PowerBI 프로젝트 : 보고서 - 구 단위 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 시각화4  꺾은선형 차트

1) 월별 생활인구

날짜 계층을 바꾸면 분기, 년도 별로도 확인이 가능하나 유의미한 상태가 월별이라고 판단하여 월로 고정하였다.

월별 서울시 구의 생활인구는 위와 같고, 마포구, 강남구, 서초구의 생활인구가 많음을 알 수 있다.

 

필드

• 축: (Calendar) Date, 월, 일
  테이블 내에는 Date 컬럼만 있는데, 그걸 필드-축으로 끌고 오면 v 표시가 생긴다.
  해당 표시를 클릭하여 날짜 계층을 선택하면 월, 일이 생긴다.
• 범례: (행정동코드) 시군구명

- 색을 임의로 지정할 수 없고, 범례에 따라 무작위로 선택된다.

다른 시각화 개체를 생성하면 같은 범례값끼리는 같은 색으로 나온다.

 

• 값: (생활인구) 평균생활인구수/24개
  • 생활인구 테이블 내에 생활인구수/24 컬럼 생성: 생활인구 데이터는 하루 총합이기 때문에 시간대 별로 보기 위해서는 24로 나눠야 한다.
  • 값에서 v표시 클릭하면 위의 목록이 뜨고, 값을 선택하면 해당 범례마다 축값에 따른 계산값이 나온다.
    ex) 평균: 강남구의 7월 평균 생활인구수/24 값 출력됨

 

서식

• 범례: 정해진 답이 있지 않다. 시각화 목적에 맞게 선택.

• Y축
  • 눈금유형: 선형 선택했으나 log도 있음
  • 시작, 종료 값 설정 가능
  • 제목을 해제하면 컬럼값으로 제목 설정됨
  • 선 스타일: Y축에서 나오는 구분선의 스타일

 

 

 

 

 

2) 시간대별 생활인구

오전 시간대에 생활인구가 많은 것은 회사가 모여있는 곳일 수 있어, 저녁 시간대에 생활인구가 많은 곳을 핫플레이스로 판단하기로 하였다.

마포구를 보면 18~21시에 최고점을 찍고, 그 전후로 다른 시간대에 비해 생활인구가 많기 때문에 이번 분석에서 결정한 조건에 부합한다고 할 수 있다.

• 축: (생활인구) 시간대 : 3시간 단위로 시간대 컬럼 생성
• 범례: (행정동코드) 시군구명
• 값: (생활인구) 평균 생활인구수/24개

 

 

 

 

 

3) 생활인구 차이

생활인구의 차이가 커야 유동인구가 많은 곳이라고 생각했기 때문에 생활인구 차이를 시각화하였다.

시간대별 생활인구 값 중 최대값, 최소값, 최대값과 최소값의 차이 3가지를 시각화하였다.

 

시각화 상으로는 차이 순으로 정렬되는 편이 의도를 드러내기 좋다고 판단하였다.

차트의 오른쪽 위의 ... 을 클릭하면 정렬기준을 변경할 수 있고, 차이를 선택하고 내림차순 정렬을 선택하였다.

 

강남구, 중구, 종로구, 마포구, 서초구 순으로 차이가 큰 것으로 나타났으나, 중구와 종로구는 최대값이 마포구와 서초구의 최소값보다 작기 때문에 핫플레이스라고 판단하기에 무리가 있다고 생각하였다.

그래서 최종적으로 강남구, 마포구, 서초구를 핫플레이스라고 판단하였다.

• 축: (행정동코드) 시군구명
• 값: (생활인구) 측정값 3개