오늘은 구직공고에서 마케터를 구할때 많이 보이던 Tableau(테블루)를 다뤄보았다.
맨날 시각화도구들을 다루는 나에게는 넘나 쉬운툴이었다 흐흐...
일단 주요 기능으로 다양한 데이터 소스 연결이 가능한데, 지금까지 많이 사용한 csv와 관계형 데이터 베이스인 MySQL, MariaDB을 사용할수있었고 클라우드 데이터 베이스로는 구글 빅쿼리,AWS가 있었다.
데이터를 시각화 하여 대시보드를 생성하여 데이터 변경시 실시간으로 자동 변경된다는 장점이 제일 큰 장점이다.
단 무료버전으로 전체공개(Public)버전만 가능하여 내부용으로 사용은 불가하다.
근데 무료기간 14일로 뭘하겠는가..ㅎ 라고 생각했는데... 아 웹으로 만드는건 무료네.. 좋다...! 학습용으로 활용해야겠다.
Tableau Public : https://public.tableau.com/app/discover
교육때는 데스크탑용으로 테블루를 다운받아서 사용하였다. 무료기간은 14일.
데이터 소스 선택 하여 CSV파일을 가져옴 그냥 드롭 다운해도 다 알아서 잘 들어감.
맨날 코드만 보다가 GUI보니까 ㅋㅋㅋ넘나 기쁘고 그랬다...! ㅋㅋㅋ
왼쪽 데이터 패널에서 "날짜" 필드를 행(Row)에 드래그해주고 "판매량" 필드를 열(Column)에 드래그해줌 방향 전환도 실시. ( 단축키 Ctrl+W )
테블루는 거의 이런식으로 드롭다운해주면 메뉴가 다 먹혀들어가서 신기했다..
대시보드 웹 공유하기 ( 운영체제의 메뉴와 차이가 있었다. )
맥 : 파일(File) → Tableau Public에 저장(Save to Tableau Public)
윈도우 : 서버 > Tableau Public > Tableau Public에 저장 을 선택한다.
그다음에 로그인을 해야지만 웹으로 볼수있어서 비밀번호 찾느라 고생 좀 했다 😛
같이 일하는 동료에게 공유하기 편한 웹링크로 대시보드를 공유할수있다. 폰에 담아서 볼수도 있고 말이다.
아까처럼 열과 행을 바꿔서 ( 단축키 Ctrl+W ) 이중 축 그래프를 그려주었다.
완성!
방문자 분석도 간단하게 실습해 보았다.
간단한 실습후에 바로 4개의 그래프를 제작했다. 방문자수 &가입수, 구매전환율과 광고수익률..등등
4개 완성. 그리고 앞서 보여준바와 같이 대시보드를 웹으로 공유함.
그리고 본격 실습 GO GO~!
- 고객 유지율이 80% 이상인 날짜는 몇 개입니까? 7일
- 광고비용이 1,000,000원 이상 사용된 날짜는 몇 개입니까? 28일
이때부터는 또 시간에 쫓겨 엄청 빠르게 지나가셨다...ㄷㄷ
서울시 상권분석 서비스 2022년 실제 데이터 csv를 사용하여 지역별 매출액 비교와 업종별 매출현황을 분석해 보았다.
종로3가역은 1호선, 3호선, 5호선의 3개 노선이 환승되는 역으로, 이동인구도 많을 뿐더러 금은방의 매출과 악세사리 도,소매상의 가게 또한 많다. 낙원상가와 악기를 판매및 수리하는곳들로인한 금액이 기본적으로 높고 익선동의 수요로 인한 이동인구의 수와 서울의 중심인 종로라는 매리트를 가진 지역으로 작고 큰 가게와 비주류인 포장마차까지 다양한 상권의 매출로 당월 매출금액이 압도적으로 높은 결과가 나왔다. 그 옆 지역인 '종각' 또한 2순위로 높게 나왔으며, 직장인들이 많은 '서울역', '광화문' 순으로 높게 나왔으며, 대학생들의 주요 출몰지역인 '대학로'의 매출이 제일 낮게 나왔다.
두번째는 업종별 매출현황을 분석을 해보았는데 어떻게 시각적으로 표현할까 고민하다가 파이그래프로 정했다.
이것저것 만져보니 금방 손에 익는다.
이번에는 업종별 매출 + 여성 매출 건수가 따로 있어서 여성 매출 건수중에서도 자기 관리 업종과 커피음료의 수요중 어느 업종이 제일 높은 비율을 차지 할까 궁금했다. 결과는 압도적으로 화장품이 많았다. 올리브영의 활약이라는 생각도 들었다. 요즘 올리영은 한국뿐아니라 글로벌한 시장에서도 좋은 성장세를 보이고있다.
국내에는 무신사나 지그재그,컬리같은 플랫폼이 화장품 판매에 뛰어들면서 그 기세가 죽긴했지만 해외 진출전략으로는 한국의 까다로운 소비자를 만족시킨 PB브랜드로 성장세를 이어가고있다. (웨이크메이크, 라운드어라운드 등 자체브랜드 9개를 운영 중 ) 국내에서도 유튜버와의 콜라보 제품 출시와 배너광고, 정기적인 세일등 적극적인 마케팅이 눈에 잘띈다.
생각보다 네일숍이 차지하는 비율이 너무 적고, 피부관리실 또한 매출이 미미하다.
예상보다 적은 커피,음료에 퍼센트도 회전율이나 매출 단가, 계절의 영향등 복합적인 요인이 있을것으로 예상된다.
'데이터 분석' 카테고리의 다른 글
| 태블로보다 쉬운 Looker Studio? 마리아DB 연동으로 시각화하기 (6) | 2025.03.06 |
|---|---|
| [태블로_tableau] 서울 상권, 예상과 다른 매출 패턴 데이터 (13) | 2025.03.05 |
| BERT와 감성 분석: 마케팅을 데이터로 읽어보기 (4) | 2025.02.28 |
| 마케팅 데이터의 주요 지표 분석_ 요약 (4) | 2025.02.26 |
| 멋사 그로스 마케팅 17일차 [상관계수] (2) | 2025.02.25 |
