성공적인 비즈니스는 데이터를 기반으로 예측, 의사 결정 및 전략을 개발합니다. Tableau는 데이터 해석에 사용되는 데이터 기반 도구입니다.
목차
BI 및 시각화 도구로서의 Tableau의 중요성
오늘날 가장 인기 있는 BI(비즈니스 인텔리전스) 및 시각화 솔루션 중 하나는 Tableau입니다. 사용자에게 여러 가지 방법으로 데이터를 시각화할 수 있는 옵션을 제공하고 패턴과 추세를 발견하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터를 수집하고 분석하고 결론에 도달하는 데 적용할 수 있습니다. 보다 복잡한 분석을 위해 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.
이를 통해 사용자는 대화형 지도 및 대시보드를 생성 및 배포하여 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다. 개발자와 관리자는 Tableau를 활용하여 심층 보고서와 시각적 데이터 표현을 작성할 수 있습니다.
Tableau는 중소기업과 대기업 모두가 활용할 수 있는 유연한 도구입니다. 널리 사용되기 때문에 마케팅, 금융, 인사 등 다양한 산업 분야에서 활용 가능성이 높습니다.
가장 자주 묻는 Tableau 인터뷰 질문 및 답변입니다.
데이터 시각화란 무엇입니까?
답변: 데이터 시각화는 데이터를 그래픽 또는 그림 형식으로 표현하는 것입니다. 데이터를 탐색 및 이해하고 패턴과 관계를 찾고 결과를 전달하는 데 자주 사용됩니다. 사용자는 데이터 시각화를 사용하여 숫자, 범주 및 시간 데이터를 비롯한 다양한 데이터 유형을 나타낼 수 있습니다.
Tableau란 무엇입니까?
답변: Tableau는 강력한 시각화 도구입니다. 보고서, 그래프, 지도 및 데이터 시각화를 포함한 모든 형식의 데이터를 시각화할 수 있습니다. Tableau를 사용하여 추세를 이해하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 기반 판단을 내리기 위해 비즈니스 전문가와 데이터 분석가가 전 세계적으로 활용합니다.
Tableau에서 지원되는 데이터 형식은 무엇입니까?
답변: Tableau에서 여러 데이터 유형을 사용할 수 있으므로 데이터 분석 및 시각화가 훨씬 수월해집니다. 이러한 데이터 유형에는 텍스트, 숫자, 날짜, 시간, 부울 값, 클러스터 및 지도가 포함됩니다.
Tableau를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?
답변: Tableau는 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
- 대화형 데이터 시각화
- 구현 용이성
- 많은 양의 데이터를 쉽게 처리
- 모바일 지원 및 반응형 대시보드
- 고성능
- 지리 데이터 해석
- 차트 결합
- 유연성
- 다른 스크립팅 언어를 사용할 수 있는 능력
다른 Tableau 제품은 무엇이며 Tableau의 최신 버전은 무엇입니까?
답변: 최신 버전의 Tableau는 2022.2입니다.
Tableau는 5가지 주요 제품을 제공합니다.
- 데스크탑
- 구름
- 섬기는 사람
- 데이터 준비
- 데이터 관리
추가 제품은 다음과 같습니다.
- CRM
- 임베디드 분석
- 공공의
- 이동하는
- 리더
- 다리
Tableau의 매개 변수란 무엇입니까?
답변: Tableau에서 매개 변수는 워크시트 및 보고서의 동작을 제어하는 데 사용됩니다. Tableau 매개 변수는 Tableau의 포함 가능한 매개 변수 상자, 텍스트 필드 및 계산 필드를 사용하는 등 다양한 방법으로 지정할 수 있습니다. Tableau는 다른 원본의 매개 변수에 대한 외부 참조도 지원합니다.
Tableau에서 매개 변수를 사용하는 다양한 방법을 알려주세요.
