기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon Quick Sight의 시각적 객체 유형 Amazon Quick Sight는 데이터를 표시하는 데 사용할 수 있는 다양한 시각적 객체 유형을 제공합니다. 이 단원의 주제를 통해 각 시각적 객체 유형의 기능에 대해 자세히 알아보십시오. **Topics** + [측정값 및 차원](#measures-and-dimensions) + [표시 제한](#display-limits) + [기타 범주 숨기기 또는 표시하기](#other-category) + [표시할 데이터 포인트의 수 사용자 지정하기](#customizing-number-of-data-points) + [AutoGraph 사용](autograph.md) + [막대 차트 사용하기](bar-charts.md) + [박스 플롯 사용하기](box-plots.md) + [콤보 차트 사용하기](combo-charts.md) + [사용자 지정 시각화 콘텐츠 사용하기](custom-visual-content.md) + [도넛 차트 사용하기](donut-chart.md) + [퍼널 차트 생성하기](funnel-charts.md) + [게이지 차트 사용하기](gauge-chart.md) + [히트 맵 사용하기](heat-map.md) + [Highcharts 사용](highchart.md) + [히스토그램 사용하기](histogram-charts.md) + [이미지 구성 요소 사용](image-component.md) + [KPI 사용](kpi.md) + [레이어 맵 사용](layered-maps.md) + [선형 차트 사용하기](line-charts.md) + [맵 및 지리공간 차트 생성하기](geospatial-charts.md) + [소배수 사용하기](small-multiples.md) + [파이 차트 사용하기](pie-chart.md) + [피벗 테이블 사용하기](pivot-table.md) + [방사형 차트 사용하기](radar-chart.md) + [생키 다이어그램 사용하기](sankey-diagram.md) + [산점도 사용하기](scatter-plot.md) + [테이블을 시각화로 사용하기](tabular.md) + [텍스트 상자 사용하기](textbox.md) + [트리 맵 사용하기](tree-map.md) + [워터폴 차트 사용하기](waterfall-chart.md) + [단어 클라우드 사용하기](word-cloud.md) ## 측정값 및 차원 시각화에서 측정, 비교 및 집계에 사용하는 숫자 값을 가리킬 때 측정값이라는 용어를 사용합니다. 치수는 숫자 필드(예: 제품 비용) 또는 모든 데이터 형식의 필드에 대한 숫자 집계(예: 거래 ID 수)일 수 있습니다. 측정값과 관련이 있는 제품 또는 속성이며 항목을 나누는 데 사용할 수 있는 항목일 수 있는 텍스트 또는 날짜 필드를 가리킬 때 차원 또는 범주 라는 용어를 사용합니다. 판매 수치에서 판매일을, 고객 만족도 수치에서 제품 제조업체를 예로 들 수 있습니다. Amazon Quick Sight는 데이터 유형에 따라 필드를 측정값 또는 차원으로 자동으로 식별합니다. 숫자 필드는 차원으로 취급될 수 있습니다(예: 우편 번호 및 대부분의 ID 번호). 데이터 준비 중에 이러한 필드에 문자열 데이터 형식을 지정하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 Amazon Quick Sight는 이를 차원으로 취급해야 하며 수학 계산을 수행하는 데는 유용하지 않음을 이해합니다. 또는 분석마다 필드를 차원 또는 치수로 표시할지 여부를 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 [차원 또는 측정값인 필드](creating-a-visual.md#dimensions-and-measures) 단원을 참조하십시오. ## 표시 제한 모든 시각적 객체 유형은 시각적 요소(예: 선, 막대 또는 풍선)를 쉽게 보고 분석할 수 있도록 표시되는 데이터 요소의 수를 제한합니다. 시각적 객체는 시각적 객체 유형에 대한 제한까지 표시할 처음 *n*개 행을 선택합니다. 선택은 정렬 순서(적용된 경우) 또는 기본 순서(적용되지 않은 경우)를 따릅니다. 지원되는 데이터 포인트의 수는 시각적 객체 유형에 따라 다릅니다. 특정 시각적 객체 유형에 대한 표시 제한에 대한 자세한 내용은 해당 유형의 주제를 참조하십시오. 시각적 객체 유형에 대한 표시 제한에 도달하면 표시된 데이터 요소의 수가 시각적 객체 제목에 나타납니다. 큰 데이터 세트가 있는데 시각적 객체 표시 제한에 도달하지 않으려면 필터를 하나 이상 사용하여 표시되는 데이터의 양을 줄입니다. 시각적 객체에 필터 사용에 대한 자세한 내용은 [Amazon Quick Sight에서 데이터 필터링](adding-a-filter.md) 단원을 참조하십시오. 대시보드 및 분석의 경우 Amazon Quick Sight는 다음을 지원합니다. + 대시보드당 데이터 세트 50개 + 대시보드당 스프레드시트 20개 + 스프레드시트당 30개의 시각화 개체 **참고** Amazon Quick Sight는 30개 이상의 다양한 *시각적 객체 유형*(바 차트, 파이 차트, 선 차트와 같은 차트 및 시각화 범주)을 지원합니다. 각 분석 시트에는 모든 유형의 조합으로 구성된 최대 30개의 *시각적 인스턴스*(개별 차트 객체)가 포함될 수 있습니다. 또한 **other** 범주에 추가하기 전에 시각적 객체에 표시하려는 데이터 포인트의 수를 제한하도록 선택할 수 있습니다. 이 범주에는 사용 중인 시각적 유형에 대한 차단 한도(사용자가 지정했거나 표시 제한에 따른 한도)를 초과하는 모든 데이터에 대한 집계 데이터가 포함됩니다. 시각적 객체 메뉴를 사용하여 **other** 범주를 표시할지 선택할 수 있습니다. **기타** 범주는 산점도, 히트 맵, 맵, 테이블(테이블 형식 보고서) 또는 핵심성과지표(KPI)를 표시하지 않습니다. X축이 날짜인 경우 선 차트를 표시하지 않습니다. **other** 범주 탐색은 지원되지 않습니다. ## 기타 범주 숨기기 또는 표시하기 다음 순서에 따라 기타 범주를 숨기거나 표시할 수 있습니다. **기타 범주 숨기기 또는 표시하기** 1. 분석 페이지에서 수정하려는 시각적 객체를 선택합니다. 1. 시각적 객체의 오른쪽 상단 모서리에서 시각적 객체 메뉴를 선택한 다음 [**Hide "other" category**] 또는 [**Show "other" category**]를 적절하게 선택합니다. ## 표시할 데이터 포인트의 수 사용자 지정하기 일부 시각적 객체의 주요 축에 표시할 데이터 포인트의 수를 선택할 수 있습니다. 이 수가 차트에 표시된 후 추가 데이터 포인트가 "other" 범주에 포함됩니다. 예를 들어 200에서 10데이터 포인트를 포함하도록 선택할 경우 10이 차트에 표시되고 190이 “other” 범주에 속하게 됩니다. 이렇게 설정하려면 **v** 모양의 시각적 메뉴를 선택한 다음 **Format visual(시각적 객체 형식 지정)**을 선택합니다. 다음 테이블을 사용하여 어느 필드가 데이터 포인트 설정을 잘 포함하는지와 시각적 객체 유형이 기본으로 얼마의 데이터 포인트를 표시하는지 결정할 수 있습니다. | 시각적 객체 유형 | 데이터 포인트 설정의 위치 | 기본 데이터 포인트의 수 | | --- | --- | --- | | 막대 차트, 가로 | **Y축** - **표시된 데이터 포인트의 수** | 10,000 | | 막대 차트, 세로 | **X축** - **표시된 데이터 포인트의 수** | 10,000 | | 콤보 차트 | **X축** - **표시된 데이터 포인트의 수** | 2,500 | | 열 지도 | **행** - **표시된 행의 수** **열** - **표시된 열의 수** | 100 | | 선 차트 | **X축** - **표시된 데이터 포인트의 수** | 10,000 | | 파이 차트 | **그룹/색상** - **표시된 슬라이스의 수** | 20 | | 트리 맵 | **그룹화 기준** - **표시된 정사각형의 수** | 100 | # AutoGraph 사용 AutoGraph는 시각적 객체 유형 자체가 아니라 Amazon Quick에 시각적 객체 유형을 선택하도록 지시할 수 있습니다. AutoGraph를 선택한 다음 필드를 선택하여 시각적 객체를 생성하면 Amazon Quick은 선택한 필드의 수와 데이터 유형에 가장 적합한 시각적 객체 유형을 사용합니다. ## AutoGraph를 사용하여 시각화 생성하기 AutoGraph를 사용하여 시각적 객체를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **AutoGraph를 사용하여 시각화 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. [**Visual types**] 창에서 AutoGraph 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용할 필드를 선택합니다. # 막대 차트 사용하기 Amazon Quick은 수평 또는 수직 방향의 다음과 같은 유형의 막대 차트를 지원합니다. + **단일 측정값** - 단일 측정값 막대 차트를 사용하여 한 차원에 대한 단일 측정값을 표시합니다. + **다중 측정값** - 다중 측정값 막대 차트를 사용하여 한 차원에 대한 다중 측정값을 표시합니다. + **클러스터형** - 클러스터형 막대 차트는 한 차원에 대한 단일 측정값을 다른 차원으로 그룹화하여 표시합니다. + **누적형** - 누적형 막대 차트는 두 차원의 측정값을 표시한다는 점에서 클러스터형 막대 차트와 유사합니다. 상위 차원을 기준으로 각 하위 차원의 막대를 클러스터로 묶는 대신 상위 차원당 막대 하나를 표시합니다. 막대 내에서 색상 블록을 사용하여 하위 차원에 대한 각 항목의 관련 값을 표시합니다. 색상 블록은 측정값의 총계를 기준으로 하위 차원의 각 항목 값을 반영합니다. 누적 막대 차트는 선택된 치수의 최대값을 기준으로 막대의 크기가 결정됩니다. + **누적형 100%** - 누적형 100% 막대 차트는 누적형 막대 차트와 유사합니다. 하지만 누적형 100% 막대 차트에서는 색상 블록에 하위 차원의 각 항목 백분율(100% 기준)이 반영됩니다. 그룹 또는 색상을 사용하지 않는 시각적 객체의 경우 막대 차트는 축에 최대 10,000개의 데이터 포인트를 표시합니다. 그룹 또는 색상을 사용하는 시각적 객체의 경우 이 차트는 축에 최대 50개의 데이터 포인트를 표시하고 그룹 또는 색상에 대해 최대 50개의 데이터 포인트를 표시합니다. Amazon Quick이 표시 한도를 벗어나는 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits). ## 단일 측정값 막대 차트 생성하기 다음 순서에 따라 단일 측정값 막대 차트를 생성할 수 있습니다. **단일 측정값 막대 차트 생성하기** 1. 분석 페이지 왼쪽의 도구 모음에서 **시각화**를 선택합니다. 1. 왼쪽 상단의 애플리케이션 표시줄에서 **추가**를 선택한 다음 **시각화 추가**를 선택합니다. 1. **시각적 객체 유형** 창에서 **가로 막대 차트** 또는 **세로 막대 차트** 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **X축** 또는 **Y축** 필드 웰로 차원을 드래그합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **값** 필드 웰로 측정값을 드래그합니다. ## 다중 측정값 막대 차트 생성하기 다음 순서에 따라 다중 측정값 막대 차트를 생성할 수 있습니다. **다중 측정값 막대 차트 생성하기** 1. 분석 페이지 왼쪽의 도구 모음에서 **시각화**를 선택합니다. 1. 왼쪽 상단의 애플리케이션 표시줄에서 **추가**를 선택한 다음 **시각화 추가**를 선택합니다. 1. **시각적 객체 유형** 창에서 **가로 막대 차트** 또는 **세로 막대 차트** 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **X축** 또는 **Y축** 필드 웰로 차원을 드래그합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **값** 필드 웰로 둘 이상의 측정값을 드래그합니다. ## 클러스터형 막대 차트 생성하기 다음 순서에 따라 클러스터형 막대 차트를 생성할 수 있습니다. **클러스터형 막대 차트 생성하기** 1. 분석 페이지 왼쪽의 도구 모음에서 **시각화**를 선택합니다. 1. 왼쪽 상단의 애플리케이션 표시줄에서 **추가**를 선택한 다음 **시각화 추가**를 선택합니다. 1. **시각적 객체 유형** 창에서 **가로 막대 차트** 또는 **세로 막대 차트** 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **X축** 또는 **Y축** 필드 웰로 차원을 드래그합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **값** 필드 웰로 측정값을 드래그합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **그룹/색상** 필드 웰로 차원을 드래그합니다. ## 누적형 막대 차트 생성하기 다음 순서에 따라 누적형 막대 차트를 생성할 수 있습니다. **누적형 막대 차트 생성하기** 1. 분석 페이지 왼쪽의 도구 모음에서 **시각화**를 선택합니다. 1. 왼쪽 상단의 애플리케이션 표시줄에서 **추가**를 선택한 다음 **시각화 추가**를 선택합니다. 1. **시각적 객체 유형** 창에서 **가로 누적 막대 차트** 또는 **세로 누적 막대 차트** 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **X축** 또는 **Y축** 필드 웰로 차원을 드래그합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **그룹/색상** 필드 웰로 차원을 드래그합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **값** 필드 웰로 측정값을 드래그합니다. 1. (선택 사항) 데이터 레이블 추가 및 총계 표시: 1. 시각적 객체 오른쪽 상단에 있는 메뉴에서, **시각적 객체 형식 지정** 아이콘을 선택합니다. 1. **시각적 객체** 창에서 **데이터 레이블**을 선택합니다. 1. 스위치를 토글하여 데이터 레이블을 표시합니다. 각 측정값의 레이블이 차트에 나타나고 총계를 표시하는 옵션이 창에 나타납니다. 1. **합계 표시**를 선택합니다. 차트의 각 막대에 총계가 표시됩니다. ## 누적형 100% 막대 차트 생성하기 다음 순서에 따라 누적형 100% 막대 차트를 생성할 수 있습니다. **누적형 100% 막대 차트 생성하기** 1. 분석 페이지 왼쪽의 도구 모음에서 **시각화**를 선택합니다. 1. 왼쪽 상단의 애플리케이션 표시줄에서 **추가**를 선택한 다음 **시각화 추가**를 선택합니다. 