회사 사내 교육용 자료

1. 하루 30분 태블로

2. 시각화주제
Sociology
Technology
Economy
Ecology
Politic
Spirituality
GDP&주가지수 기준금리
인구데이터
부동산가격
기술버블
주가&주당순이익

3. 0.OT

5. 가장 힘든점

6. 재료찾기

7. 재료찾기
주제, 데이터 찾기, 어떤 모습 등

9. https://public.tableau.com/ko-kr/gallery/?tab=viz-of-the-day&type=viz-of-the-day

10. 모방 ⇨ 새로운 정보

11. https://public.tableau.com/ko-kr/
다운로드

12. https://www.mk.co.kr/news/economy/view/2021/02/178994/

13. https://www.etoday.co.kr/news/view/1996196

14. ARK Investment
https://ark-funds.com/active-etfs

18. https://www.hankyung.com/finance/article/2021012986111

21. 오늘 사용할 데이터
https://ark-funds.com/investor-resources

33. 생키차트

34. Sankey Diagram
Flow Diagram(도표)의 한 종류, 화살표의 너비로 흐름의 양을 비율적으로 보여준다.
주로 어떤 프로세스에서 에너지, 연료, 비용의 움직임을 시각화(변수간 연관)하는 데에 사용된다.
예를들어, 지역이나 국가 간의 에너지, 연료의 거래를 표현하기에 적합하다.
시스템 내에서 주된 이동이나 흐름을 시각적으로 강조하며, 어떤 항목의 기여도가 높은지 찾는데 효과적

35. 1861년 찰스 조셉 미나드(Charles Joeseph Minard)에 의해 시작되었다. 일반적인 스프
레드시트 그래프로 쉽게 나타내기 힘든 것도 최고의 그래프로는 본문의 설명보다 결과를 더
잘 이해시킬 수 있다. 미나드는 나폴레옹이 모스크바로 진군할 당시 그를 몰락하게 만든 네
가지의 변수를 설명하는 2차원 그래픽을 만들었다. 네 가지 변수는 군대의 진행 방향, 부대
가 지나간 지역, 기아와 부상으로 사망한 군대의 규모, 몹시 추운 기온이었다. 현재의 기준으
로 보면 통계적으로 그려진 그래프로서 부족한 면이 있지만, 그 지도는 선택된 날짜들의 기
온에 따른 프랑스 군대 규모의 감소 모습을 보여줌으로써 그 어떤 설명보다 명확하게 이해
https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=sanny0314&logNo=221367281033&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F

39. 데이터 로드, 유니온 만들기
(유니온은 테이블 통합 방식)

40. 구간차원 만들기
시작
끝

41. Path 만든 후 구간차원 만들기

42. Sigmoid

43. Sigmoid

44. Sigmoid

45. Rank1 (left)

46. Rank1 (left)

47. Rank2 (right)

48. Curve

49. Size

50. 시트1

51. 시트2

52. 시트3

56. 인구데이터(1)

57. 빌드업

58. 1. 통계청에 따르면 2020년 한국 합계출산율은 0.84명으로 2019년보다 0.08명 하락
2. 합계출산율은 여성 1명이 평생 낳을 것으로 예상되는 평균 출생아 수
3. 2019년 통계청이 예상한 0.90명보다 낮은 수치.
4. 통계청 기본 예상에 따르면, 2029년에 인구가 처음 감소, 2045~2050년엔 연평균 감소율이
0.75%
5. 2045년 65세 이상 노인이 전체 인구에서. 차지하는 비중은 37%를 기록해 세계 1위를 차지할
것으로 예상
https://www.hankyung.com/economy/article/202102256946i

60. https://www.chosun.com/site/data/html_dir/2017/06/07/2017060700222.html

61. https://www.chosun.com/site/data/html_dir/2017/06/07/2017060700222.html

62. https://news.joins.com/article/15888765

63. https://www.hankyung.com/society/article/202103020944Y

64. 국방부가 의무경찰과 산업기능요원을 포함한 대체·전환복무요원을 모두 없애기로 한 것은 2020년
대 초반이면 '인구 절벽'에 부딪혀 병력 자원이 급감할 것이라는 판단 때문이다.
https://www.yna.co.kr/view/AKR20160517150300014

