안녕하세요 태블로 위키 방문자 여러분!

이번시간에는 통계적으로 평균에서 거리가 얼마나 떨어져 있는지 수치화를 할 수 있는 Z-Score를 활용한 대시보드 응용 사례를 배워보겠습니다.

Z-Score 란?

표준편차를 단위로 보았을 때 측정치가 평균에서 얼마만큼 일탈 하였는가를 보는 것입니다. 평균과 표준편차를 사용하여 구하며 평균에서 각 측정값이 얼마나 통계적으로 떨어져 있는지 구할 수 있습니다. Z-score를 통해서 계산하면 좋은점은 각 데이터의 단위가 다르더라도 동일선상에서 얼만큼 평균에서 떨어져있는지 같은 Z-Score 기준으로 변환해서 볼 수 있습니다.

예를 들면 학생의 키와 몸무게가 평균에서 어느정도 떨어져 있는지 확인하고 싶을때, 키와 몸무게는 cm와 kg으로 단위가 다르지만 Z-Score를 이용한다면, 평균 기준을 0으로 삼고 얼만큼 평균에서 떨어져 있는지 확인할 수 있습니다.

0으로 부터 마이너스 이건 플러스 이건 멀어지면 멀어질수록 평균으로 부터 거리가 멀어지는 것을 의미합니다. One-tail, two-tail 테스트이냐에 따라 기준은 다르지만, 측정 데이터의 z-score가 2보다 크다면 해당 데이터는 평균에서 많이 떨어져 있고 평균값과 비교하여 값이 매우 크거나 작음을 의미합니다.

Question

데이터 분석으로 Z-Score를 활용한다면 다음과 같은 질문을 시각화로 답해볼수 있습니다.

1. 우리 회사에서 파는 제품이 업계 평균에 비해 가격이 얼마나 멀리 떨어져 있는가?
2. 우리 회사에서 파는 제품의 단가가 평균에 비해 얼마나 멀리 떨어져 있는가?
3. 우리 회사에서 파는 제품의 무게가 평균에 비해 얼마나 멀리 떨어져 있는가?
4. 내가 먹는 커피의 영양 성분은 다른 커피 평균에 비교하여, 어떻게 구성되어 있는가? (샘플 대시보드)
5. 올해 발생한 각각의 사건 사고들은 다른해에 비해 평균적으로 많이 발생했는가?

Z-Score를 활용하여 보여줄 수 있는 데이터 분석 질문은 위와 같이 각 데이터 값이 “평균”과 비교 하였을 때 얼마나 차이가 나는지 확실히 보여줄 수 있습니다. 또한, 위 예시대시보드 처럼 Z-Score를 통해 여러 측정값을 한번에 비교하는 차트를 보여줄 수 있습니다.

태블로를 활용한 Z-Score 분석

Dataset

Starbucks Tall Nutrition Data.txt

Pivot Table

먼저 본격적인 데이터 분석 전에 Caffeine부터 Transfat까지 모두 드래그한후에 오른쪽클릭 → 피벗을 클릭해줍니다. 저는 영향성분을 Type으로 수치를 Value로 지정해주었습니다

Parameter, 매개변수

Coffee_parameter: 커피 이름을 기준으로 문자열 매개변수를 만들어줍니다.

Calculated Field, 계산된 필드 만들기

Fixed type_Average: 각 영양소 기준으로 평균값을 산출 합니다.

{fixed [Type]: (AVG([Value]))}

Fixed type_Standard_Dev: 각 영양소 기준으로 표준편차를 산출합니다.

{fixed [Type]: (STDEV([Value]))}

Fixed type, Coffee_avg: 각 영양소와 커피기준으로 평균을 산출합니다.

{fixed [Coffee], [Type]: (avg([Value]))}

Z-Score: 위의 세개의 식을 기준으로 Z-Score를 산출합니다.

([Fixed type, Coffee_avg] - [Fixed type_Average]) / [Fixed type_Standard_Dev]

Coffee_selected: 매개변수에서 선택한 커피는 TRUE로 지정하고 아니면 FALSE 처리합니다.

[Coffee_Parameter] = [Coffee]

Coffee_Selected Label: 차트에서 선택된 커피의 데이터값만 보일 수 있도록 IF 수식을 만들어줍니다.

IF [Coffee_Selected] THEN [Type] END

Z-Score를 활용하여 시각화해보기

마크 설정

1. 마크를 원으로 바꿉니다.
2. 세부정보에 Coffee와 Type을 넣습니다.
3. Value를 세부정보에 넣고 집계를 평균으로 바꾸어줍니다.
4. Coffee_Selected를 색상과 크기에 넣습니다.
5. Coffee_Selected Label를 레이블에 넣습니다.

필터 설정

1. 필터에 Z-Score를 넣습니다.
2. Z-Score 필터에서 특수로 들어가서 “NULL이 아닌 값”을 선택해줍니다.

열과 행설정

1. Z-Score를 열에 넣어줍니다.
2. Type을 행에 넣어줍니다.
3. Type 옆을 더블 클릭한 후 INDEX()를 적어 INDEX 필드를 만들어 줍니다.

1. INDEX()를 오른쪽 클릭 후 → 테이블 계산 → 특정차원 → Coffee 선택 → Type 선택을 해줍니다. (Jitter Chart 생성)

머리글 설정 외 기타 설정

1. 열의 축편집으로 들어가서 범위를 -3과 3을 지정해줍니다.
2. 행의 불필요한 Index 머리글을 숨겨 줍니다.
3. 색상, 글꼴, 눈금선, 격자선등을 자신의 기호에 맞게 바꾸어줍니다.

대시보드

1. 대시보드로 워크시트를 옮기고 자신이 원하는 스타일로 디자인합니다.

Z-Score 응용 사례

그럼 예시말고 Z-Score를 활용한 대시보드가 무엇이 있는지 찾아볼까요?

Z-Score를 활용한 월단위 화재통계

아래 대시보드는 년/월 단위로 어떤 화재가 빈번하게 발생 하였는지 알아볼수 있는 대시보드를 만들어 보았습니다. 시각화를 보니, 2019년 12월에는 화학적요인이 다른 월에 비해 평균 이상으로 발생한것을 알 수 있습니다.

Z-Score를 활용한 차량 색상에 따른 자동차 브랜드 가격 비교 (Andy Kriebel)

비지니스에서도 Z-Score를 활용할 수 있습니다. 아래 대시보드는 각 자동차 브랜드 별로 어떤 색상의 차량이 다른 차량보다 평균적으로 비싼지 나타낸 시각화입니다. 혼다의 경우 Fuscia 색상의 차량이 평균적으로 다른브랜드보다 비싼것을 한눈에 볼 수 있네요!

자 이렇게 Z-Score를 활용하면 측정기준이 다른 값들도 한번에 비교할 수 있고 평균에 비해 얼마나 크게 벗어나있는지 볼 수 있는 장점이 있습니다. 여러분들도 여러 브랜드, 사람, 날짜, 제품 등을 한번에 다른 대상과 비교해볼 수 있는 Z-Score 활용 대시보드를 만들어보는 것은 어떨까요?😉