답변: Tableau 매개 변수는 원하는 결과를 생성하기 위해 다양한 방식으로 적용될 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 사용하여 데이터가 표시되는 방식을 결정하고, 데이터를 필터링 및 정렬하고, 데이터 시각화를 개인화할 수 있습니다.
즉, 매개변수에는 네 가지 일반적인 용도가 있습니다. 필터, 빈, 참조선 및 계산 필드가 그 중 하나입니다.
연속 및 불연속 필드 유형은 무엇입니까?
답변: Tableau에서 필드는 연속형이거나 불연속형일 수 있습니다. 연속 필드는 더하기, 빼기 및 평균을 낼 수 있는 양적 값입니다. 연속 데이터의 예로는 판매, 이익 및 수량을 들 수 있습니다.
불연속 필드는 계산할 수 있지만 더하거나 빼거나 평균할 수 없는 양적 값입니다.
Tableau Server란 무엇입니까?
답변: Tableau Server를 사용하여 Tableau Desktop으로 만든 통합 문서, 보고서, 대시보드 및 데이터 원본을 호스팅하고 관리할 수 있습니다.
Tableau Server는 Windows 또는 Linux 서버에 설치할 수 있습니다. 사용자는 브라우저를 통해 Tableau Server에 액세스하여 새 작업 영역을 구축하고 보고서 및 대시보드를 게시하고 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.
답변: 데이터 추출은 원본 데이터에서 지원되지 않거나 사용할 수 없는 Tableau 기능을 활용하거나 성능을 향상시키기 위해 사용할 수 있는 저장된 데이터 하위 집합입니다.
데이터 추출을 생성할 때 필터 및 기타 제한 사항을 사용하여 전체 데이터 양을 줄일 수 있습니다.
Tableau 대시보드란 무엇입니까?
답변: Tableau 대시보드는 복잡한 데이터 세트를 이해하기 쉬운 방식으로 제시하는 환상적인 방법입니다. Tableau 대시보드는 차트, 그래프 및 테이블을 결합하여 원시 데이터에서 얻기 어려울 수 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다.
사용자는 데이터 시각화를 위해 Tableau 대시보드를 사용하여 동적 데이터 표현을 빠르게 만들고 공유할 수 있습니다.
Tableau Architecture의 구성 요소 설명
답변: 기본적으로 Tableau Architecture에는 5가지 구성 요소가 있습니다.
1. 데이터 서버: Tableau 아키텍처의 주요 구성 요소
2. 데이터 커넥터: 데이터 소스와 데이터 서버 간의 인터페이스 역할
3. 구성 요소: 응용 프로그램 서버, VizQL 서버, 데이터 서버
4. 게이트웨이: URL 재작성, 로드 밸런서 등과 같은 프로세스를 처리합니다.
5. 클라이언트: Tableau Desktop, 모바일 애플리케이션, 웹 브라우저
Tableau에서 게시된 데이터와 포함된 데이터 원본의 차이점은 무엇입니까?
답변: Tableau는 공개 및 포함된 데이터 원본을 모두 지원합니다. 포함된 데이터 원본은 통합 문서에 저장되지만 게시된 데이터 원본은 Tableau Server 또는 Tableau Online에 저장됩니다.
게시된 데이터 원본은 다양한 사용자와 연결할 수 있지만 포함된 데이터 원본은 이를 생성한 사람만 사용할 수 있습니다. 포함된 데이터 원본에는 별도의 새로 고침 일정이 필요하지만 게시된 데이터 원본에는 단일 새로 고침 일정이 필요합니다.
Tableau 리더란 무엇입니까?
답변: Tableau Reader는 사용자가 데이터를 탐색, 이해 및 처리하는 데 도움이 되는 데이터 시각화 및 분석 소프트웨어입니다. 경험 수준에 관계없이 사용하기 쉽도록 설계되었습니다.
Tableau Reader는 다양한 데이터 탐색, 분석 및 프레젠테이션 도구를 제공하여 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 및 정보 전문가를 위한 강력한 도구입니다.