65. https://weekly.donga.com/3/all/11/1998264/1

67. https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20210307/105763307/1

68. https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20170607/84762177/1

69. https://news.joins.com/article/23999645

70. https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_2KAA207_OECD
데이터 ⇨ 가능하다면, 가지고. 올 때 잘 가지고 오자.
OECE 합계출산
한국 합계출산
https://kosis.kr/statisticsList/statisticsListIndex.do?
parentId=A.1&vwcd=MT_ZTITLE&menuId=M_01_01#content-group

73. 산아제한정책

74. http://thestory.chosun.com/site/data/html_dir/2012/02/08/2012020801362.html

78. NEXT

79. NEXT

80. 인구데이터(2)

81. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B5%AC_%ED%94%BC%EB%9D%BC%EB%AF%B8%EB%93%9C

82. 예시
https://canonicalized.com/tableau-consulting/

83. https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1BPA001&conn_path=I2
오늘의 데이터

86. 인구피라미드
https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/population_pyramid.htm

87. https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/functions_functions_logical.htm
논리함수

88. https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/functions_functions_logical.htm
논리함수

93. 인구데이터(3)

94. 인구데이터 확장해보기
https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1IN1603

101. 맵
색상에 성비를 넣는건 적절하지 않음
성비는 나이를 고려해서 적용하는게 적절해보임
1) 평균으로 바꾸고 넣어보기
2) 인구로 색상을 주자 OR

102. 2016년 통계청 데이터를 통해 본 한국사회, 이미 여초사회
통계청 인구조사에 따르면 2016년 여자 100명에 대한 남자의 수를 나타내는 성비가 서울지역에서 82.576으로 나타났다. (중략)

104. 도구설명에 시트추가하기

105. 도구설명에 시트추가하기

106. 도구설명에 시트추가하기

107. 도구설명에 시트추가하기

108. 도구설명에 시트추가하기

109. 인구데이터(4)

110. 출산율
미래인구추계 + 전체인구피라미드
지역별인구피라미드 + 성비

114. 인구피라미드
https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/population_pyramid.htm

115. 도구설명에 시트추가하기

116. 출산률
미래인구추계 + 전체인구피라미드
지역별인구피라미드 + 성비
지역별 인구수 변화 + @

117. 인구데이터 확장해보기
https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=315&tblId=TX_315_2009_H1001

119. 해제

120. 해제

128. advanced: 인구이동검색
https://kosis.kr/search/search.do

129. advanced: 인구이동검색

135. advanced: 인구이동검색

136. advanced: 인구이동검색

137. 인구데이터(5)
인구이동

138. https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=shm&sid1=102&oid=469&aid=0000594966
행정안전부는 3월말 기준,
국내 주민등록인구가 5170만 5905명으로 지난해 연말보다 12만 3118명 감소했다고 밝힘.
1분기 평균 세대원 수 2.23명.
4인 세대 이상 비율 19.6%(처음으로 20% 아래로 떨어짐)
1인 세대 913만 세대인. 39.5%
65세 고령인구 비율 16.6%
2011년말 대비
아동 19.6 -> 14.8%
청소년 20.6 -> 16.4%
청년 22.6 -> 20.2%
65세이상 11.2 -> 16.6%
17개 시도. 중. 전남, 경북, 전북, 강원 등 4곳은 65세 이상인구가 전체 인구의 20%를 차지.
인구 유출도 진행중.
17개 시/도 중 지난해 연말보다 인구가 늘어난. 곳은 경기.세종,제주. 3곳뿐

139. 출산률
미래인구추계 + 전체인구피라미드
지역별인구피라미드 + 성비
지역별 인구수 변화 + 서울시 순이동
지역별 인구이동(순이동)

141. advanced: 인구이동검색

142. advanced: 인구이동검색

143. https://kosis.kr/search/search.do

148. [히트맵]

151. 출산률
미래인구추계 + 전체인구피라미드
지역별인구피라미드 + 성비
지역별 인구수 변화 + @
지역별 인구수 변화 + 지역별 인구이동

152. [히트맵]

154. 해제

155. 해제

158. [인구 Dashboard]

159. [인구 Dashboard]

160. 인구데이터(6)
인구이동 Dashboard

161. [인구 Dashboard]