1. **시각적 객체 유형** 창에서 **가로 누적 100% 막대 차트** 또는 **세로 누적 100% 막대 차트** 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **X축** 또는 **Y축** 필드 웰로 차원을 드래그합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **값** 필드 웰로 둘 이상의 측정값을 드래그합니다. ## 막대 차트의 기능 막대 차트에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. **** | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예(예외 있음) | 다중 치수와 클러스터 막대 차트에는 범례가 표시되지만 단일 치수 가로 막대 차트에는 표시되지 않습니다. | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 축선, 격자선, 축 레이블, 축 정렬 아이콘 표시하기 또는 숨기기 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 축 및 그리드 선](showing-hiding-axis-grid-tick.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예(예외 있음) | 날짜 필드를 축의 차원으로 사용하는 경우를 제외하고 차트에서 모든 막대를 강조 또는 제외할 수 있습니다. 이 경우에는 막대를 강조만 할 수 있고 제외할 수는 없습니다. | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 예 | 축과 값에 대해 선택한 필드를 정렬할 수 있습니다. | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | 값에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용해야 하며, 축 또는 그룹/색상에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 예 | 축 및 Group/Color(그룹/색상) 필드 모음에 드릴다운 수준을 추가할 수 있습니다. | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | | 데이터 레이블 표시하기 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 데이터 레이블](customizing-visual-data-labels.md) | | 누적형 막대 차트 총계 표시하기 | 예 | 누적형 막대 차트에 총계를 표시하려면 데이터 레이블을 표시하도록 선택해야 합니다. | [누적형 막대 차트](#create-bar-chart-stacked) | # 박스 플롯 사용하기 박스 및 위스커 플롯이라고도 하는 박스 플롯은 여러 원본에서 수집된 데이터를 하나의 시각화로 표시하여 데이터에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 박스 플롯을 사용하면 데이터가 축을 가로질러 또는 시간 경과에 따라 어떻게 분포되는지 시각화할 수 있습니다(예: 7일 동안의 지연 항공편). 일반적으로 박스 플롯은 정보를 분기 단위로 자세히 설명합니다. + **최소값** - 이상치를 제외한 가장 낮은 데이터 포인트입니다. + **최대값** - 이상치를 제외한 가장 높은 데이터 포인트입니다. + **중앙값** - 데이터 세트의 중간 값입니다. + **제1사분위수** - 데이터 세트의 가장 작은 수와 중앙값 사이의 중간 값입니다. 제1사분위수에는 최소값이나 중앙값이 포함되지 않습니다. + **제3사분위수** - 데이터 세트의 가장 큰 수와 중앙값 사이의 중간 값입니다. 제3사분위수에는 최대값이나 중앙값이 포함되지 않습니다. 이상치는 박스 플롯의 키 값 계산에 포함되지 않는 극단적인 데이터 포인트입니다. 이상치는 개별적으로 계산되기 때문에 박스 플롯이 생성된 직후에는 해당 데이터 포인트가 나타나지 않습니다. 박스 플롯에는 최대 10,000개의 데이터 포인트가 표시됩니다. 데이터 세트에 10,000개가 넘는 데이터 요소가 포함된 경우 시각화의 오른쪽 상단에 경고가 나타납니다. 박스 플롯은 최대 5개의 메트릭과 1개의 그룹화 기준을 지원하지만, 중복된 메트릭이 제공되는 경우 렌더링되지 않습니다. 박스 플롯은 일부 계산된 필드를 지원하지만 전부 지원하지는 않습니다. `avgOver` 등의 윈도우 함수를 사용하는 모든 계산된 필드는 SQL 오류가 발생합니다. 박스 플롯 시각화는 MySQL 5.3 및 이전 버전과 호환되지 않습니다. **기본 박스 플롯 시각화 생성하기** 1. 에서 Amazon Quick에 로그인합니다[https://quicksight.aws.amazon.com/](https://quicksight.aws.amazon.com/). 1. Quick을 열고 왼쪽 탐색 창에서 **분석을** 선택합니다. 1. 다음 중 하나를 선택합니다. + 새 분석을 생성하려면 오른쪽 상단에서 **새 분석**을 선택합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight에서 분석 시작](creating-an-analysis.md) 단원을 참조하십시오. + 기존 분석을 사용하려면 편집하려는 분석을 선택합니다. 1. **추가**, **시각화 추가**를 선택합니다. 1. 왼쪽 하단의 **시각화 유형**에서 박스 플롯 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 해당 필드 모음에 사용하려는 필드를 선택합니다. 박스 플롯에는 하나 이상의 고유한 측정값 필드가 필요합니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**Group/Color**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. 박스 플롯에서 지원되는 기능을 이해하려면 [Quick의 유형별 분석 형식](analytics-format-options.md)을(를) 참조하십시오. 사용자 지정 옵션에 대한 내용은 [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md)을(를) 참조하십시오. # 콤보 차트 사용하기 콤보 차트를 사용하면 추세 및 범주 같은 두 가지 유형의 데이터를 표시하는 하나의 시각화를 만들 수 있습니다. 콤보 차트는 선 차트와 막대 차트를 결합하기 때문에 선과 막대 차트라고도 합니다. 막대 차트는 범주를 비교하는 데 유용합니다. 막대 차트와 선형 차트 모두 시간 경과에 따른 변화를 표시하는 데 유용하지만, 막대 차트는 변화 간의 차이를 더 크게 보여주어야 합니다. Amazon Quick은 다음과 같은 유형의 콤보 차트를 지원합니다. + **클러스터형 막대 콤보 차트** - 각 집합이 상위 차원을 나타내고 각 막대가 하위 차원을 나타내는 단색 막대 집합을 표시합니다. 이 차트를 사용하면 각 막대에 대한 값을 쉽게 결정할 수 있습니다. + **누적형 막대 콤보 차트** - 각 막대가 상위 차원을 나타내고 각 색상이 하위 차원을 나타내는 여러 색상의 막대를 표시합니다. 이 차트를 사용하면 상위 차원 내에서 하위 차원 간의 관계를 쉽게 확인할 수 있습니다. 이 차트는 상위 차원의 총 값과 각 하위 차원이 총 값에 더해지는 방식을 보여줍니다. 각 하위 차원의 값을 결정하려면 차트 해석 시 색상 섹션의 크기를 해당 축의 데이터 레이블과 비교해야 합니다. 두 가지 유형의 콤보 차트는 **X축**의 한 차원만을 필요로 하지만 **선** 아래에 있는 최소 하나의 치수를 표시하는 데 있어 더욱 효율적입니다. 막대와 선 간의 관계를 표시하려는 경우에만 콤보 차트를 사용해야 합니다. 두 차트 유형의 관계를 설명해야 할 경우, 경험상 두 개의 별도 차트를 대신 사용하는 것이 가장 좋습니다. 각 차트는 다르게 작동하므로 시작하기 전에 다음 사항을 이해하는 것이 도움이 될 수 있습니다. + 각 시리즈의 데이터 포인트는 서로 다른 축척으로 렌더링됩니다. 콤보 차트는 선택된 치수의 최댓값을 기준으로 막대의 크기가 결정됩니다. + 각 차트 유형에 대해 동일한 눈금을 선택하더라도 축에서 숫자 간 거리가 선과 막대 사이에서 일치하지 않습니다. + 정확성을 위해 각 데이터 시리즈 측정에 서로 다른 단위를 사용하십시오. 콤보 차트는 2개의 다른 시각화 유형을 동시에 사용하는 것과 같습니다. 막대(또는 열)의 데이터가 선(또는 행)의 데이터와 직접적으로 관련이 있어야 합니다. 이 관계는 도구에 의해 기술적으로 적용되지 않기 때문에 이 관계를 직접 확인하는 것이 기본입니다. 선과 막대 사이의 일부 관계가 없는 경우 시각적 객체가 의미를 상실합니다. 콤보 차트 시각적 객체 유형을 사용하면 단일 치수 또는 단일 선 차트를 생성할 수 있습니다. 단일 치수 콤보 차트는 한 차원에 대한 하나의 치수를 표시합니다. 다중 치수 차트를 생성하려면 여러 개의 선 또는 막대를 선택할 수 있습니다. 다중 치수 막대 차트는 한 차원에 대해 2개 이상의 치수를 표시합니다. 클러스터에 있는 막대를 그룹화하거나 누적할 수 있습니다. 막대에는 축의 차원과 값에 대한 치수를 사용합니다. 차원은 어떤 면에서 치수와 관련된 텍스트 필드입니다. 더욱 자세한 정보를 표시하기 위해 치수를 분할하는 데 사용할 수 있습니다. 차트의 각 막대는 선택한 차원 내 항목에 대한 치수 값을 나타냅니다. 그룹 또는 색상을 사용하지 않는 시각화의 경우 막대와 선은 축에 최대 2,500개의 데이터 포인트를 표시합니다. 그룹 또는 색상을 사용하는 시각적 객체의 경우 막대는 축에 최대 50개의 데이터 포인트를 표시하고 그룹 또는 색상에 대해 최대 50개의 데이터 포인트를 표시하는 반면, 선은 축에 최대 200개의 데이터 요소를 표시하고 그룹 또는 색상에 대해 최대 25개의 데이터 포인트를 표시합니다. Amazon Quick이 표시 한도를 벗어나는 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits). ## 콤보 차트의 기능 콤보 차트에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. **** | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예(예외 있음) | 다중 치수 콤보 차트는 범례를 표시하지만 단일 치수 콤보 차트는 표시하지 않습니다. | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 예 | 축의 범위를 설정할 수 있습니다. | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 축선, 격자선, 축 레이블, 축 정렬 아이콘 표시하기 또는 숨기기 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 축 및 그리드 선](showing-hiding-axis-grid-tick.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예(예외 있음) | 날짜 필드를 축의 차원으로 사용하는 경우를 제외하고 차트에서 모든 막대를 강조 또는 제외할 수 있습니다. 이 경우에는 막대를 강조만 할 수 있고 제외할 수는 없습니다. | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 예 | 축과 값에 대해 선택한 필드를 정렬할 수 있습니다. | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | 필드 또는 값에 대해 선택한 필드에 집계를 적용해야 합니다. 축 또는 그룹/색상에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 예 | 축 및 Group/Color(그룹/색상) 필드 모음에 드릴다운 수준을 추가할 수 있습니다. | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | | Y축 동기화하기 | 예 | 막대와 선의 Y축을 단일 축으로 동기화합니다. | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | ## 콤보 차트 생성하기 콤보 차트를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **콤보 차트 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. **Visual types(시각적 객체 유형)** 창에서 콤보 차트 아이콘 하나를 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 차원 또는 치수 필드를 사용합니다. 차원 필드를 치수로 사용하도록 선택하는 경우, [**Count**] 집계 함수가 자동으로 차원 필드에 적용되어 숫자 값을 생성합니다. 다음과 같이 콤보 차트를 생성할 수 있습니다. + **X axis(X축)**에 대한 차원을 선택합니다. + 단일 치수 콤보 차트를 생성하려면 **Bars(막대)** 또는 **Lines(선)** 중 하나의 치수 하나를 선택합니다. + 다중 치수 콤보 차트를 생성하려면 **Bars(막대)** 또는 **Lines(선)** 필드 모음에 대한 치수를 둘 이상 선택합니다. + 선택적으로 [**Group/Color**] 필드 모음에 차원을 추가합니다. [**Group/Color**]에 필드가 있는 경우 [**Bars**] 아래에 하나 이상의 필드를 보유할 수 없습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/combo-chart-example2-clustered.png) 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**X axis**] 또는 [**Group/Color**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. # 사용자 지정 시각화 콘텐츠 사용하기 사용자 지정 시각적 콘텐츠 차트 유형을 사용하여 빠른 대시보드에 웹 페이지와 온라인 비디오, 양식 및 이미지를 포함할 수 있습니다. 예를 들어 대시보드에 회사 로고 이미지를 임베드할 수 있습니다. 조직의 최근 컨퍼런스에서 제작한 온라인 동영상을 임베드할 수도 있고, 대시보드 독자에게 대시보드가 유용한지 묻는 온라인 양식을 임베드할 수도 있습니다. 사용자 지정 시각화 콘텐츠를 만든 후 탐색 동작을 사용하여 콘텐츠 내에서 탐색할 수 있습니다. 또한 매개 변수를 사용하여 매개 변수에 표시되는 내용을 제어할 수 있습니다. 사용자 지정 시각화 콘텐츠에는 다음과 같은 제한 사항이 적용됩니다. + `https` URL 스키마만 지원됩니다. + 사용자 지정 시각화 콘텐츠는 이메일 보고서에서 지원되지 않습니다. + 핫링크 보호를 사용하는 이미지와 웹 사이트는 사용자 지정 시각화에 로드되지 않습니다. 대시보드에 웹 페이지, 비디오, 온라인 양식 또는 이미지를 포함하려면 시각적 객체 **유형** 창에서 사용자 지정 시각적 객체 콘텐츠 아이콘을 선택합니다. 