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전체 글 110

[Tableau]특정 값 클릭 시 다른 대시보드로 연결하기

교육공학자의 태블로 대시보드 만들기 시간 오늘은 학생들이 온라인 학습 플랫폼에서 활동한 데이터를 가지고 대시보드를 만들어 보면서, 메모한 내용을 적어보겠습니다. 희망사항: 대시보드1의 Student Detail 제목의 워크시트에 있는 학생의 이름을 클릭하면 대시보드2로 이동한다. 대시보드2는 선택된 학생에 맞게 대시보드가 필터링되서 보여진다. 방법: Step1. 대시보드>동작>필터로 이동하여 원본 시트는대시보드1의 Student Detail로, 대상 시트는 대시보드2의 전체 체크를 해줍니다. Step2. 동작 실행 조건 > 선택 Step3. 대시보드>동작>매개변수 대시보드2로 이동할 때, 대시보드2의 Name은 대시보드1에서 선택한 학생의 이름을 기준으로 화면이 세팅되어야 합니다. 따라서, 필터를 아래와..

Tableau 2022.08.24

[Tableau] 피벗 파헤치기(1)

피벗 활용1. 열에 있는 필드명을 행으로 바꿔주어, 측정값 형태의 데이터를 차원값으로 바꿔주는 방법입니다. 희망사항: 막대차트를 활용해 각 레벨별로 합계를 분할해서 나타내고 싶어요. 내가 원하는 차트는 이런 모양 ⬇ 그런데, 측정값에 있는 Level 1~5 필드들을 뷰에 표시하면 이런 이상한 모양이 표현된다... 풀이: 태블로는 측정값과 차원값을 기본으로 합니다. 따라서 전체 합계(측정값)를 어떻게 나눌 것(차원)인가?로 생각해야 합니다. 따라서 측정값으로만 분할을 표현하려고 하면 표현이 안되는 것이지요. 그래서 이때 필요한 작업이 바로 피벗입니다. 현재 각 LEVEL 필드들은 각 필드들의 값들이 숫자로 이루어져 있기 때문에 측정값의 성격을 갖고 있기 때문에, 차원으로 만들어 줘야 합니다. 그래서, LE..

Tableau 2022.08.20

태블로 글자깨짐 현상 해결방법

태블로를 사용하면서, 함수를 작성할 때나, 대시보드를 볼 때 글자가 깨져서 불편한 경우가 있는데요. 투 모니터를 쓰는 경우 화면을 확장하면서 문제가 생기는 경우가 발생합니다. 이번 글에서는 어떻게 해결할 수 있는지 방법을 한가지 알아보도록 하겠습니다. CASE. 해상도 문제 해결책: 해상도를 변경합니다. 텍스트 배율은 100%를 권장합니다. 디스플레이 해상도는 1920 x 1080을 권장합니다.

Tableau 2022.05.12

[Tableau]Abc 필드 없애기(방법1)

어떤 수치없이 자료들을 나열하고 싶을 때, 그림과 같이 Abc가 필요 없는 경우가 있습니다. 그럴 땐 어떻게 해야 할까요? 1. 맨 마지막 필드를 하나 더 똑같이 붙여 넣습니다. 2. 마지막 필드를 텍스트에 담습니다. 3. 마지막에서 두번째 열을 마우스 우클릭하여 머리글 표시를 제외합니다. 마지막 필드명은 나오지 않지만, Abc 표시는 사라진 것을 확인할 수 있습니다.

Tableau 2022.05.12

[Tableau]유니온 고급 기능

새롭게 배운 유니온 고급 기능을 정리해 봅니다. | 한 파일 내에 이름이 비슷한 시트들을 한번에 연결하고 싶을 때. 20* 와 같이 겹치는 문자를 쓰고 *를 해주면 됩니다. | 한 폴더 내에 이름이 비슷한 파일들을 한번에 불러와서 연결하고 싶을 때. 202* 와 같이 겹치는 문자를 쓰고 *를 해주면 됩니다. 이상 빅스타 강승일 선생님께 배운 유니온 기능이었습니다 :)

Tableau 2022.05.11

predict_proba & predict in sklearn LogisticRegression

이 글은 유투브 '도움코드'의 영상을 보고 도움을 받아 작성하였음을 밝힙니다. https://www.youtube.com/watch?v=hB_b_vgxjiw 모델을 예측하는 코드를 살펴보다가 비슷한 듯 비슷하지 않은 비슷한 코드를 마주했다. 보통 예측을 할 때는, pred = log_reg.predict(test_df) 라고 썼는데, 오늘은 log_reg_pred = log_reg.predict_proba(test_df) 라는 코드도 보게 되었다. 둘 다 sklean에서 지원되는 메소드인데, 무엇이 다를까? 둘 다 써도 되는 건가? 하나만 쓰는 건가? iris 데이터를 가지고 한번 알아보자! predict_proba VS predict | predict_proba() & predict() 결론부터 말하자..

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