되어 있도록 만들어주기 위해서 맨 앞에 AVG라는 집계를 추가한 겁니다.

그럼 왜 SUM으로 해도 되는데 AVG를 넣었냐고 생각하실 수도 있는데, 일별 종가 데이터이기 때문에 SUM으로 하면 모든 행에 있는 종가가 합쳐지기 때문에 우리가 알고 있는 수치 보다 훨씬 커지겠죠. 물론 일(day) 기준으로 보면 SUM이든 AVG든 값은 하루치만 보기 때문에 차이는 없지만, 특정 기간 동안 값을 보고자 한다면 SUM보다는 AVG가 좀더 주식 종가에 맞기 때문에 여기에선 AVG로 처리했습니다.

 

효율적인 계산 만들기에 더 알고 싶다면 https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/perf_efficient_calcs.htm

 

 

 

참고영상: https://www.youtube.com/watch?v=_pEyIHdTg9I

중급 수준 영상 >https://youtu.be/kve2yQLnxtI