162. 출산률
미래인구추계 + 전체인구피라미드
지역별인구피라미드 + 성비
지역별 인구수 변화 + 서울시 순이동
지역별 인구수 + 지역별 인구이동(순이동)

163. 1. 지역별 인구수

164. 인구데이터 확장해보기
https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=315&tblId=TX_315_2009_H1001

166. 해제

167. 해제

170. 2. 지역별 인구이동

171. https://kosis.kr/search/search.do

177. 데이터 이름 변경

182. [인구 Dashboard]

183. 인구데이터
군부대

184. 데이터 ⇨ 가능하다면, 가지고. 올 때 잘 가지고 오자.
http://index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2757
https://kosis.kr/statisticsList/statisticsListIndex.do?
menuId=M_01_01&vwcd=MT_ZTITLE&parmTabId=M_01_01&outLink=Y&parentI
d=R.1;R_12.2;#R_12.2

185. 인구데이터
인구이동

186. 데이터 ⇨ 가능하다면, 가지고. 올 때 잘 가지고 오자.
http://index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2757
https://kosis.kr/statisticsList/statisticsListIndex.do?
menuId=M_01_01&vwcd=MT_ZTITLE&parmTabId=M_01_01&outLink=Y&parentI
d=R.1;R_12.2;#R_12.2

187. 부동산가격지수

191. https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2021/04/19/2021041902240.html

192. https://onland.kbstar.com/quics?page=C059744&cc=b061784:b061784
KB데이터 ⇨ 엑셀에서 잘 고쳐야함 / R의 Reshape2를. 사용

193. https://www.data.go.kr/data/15044283/fileData.do
2006/1~2020/7

195. 추세선 추가해보기

198. 정부
https://namu.wiki/w/%EB%8C%80%ED%95%9C%EB%AF%BC%EA%B5%AD%20%EC%A0%95%EB%B6%80

199. 정부

200. 정부
참조선

201. 정부
참조선

202. https://www.korea.kr/special/policyCurationView.do?newsId=148865571

203. https://www.korea.kr/special/policyCurationView.do?newsId=148865571

204. 정부

207. http://ecos.bok.or.kr/

208. 예상치 못한 곳에서 발견되는 인사이트

210. KB

213. ToolTip

218. 각 정부 부동산 정책을 추가해보기

219. 부동산가격지수+경제지표

221. https://onland.kbstar.com/quics?page=C059744&cc=b061784:b061784
KB데이터 ⇨ 엑셀에서 잘 고쳐야함 / R의 Reshape2를. 사용

222. https://www.data.go.kr/data/15044283/fileData.do
2006/1~2020/7

223. 정부
https://namu.wiki/w/%EB%8C%80%ED%95%9C%EB%AF%BC%EA%B5%AD%20%EC%A0%95%EB%B6%80

224. 정부

225. 정부
노:2003/2/25~2008/2/25
이:2008/2/25~2013/2/25
박:2013/2/25~2017/3/10
문:2017/3/10~현재

226. 정부
참조선

227. 정부
참조선

228. https://www.korea.kr/special/policyCurationView.do?newsId=148865571

229. https://www.korea.kr/special/policyCurationView.do?newsId=148865571

230. 정부

233. http://ecos.bok.or.kr/

234. 예상치 못한 곳에서 발견되는 인사이트

236. KB

239. ToolTip

244. 각 정부 부동산 정책을 추가해보기

245. 글로벌부동산가격

246. https://www.hankyung.com/international/article/202103293027i

247. https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2021051414438235427

250. 지방 부동산 가격정상화? 재상승

252. https://data.oecd.org/price/housing-prices.htm
오늘 사용할 데이터

254. 2015 = 100

256. 기준금리 추가
https://fred.stlouisfed.org/series/FEDFUNDS

258. 미국, 한국, 영국, 아일랜드, 일본, 중국

260. 세부지표를 더 살펴볼 필요가 있을듯

261. 뉴스처럼 표를 만들기

262. https://dacon.io/competitions/official/235724/overview/rules

263. https://kosis.kr/serviceInfo/newContrainDataDetail.do?
boardIdx=2009045&boardOrgId=408

264. https://www.statista.com/chart/22247/price-average-apartment-in-selected-korean-cities