대시보드에 시각화를 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 [시각화 추가하기](creating-a-visual.md#create-a-visual)을(를) 참조하십시오. 다음 절차를 사용하여 대시보드에 사용자 지정 시각화를 임베드하는 방법을 알아보십시오. ## 사용자 지정 시각화 콘텐츠 사용 모범 사례 사용자 지정 시각화 콘텐츠 차트 유형을 사용하여 웹 콘텐츠를 임베드할 때는 다음을 권장합니다. + IFrame에서 콘텐츠 보기 또는 열기를 지원하는 원본에서 웹 콘텐츠를 선택합니다. 웹 콘텐츠의 소스가 IFrame에서 보거나 여는 것을 지원하지 않는 경우 URL이 정확하더라도 콘텐츠가 Quick에 표시되지 않습니다. + 가급적이면, 특히 동영상, 온라인 양식, 스프레드시트 및 문서의 경우 임베드 가능한 URL을 사용하십시오. 임베드 가능한 URL을 사용하면 대시보드 독자에게 더 나은 경험을 제공하고 콘텐츠와 더 쉽게 상호 작용할 수 있습니다. 원본 웹 사이트의 콘텐츠를 공유하기로 선택하면 일반적으로 콘텐츠에 임베드할 수 있는 URL을 찾을 수 있습니다. + 소유한 내부 URL 또는 URL을 임베드하려면 해당 URL이 IFrame에서 열리도록 설정해야 할 수 있습니다. + 분석 또는 대시보드에서 사용자 지정 시각화 콘텐츠를 볼 때는 모든 쿠키를 사용 설정해야 합니다. 브라우저에서 타사 쿠키가 차단된 경우 사용자 지정 콘텐츠 시각적 객체에 임베딩된 웹 사이트의 일부인 이미지는 렌더링되지 않습니다. **참고** Chrome은 2024년 말까지 모든 타사 쿠키 사용을 중단할 계획을 발표했습니다. 즉, 빠른 사용자 지정 콘텐츠 시각적 객체에 포함된 웹 사이트에는 더 이상 Chrome에서 타사 쿠키에 의존하는 콘텐츠가 표시되지 않습니다. Chrome의 서드파티 쿠키 사용 중단 계획에 대한 자세한 정보는 [Chrome의 서드파티 쿠키 사용 중단](https://cloud.google.com/looker/docs/best-practices/chrome-third-party-cookie-deprecation)을 참조하세요. ## 대시보드에 이미지 임베드하기 이미지 URL을 사용하여 대시보드에 온라인 이미지를 임베드할 수 있습니다. 다음 순서에 따라 사용자 지정 시각화 콘텐츠 차트 유형을 사용하여 이미지를 임베드할 수 있습니다. 타사 쿠키가 차단된 브라우저에는 임베드된 이미지가 표시되지 않습니다. 대시보드에 임베드된 이미지를 보려면 브라우저 설정에서 타사 쿠키를 사용 설정하십시오. **대시보드에 이미지 임베드하기** 1. **시각화 유형** 창에서 사용자 지정 시각화 콘텐츠 아이콘을 선택합니다. 1. 시각화에서 **시각화 사용자 지정**을 선택합니다. 1. **속성** 창이 열리면 **사용자 지정 콘텐츠** 아래에 임베드하려는 이미지의 이미지 URL을 입력합니다. 1. **적용**을 선택합니다. 이미지는 시각화에서 웹 페이지로 나타납니다. 1. **이미지로 표시**를 선택합니다. URL이 이미지인 경우 이미지가 시각화에 나타납니다. URL이 이미지가 아닌 경우(예: 슬라이드 쇼, 갤러리 또는 웹 페이지 URL) `This URL doesn't appear to be an image. Update the URL to an image` 메시지가 나타납니다. 이렇게 하려면 임베드하려는 이미지를 별도의 브라우저 탭에서 열거나 이미지에 대한 임베드 가능한 URL(일반적으로 이미지 공유를 선택할 때 검색됨)을 선택합니다. 1. (선택 사항) **이미지 크기 조정 옵션**의 경우 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + **너비에 맞추기** - 이 옵션은 이미지를 시각화의 너비에 맞춥니다. + **높이에 맞추기** - 이 옵션은 이미지를 시각화의 높이에 맞춥니다. + **시각화에 맞게 크기 조정** - 이 옵션은 시각화의 너비와 높이에 맞게 이미지 크기를 조정합니다. 이 옵션을 사용하면 이미지가 왜곡될 수 있습니다. + **크기 조정 안 함** - 이 옵션은 이미지를 원래 크기로 유지하므로 이미지가 시각화의 크기에 맞지 않습니다. 이 옵션을 사용하면 이미지가 시각화의 중앙에 배치되고 시각화의 너비와 높이 내에 있는 이미지 부분이 표시됩니다. 시각화가 이미지보다 작은 경우 이미지의 일부가 표시되지 않을 수 있습니다. 그러나 시각화가 이미지보다 크면 이미지가 시각화 중앙에 배치되고 공백으로 둘러싸여 표시됩니다. ## 대시보드에 온라인 양식 임베드하기 임베드 가능한 URL을 사용하여 대시보드에 온라인 양식을 임베드할 수 있습니다. 다음 순서에 따라 사용자 지정 시각화 콘텐츠 차트 유형을 사용하여 온라인 양식을 임베드할 수 있습니다. **대시보드에 온라인 양식 임베드하기** 1. **시각화 유형** 창에서 사용자 지정 시각화 콘텐츠 아이콘을 선택합니다. 1. 시각화에서 **시각화 사용자 지정**을 선택합니다. 1. **속성** 창이 열리면 **사용자 지정 콘텐츠** 아래에 임베드하려는 온라인 양식의 양식 URL을 입력합니다. 가급적이면 양식에 대해 임베드 가능한 URL을 사용하십시오. 임베드 가능한 URL을 사용하면 양식을 사용해 상호 작용하고자 하는 대시보드 독자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 대부분의 경우 양식을 만든 사이트에서 양식을 공유하기로 선택하면 임베드 가능한 URL을 찾을 수 있습니다. 1. **적용**을 선택합니다. 양식이 시각화에 표시됩니다. ## 대시보드에 웹 페이지 임베드하기 URL을 사용하여 대시보드에 웹 페이지를 임베드할 수 있습니다. 다음 순서에 따라 사용자 지정 시각화 콘텐츠 차트 유형을 사용하여 웹 페이지를 임베드할 수 있습니다. **대시보드에 웹 페이지 임베드하기** 1. **시각화 유형** 창에서 사용자 지정 시각화 콘텐츠 아이콘을 선택합니다. 1. 시각화에서 **시각화 사용자 지정**을 선택합니다. 1. **속성** 창이 열리면 **사용자 지정 콘텐츠** 아래에 임베드하려는 웹 페이지의 URL을 입력합니다. 1. **적용**을 선택합니다. 웹 페이지가 시각화에 표시됩니다. ## 대시보드에 온라인 동영상 임베드하기 임베드 가능한 동영상 URL을 사용하여 대시보드에 온라인 동영상을 임베드할 수 있습니다. 다음 순서에 따라 사용자 지정 시각화 콘텐츠 차트 유형을 사용하여 온라인 동영상을 임베드할 수 있습니다. **대시보드에 온라인 동영상 임베드하기** 1. **시각화 유형** 창에서 사용자 지정 시각화 콘텐츠 아이콘을 선택합니다. 1. 시각화에서 **시각화 사용자 지정**을 선택합니다. 1. **속성** 창이 열리면 **사용자 지정 콘텐츠** 아래에 임베드하려는 동영상의 임베드 가능한 URL을 입력합니다. 동영상의 임베드 가능한 URL을 찾으려면 동영상을 공유하고 IFrame 코드에서 임베드 URL을 복사하십시오. YouTube 동영상의 임베드 URL 예: `https://www.youtube.com/embed/uniqueid` Vimeo 동영상의 경우 표시되는 임베드 URL: `https://player.vimeo.com/video/uniqueid` 1. **적용**을 선택합니다. 동영상이 시각화에 표시됩니다. # 도넛 차트 사용하기 도넛형 차트를 사용하여 차원 내 항목의 값을 비교합니다. 이 유형의 차트를 사용하는 가장 좋은 방법은 전체 금액의 일정 비율을 보여주는 것입니다. 도넛형 차트의 각 쐐기는 차원에서 하나의 값을 나타냅니다. 쐐기의 크기는 치수 전체에 비해 항목이 나타내는 선택한 치수의 값 비율을 나타냅니다. 도넛형 차트는 정밀도가 크게 중요하지 않고 차원 내에 항목이 몇 개 없는 경우 매우 적합합니다. Amazon Quick에서 도넛형 차트를 사용하는 방법을 알아보려면 다음 동영상을 시청하세요. [![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/vR6H4bXaRBY/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=vR6H4bXaRBY) 도넛형 차트를 만들려면 **그룹/색상** 필드 웰에서 하나의 차원을 사용하십시오. 하나의 필드만 있으면 차트는 행 수로 나눈 값이 표시됩니다. 지표 값으로 차원 값의 나누기를 표시하려면 **값** 필드 웰에 지표 필드를 추가합니다. 도넛형 차트는 그룹 또는 색상에 대해 최대 20개의 데이터 포인트를 표시합니다. Amazon Quick이 표시 한도를 벗어나는 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits). ## 도넛 차트의 기능 도넛형 차트에서 지원되는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. **** | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 해당 사항 없음 | | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예(예외 있음) | 날짜 필드를 차원으로 사용하는 경우를 제외하고 도넛형 차트의 쐐기를 강조 또는 제외할 수 있습니다. 이 경우에는 쐐기를 강조만 할 수 있고 제외할 수는 없습니다. | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 예 | 값 또는 그룹이나 색상에 대해 선택한 필드를 정렬할 수 있습니다. | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | 값에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용해야 하며, 그룹 또는 색상에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 예 | [Group/Color] 필드 모음에 드릴다운 수준을 추가할 수 있습니다. | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | | 크기 선택 | 예 | 도넛형 차트의 두께를 작음, 중간, 큼으로 선택할 수 있습니다. | [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md) | | 합계 표시 | 예 | 값 필드의 집계를 표시하거나 숨길 수 있습니다. 기본적으로 이는 그룹/색상 필드의 총 수 또는 값 필드의 총 합계를 표시합니다. | [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md) | ## 도넛 차트 생성하기 도넛형 차트를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **도넛 차트 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. **Visual types(시각적 객체 유형)** 창에서 도넛형 차트 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 차원 또는 치수 필드를 사용합니다. 차원 필드를 치수로 사용하도록 선택하는 경우, [**Count**] 집계 함수가 자동으로 차원 필드에 적용되어 숫자 값을 생성합니다. 도넛형 차트를 만들려면 **그룹/색상** 필드 웰에서 하나의 차원을 사용하십시오. 또는 치수를 **값** 필드 모음으로 끌어옵니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**Group/Color**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. # 퍼널 차트 생성하기 퍼널 차트를 사용하면 선형 프로세스에서 여러 단계로 이동하는 데이터를 시각화할 수 있습니다. 퍼널 차트에서는 프로세스의 각 단계가 다양한 모양과 색상의 블록으로 표시됩니다. 머리라고 부르는 첫 번째 단계가 가장 큰 블록이고, 목이라고 부르는 작은 단계가 이어져 깔때기 모양을 이룹니다. 퍼널 차트의 각 단계를 나타내는 블록 크기는 전체 중 백분율이며 해당 값에 비례합니다. 블록 크기가 클수록 값도 커집니다. 퍼널 차트는 병목 현상과 같은 각 단계의 추세나 잠재적 문제 영역을 볼 수 있기 때문에 비즈니스 상황에서 유용한 경우가 많습니다. 예를 들어, 첫 접촉부터 최종 판매, 유지 관리에 이르기까지 판매의 각 단계에서 잠재적 수익 금액을 시각화하는 데 도움이 될 수 있습니다. **기본 퍼널 차트 시각화 생성하기** 1. Amazon Quick을 열고 왼쪽 탐색 창에서 **분석을** 선택합니다. 1. 다음 중 하나를 선택합니다. + 새 분석을 생성하려면 오른쪽 상단에서 **새 분석**을 선택합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight에서 분석 시작](creating-an-analysis.md) 단원을 참조하십시오. + 기존 분석을 사용하려면 편집하려는 분석을 선택합니다. 1. **추가(\$1), 시각화 추가**를 선택합니다. 1. 왼쪽 하단의 **시각화 유형**에서 퍼널 차트 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 해당 필드 모음에 사용하려는 필드를 선택합니다. 퍼널 차트에는 **그룹**에 하나의 차원이 필요합니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**Group/Color**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. 퍼널 차트에서 지원되는 기능을 이해하려면 [Quick의 유형별 분석 형식](analytics-format-options.md)을(를) 참조하십시오. 사용자 지정 옵션에 대한 내용은 [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md)을(를) 참조하십시오. # 게이지 차트 사용하기 게이지 차트를 사용하여 치수 내 항목의 값을 비교합니다. 다른 치수 또는 사용자 지정 양과 비교할 수 있습니다. 게이지 차트는 비디지털 게이지와 유사합니다(예: 자동차의 연료 게이지). 측정하고 있는 것이 얼마나 많은지 그 양을 보여줍니다. 게이지 차트에서 이 측정은 단독으로 또는 다른 측정과 관련하여 존재할 수 있습니다. 게이지 차트의 각 컬러 섹션은 하나의 값을 나타냅니다. 다음 예제에서는 실제 매출을 판매 목표와 비교하고 목표를 달성하기 위해 33.27%를 추가로 판매해야 한다는 것을 보여줍니다. Amazon Quick에서 게이지 차트를 사용하는 방법을 알아보려면 다음 동영상을 시청하세요. [![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/03gYx4-iGak/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=03gYx4-iGak) 게이지 차트를 만들려면 적어도 하나의 측정 값을 사용해야 합니다. **값** 필드 웰에 측정 값을 넣으십시오. 두 가지 값을 비교하려면 **대상 값** 필드 웰에 추가 값을 입력하십시오. 