스파르타코딩클럽의 강의를 참고하여 정리하였습니다
1. line plot
사용예시
- 유료 구독자 변화 추이
- 2022년 대비 2023년 상품 주문 판매량의 증가 추이
- 매일 얼마나 많은 유저들이 우리 서비스를 이용할까
실습
에어비앤비 호스트 수 추이 연도별(2008-2016년) 에어비앤비 호스트 수 증가 추이
-> X : 연도(Host Since)
-> Y : 호스트 수(Host Id)
📍 요구 사항
✅ 열: Host Since(년)
✅ 행: 카운트(고유)(Host Id)
✅ 마크 레이블: 표시
✅ 색상: 그래프의 색상을 자유롭게 변경해주세요.
✅ 경로: 라인 패턴 유형을 2번째 선(--)으로 변경해주세요실습
해석
2008년부터 지속적으로 증가하다가 2015년이후 하락함
2. bar plot
사용예시
- 이번달 가장 많은 항공권이 예약된 해외 지역을 알고자 할때
- 퍼널별 전환율을 확인하고 싶을 때
- 카테고리별 상품 판매량을 비교하고 싶을 때
실습
동네별 숙소 평균 가격
어느 동네가 숙소 평균 가격이 높을까요? neighborhood_cleansed별 평균 가격을 막대 그래프로 시각화 해봅시다!
-> X : 동네정보 neighborhood_cleansed
-> Y : 평균 가격 Price
📍요구 사항
✅ 색상 : 그래프의 색상과 테두리 색상을 자유롭게 변경해주세요.
✅ 정렬 : 필드 평균(Price) 내림차순 기준 정렬
✅ 화면 맞춤: 높이 맞추기
3. map chart
사용예시
- 밤 시간대(오후11시~새벽2시)에 택시 이용률이 가장 높은 서울 차구는 어디?
- 각 지열별 ATM기기 위치를 분석하여 어떤 지역의 기기 수가 많고 부족한지 알고 싶을 때
- 성수동의 맛집분포
실습
zipcode별 숙소 리뷰 평균 평점 분포
보스턴 지역에서 어느 구역이 숙소 리뷰 평균 평점이 가장 높을까요? 평균 평점 분포를 맵 차트로 시각화 해봅시다!
📍요구 사항
✅ 세부정보: Zipcode
✅ 색상: 평균(Review Scores), 색상은 자유롭게 변경해주세요.
✅ 레이블
- Neighbourhood Cleansed: 폰트 볼드 처리, 폰트 크기(10pt)
- 평균(Review Scores)
✅ 백그라운드 레이어: 투명도 100%
✅도구 설명
- 도구 설명 표시: 마우스 오버
4. pie chart
사용예시
- 사용자 기기별(안드로이드, ISO, 태블릿) 앱 다운로드 비율
- 배달앱의 식사별(점심, 저녁) 어떤 음식 카테고리별 주문량의 비중
- 멤버십 등급별 매출 비중
실습
룸 타입별 비중 어떤 룸 타입이 가장 많은 비중을 차지하고 있을까요? 파이차트로 시각화 해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 색상: Room Type 색상표에서 연한 번개를 선택해주세요.
✅ 각도: 카운트(고유)(Id)의 퀵테이블 구성 비율
✅ 측정값: 카운트(고유)(Id)
✅ 레이블: Room Type, 측정값을 순서대로 표시해주세요. - Room Type: 폰트 볼드 처리, 폰트 크기(12pt), 사용자 지정 색상(#4B89DC) - 측정값: 폰트 볼드 처리, 폰트 크기(10pt)
✅ 화면 맞춤: 전체 보기5. treemap chart
5. tree map
사용예시
- 카테고리의 지역별 매출 비율
- 책의 종류(소설, 자기계발, 역사) 등 지역별 서점 도서 매출
가장 많이 리스트된 호스트 이름 가장 많이 리스트된 호스트는 누구일까요? 호스트의 숙소의 평균 가격과 숙소 가격 합계가 궁금해요. 숙소 가격 합계가 큰 순서대로 색상을 나타내주세요. 트리맵 차트로 시각화 해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 열: 합계(Host Listings Count)
✅ 행: Host Name
✅ 레이블: Host Name, 평균(Price)
✅ 색상: 합계(Price), 색상 파란색-녹색 단일
6. stacked plot
실습
일반 호스트와 슈퍼 호스트의 응답 시간별 비중 비교
일반 호스트와 슈퍼 호스트의 응답 시간 비중은 어떻게 다를까요? Host Response Time별(1시간내 응답, 몇시간내 응답 등) 슈퍼 호스트와 일반 호스트 수를 단순 누적 그래프로 시각화 해봅시다!
-> X : 반응
-> Y : 반응별 카운트
📍요구 사항
✅ 색상: 슈퍼 호스트와 일반 호스트 수의 색상을 다르게 표현해주세요. 색상표에서 여름을 선택해주세요.
✅ 레이블: 마크 레이블 표시
✅ 축: 행 머리글 숨기기
✅ 범례: 표시
✅ 화면 맞춤: 너비 맞추기
7. box plot
숙박 시설 유형별 가격 분포 property type(숙박 시설 유형)은 주택(House), 게스트 하우스(Guesthouse), 빌라(Villa) 등이 있어요. property type별 가격 분포를 박스 플랏으로 시각화해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 색상: 자유롭게 변경해주세요.
✅ 마크: 모양으로 변경해주세요.
✅ 축 편집: y축의 주 눈금선을 고정으로 변경해주세요.
✅ 화면 맞춤: 전체 보기
8. 시계열 예측 - 지수평활법
일별 에어비앤비 매출 예측하기 calender.csv는 2016/9/6부터 2017/9/4까지 일별 전체 매출 실적 데이터입니다.
실제 값을 바탕으로 2017/9/5 - 2017/9/16 매출을 예측해봅시다!
📍 요구 사항
✅ 표현 방식: 라인 그래프
✅ 예측: 예측 표시
✅ 색상: 색상표에서 천사의 돌을 선택해주세요.
✅ 레이블: 선 끝 레이블 지정
✅ 범례: 숨기기
✅ 워크시트 서식: 채우기 색상을 자유롭게 변경해주세요.
