내용
요컨대 : 특정 열을 선택할 때 더 많은 정보를 표시하도록 대화형 막대 차트(또는 분포도)를 만드는 방법을 알아봅니다.
난이도: 평균.
대화형 막대 차트
완성된 히스토그램은 다음과 같습니다.
특정 열 선택 시 추가 정보 표시
분포 히스토그램은 사용 가능한 데이터가 일반 질량에 어떻게 분산되어 있는지 빠르게 이해할 수 있기 때문에 좋습니다.
이 예에서는 한 달 동안의 직원 전화 요금 데이터를 보고 있습니다. 막대 차트는 계정 크기에 따라 직원을 그룹으로 수집한 다음 각 그룹의 직원 수를 보여줍니다. 위의 차트는 71명의 직원이 월 $0에서 $199 사이의 전화 요금을 가지고 있음을 보여줍니다.
또한 11명의 직원이 월 600달러를 초과하는 전화 요금을 가지고 있음을 알 수 있습니다. 블라미! 페이스북에서 많은 시간을 보내면 이렇게 됩니다! 🙂
질문이 즉시 발생합니다.이렇게 큰 돈을 가진 사람들은 누구입니까???»
차트 오른쪽의 피벗 테이블에는 직원의 이름과 해당 월의 청구서 금액이 표시됩니다. 필터는 슬라이서를 사용하여 생성되며 목록에서 선택한 그룹에 속하는 직원만 표시하도록 구성됩니다.
이 차트는 어떻게 작동합니까?
그룹 경계가 있는 슬라이서는 차트의 가로 축 레이블 위에 표시됩니다. 결과적으로 수평 축 레이블처럼 보이지만 실제로는 슬라이스일 뿐입니다.
슬라이서는 오른쪽의 피벗 테이블에 연결되고 그룹 이름에 대한 필터링을 시작합니다. 지역 행 이 피벗 테이블의 (행)에는 직원의 이름과 지역이 포함됩니다. 가치 (값) – 계정의 가치입니다.
초기 데이터
초기 데이터에는 직원 및 계정 규모에 대한 정보가 포함된 각 직원에 대한 별도의 행이 있습니다. 이 형식의 데이터는 일반적으로 전화 회사에서 제공합니다.
칼럼에서 G 테이블은 함수입니다 VPR (VLOOKUP) 그룹의 이름을 반환합니다. 이 수식은 열에서 값을 찾습니다. 청구 금액 테이블에 tbl그룹 열의 값을 반환합니다. 그룹 이름.
마지막 함수 인수는 VPR (VLOOKUP) 같음 TRUE (진실). 이것이 함수가 열을 보는 방식입니다. 그룹 최소 열에서 값 찾기 청구 금액 원하는 값을 초과하지 않는 가장 가까운 값에서 정지합니다.
또한 함수를 사용하지 않고 피벗 테이블을 사용하여 자동으로 그룹을 생성할 수 있습니다. VPR (조회). 그러나 나는 사용하는 것을 좋아한다. VPR (VLOOKUP) 이 기능을 사용하면 그룹 이름을 더 잘 제어할 수 있습니다. 그룹 이름 형식을 원하는 대로 사용자 정의하고 각 그룹의 경계를 제어할 수 있습니다.
이 예에서는 Excel 테이블을 사용하여 원본 데이터와 조회 테이블을 저장합니다. 공식이 테이블도 참조한다는 것을 보는 것은 어렵지 않습니다. 이 형식에서는 수식이 훨씬 더 읽기 쉽고 쓰기 쉽습니다. 이런 종류의 작업을 수행하기 위해 Excel 스프레드시트를 사용할 필요는 없습니다. 이것은 제 개인적인 취향일 뿐입니다.
히스토그램 및 피벗 테이블
이 그림은 막대 차트를 만드는 데 사용되는 피벗 테이블을 보여줍니다. 지역 행 (행)에는 열의 그룹 이름이 포함됩니다. 그룹 소스 데이터가 있는 테이블 및 영역 가치 (값)은 열의 값을 포함합니다. 이름의 개수. 이제 히스토그램 형태로 직원 분포를 표시할 수 있습니다.
추가 정보가 있는 피벗 테이블
차트 오른쪽에 있는 피벗 테이블에 추가 정보가 표시됩니다. 이 피벗 테이블에서:
- Area 행 (행)에는 직원의 이름이 포함됩니다.
- Area 가치 (값)에는 월별 전화 요금이 포함됩니다.
- Area 필터 (필터)에는 그룹 이름이 포함됩니다.
그룹 목록 슬라이서는 선택한 그룹의 이름만 표시되도록 피벗 테이블에 연결됩니다. 이를 통해 각 그룹에 포함된 직원 목록을 빠르게 표시할 수 있습니다.
부분에서 전체를 조립
이제 모든 구성 요소가 생성되었으므로 페이지에서 보기 좋게 표시되도록 각 요소의 서식을 설정하는 일만 남았습니다. 차트 위에 더 깔끔하게 보이도록 슬라이서 스타일을 사용자 지정할 수 있습니다.
이 기술을 다른 용도로 사용할 수 있습니까?
이 예에서는 직원의 전화 요금에 대한 데이터를 사용했습니다. 마찬가지로 모든 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다. 히스토그램은 데이터 분포에 대한 정보를 빠르게 얻을 수 있기 때문에 훌륭하지만 단일 그룹에 대한 더 자세한 정보를 얻어야 하는 경우가 많습니다. 피벗 테이블에 필드를 추가하면 추세를 보거나 결과 데이터 샘플을 더 자세히 분석할 수 있습니다.
의견을 남기고 질문하십시오. 표시된 기술을 어떻게 사용하거나 사용할 계획인지 알고 싶으십니까?
감사합니다!