단일 측정 값을 데이터 세트에 없는 대상 값과 비교하려는 경우 고정 값이 포함된 계산된 필드를 사용할 수 있습니다. **Format visual(시각적 객체 서식 지정)**의 다음 설정을 포함하여 게이지 차트의 다양한 서식 옵션을 선택할 수 있습니다. + ****표시된 값**** - 값 숨기기, 실제 값 표시하기 또는 두 값 비교 표시하기 + ****비교 방법**** - 값을 백분율, 값의 실제 차이 또는 차이의 백분율로 비교 + ****축 스타일**** - + **축 레이블 표시** - 축 레이블을 표시하기 또는 숨기기 + **범위** - 게이지 차트에 표시할 숫자의 최소 및 최대 범위 + **리저브 패딩(%)** - 범위의 맨 위에 추가(대상, 실제 값 또는 최대 값) + ****아크 스타일**** - 아크의 표시 각도(180°\$1360°) + ****두께**** - 아크의 두께(작음, 중간, 큼) ## 게이지 차트의 기능 게이지 차트에서 지원되는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. **** | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 게이지 형식 지정 | 예 | 표시되는 값, 비교 방법, 축 스타일, 아크 스타일 및 게이지 두께를 사용자 지정할 수 있습니다. | | | 축 범위 변경 | 아니요 | | | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | 채색된 영역의 전경색입니다. 값을 나타냅니다. 채워지지 않은 영역의 배경색입니다. 선택된 경우, 대상 값을 나타냅니다. | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 아니요 | | | | 정렬 | 아니요 | | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 아니요 | | | ## 게이지 차트 생성하기 게이지 차트를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **게이지 차트 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. **Visual types(시각적 객체 유형)** 창에서 게이지 차트 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 게이지 차트를 생성하려면 치수를 **값** 필드 모음으로 끌어옵니다. 비교 값을 추가하려면 다른 치수를 **대상 값** 필드 모음으로 끌어옵니다. # 히트 맵 사용하기 열 지도를 사용하여 차원 2개의 교차 부분에 대한 치수를 표시합니다. 컬러 코딩으로 범위 내 값의 위치를 쉽게 구분할 수 있습니다. 또한 열 지도는 차원 2개의 교차 부분에 대한 값의 개수를 표시하는 데에도 사용할 수 있습니다. 열 지도의 각 직사각형은 선택한 차원의 교차 부분에 대해 지정한 치수의 값을 나타냅니다. 직사각형 색상은 치수 범위 내에서 값의 위치를 나타내는데, 색이 어두울수록 값이 크고, 색이 밝을수록 값이 작습니다. 열 지도와 피벗 테이블은 비슷한 표 형식으로 데이터를 표시합니다. 색상을 사용하면 훨씬 더 쉽게 파악할 수 있기 때문에 트렌드 및 특이값을 식별하려는 경우에 열 지도를 사용합니다. 예를 들어, 열 정렬 순서를 변경하거나 행 또는 열 간에 집계 함수를 적용하여 시각적 객체에서 데이터를 추가로 분석하려는 경우 피벗 테이블을 사용합니다. 히트 맵을 생성하려면 모든 데이터 유형의 필드를 두 개 이상 선택하십시오. Amazon Quick은 교차하는 y축 값의 x축 값 수로 사각형 값을 채웁니다. 일반적으로 치수 1개와 차원 2개를 선택합니다. 열 지도는 데이터 요소를 행 및 행의 경우 각각 최대 50개씩 표시합니다. Amazon Quick이 표시 한도를 벗어나는 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits). ## 히트 맵의 기능 열 지도에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 해당 사항 없음 | | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 아니요 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예(예외 있음) | 날짜 필드를 행 차원으로 사용하는 경우를 제외하고 열 지도의 직사각형을 강조 또는 제외할 수 있습니다. 이 경우에는 직사각형을 강조만 할 수 있고 제외할 수는 없습니다. | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 예 | 열 및 값에 대해 선택한 필드를 정렬할 수 있습니다. | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | 값에 대해 선택한 필드에 집계를 적용해야 하고 행 또는 열에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 예 | [Rows] 및 [Columns] 필드 모음에 드릴다운 수준을 추가할 수 있습니다. | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | | 조건부 형식 지정 | 아니요 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 조건부 형식 지정](conditional-formatting-for-visuals.md) | ## 히트 맵 생성하기 열 지도를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **히트 맵 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. [**Visual types**] 창에서 열 지도 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 차원 또는 치수 필드를 사용합니다. 차원 필드를 치수로 사용하도록 선택하는 경우, [**Count**] 집계 함수가 자동으로 차원 필드에 적용되어 숫자 값을 생성합니다. 열 지도를 생성하려면 차원을 [**Rows**] 필드 모음으로 끌어오고 차원을 [**Columns**] 필드 모음으로 끌어오고 치수를 [**Values**] 필드 모음으로 끌어옵니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**Rows**] 또는 [**Columns**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. # Highcharts 사용 Highcharts 시각적 객체를 사용하여 [Highcharts Core 라이브러리](https://www.highcharts.com/blog/products/highcharts/)를 사용하는 사용자 지정 차트 유형 및 시각적 객체를 생성합니다. Highcharts 시각적 객체는 빠른 작성자가 [Highcharts API](https://api.highcharts.com/highcharts/)에 직접 액세스할 수 있도록 합니다. Highcharts 시각적 객체를 구성하려면 Quick 작성자가 Quick의 시각적 객체에 Highcharts JSON 스키마를 추가해야 합니다. 작성자는 빠른 표현식을 사용하여 빠른 필드를 참조하고 하이차트 시각적 객체를 생성하는 데 사용하는 JSON 스키마의 형식 지정 옵션을 참조할 수 있습니다. JSON **차트 코드** 편집기는 입력 JSON 스키마가 올바르게 구성되었는지 확인하기 위해 자동 완성 및 실시간 검증에 대한 컨텍스트 지원을 제공합니다. 보안을 유지하기 위해 Highcharts 시각적 객체 편집기는 CSS, JavaScript 또는 HTML 코드 입력을 허용하지 않습니다. Amazon Quick의 Highcharts Visuals에 대한 자세한 내용은 [DemoCentral](https://democentral.learnquicksight.online/#)의 [Highcharts Visual QuickStart 가이드를](https://democentral.learnquicksight.online/#Dashboard-FeatureDemo-Highcharts-Visual) 참조하세요. 다음 이미지는 Quick에서 Highcharts 시각적 객체의 **차트 코드** JSON 편집기에 구성된 립스틱 차트를 보여줍니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/highcharts-example1.png) Quick의 Highcharts 시각적 객체로 생성할 수 있는 시각적 객체의 자세한 예는 [Highcharts 데모를 참조하세요](https://www.highcharts.com/demo). ## 고려 사항 Amazon Quick에서 Highcharts 시각적 객체 생성을 시작하기 전에 Highcharts 시각적 객체에 적용되는 다음 제한 사항을 검토하세요. + 다음 JSON 값은 Highcharts **차트 코드** JSON 편집기에서 지원되지 않습니다. + 함수 + 날짜 + 정의되지 않은 값 + GeoJSON 파일 또는 기타 이미지에 대한 링크는 Highcharts 시각적 객체에서 지원되지 않습니다. + 필드 색상은 Highcharts 시각적 객체에서 사용할 수 없습니다. 기본 테마 색상은 모든 Highcharts 시각적 객체에 적용됩니다. ## Highcharts 시각적 객체 생성 다음 절차에 따라 Amazon Quick에서 Highcharts 시각적 객체를 생성합니다. 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. Highcharts 시각적 객체를 추가하려는 빠른 분석을 엽니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 **추가**를 선택한 다음 **시각화 추가**를 선택합니다. 1. **시각적 객체 유형** 창에서 Highcharts 시각적 객체 아이콘을 선택하세요. 분석 시트에 빈 시각적 객체가 나타나고 왼쪽에서 **속성** 창이 열립니다. 1. **속성** 창에서 **표시 설정** 섹션을 확장하고 다음 작업을 수행하세요. 1. **제목 편집**에서 페인트 브러시 아이콘을 선택하고 시각적 객체의 제목을 입력한 다음 **저장**을 선택하세요. 또는 눈 아이콘을 선택하여 제목을 숨기세요. 1. (선택 사항) **자막 편집**에서 페인트 브러시 아이콘을 선택하고 시각적 객체의 부제목을 입력한 다음 **저장**을 선택하세요. 또는 눈 아이콘을 선택하여 부제목을 숨기세요. 1. (선택 사항) **대체 텍스트**에 시각적 객체의 대체 텍스트를 추가하세요. 1. **데이터 포인트 제한** 섹션을 확장하세요. **표시할 데이터 포인트 수**에는 시각적 객체에서 표시할 데이터 포인트 수를 입력하세요. Highcharts 시각적 객체는 최대 10,000개의 데이터 포인트를 표시할 수 있습니다. 1. **차트 코드** 섹션을 확장합니다. 1. **차트 코드** JSON 편집기에 JSON 스키마를 입력하세요. 편집기는 입력 JSON이 올바르게 구성되었는지 확인하기 위해 컨텍스트 지원 및 실시간 검증을 제공합니다. Quick이 식별하는 모든 오류는 **오류** 드롭다운에서 볼 수 있습니다. 아래 예제에서는 업계별 올해 매출을 표시하는 립스틱 차트를 생성하는 JSON 스키마를 보여줍니다. ``` { "xAxis": { "categories": ["getColumn", 0] }, "yAxis": { "min": 0, "title": { "text": "Amount ($)" } }, "tooltip": { "headerFormat": "{point.key}", "pointFormat": "", "footerFormat": "
{series.name}: ${point.y:,.0f}
", "shared": true, "useHTML": true }, "plotOptions": { "column": { "borderWidth": 0, "grouping": false, "shadow": false } }, "series": [ { "type": "column", "name": "Current Year Sales", "color": "rgba(124,181,236,1)", "data": ["getColumn", 1], "pointPadding": 0.3, "pointPlacement": 0.0 } ] } ``` 1. **코드 적용**을 선택하세요. 빠른는 JSON 스키마를 분석에 표시되는 시각적 객체로 변환합니다. 렌더링된 시각적 객체를 변경하려면 JSON 스키마에서 적절한 속성을 업데이트하고 **코드 적용**을 선택하세요. 1. (선택 사항) **참조** 드롭다운을 열어 유용한 Highctarts 참조 자료 링크에 액세스하세요. 렌더링된 시각적 객체에 만족하면 속성 창을 닫으세요. Highcharts 시각적 객체를 구성하는 데 사용할 수 있는 Quick Sight 특정 표현식에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Highcharts 시각적 객체를 위한 Amazon Quick JSON 표현식 언어](highchart-expressions.md). ## 대화형 Highchart 기능 Amazon Quick Sight의 차트 시각화는 사용자 지정 작업, 강조 표시 및 사용자 지정 필드 색상 일관성을 지원하므로 다른 Quick Sight 시각적 객체와 원활하게 통합되는 시각적으로 일관된 대화형 차트를 생성할 수 있습니다. ### 사용자 지정 작업 사용자 지정 작업을 사용하면 Highchart 시각화에서 모든 데이터 포인트에 대한 특정 동작을 정의할 수 있습니다. 이 기능은 Quick Sight의 기존 작업 프레임워크와 원활하게 통합되어 사용자 클릭에 응답하는 대화형 차트를 생성할 수 있습니다. 시스템은 현재 단일 데이터 포인트 선택을 지원하므로 사용자 상호 작용을 정확하게 제어할 수 있습니다. 사용자 지정 작업은 선형 차트, 막대 차트, 누적 막대 차트 등 다양한 차트 유형에서 구현할 수 있습니다. 사용자 지정 작업을 구현하려면 Highcharts JSON 구성을 수정해야 합니다. 시리즈 구성에 이벤트 블록을 추가하여 클릭 이벤트 및 이에 대응하는 작업을 지정합니다. 예제: ``` { "series": [{ "type": "line", "data": ["getColumn", 1], "name": "value", "events": { "click": [ "triggerClick", { "rowIndex": "point.index" } ] } }] ``` 이 구성을 사용하면 차트의 데이터 포인트에서 클릭 이벤트를 활성화하여 Quick Sight가 선택한 데이터를 기반으로 사용자 지정 작업을 처리할 수 있습니다. ### 교차 시각적 객체 강조 표시 교차 시각적 객체 강조 표시는 다양한 차트 사이에서 시각적 객체 연결을 생성하여 대시보드의 상호 작용을 개선합니다. 사용자가 한 차트에서 요소를 선택하면 다른 시각적 객체에서 관련 요소가 자동으로 강조 표시되고 관련 없는 요소는 흐리게 표시됩니다. 이 기능은 사용자가 여러 시각화에서 관계와 패턴을 빠르게 식별하여 데이터 이해 및 분석을 개선하는 데 도움이 됩니다. 교차 시각적 객체 강조 표시를 활성화하고 필드 색상 일관성을 유지하려면 Highcharts JSON 구성에서 `quicksight` 절을 사용합니다. 