필터란? Tableau에는 몇 가지 유형의 필터가 있습니까?
답변: 필터링 작업에는 결과 집합에서 특정 값 또는 값 범위를 삭제하는 작업이 포함됩니다. Tableau 필터링 기능은 간단한 필드 값 시나리오와 복잡한 계산 또는 컨텍스트 기반 필터를 지원합니다.
필터 유형: 추출 필터, 데이터 소스 필터, 컨텍스트 필터, 차원 필터 및 측정값 필터.
Tableau의 다양한 조인 유형은 무엇입니까?
답변: Tableau는 내부 조인, 왼쪽 조인, 오른쪽 조인 및 완전 외부 조인의 네 가지 유형의 조인을 지원합니다. 단일 데이터 소스에서 최대 32개의 테이블을 연결할 수 있습니다.
결합과 혼합의 차이점은 무엇입니까?
답변: Tableau에서 데이터 결합 및 통합은 분석에서 데이터를 연결하는 다양한 방법을 나타냅니다.
데이터 결합은 데이터를 함께 추가하는 것을 의미하고 혼합은 한 테이블의 데이터를 가져와 다른 테이블의 데이터와 결합하는 것을 의미합니다.
조인은 Tableau에서 데이터를 연결할 때 기본 작업이지만 데이터를 분석하기 전에 변경하려는 경우 혼합이 더 효율적일 수 있습니다.
히트맵과 트리맵의 차이점은 무엇입니까?
답변: Heatmap과 TreeMap은 모두 데이터를 비교하는 데 사용되는 Tableau의 시각화입니다. 히트맵은 색상을 사용하여 데이터 포인트가 어떻게 관련되어 있는지 보여주고, TreeMap은 크기와 색상을 사용하여 데이터 포인트가 어떻게 연결되어 있는지 보여줍니다.
히트맵은 데이터 포인트가 많고 패턴을 찾고자 할 때 가장 잘 사용됩니다. TreeMap은 데이터 요소 수가 적고 데이터 계층 구조를 표시하려는 경우에 가장 적합합니다.
공유 축 차트, 결합 축 차트 및 이중 축 차트의 차이점은 무엇입니까?
답변: Tableau에서 시각화를 만들 때 선택할 수 있는 세 가지 기본 차트 유형(공유 축 차트, 결합된 축 차트 및 이중 축 차트)이 있습니다. 데이터가 표시되는 방식과 축이 연결되는 방식이 다릅니다.
단순 차트라고도 하는 공유 축 차트는 두 차원 간의 관계를 표시하는 데 사용되는 차트 유형입니다. 만들기 쉽고 이해하기 쉽습니다.
결합된 축 차트는 가로 막대형 차트와 꺾은선형 차트의 기능을 결합합니다. 두 축에 데이터를 표시하고 축에 항목 간의 관계를 표시합니다.
이중 축 차트는 두 데이터 세트 간의 관계를 보여줍니다.
twb와 twbx 파일 확장자의 차이점은 무엇입니까?
답변: Tableau 통합 문서의 메타데이터는 Tableau 통합 문서(.twb)라는 XML 파일에 저장됩니다. 여기에는 워크시트, 데이터 원본 연결 정보, 통합 문서의 레이아웃 및 형식이 포함됩니다.
Tableau 패키지 통합 문서(.twbx)라는 압축 파일에는 통합 문서 XML과 해당 데이터 원본을 지원하는 데 필요한 외부 파일이 포함되어 있습니다.
Tableau에서 일반적으로 사용되는 다양한 유형의 함수는 무엇입니까?
답변: Tableau는 Tableau 계산에 사용할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다.
- 숫자 함수
- 문자열 함수
- 날짜 함수
- 논리 함수
- 집계 함수
- 사용자 기능
- 테이블 계산
- 공간 함수
- 추가 기능
Tableau의 스토리는 무엇입니까?
