아래에서 데이터를 가져왔어요! 캐글은 좀 유명해서 알아두세요!

Online Food Dataset

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onlinefoods.csv

시트(Sheet)

• 시트는 데이터를 시각화하고 분석하기 위한 작업 영역입니다.
• 각 시트는 특정 데이터 시각화나 분석을 담당하며, 그래프, 표, 지도 등의 시각화 객체를 포함할 수 있습니다.
• 한 대시보드에 여러 개의 시트를 배치하여 다양한 시각화를 한 화면에서 보여줄 수 있습니다.

대시보드(Dashboard)

• 대시보드는 한 화면에 여러 시트를 조합하여 데이터를 종합적으로 시각화하고 분석하는 데 사용됩니다.
• 여러 시트를 조합하여 한눈에 여러 정보를 볼 수 있도록 합니다.
• 대시보드는 보고서나 시각화 결과를 요약하거나 고위 정보를 제공하기 위해 사용됩니다.

스토리(Story)

• 대시보드는 한 화면에 여러 시트를 조합하여 데이터를 종합적으로 시각화하고 분석하는 데 사용됩니다.
• 스토리는 여러 시트와 대시보드를 조합하여 이야기를 전달하고, 데이터 분석의 흐름이나 결과를 순차적으로 나열하여 논리적인 구조를 제공합니다.
• 데이터 시각화 및 분석 결과를 이해하기 쉽게 전달하기 위한 기능입니다.

워크북(Workbook)

• 워크북은 테블로에서 작업을 저장하는 단위입니다.
• 하나의 워크북 안에 여러 시트와 대시보드를 포함할 수 있습니다.
• 워크북은 일반적으로 특정 주제나 프로젝트에 대한 데이터 시각화 및 분석 작업을 담당합니다.

차원(Dimension)과 측정값(Measure)

• 차원은 데이터를 설명하는 범주형 값입니다. 예를 들어 지역, 날짜, 제품 유형 등이 있습니다.
• 측정값은 수치형 데이터로 분석되는 값입니다. 예를 들어 매출액, 수량, 온도 등이 있습니다.

필터(Filter)

• 필터는 시트나 대시보드에 적용되어 데이터를 특정 기준에 따라 필터링하는 데 사용됩니다.
• 사용자는 필터를 통해 원하는 데이터 범위를 선택하거나 조정하여 분석할 수 있습니다.

마크(Mark):

• 마크는 시각화 객체(막대 그래프, 점 그래프 등) 하나를 가리킵니다.
• 각 마크는 데이터의 한 행을 나타내며, 크기, 색상, 모양 등의 속성을 가질 수 있습니다.

축(Axis)

• 축은 시각화 객체에서 데이터를 표시하는 데 사용되는 선입니다.
• 가로축(X축)은 차원 값을, 세로축(Y축)은 측정값을 보통 나타냅니다.

레전드(Legend)

• 레전드는 시각화 객체에서 사용된 색상, 크기, 모양 등의 의미를 설명하는 표입니다.

온라인 음식 주문 데이터 세트

데이터 세트는 온라인 음식 주문 플랫폼에서 일정 기간 동안 수집한 정보를 포함합니다. 직업, 가족 크기, 피드백 등과 관련된 다양한 속성을 포괄합니다.

인구통계학적 정보

• Age: 고객의 연령.
• Gender: 고객의 성별.
• Marital Status : 고객의 혼인상태.
• Occupation: 고객의 직업.
• Monthly Income: 고객의 월수입.
• Educational Qualifications: 고객의 교육 자격.
• Family Size: 고객의 가족 수.

위치 정보

• Latitude: 고객의 위치에 대한 위도입니다.
• Longitude: 고객 위치의 경도입니다.
• Pin Code : 고객 위치의 Pin Code.

주문내역

• Output: 주문의 현재 상태(예: 보류 중, 확인 중, 배송 중)
• Feedback: 주문 접수 후 고객이 제공하는 피드백입니다.