이 절은 Highcharts 렌더링과 Quick의 시각적 상호 작용 시스템 간의 브리지 역할을 합니다. 다음은 설정 방법에 대한 예제입니다. ``` { "quicksight": { "pointRender": ["updatePointAttributes", { "opacity": ["case", ["dataMarkMatch", ["getColumnName", 0], "series.name"], 1, // Full opacity for matching elements 0.1 // Dim non-matching elements ], "color": ["getColumnColorOverrides", ["getColumnName", 0], "series.name"] }] } } ``` 이 구성은 Quick Sight의 JSON 표현식 언어를 사용하여 사용자 상호 작용 및 사전 정의된 색상 체계를 기반으로 불투명도 및 색상과 같은 시각적 속성을 동적으로 수정합니다. 더 복잡한 시나리오의 경우 여러 조건을 기반으로 강조 표시를 설정할 수 있습니다. 이를 통해 시각화에서 보다 세심한 상호 작용이 가능합니다. 다음 예제에서는 분기 또는 요일을 기반으로 요소를 강조 표시합니다. ``` { "quicksight": { "pointRender": ["updatePointAttributes", { "opacity": ["case", ["||", ["dataMarkMatch", "quarter", "series.name"], ["dataMarkMatch", "day_of_week", "point.name"] ], 1, // Full opacity for matching elements 0.1 // Dim non-matching elements ], }] } } ``` ### 필드 수준 색상 일관성 효과적인 데이터 해석을 위해서는 대시보드에서 시각적 객체의 일관성을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 필드 수준 색상 일관성 기능은 특정 차원에 할당된 색상이 대시보드의 모든 시각적 객체에서 유지되도록 보장합니다. 이러한 일관성을 통해 사용자는 여러 차트 유형 및 보기에서 특정 데이터 범주를 빠르게 인식하고 추적할 수 있으므로 전반적인 사용자 경험과 데이터 이해도가 향상됩니다. # Highcharts 시각적 객체를 위한 Amazon Quick JSON 표현식 언어 Highcharts 시각적 객체는 대부분의 [유효한 JSON 값](https://www.w3schools.com/js/js_json_datatypes.asp), 표준 산술 연산자, 문자열 연산자 및 조건부 연산자를 허용합니다. 다음 JSON 값은 Highcharts 시각적 객체에서 지원되지 않습니다. + 함수 + 날짜 + 정의되지 않은 값 빠른 작성자는 JSON 표현식 언어를 사용하여 고차 시각적 객체에 JSON 스키마를 생성할 수 있습니다. JSON 표현식 언어는 JSON을 API 또는 데이터세트에 바인딩하여 JSON 구조의 동적 입력 및 수정을 허용하는 데 사용됩니다. 또한 개발자는 JSON 표현식 언어를 사용하여 간결하고 직관적인 표현식으로 JSON 데이터를 팽창하고 변환할 수 있습니다. JSON 표현식 언어를 사용하면 표현식이 배열로 표현되며, 여기서 첫 번째 요소는 작업을 지정하고 후속 요소는 인수에 해당합니다. 예를 들어 `["unique", [1, 2, 2]]`는 `[1, 2, 2]` 배열에 `unique` 작업을 적용하여 `[1, 2]`를 생성합니다. 이 배열 기반 구문에서는 유연한 표현식을 사용할 수 있으며 JSON 데이터에 대한 복잡한 변환을 허용합니다. JSON 표현식 언어는 *중첩 표현식*을 지원합니다. 중첩 표현식은 다른 표현식을 인수로 포함하는 표현식입니다. 예를 들어 `["split", ["toUpper", "hello world"], " "]`는 먼저 `hello world` 문자열을 대문자로 변환한 다음 이를 단어 배열로 분할하여 `["HELLO", "WORLD"]`를 생성합니다. Amazon Quick에서 Highcharts 시각적 객체의 JSON 표현식 언어에 대해 자세히 알아보려면 다음 섹션을 사용하세요. **Topics** + [산술](jle-arithmetics.md) + [배열 연산자](jle-arrays.md) + [Amazon Quick 표현식](jle-qs-expressions.md) # 산술 다음 테이블에는 JSON 표현식 언어와 함께 사용할 수 있는 산술 표현식이 나와 있습니다. | 연산 | 표현식 | 입력 | 출력 | | --- | --- | --- | --- | | 덧셈 | ["\$1", operand1, operand2] | \$1 sum: ["\$1", 2, 4] \$1 | \$1 sum: 6 \$1 | | 뺄셈 | ["-", operand1, operand2] | \$1 difference: ["-", 10, 3] \$1 | \$1 difference: 7 \$1 | | 곱셈 | ["\$1", operand1, operand2] | \$1 product: ["\$1", 5, 6] \$1 | \$1 product: 30 \$1 | | 나눗셈 | ["/", operand1, operand2] | \$1 quotient: ["/", 20, 4] \$1 | \$1 quotient: 5 \$1 | | 모듈로 | ["%", operand1, operand2] | \$1 remainder: ["%", 15, 4] \$1 | \$1 remainder: 3 \$1 | | 거듭제곱 | ["\$1\$1", base, exponent] | \$1 power: ["\$1\$1", 2, 3] \$1 | \$1 power: 8 \$1 | | 절댓값 | ["abs", operand] | \$1 absolute: ["abs", -5] \$1 | \$1 absolute: 5 \$1 | | Square Root(제곱 근) | ["sqrt", operand] | \$1 sqroot: ["sqrt", 16] \$1 | \$1 sqroot: 4 \$1 | | 로그(밑 10) | ["log10", operand] | \$1 log: ["log10", 100] \$1 | \$1 log: 2 \$1 | | 자연 로그 | ["ln", operand] | \$1 ln: ["ln", Math.E] \$1 | \$1 ln: 1 \$1 | | 반올림 | ["round", operand] | \$1 rounded: ["round", 3.7] \$1 | \$1 rounded: 4 \$1 | | 내림 | ["floor", operand] | \$1 floor: ["floor", 3.7] \$1 | \$1 floor: 3 \$1 | | 올림 | ["ceil", operand] | \$1 ceiling: ["ceil", 3.2] \$1 | \$1 ceiling: 4 \$1 | | 사인 | ["sin", operand] | \$1 sine: ["sin", 0] \$1 | \$1 sine: 0 \$1 | | 코사인 | ["cos", operand] | \$1 cosine: ["cos", 0] \$1 | \$1 cosine: 1 \$1 | | 탄젠트 | ["tan", operand] | \$1 tangent: ["tan", Math.PI] \$1 | \$1 tangent: 0 \$1 | # 배열 연산자 JSON 표현식 언어를 사용하면 다음 함수에 대한 일반 배열 조작을 수행할 수 있습니다. + `map` - 배열의 각 요소에 매핑 함수를 적용하고 변환된 값이 포함된 새 배열을 반환합니다. 예를 들어 `["map", [1, 2, 3], ["*", ["item"], 2]]`는 `[1, 2, 3]` 배열의 각 요소에 2를 곱하여 해당 요소를 매핑합니다. + `filter` - 지정된 조건을 기준으로 배열을 필터링하고 조건을 충족하는 요소만 포함된 새 배열을 반환합니다. 예를 들어 `["filter", [1, 2, 3, 4, 5], ["==", ["%", ["item"], 2], 0]]`은 `[1, 2, 3, 4, 5]` 배열을 필터링하여 짝수만 포함합니다. + `reduce` - 각 요소에 reducer 함수를 적용하고 결과를 누적하여 배열을 한의 값으로 줄입니다. 예를 들어 `["reduce", [1, 2, 3, 4, 5], ["+", ["acc"], ["item"]], 0]`은 `[1, 2, 3, 4, 5]` 배열을 해당 요소의 합계로 줄입니다. + `get` - 키 또는 인덱스를 지정하여 객체 또는 배열에서 값을 검색합니다. 예를 들어 `["get", ["item"], "name"]`은 현재 항목에서 `"name"` 속성 값을 검색합니다. + `unique` - 이 배열의 경우 이 배열 내 고유한 항목만 반환합니다. 예를 들어, `["unique", [1, 2, 2]]`은 `[1, 2]`을 반환합니다. # Amazon Quick 표현식 Amazon Quick은 Highcharts 시각적 객체의 기능을 개선하기 위해 추가 표현식을 제공합니다. 다음 섹션을 사용하여 차트가 많은 시각적 객체의 일반적인 빠른 표현식에 대해 자세히 알아보세요. Amazon Quick의 JSON 표현식 언어에 대한 자세한 내용은 [DemoCentral](https://democentral.learnquicksight.online/#)의 [Highcharts Visual QuickStart 가이드를](https://democentral.learnquicksight.online/#Dashboard-FeatureDemo-Highcharts-Visual) 참조하세요. **Topics** + [`getColumn`](#highcharts-expressions-getcolumn) + [`formatValue`](#highcharts-expressions-formatvalue) ## `getColumn` `getColumn` 표현식을 사용하여 지정된 열 인덱스의 값을 반환합니다. 예를 들어 다음 테이블에서는 범주 및 가격과 함께 제품 목록을 보여줍니다. | 제품 이름 | 카테고리 | 가격 | | --- | --- | --- | | 제품 A | 기술 | 100 | | 제품 B | 소매업 | 50 | | 제품 C | 소매업 | 75 | 다음 `getColumn` 쿼리는 가격과 함께 모든 제품 이름을 표시하는 배열을 생성합니다. ``` { product name: ["getColumn", 0], price: ["getColumn", 2] } ``` 다음 JSON이 반환됩니다. ``` { product name: ["Product A", "Product B", "Product C"], price: [100, 50, 75] } ``` 다음 예제와 같이 한 번에 여러 열을 전달하여 배열의 배열을 생성할 수도 있습니다. **입력** ``` { values: ["getColumn", 0, 2] } ``` **출력** ``` { values: [["Product A", 100], ["Product B", 50], ["Product C", 75]] } ``` `getColumn`과 마찬가지로 다음 표현식을 사용하여 필드 웰 또는 테마에서 열 값을 반환할 수 있습니다. + `getColumnFromGroupBy`는 그룹화 기준 필드에서 열을 반환합니다. 두 번째 인수는 반환할 열의 인덱스입니다. 예를 들어 `["getColumnFromGroupBy", 0]`은 첫 번째 필드의 값을 배열로 반환합니다. 여러 인덱스를 전달하여 각 요소가 그룹화 기준 필드 웰의 필드에 해당하는 배열의 배열을 가져올 수 있습니다. + `getColumnFromValue`는 값 필드 웰에서 열을 반환합니다. 여러 인덱스를 전달하여 각 요소가 값 필드 웰의 필드에 해당하는 배열의 배열을 가져올 수 있습니다. + `getColorTheme`는 다음 예제와 같이 빠른 테마의 현재 색상 팔레트를 반환합니다. ``` { "color": ["getColorTheme"] } ``` ``` { "color": ["getPaletteColor", "secondaryBackground"] } ``` **예제** ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/get-column-example.png) `getColumn`은 테이블의 모든 열에 액세스할 수 있습니다. + `["getColumn", 0]` - `[1, 2, 3, 4, 5, ...]` 배열을 반환함 + `["getColumn", 1]` - `[1, 1, 1, 1, 1, ...]` 배열을 반환함 + `["getColumn", 2]` - `[1674, 7425, 4371, ...]` 배열을 반환함 `getColumnFromGroupBy`도 비슷하게 작동하지만 해당 인덱스는 그룹화 기준 필드 웰의 열로 제한됩니다. + `["getColumnFromGroupBy", 0]` - `[1, 2, 3, 4, 5, ...]` 배열을 반환함 + `["getColumnFromGroupBy", 1]` - `[1, 1, 1, 1, 1, ...]` 배열을 반환함 + `["getColumnFromGroupBy", 2]` - 그룹화 기준 필드 웰에 열이 두 개뿐이므로 작동하지 않음 `getColumnFromValue`도 비슷하게 작동하지만 해당 인덱스는 값 필드 웰의 열로 제한됩니다. + `["getColumnFromValue", 0]` - `[1, 2, 3, 4, 5, ...]` 배열을 반환함 + `["getColumnFromValue", 1]` - 값 필드 웰에 열이 하나만 있으므로 작동하지 않음 + `["getColumnFromValue", 2]` - 값 필드 웰에 열이 하나만 있으므로 작동하지 않음 ## `formatValue` `formatValue` 표현식을 사용하여 값에 빠른 형식을 적용합니다. 예를 들어 다음 표현식은 빠른 필드 모음의 첫 번째 필드에 지정된 형식 값으로 x축 레이블의 형식을 지정합니다. ``` "xAxis": { "categories": ["getColumn", 0], "labels": { "formatter": ["formatValue", "value", 0] } } ``` # 히스토그램 사용하기 Amazon Quick의 히스토그램 차트를 사용하여 데이터의 연속 숫자 값 분포를 표시합니다. Amazon Quick은 각 빈의 데이터 포인트 또는 이벤트의 절대 수를 사용하는 정규화되지 않은 히스토그램을 사용합니다. 히스토그램을 만들려면 하나의 치수를 사용합니다. 새 히스토그램은 처음에 X축에 걸쳐 10개의 *빈*(*버킷*이라고도 함)을 표시합니다. 이는 차트에 막대로 나타납니다. 데이터 세트에 맞게 빈을 사용자 지정할 수 있습니다. Y축에는 각 빈에 있는 값의 절대 개수가 표시됩니다. 명확하게 식별할 수 있는 모양을 갖도록 형식 설정을 조정해야 합니다. 