답변: 스토리는 정보를 전달하기 위해 하나의 기능을 하는 일련의 시각 자료입니다. 이야기는 사실이 서로 어떻게 관련되고 결정이 결과에 미치는 영향을 명확히 함으로써 아이디어를 뒷받침할 수 있습니다.
Tableau의 다양한 연결 유형을 설명합니다.
답변: Tableau는 다음과 같이 널리 사용되는 모든 인기 데이터 원본에 연결할 수 있습니다.
- 텍스트 파일: MS Excel, PDF, JSON, Access,
- 데이터베이스: Tableau Server, MySQL, DB2, Oracle, SQL Server, PostgreSQL, Redshift
- 클라우드: 마이크로소프트 애저, 구글 빅쿼리, 세일즈포스
- ODBC를 사용하는 기타 소스
- 웹 데이터 커넥터를 통한 웹사이트 연결
다음은 Tableau가 지원하는 추가 데이터 연결 유형입니다.
이미지 크레디트: informationlab.co.uk
페이지 선반이란 무엇입니까?
답변: Tableau에서 페이지 선반은 데이터 구성을 위한 도구입니다. 파일 시스템의 폴더와 같으며 주제 또는 날짜별로 그룹화할 수 있습니다. 복잡한 데이터를 정렬하는 데 이상적입니다.
다음과 같이 정의할 수도 있습니다. 특정 필드가 보기의 다른 데이터에 어떻게 영향을 미치는지 제대로 이해하기 위해 페이지 선반을 사용하여 보기를 여러 페이지로 나눌 수 있습니다.
Tableau의 RANK 함수란 무엇입니까?
답변: Tableau의 RANK 함수는 데이터 집합의 숫자를 정렬할 수 있는 유용한 기능입니다. 이 함수는 데이터 컬렉션의 값을 서로 순위 지정하거나 데이터 세트의 상위 또는 하위 값을 결정하는 데 사용됩니다.
즉, Rank 함수는 이름에서 알 수 있듯이 데이터 세트에 포함된 모든 측정값(숫자 관련)에 순위를 지정하는 데 사용됩니다. 예를 들어 가장 높은 값은 가장 높은 순위를 지정하고 가장 낮은 값은 가장 낮은 순위를 지정합니다.
Tableau에서 INDEX와 RANK의 차이점은 무엇입니까?
답변: Tableau는 INDEX와 RANK라는 두 가지 데이터 정렬 방법을 제공합니다.
INDEX는 숫자 값으로 데이터를 정렬하고 RANK는 순위로 데이터를 정렬합니다.
INDEX는 주로 레코드의 물리적 위치를 처리하며 레코드의 물리적 순서에 따라 증분 번호가 할당됩니다.
예를 들어:
비용지수20001600027000310004
RANK는 주로 레코드 값과 관련이 있습니다. 즉, 값이 더 높은 레코드는 더 높은 순위가 지정되고 값이 더 낮은 레코드는 더 낮은 순위가 지정됩니다.
예를 들어:
비용 순위20003600027000110004
Tableau의 몇 가지 제한 사항은 무엇입니까?
답변: Tableau의 제한 사항은 다음과 같습니다.
- Tableau는 정리된 데이터로만 작업할 수 있으며 주로 시각화에 중점을 둡니다.
- 데이터 분석가를 위한 데이터 모델링 및 데이터 사전 기능이 부족합니다.
- 데이터 로직 및 대시보드를 개발할 때 버전 관리 및 협업이 부족합니다.
- Tableau는 일정을 사용하여 보고서를 자동으로 새로 고치는 옵션을 제공하지 않습니다.
- 개발자는 새로운 시각 자료를 가져오기보다 제작해야 합니다.
- 제한된 형식의 16열 테이블만 지원
- 매개변수는 자동으로 업데이트할 수 없습니다. 수동 조치가 필요합니다.
- 대시보드는 반응하지 않으므로 개발자는 모바일과 데스크톱용으로 별도의 대시보드를 디자인해야 합니다.
