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Data Analysis/Spotfire

[TIBCO Spotfire] Calculated Column(2/2) : Chart에서 활용

by 불탄오징어 2019. 7. 23.
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3-2. Chart에서 Calculated Column 활용


Chart에서는 기본적인 Aggregation 함수들을 제공하지만 함수들과 칼럼을 조합하여 다양한 지표들로 표현이 가능합니다. Calculated Column 이라고 이야기는 했지만 Chart에서 이와 같은 기능을 Custom Expression이라고 표현합니다. Chart의 Data 탭에서 Limit Data using expression이나 각 축에서 사용할 때 모두 Custom Expresion이라는 창이 뜹니다. 하지만 Calculated Column에서 이야기를 하는 이유는 약간의 차이만 있을 뿐 사용방법이 동일하기 때문입니다.

 

3-2-1. 예시 1.

기본적인 화면 구성은 Calculated Column과 비슷하니 생략하고 예시로 설명을 진행하겠습니다. 데이터는 앞서 사용했던 년도별 매출, 구매고객수 데이터 입니다.

 

 

간단하게 매출을 월별로 Barchart를 표현하면 아래와 같습니다.

 

 

 이에 구매고객수를 나눠서 객단가를 계산할 수 있습니다.

 

 

 

3-2-2. 예시 2. Over 함수

Chart에서 Custom Expression을 사용하는 이유 중 하나는 Over 함수의 활용입니다. Over 함수를 이용하여 다양한 지표형태로 Chart에 출력할 수 있습니다. 예를들면 누적합, Moving Average, 전년대비증감 등입니다. 하나씩 예제코드와 적용 Chart를 나열하겠습니다. 그렇게 어려운 것은 없어서 보시면 바로 이해할 수 있습니다.

 

   # X축 기준 전체에 대한 합
   SUM([매출]) OVER (ALL([AXIS.X]))
   
   # X축 기준 전체에 대한 월별 매출비
   SUM([매출]) / SUM([매출]) OVER (ALL([AXIS.X]))
  

 

 

   # X축에 대한 누적합
   SUM([매출]) OVER (Allprevious([AXIS.X]))
   
   # X축에 대한 누적차(?), 누적합과 반대로 전체 합에서 점차 감소
   SUM([매출]) OVER (ALLNext([AXIS.X]))

 

 

   # X축 기준 한단계 앞
   SUM([매출]) OVER (Previous([AXIS.X]))
   
   # X축 기준 전월대비 증감
   SUM([매출])  - SUM([매출]) OVER (Previous([AXIS.X]))
   
   # X축 기준 전월대비 증감
   SUM([매출])  - SUM([매출]) OVER (Next([AXIS.X]))

나열된 X축 순서대로 바로 앞의 값을 다음 위치로 가져온다.
전월 값을 가져와서 전월 대비 증감을 표현함
다음월의 값을 앞으로 가져와서 전월대비증감을 표현함

 

 

   # X축 기준 년별 전체 합
   SUM([매출]) OVER (Parent([AXIS.X]))
   
   # X축 기준 월별 매출비
   SUM([매출]) / SUM([매출]) OVER (Parent([AXIS.X]))

 

   # X축 기준 전년대비증감
   Sum([매출]) - Sum([매출]) over (NavigatePeriod([Axis.X], "Year", -1))
   
   # X축 기준 전월대비증감
   Sum([매출]) - Sum([매출]) over (NavigatePeriod([Axis.X],"Month",-1))

 

이상으로 Chart에서 Custom Expression과 Over함수의 활용에 대해서 정리를 했습니다.  여기서 정리한 Over 함수는 아주 간단한 예로 위의 예시외에도 몇가지 함수가 더 있으며 이를 조합하여 다양한 Chart를 표현할 수 있습니다. 또한 예제로 Barchart를 예를 들었지만 Line Chart나 CrossTable에서 다양하게 활용할 수 있습니다. Over 함수가 처음에는 낯설고 어렵게 느껴질 수 있지만 익숙해진다면 Spotfire 고급자로 한발더 다가갈 수 있을 것입니다.

 

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