데이터에 특이값이 포함되어 있는 경우, X축 측에서 벗어난 하나 이상의 값을 발견하면 명확해집니다. Amazon Quick이 표시 한도를 벗어나는 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits). ## 히스토그램의 기능 히스토그램에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. **** | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 아니요 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 아니요 | 그러나 빈 개수 또는 빈 간격 너비(배포 범위)를 변경할 수 있습니다. | | | 축선, 격자선, 축 레이블, 축 정렬 아이콘 표시하기 또는 숨기기 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 축 및 그리드 선](showing-hiding-axis-grid-tick.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 아니요 | | | | 정렬 | 아니요 | | | | 필드 집계 수행 | 아니요 | 히스토그램은 개수 집계만 사용합니다. | | | 드릴다운 추가 | 아니요 | | | ## 히스토그램 생성하기 히스토그램을 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **히스토그램을 만들려면** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. **시각적 객체 유형** 창에서 히스토그램 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **값** 필드 웰에 사용할 필드를 선택합니다. **개수** 집계가 자동으로 값에 적용됩니다. 결과 히스토그램은 다음을 보여줍니다. + X축에는 기본적으로 10개의 빈이 표시되어, 선택한 측정값의 간격을 나타냅니다. 다음 단계에서 빈을 사용자 지정할 수 있습니다. + Y축에는 각 빈에 있는 개별 값의 절대 개수가 표시됩니다. 1. (선택 사항) 시각적 제어에서 **형식**을 선택하여 히스토그램 형식을 변경합니다. 빈의 형식을 개수 또는 너비로 지정할 수 있으며 둘 다 함께 지정할 수는 없습니다. 개수 설정은 표시되는 빈의 수를 변경합니다. 너비 설정은 각 빈에 포함된 간격의 너비나 길이를 변경합니다. ## 히스토그램 형식 지정하기 히스토그램의 형식을 지정하려면 다음 절차를 따르십시오. **히스토그램의 형식을 지정하려면** 1. 작업할 히스토그램 차트를 선택합니다. 강조 표시된 선택 항목이어야 합니다. 시각적 제어는 히스토그램의 오른쪽 위에 표시됩니다. 1. 시각적 제어 메뉴에서 톱니바퀴 아이콘을 선택하여 **시각적 객체 형식 지정** 옵션을 봅니다. 1. **속성** 창에서 다음 옵션을 설정하여 히스토그램 표시를 제어합니다. + **히스토그램** 설정. 다음 설정 중 *하나*를 선택합니다. + 빈 개수(옵션 1): X축에 표시되는 빈 개수입니다. + 빈 너비(옵션 1): 각 간격의 너비(또는 길이)입니다. 이 설정은 각 빈에 포함할 항목 또는 이벤트 개수를 제어합니다. 예를 들어 데이터가 분 단위로 표시되는 경우 이 값을 10으로 설정하여 10분 간격을 표시할 수 있습니다. + 다음 설정을 사용하여 데이터 세트의 히스토그램 형식을 지정하는 가장 좋은 방법을 탐색할 수 있습니다. 예를 들어, 경우에 따라 하나의 빈에 높은 피크가 있는 반면, 대부분의 다른 빈은 드물게 보일 수 있습니다. 이것은 유용한 보기가 아닙니다. 다음 설정을 개별적으로 또는 함께 사용할 수 있습니다. + **X축** 설정에서 **표시되는 데이터 포인트 수**을(를) 변경합니다. Amazon Quick에는 기본적으로 최대 100개의 빈(버킷)이 표시됩니다. 더 많이 표시하려면(최대 1,000개) **표시되는 데이터 포인트 수**에 대한 X축 설정을 변경합니다. + **Y축** 설정에서 **로그 스케일**을 사용 설정합니다. 경우에 따라 데이터가 원하는 모양에 맞지 않아 잘못된 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 셰이프가 오른쪽으로 왜곡되어 제대로 읽을 수 없는 경우 로그 눈금을 적용할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 정규화하지 않지만 스큐를 줄입니다. + **데이터 레이블**을 표시합니다. 차트의 절대 값을 보기 위해 데이터 레이블의 표시를 활성화할 수 있습니다. 대부분의 경우 이러한 항목을 표시하지 않으려는 경우에도 분석을 개발하는 동안 활성화할 수 있습니다. 레이블은 너무 작아서 눈에 띄지 않는 빈의 개수를 표시하므로 형식 및 필터링 옵션을 결정하는 데 도움이 됩니다. 모든 데이터 레이블이 겹치는 경우에도 표시하려면 **레이블 중첩 허용**을 선택합니다. 1. (선택 사항) 다른 시각적 설정을 변경합니다. 자세한 내용은 [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md) 단원을 참조하십시오. ## 히스토그램 이해하기 히스토그램은 막대 차트와 비슷해 보이지만 매우 다릅니다. 사실, 유일한 유사점은 막대를 사용하는 모양입니다. 히스토그램에서 각 막대를 *빈* 또는 *버킷*이라고 합니다. 각 빈에는 *간격*이라는 값의 범위가 포함되어 있습니다. 빈 중 하나에서 일시 중지하면 간격에 대한 세부 정보가 문자 모양으로 둘러싸인 두 숫자를 표시하는 도구 설명에 나타납니다. 둘러싸는 문자 모양의 유형은 다음과 같이 그 안에 있는 숫자가 선택한 빈 안에 있는 간격의 일부인지 여부를 나타냅니다. + 숫자 옆에 대괄호가 있으면 숫자가 포함되어 있음을 의미합니다. + 숫자 옆의 괄호는 해당 숫자가 제외됨을 의미합니다. 예를 들어, 히스토그램의 첫 번째 막대가 다음 표기법을 표시한다고 가정 해 봅시다. ``` [1, 10) ``` 대괄호는 숫자 1이 첫 번째 간격에 포함됨을 의미합니다. 괄호는 숫자 10이 제외됨을 의미합니다. 동일한 히스토그램에서 두 번째 막대는 다음 표기법을 표시합니다. ``` [10, 20) ``` 이 경우 두 번째 간격에 10이 포함되고 20은 제외됩니다. 숫자 10은 두 간격 모두에 존재할 수 없으므로, 표기법은 어떤 것이 이를 포함하는지 보여줍니다. **참고** 히스토그램의 간격을 표시하는 데 사용되는 패턴은 표준 수학 표기법에서 비롯됩니다. 다음 예제에서는 10, 20과 그 사이의 모든 숫자를 포함하는 숫자 집합을 사용하여 가능한 패턴을 보여줍니다. [10, 20] - 닫힌 세트입니다. 양쪽 끝에 하드 경계가 있습니다. [10, 21) - 반만 열린 세트입니다. 왼쪽에 하드 경계가 있고 오른쪽에 소프트 경계가 있습니다. (9, 20] - 반만 열린 세트입니다. 왼쪽에 소프트 경계가 있고 오른쪽에 하드 경계가 있습니다. (9, 21) - 열린 세트입니다. 양쪽 끝에 소프트 경계가 있습니다. 히스토그램은 정성적 데이터가 아닌 정량적 데이터(숫자)를 사용하기 때문에 데이터 분포에 논리적 순서가 있습니다. 이를 *셰이프*라고 합니다. 셰이프는 종종 각 빈의 개수를 기준으로 셰이프가 소유하는 품질을 설명합니다. 더 많은 수의 값이 포함된 빈은 *피크*를 형성합니다. 값 개수가 더 적은 빈이 차트 엣지에 *테일*을 형성하고, 피크 사이에 *밸리*를 형성합니다. 대부분의 히스토그램은 다음 셰이프 중 하나로 나뉩니다. + 비대칭 또는 왜도 분포는 X축의 하단이나 상단 왼쪽 또는 오른쪽 근처에 클러스터를 형성하는 값을 갖습니다. 왜도의 방향은 피크의 위치가 아니라 데이터의 긴 테일이 있는 위치에 의해 정의됩니다. 이 방향은 평균의 위치도 설명하기 때문에 이런 식으로 정의됩니다. 왜곡된 분포에서 평균과 중위수는 서로 다른 두 숫자입니다. 왜곡된 분포의 다양한 유형은 다음과 같습니다. + 음의 왜도 또는 좌편향 왜도 - 평균이 정점 왼쪽에 있는 차트입니다. 왼쪽에 더 긴 테일이 있고 오른쪽에 피크가 있으며 때로는 짧은 테일이 뒤따릅니다. + 양의 왜도 또는 우편향 왜도 - 평균이 정점 오른쪽에 있는 차트입니다. 오른쪽에 더 긴 테일이 있고 왼쪽에 피크가 있으며 때로는 짧은 테일이 앞에 있습니다. + 대칭 또는 *정규* 분포는 중심점의 각 측면에 미러링된 셰이프를 갖습니다(예: 종형 곡선). 정규 분포에서 평균과 중위수는 같은 값입니다. 정규 분포의 다양한 유형은 다음과 같습니다. + 정규 분포, 일명 단봉 - 가장 일반적인 값을 나타내는 하나의 중앙 정점이 있는 차트입니다. 이를 일반적으로 종형 곡선 또는 가우스 분포라고 합니다. + 쌍봉 - 가장 일반적인 값을 나타내는 두 개의 정점이 있는 차트입니다. + 다봉 - 가장 일반적인 값을 나타내는 세 개 이상의 정점이 있는 차트입니다. + 균등 - 데이터 분포가 상대적으로 동일하고 정점이나 굴곡이 없는 차트입니다. 다음 표는 막대 차트와 히스토그램이 어떻게 다른지 보여줍니다. | 히스토그램(Histogram) | 막대 차트 | | --- | --- | | 히스토그램은 한 필드에 값의 분포를 표시합니다. | 막대 차트는 차원별로 그룹화된 한 필드의 값을 비교합니다. | | 히스토그램은 값 범위를 나타내는 빈으로 값을 정렬합니다(예: 1\$110, 10\$120 등). | 막대 차트는 범주로 그룹화된 값을 표시합니다. | | 모든 빈의 합은 필터링된 데이터에 있는 값의 정확히 100%와 같습니다. | 막대 차트가 사용 가능한 모든 데이터를 표시하는 데 필요한 것은 아닙니다. 시각적 수준에서 표시 설정을 변경할 수 있습니다. 예를 들어 막대 차트에는 상위 10개 데이터 범주만 표시될 수 있습니다. | | 막대를 다시 정렬하면 차트의 의미가 전체적으로 손상됩니다. | 막대는 차트의 의미를 전체적으로 변경하지 않고 임의의 순서로 표시될 수 있습니다. | | 막대 사이에는 공백이 없으므로 연속 데이터라는 사실을 나타냅니다. | 막대 사이에는 공백이 있으므로 범주형 데이터라는 사실을 나타냅니다. | | 히스토그램에 선이 포함되어 있으면 데이터의 일반적인 셰이프를 나타냅니다. | 막대 차트에 선이 포함된 경우 콤보 차트라고 하며 이 선은 막대와 다른 측정값을 나타냅니다. | # 이미지 구성 요소 사용 이미지 구성 요소를 사용하여 데스크톱에서 빠른 분석으로 정적 이미지를 업로드합니다. 각 빠른 분석 시트는 최대 10개의 이미지 구성 요소를 지원합니다. 이미지 구성 요소는 시트당 50개의 시각적 객체 제한에 포함되지 않습니다. 이미지 구성 요소의 파일 크기는 1MB를 초과할 수 없습니다. 다음 파일 형식이 이미지 구성 요소에서 지원됩니다. + `.bmp` + `.jpg/.jpeg` + `.png` + `.tiff` + `.webp` 다음 절차에 따라 빠른 분석에 이미지 구성 요소를 추가합니다. **빠른 분석에 이미지 구성 요소를 추가하려면** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 이미지를 추가할 빠른 분석을 엽니다. 1. 분석 상단의 도구 모음에서 **이미지 추가** 버튼을 선택하세요. 1. 데스크톱의 파일 선택이 열립니다. 업로드할 파일을 선택하고 **열기**를 선택하세요. 이미지 구성 요소의 파일 크기는 1MB를 초과할 수 없습니다. 1. 이미지가 Quick에 업로드되고 분석에 표시됩니다. 1. (선택 사항) 대체 텍스트를 추가하거나 이미지 크기 조정 옵션을 업데이트하려면 이미지 오른쪽 상단의 **속성** 아이콘을 선택하여 **속성** 창을 여세요. 1. (선택 사항) 이미지에 [사용자 지정 툴팁](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/customizing-visual-tooltips)을 추가하려면 **속성** 창을 열고 **상호 작용**을 선택한 다음 **작업 추가**를 선택하세요. 필터 작업은 이미지 구성 요소에서 지원되지 않습니다. **상호 작용** 섹션을 사용하여 이미지 구성 요소에 사용자 지정 탐색 및 URL 작업을 추가할 수도 있습니다. 1. (선택 사항) 이미지를 복제하거나 바꾸려면 이미지 오른쪽 상단에 있는 **추가 옵션** 줄임표(점 3개) 아이콘을 선택하고 수행하려는 작업을 선택하세요. # KPI 사용 핵심 성능 지표(KPI)를 사용하여 키 값과 그 대상 값 간의 비교를 시각화합니다. KPI는 값 비교, 비교 대상인 두 값, 표시된 데이터에 컨텍스트를 제공하는 시각화를 표시합니다. 미리 디자인된 레이아웃 세트 중에서 비즈니스 요구 사항에 맞게 선택할 수 있습니다. 다음 이미지는 스파크라인을 사용한 KPI 시각화의 예를 보여줍니다. 1. **시각적 객체 창**에서 **추가(\$1)** 드롭다운을 선택하세요. 1. 시각적 객체 유형 메뉴에서 KPI 아이콘을 선택합니다. ## KPI의 기능 Amazon Quick의 KPI 시각적 객체 유형에서 지원하는 기능을 이해하려면 다음 표를 사용합니다. | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 제목 제거 | 예 | 제목을 표시하지 않도록 선택할 수 있습니다. | | | 비교 방법 변경 | 예 | 기본적으로 Amazon Quick은 메서드를 자동으로 선택합니다. 설정에는 자동, 차이, 백분율, 백분율 차이가 있습니다. | | | 표시되는 기본 값 변경 | 예 | 비교(기본값) 또는 실제 중에서 선택할 수 있습니다. | | | 진행률 표시줄 표시 또는 제거 | 예 | 진행률 표시줄을 표시(기본값) 또는 숨기도록 시각적 객체의 형식을 지정할 수 있습니다. | | KPI 형식 옵션에 대한 자세한 내용은 [KPI 옵션](KPI-options.md)을(를) 참조하십시오. ## KPI 만들기 KPI를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **KPI 생성하기** 1. 데이터 세트에 대한 새로운 분석을 생성합니다. 1. [**Visual types**] 창에서 KPI 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 치수 필드를 사용해야 합니다. 차원 필드를 치수로 사용하도록 선택하는 경우, [**Count**] 집계 함수가 자동으로 차원 필드에 적용되어 숫자 값을 생성합니다. KPI를 생성하려면 치수를 [**Value**] 필드 모음으로 끌어옵니다. 그 값을 대상 값과 비교하려면 다른 치수를 [**Target value**] 필드 모음으로 끌어옵니다. 1. (선택 사항)시각적 객체의 오른쪽 상단 모서리에서 시각적 객체 메뉴를 선택한 다음 [**Format visual**]를 선택하여 형식 옵션을 선택합니다. ## KPI의 레이아웃 변경하기 다음 순서에 따라 KPI의 레이아웃을 변경할 수 있습니다. **KPI의 레이아웃 변경하기** 1. 변경하려는 KPI 시각화로 이동하여 **KPI 레이아웃**을 선택합니다. 1. **KPI 레이아웃** 창에서 사용하려는 KPI 레이아웃을 선택합니다. # 레이어 맵 사용 레이어 맵을 사용하여 의회 지구, 상업 지구 또는 사용자 정의 지역과 같은 사용자 지정 지리적 경계로 데이터를 시각화합니다. 계층 맵을 사용하면 빠른 작성자는 기본 맵을 통해 계층을 형성하고 빠른 데이터와 조인하여 관련 지표 및 차원을 시각화하는 GeoJSON 파일을 Amazon Quick에 업로드합니다. 형태 레이어는 색상, 테두리 및 불투명도를 기준으로 스타일을 지정할 수 있습니다. 