- 이 제품을 대기업 전체로 확장하는 것은 비용이 많이 듭니다. 더 저렴하고 완전한 BI 도구와 비교합니다.
답변: 이 둘의 주요 차이점은 Tableau가 다른 비즈니스 인텔리전스 시스템보다 훨씬 더 사용자 친화적이고 직관적인 인터페이스를 가지고 있다는 것입니다. 어느 정도의 기술적 지식과 이해가 필요한 다른 프로그램과 달리 컴퓨터에 대한 기본적인 지식만 있으면 누구나 Tableau를 배우고 사용할 수 있습니다.
또한 사용자가 더 복잡한 시각화를 생성할 수 있는 더 놀라운 도구 선택이 가능합니다. 또한 경쟁 제품보다 눈에 띄게 유연하고 적응력이 뛰어나 사용자가 믿을 수 없을 정도로 독특하고 맞춤화된 표현을 만들 수 있습니다.
데이터 조작보다 시각적 분석에 주로 중점을 둡니다. 따라서 개발자는 방대한 양의 데이터에 빠르게 액세스하고 이해할 수 있습니다.
대시보드의 성능을 어떻게 최적화할 수 있습니까?
답변: Tableau 대시보드는 이해하기 쉬운 형식으로 데이터를 표시하도록 설계되었습니다. 개발자는 대시보드의 성능을 향상시켜 데이터가 정확하고 신속하게 표시되도록 할 수 있습니다.
대시보드의 성능을 최적화하는 몇 가지 방법이 있습니다.
- 추출 최적화 및 필드 및 레코드 수 최소화와 같은 적절한 데이터 관리 방법 사용.
- 하나의 보기에서 모든 것을 보는 대신 관련 보기를 함께 그룹화하고 작업 필터로 연결하십시오.
- 필터를 너무 많이 사용하면 쿼리가 더 복잡해지고 결과를 생성하는 데 시간이 더 오래 걸리므로 사용하지 마십시오.
- Tableau에서 쿼리 최적화를 사용합니다.
- Tableau에서 오버헤드를 줄이려면 중첩 계산 수를 줄이고 데이터베이스에서 가능한 모든 곳에서 계산을 수행하십시오.
- 추가 워크시트를 줄이고 사용하지 않는 워크시트를 제거하는 등의 작업을 수행합니다.
- 혼합 수를 줄이고 조인된 테이블을 최소화합니다.
Tableau의 빠른 정렬이란 무엇입니까?
답변: Tableau의 빠른 정렬은 워크시트의 데이터 순서를 재정렬하는 데 도움이 되는 방법입니다. 빠른 정렬은 데이터를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하는 데 사용할 수 있는 Tableau의 기본 제공 기능입니다.
빠른 정렬을 사용하려면 정렬할 데이터를 선택하고 도구 모음에서 정렬 버튼을 클릭합니다. 키보드 단축키 Alt + Shift + S를 사용하여 데이터를 정렬할 수도 있습니다.
Tableau 워크시트란 무엇입니까?
답변: Tableau 워크시트는 데이터를 탐색, 작업 및 이해할 수 있는 대화형 데이터 시각화입니다. 워크시트에는 차트, 테이블, 지도 및 이미지와 같은 시각화 개체가 하나 이상 포함될 수 있습니다.
워크시트를 사용하여 질문에 답하고, 데이터를 분석하고, 이야기를 전달할 수 있습니다. 워크시트는 Tableau 통합 문서의 기초입니다.
Tableau의 빠른 필터와 일반 필터의 차이점은 무엇입니까?
답변: Tableau의 빠른 필터는 일반 필터보다 더 효율적입니다. 차이점은 일반 필터는 보기 데이터를 셀에 있는 것으로만 제한하는 반면 빠른 필터는 셀에 없는 열에서 데이터를 추출할 수 있다는 것입니다.
빠른 필터는 필요한 데이터를 찾기 위해 전체 테이블을 살펴볼 필요가 없기 때문에 더 효율적입니다.