빠른 작성자는 툴팁과 사용자 지정 작업을 통해 계층 맵에 상호 작용을 추가할 수도 있습니다. **참고** Amazon Quick 계층 맵 시각적 객체는 다각형 셰이프만 지원합니다. 선 및 점 지오메트리는 지원되지 않습니다. 다음 이미지는 Amazon Quick의 계층 맵 시각적 객체를 보여줍니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/layer-map.png) ## 레이어 맵을 사용하여 형태 레이어 생성 아래 절차에 따라 Amazon Quick에서 계층 맵 시각적 객체를 사용하여 셰이프 계층을 생성합니다. 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 계층 맵을 추가할 빠른 분석을 엽니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. **시각적 객체 유형** 창에서 레이어 맵 아이콘 중 하나를 선택하세요. 1. 빈 맵 시각적 객체가 분석에 나타나고 레이어 구성을 계속하라는 프롬프트가 표시됩니다. 레이어 맵 구성을 계속하려면 **레이어 구성**을 선택하세요. 1. 오른쪽에서 **레이어 속성** 창이 열립니다. **형태 파일** 섹션으로 이동하고 **형태 파일 업로드**를 선택하세요. 1. 시각화하려는 GeoJSON 파일을 선택하세요. 파일은 `.geojson` 형식이어야 하며 100MB를 초과해서는 안 됩니다. 1. **데이터** 섹션으로 이동하세요. 1. **형태 파일 키 필드**에서 형태를 시각화하려는 필드를 선택하세요. 1. (선택 사항) **데이터세트 키 필드**에서 형태를 시각화하려는 데이터세트 필드를 선택하세요. 형태에 색상을 할당하려면 색상 필드를 추가하세요. 색상 필드가 측정값인 경우 형태는 그라데이션 색상을 사용합니다. 색상 필드가 차원인 경우 형태는 범주형 색상을 사용합니다. 색상 필드가 형태에 할당되지 않은 경우 **레이어 속성** 창의 **스타일 지정** 섹션에서 채우기 색상 옵션을 사용하여 모든 형태에 공통 색상을 설정하세요. 1. (선택 사항) 레이어 이름을 변경하려면 **레이어 옵션** 섹션으로 이동하고 **레이어 이름** 입력에 이름을 입력하세요. 1. (선택 사항) 채우기 또는 테두리 색상을 변경하려면 **스타일 지정** 섹션으로 이동하고 변경하려는 객체 옆에 있는 색상 스위치를 선택하세요. 색상의 불투명도를 조정하려면 눈 아이콘 옆에 있는 입력에 백분율 값을 입력하세요. **데이터세트 키 필드**에 색상 필드를 할당하지 않으면 채우기 색상을 사용하여 모든 형태에 공통 색상을 설정할 수 있습니다. # 선형 차트 사용하기 다음 시나리오의 경우 선 차트를 사용하여 특정 기간에 치수 값의 변화를 비교합니다. + 특정 기간의 한 가지 치수(예: 월별 총 매출) + 특정 기간의 여러 치수(예: 월별 총 매출 및 순 매출) + 특정 기간의 차원에 대한 한 가지 치수(예: 항공사별 일일 항공편 수) 선 차트는 Y축으로 표시되는 범위를 기준으로 여러 치수 또는 차원의 개별 값을 보여줍니다. 영역형 선 차트는 항목 값을 서로 간에 쉽게 평가할 수 있도록 각 값이 단순히 선이 아니라 차트의 컬러 영역으로 표시된다는 점에서 일반적인 선 차트와 다릅니다. 누적 영역형 선 차트는 다른 선 차트와 다르게 작동하므로 가능한 경우 간소화합니다. 그러면 숫자를 해석하려고 시도하지 않습니다. 대신, 각 값 집합과 전체와의 관계에 초점을 맞출 수 있습니다. 간소화하는 한 가지 방법은 축의 단계 크기를 줄여 화면 왼쪽에서 숫자를 제거하는 것입니다. 이렇게 하려면 시각적 객체 메뉴에서 **옵션** 아이콘을 선택합니다. **Y축** 아래의 **형식 옵션**에서 **단계 크기로** **2**을(를) 입력합니다. 차트의 각 선은 특정 기간의 치수 값을 나타냅니다. 차트에서 값을 대화식으로 볼 수 있습니다. 선 위에 마우스를 올려 놓으면 **X축**의 각 선에 대한 값을 보여주는 팝업 범례가 표시됩니다. 데이터 포인트 위에 마우스를 올려 놓으면 **X축**에서 해당 특정 포인트의 **값을** 볼 수 있습니다. 선 차트를 사용하여 특정 기간에 하나 이상의 치수 또는 차원 값의 변화를 비교합니다. 일반 선 차트에서는 각 값을 선으로 표시하고, 영역형 선 차트에서는 차트의 컬러 영역으로 표시합니다. 누적 영역형 선 차트를 사용하여 특정 기간에 하나 이상 그룹의 치수 또는 차원 값의 변화를 비교합니다. 누적 영역형 선 차트는 X축의 각 그룹에 대한 총 값을 보여줍니다. 색상 세그먼트를 사용하여 그룹의 각 치수 또는 차원 값을 표시합니다. 색상 필드를 선택하지 않은 경우 선형 차트는 X축에 데이터 포인트를 최대 10,000개 표시합니다. 색상이 채워지면 선형 차트는 X축에 데이터 포인트를 최대 400개, 색상 데이터 포인트를 최대 25개 표시합니다. 이 시각적 객체 유형의 표시 제한을 초과하는 데이터에 대한 자세한 내용은 [표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits) 단원을 참조하십시오. ## 선형 차트의 기능 선 차트에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 예 | Y축의 범위를 설정할 수 있습니다. | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 축선, 격자선, 축 레이블, 축 정렬 아이콘 표시하기 또는 숨기기 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 축 및 그리드 선](showing-hiding-axis-grid-tick.md) | | 두 번째 Y축 추가하기 | 예 | | [이중 축 선형 차트 생성하기](#dual-axis-chart) | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예(예외 있음) | 다음가 같은 경우를 제외하고 차트의 모든 선을 강조 또는 제외할 수 있습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/line-charts.html) 이러한 경우에는 선을 강조만 할 수 있고 제외할 수는 없습니다. | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 예(예외 있음) | X축 및 값 필드 모음에서 숫자 측정값에 대한 데이터를 정렬할 수 있습니다. 다른 데이터는 오름차순으로 자동 정렬됩니다. | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | 값에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용해야 하며, X축 및 색상에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 예 | [X axis] 및 [Color] 필드 모음에 드릴다운 수준을 추가할 수 있습니다. | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | ## 선형 차트 생성하기 선 차트를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **선형 차트 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. **Visual types(시각적 객체 유형)** 창에서 선 차트 아이콘 하나를 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 차원 또는 치수 필드를 사용합니다. 차원 필드를 치수로 사용하도록 선택하는 경우, [**Count**] 집계 함수가 자동으로 차원 필드에 적용되어 숫자 값을 생성합니다. + 단일 치수 선 차트를 생성하려면 차원을 [**X axis**] 필드 모음으로 끌어오고 치수 하나를 [**Value**] 필드 모음으로 끌어옵니다. + 다중 치수 선 차트를 생성하려면 차원을 [**X axis**] 필드 모음으로 끌어오고 두 개 이상의 치수를 [**Value**] 필드 모음으로 끌어옵니다. [**Color**] 필드 모음은 비워 둡니다. + 다중 차원 선 차트를 생성하려면 차원을 [**X axis**] 필드 모음으로 끌어오고 치수 하나를 [**Value**] 필드 모음으로 끌어오고 차원 하나를 [**Color**] 필드 모음으로 끌어옵니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**X axis**] 또는 [**Color**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. ## 이중 축 선형 차트 생성하기 동일한 선형 차트에 두 개 이상의 메트릭을 표시하려는 경우 이중 축 선형 차트를 생성할 수 있습니다. 이중 축 차트는 Y축 두 개(차트 왼쪽에 축 하나, 차트 오른쪽에 축 하나)가 있는 차트입니다. 예를 들어, 선형 차트를 생성한다고 가정합시다. 일정 기간 동안 메일링 리스트와 무료 서비스에 등록한 방문자 수를 보여줍니다. 이 두 측정값 간의 척도가 시간이 지남에 따라 크게 달라지는 경우 차트는 다음과 같은 선형 차트와 비슷할 수 있습니다. 측정값 간의 척도는 매우 다양하기 때문에 척도가 작은 측정값은 0에서 거의 평평하게 나타납니다. ![\[선 두 개와 축 한 개로 구성된 선형 차트의 이미지입니다. 한 선은 0에서 평평합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/dual-axis-chart1.png) 이러한 측정값을 동일한 차트에 표시하려면 이중 축 선형 차트를 생성할 수 있습니다. 다음은 Y축이 두 개 있는 동일한 선형 차트의 예시입니다. ![\[이중 축이 있는 이전 선형 차트의 이미지입니다. 이제 두 선을 모두 볼 수 있습니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/dual-axis-chart2.png) **이중 축 선형 차트 생성하기** 1. 분석에서 선형 차트를 생성합니다. 선형 차트 생성에 대한 자세한 내용은 [선형 차트 생성하기](#create-measure-line-chart)을(를) 참조하십시오. 1. **값 필드 웰**에서 필드 드롭다운 메뉴를 선택하고 **표시 위치: 왼쪽 Y축**을 선택한 다음 **오른쪽 Y축**을 선택합니다. 또는 **속성** 창을 사용하여 이중 축 선형 차트를 생성할 수 있습니다. 1. 선형 차트 오른쪽 상단에 있는 메뉴에서, **시각화 서식 지정** 아이콘을 선택합니다. 1. **속성** 창이 열리면 **데이터 시리즈**를 선택합니다. 1. **데이터 시리즈** 섹션에서 별도의 축에 배치하려는 값에 대해 **오른쪽 축에 표시하기** 아이콘을 선택합니다. 필요한 경우 검색 표시줄을 사용하여 값을 빠르게 찾을 수 있습니다. ![\[오른쪽 축에 표시하기 아이콘이 빨간색 원으로 표시된 시각화 서식 지정 창의 데이터 시리즈 섹션 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/dual-axis-chart3.png) 아이콘이 업데이트되어 값이 오른쪽 축에 표시되고 있음을 나타냅니다. 차트가 두 축으로 업데이트됩니다. **속성** 창은 다음 옵션으로 업데이트됩니다. + 두 선의 Y축을 다시 단일 축으로 동기화하려면 **속성** 창 상단에서 **단일 Y축**을 선택합니다. + 차트 왼쪽의 축에 서식을 지정하려면 **왼쪽 Y축**을 선택합니다. + 차트 오른쪽의 축에 서식을 지정하려면 **오른쪽 Y축**을 선택합니다. 축 선 서식 지정에 대한 자세한 정보는 [축 및 격자선](showing-hiding-axis-grid-tick.md)을(를) 참조하십시오. 축의 범위 및 척도 조정에 대한 자세한 내용은 [범위 및 크기](changing-visual-scale-axis-range.md)을(를) 참조하십시오. # 맵 및 지리공간 차트 생성하기 빠른에서 포인트 맵과 채워진 맵이라는 두 가지 유형의 맵을 생성할 수 있습니다. 포인트 맵은 각 위치의 데이터 값 차이를 크기로 보여줍니다. 채워진 맵은 다양한 색조를 통해 각 위치의 데이터 값 차이를 보여줍니다. **중요** Quick의 지리 공간 차트는 현재 중국을 AWS 리전포함한 일부 에서는 지원되지 않습니다. 지리 공간 문제에 대한 도움말은 [지리 공간 관련 문제 해결](geospatial-troubleshooting.md) 단원을 참조하십시오. 맵을 생성하기 전에 다음을 수행해야 합니다. + 데이터 세트에 위치 데이터가 포함되어 있는지 확인합니다. 위치 데이터는 위도 및 경도 값에 해당하는 데이터입니다. 위치 데이터는 데이터 세트에 위도 열과 경도 열이 포함될 수 있습니다. 도시 이름이 있는 열을 포함할 수도 있습니다. 빠른는 위도 및 경도 좌표를 차트로 작성할 수 있습니다. 또한 국가, 주, 카운티, 시/군/구 및 우편 번호와 같은 지리적 구성 요소를 인식합니다. + 위치 데이터 필드가 지리공간 데이터 유형으로 표시되어 있는지 확인하십시오. + 지리적 계층 구조를 생성하는 것도 좋습니다. 필드 데이터 유형 변경 및 지리공간 계층 생성 등 지리공간 데이터를 사용한 작업에 대한 자세한 내용은 [지리 공간 데이터 추가](geospatial-data-prep.md)을(를) 참조하십시오. Quick에서 맵을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. **Topics** + [포인트 맵 생성하기](point-maps.md) + [채워진 맵 생성하기](filled-maps.md) + [맵과 상호 작용하기](maps-interacting.md) # 포인트 맵 생성하기 빠른에서 포인트 맵을 생성하여 각 위치의 데이터 값 간 차이를 크기별로 표시할 수 있습니다. 이 유형의 맵에 있는 각 포인트는 데이터 상의 지리적 위치(예: 국가, 주, 카운티, 시/군/구)에 해당합니다. 맵에 있는 포인트의 크기는 **크기** 필드 웰에 있는 필드의 경도를 동일한 필드의 다른 값과 관련하여 나타냅니다. 원의 색상은 **색상** 필드 웰에 있는 값을 나타냅니다. 색상 필드를 선택하면 **색상** 필드 웰의 필드 값이 범례에 표시됩니다. 다음 절차에 따라 Quick에서 포인트 맵을 생성합니다. Quick에서 포인트 맵을 생성하려면 다음이 있어야 합니다. + 지리공간 필드 1개(예: 국가, 주 또는 지역, 카운티 또는 시/군/구, 우편번호). 또는 위도 필드 하나와 경도 필드 하나를 사용할 수 있습니다. + 크기를 나타내는 숫자 필드(측정값) 1개. + (선택 사항) 색상에 대한 범주형 필드(차원). 지리공간 맵의 서식 지정에 대한 자세한 내용은 [맵 및 지리공간 차트 서식 지정 옵션](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/geospatial-formatting)을 참조하십시오. ## 포인트 맵 생성하기 **포인트 맵 생성하기** 1. 분석에 새 시각화를 추가합니다. 분석 시작하기에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 분석 시작](creating-an-analysis.md)을(를) 참조하십시오. 분석에 시각화를 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 [시각화 추가하기](creating-a-visual.md#create-a-visual)을(를) 참조하십시오. 1. **시각화 유형**에서 **맵 포인트** 아이콘을 선택합니다. 포인트가 그려진 구 모양의 아이콘입니다. 1. **필드 목록** 창에서 **지리공간** 필드 웰(예: `Country`)로 지리적 필드를 드래그합니다. 위도 또는 경도 필드를 선택할 수도 있습니다. 데이터의 각 위치에 대한 포인트가 있는 포인트 맵이 표시됩니다. 필드가 지리적 계층의 일부인 경우 계층 구조가 필드 웰에 표시됩니다. 1. **필드 목록** 창에서 **크기** 필드 웰로 측정값을 드래그합니다. 맵의 포인트가 업데이트되어 각 위치의 값 크기가 표시됩니다. 1. (선택 사항) **필드 목록** 창에서 **색상** 필드 웰로 차원을 드래그합니다. 각 포인트가 업데이트되어 차원의 각 범주형 값에 대한 포인트가 표시됩니다. # 채워진 맵 생성하기 Quick에서 채워진 맵을 생성하여 다양한 색상으로 각 위치의 데이터 값 차이를 표시할 수 있습니다. 다음 절차에 따라 Quick에서 채워진 맵을 생성합니다. Quick에서 채워진 맵을 생성하려면 다음이 있어야 합니다. + 지리공간 필드 1개(예: 국가, 주 또는 지역, 카운티 또는 시/군/구, 우편번호). + (선택 사항) 색상에 대한 숫자 필드(측정값). ## 채워진 맵 생성하기 **채워진 맵 생성하기** 1. 분석에 새 시각화를 추가합니다. 분석 시작하기에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 분석 시작](creating-an-analysis.md)을(를) 참조하십시오. 분석에 시각화를 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 [시각화 추가하기](creating-a-visual.md#create-a-visual)을(를) 참조하십시오. 1. **시각화 유형**에서 **채워진 맵** 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 **위치** 필드 웰(예: `Country`)로 지리적 필드를 드래그합니다. 데이터 세트에 표시된 횟수(개수)를 기준으로 데이터의 각 위치가 채워져 있는 채워진 맵이 나타납니다. 필드가 지리적 계층의 일부인 경우 계층 구조가 필드 웰에 표시됩니다. 1. (선택 사항) **필드 목록** 창에서 **색상** 필드 웰(예: `Sales`)로 측정값을 드래그합니다. 각 위치가 업데이트되어 매출 합계가 표시됩니다. # 맵과 상호 작용하기 빠른 분석 또는 게시된 대시보드에서 맵 시각적 객체를 볼 때 맵 시각적 객체와 상호 작용하여 데이터를 탐색할 수 있습니다. 모든 데이터를 패닝, 확대 및 축소, 자동 확대/축소할 수 있습니다. 기본적으로 맵 시각화는 항상 기본 데이터를 기준으로 확대/축소됩니다. 맵 내에서 패닝하거나 다른 수준으로 확대/축소하면 맵 오른쪽 하단의 확대 및 축소 아이콘 위에 데이터 확대/축소 아이콘이 나타납니다. 이 옵션을 사용하면 확대/축소 보기에서 기본 데이터로 빠르게 돌아갈 수 있습니다. **맵 시각화에서 패닝하기** + 맵 시각화의 아무 곳이나 클릭한 다음 맵을 패닝하려는 방향으로 커서를 드래그합니다. **맵 시각화를 확대 또는 축소하기** + 맵 시각화에서 오른쪽 하단에 있는 더하기 또는 빼기 아이콘을 선택합니다. 또는 맵을 두 번 클릭하여 확대하고 Shift 키를 누른 상태에서 두 번 클릭하여 축소할 수 있습니다. **확대/축소 보기에서 전체 데이터로 돌아가기** + 맵 시각화에서 데이터 확대/축소 아이콘을 선택합니다. 이 아이콘은 맵에서 패닝하거나 확대/축소할 때 나타납니다. # 소배수 사용하기 여러 개의 비교 시각화를 연속으로 설정해야 할 때 이 기능을 사용하십시오. *작은 배수* 기능을 활성화하면 Amazon Quick은 작은 시각적 객체의 컨테이너 또는 선반을 side-by-side 표시합니다. 시각화의 각 사본에는 데이터의 단일 보기가 포함됩니다. 소배수를 사용하면 효율적인 대화형 방식으로 비즈니스를 전체적으로 파악할 수 있습니다. 소배수는 팔레트 시각화 아이콘에 나열되어 있지 않습니다. 소배수를 생성하는 옵션은 이를 지원하는 시각화 내에서 필드 웰로 표시됩니다. **분석에 작은 시각화 추가하기** 1. 선형, 막대 또는 파이 차트에서 **소배수** 필드 웰에 필드를 추가합니다. 1. 소배수를 보려면 한 번에 모두 볼 수 있도록 소배수가 들어 있는 컨테이너를 확대해야 합니다. 1. 소배수 집합의 서식을 지정하려면 시각화의 메뉴에서 시각화 서식 지정(연필 아이콘)을 선택합니다. 다음 설정을 조정할 수 있습니다. + **레이아웃** + **보이는 행** + **보이는 열** + **패널 개수** + 패널 제목 옵션(토글) + 글꼴 크기 및 색상 + 글꼴 두께 + 텍스트 정렬 + **패널 순서 옵션(토글)** 선 두께, 스타일, 색상 + **패널 거터**(토글) **Spacing** + **패널 배경**(토글) **Background color(배경색)** # 파이 차트 사용하기 파이형 차트를 사용하여 차원 내 항목의 값을 비교합니다. 이 유형의 차트를 사용하는 가장 좋은 방법은 전체 금액의 일정 비율을 보여주는 것입니다. 파이형 차트의 각 쐐기는 차원의 항목 하나를 나타냅니다. 쐐기의 크기는 치수 전체에 비해 항목이 나타내는 선택한 치수의 값 비율을 나타냅니다. 파이형 차트는 정밀도가 크게 중요하지 않고 차원 내에 항목이 몇 개 없는 경우 매우 적합합니다. 도넛형 차트를 만들려면 **그룹/색상** 필드 웰에서 하나의 차원을 사용하십시오. 하나의 필드만 있으면 차트는 행 수로 나눈 값이 표시됩니다. 지표 값으로 차원 값의 나누기를 표시하려면 **값** 필드 웰에 지표 필드를 추가합니다. 파이형 차트는 그룹 또는 색상에 대해 최대 20개의 데이터 포인트를 표시합니다. Amazon Quick이 표시 한도를 벗어나는 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits). ## 파이 차트의 기능 파이형 차트에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 해당 사항 없음 | | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 축 레이블 표시하기 또는 숨기기 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 축 및 그리드 선](showing-hiding-axis-grid-tick.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예(예외 있음) | 날짜 필드를 차원으로 사용하는 경우를 제외하고 파이형 차트의 쐐기를 강조 또는 제외할 수 있습니다. 이 경우에는 쐐기를 강조만 할 수 있고 제외할 수는 없습니다. | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 예 | 값 또는 그룹이나 색상에 대해 선택한 필드를 정렬할 수 있습니다. | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | 값에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용해야 하며, 그룹 또는 색상에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 예 | [Group/Color] 필드 모음에 드릴다운 수준을 추가할 수 있습니다. | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | ## 파이 차트 생성하기 파이형 차트를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **파이 차트 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. [**Visual types**] 창에서 파이형 차트 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 차원 또는 치수 필드를 사용합니다. 차원 필드를 치수로 사용하도록 선택하는 경우, [**Count**] 집계 함수가 자동으로 차원 필드에 적용되어 숫자 값을 생성합니다. 파이형 차트를 만들려면 **그룹/색상** 필드 웰에서 하나의 차원을 사용하십시오. 또는 치수를 **값** 필드 모음으로 끌어옵니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**Group/Color**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. # 피벗 테이블 사용하기 피벗 테이블을 사용하여 두 차원이 교차하는 부분의 치수 값을 표시합니다. 열 지도와 피벗 테이블은 비슷한 표 형식으로 데이터를 표시합니다. 색상을 사용하면 훨씬 더 쉽게 파악할 수 있기 때문에 트렌드 및 특이값을 식별하려는 경우에 열 지도를 사용합니다. 시각적 객체에서 데이터를 분석하려는 경우에는 피벗 테이블을 사용합니다. 피벗 테이블을 생성하려면 모든 데이터 유형의 필드를 하나 이상 선택하고 피벗 테이블 아이콘을 선택합니다. Amazon Quick은 테이블을 생성하고 교차 행 값의 열 값 수로 셀 값을 채웁니다. 일반적으로 치수를 선택하고 이 치수로 측정 가능한 차원 두 개를 선택합니다. 피벗 테이블은 아래 및 오른쪽 방향으로 무제한 스크롤을 지원합니다. 최대 20개의 필드를 행으로, 20개의 필드를 열로 추가할 수 있습니다. 최대 500,000개의 레코드가 지원됩니다. 피벗 테이블을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다. + 데이터 범위를 확인할 수 있도록 여러 치수를 지정하여 테이블의 셀 값 채우기 + 피벗 테이블의 열과 행을 클러스터로 묶어 관련 차원으로 그룹화된 하위 범주의 값 표시 + 피벗 테이블 행 또는 열의 값 정렬하기 + 통계 함수 적용 + 행 및 열에 합계 및 소계 추가 + 무제한 스크롤 사용 + 행 및 열에서 사용하는 필드 이동 + 사용자 지정 총 집계 생성하기 피벗 테이블의 행과 열에서 사용하는 필드를 쉽게 이동하려면 방향 아이콘(![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/pivot-orientation.png))을 선택합니다. 합계 및 소계 표시 및 숨기기, 시각적 객체 형식 지정 또는 CSV 파일로 데이터 내보내기 옵션을 보려면 오른쪽 상단에 있는 메뉴 항목 아이콘을 선택합니다. 모든 시각적 객체 유형에서 필드를 추가 및 제거할 수 있습니다. 또한 시각적 요소와 연결된 필드, 필드 집계 및 날짜 필드 세부 수준을 변경할 수 있습니다. 추가로 행 또는 열을 강조 표시하거나 제외할 수 있습니다. 피벗 테이블을 이와 같이 변경하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon Quick에서 시각적 객체에 사용되는 필드 변경](changing-visual-fields.md) 단원을 참조하십시오. 피벗 테이블 형식 지정에 대한 자세한 내용은 [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md) 단원을 참조하십시오. 피벗 테이블의 사용자 지정 총 집계에 대한 자세한 내용은 [사용자 지정 총계 값](tables-pivot-tables-custom-totals.md)을(를) 참조하십시오. **Topics** + [피벗 테이블의 기능](#pivot-table-features) + [피벗 테이블 생성하기](create-pivot-table.md) + [피벗 테이블 값 방향 설정하기](pivot-table-value-orientation.md) + [피벗 테이블 클러스터 확장 또는 축소하기](expanding-and-collapsing-clusters.md) + [빠른에서 피벗 테이블 열 표시 및 숨기기](hiding-pivot-table-columns.md) + [Quick에서 피벗 테이블 정렬](sorting-pivot-tables.md) + [Using table calculations in pivot tables](working-with-calculations.md) + [피벗 테이블의 제한 사항](pivot-table-limitations.md) + [Pivot table best practices](pivot-table-best-practices.md) ## 피벗 테이블의 기능 피벗 테이블은 범례를 표시하지 않습니다. 피벗 테이블에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 아니요 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 해당 사항 없음 | | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 아니요 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예(예외 있음) | 날짜 필드를 차원 중 하나로 사용하는 경우를 제외하고 열 또는 행을 강조 또는 제외할 수 있습니다. 이 경우 날짜 차원을 사용하는 열 또는 행은 강조할 수 있지만 제외할 수는 없습니다. | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 예 | 행 또는 열 필드 웰의 필드를 알파벳순 또는 메트릭별로 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수 있습니다. | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) [Quick에서 피벗 테이블 정렬](sorting-pivot-tables.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | 필드 또는 값에 대해 선택한 필드에 집계를 적용해야 합니다. 행 또는 열에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. 다중 치수 피벗 테이블을 생성하도록 선택한 경우 여러 치수에 여러 가지 유형의 집계를 적용할 수 있습니다. 예를 들어 매출액 및 최대 할인 금액의 합계를 보여줄 수 있습니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 아니요 | | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | | 합계 및 소계 표시 및 숨기기 | 예 | 행 및 열에 대해 합계 및 소계를 표시하거나 숨길 수 있습니다. 지표는 행 또는 열을 축소할 때 자동적으로 롤업되어 소계를 표시합니다. 테이블 계산을 사용하는 경우 집계를 사용하여 롤업을 표시합니다. | | | 데이터 내보내기 또는 복사 | 예 | 모든 데이터를 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다. 셀의 내용을 선택하고 복사할 수 있습니다. | [시각화에서 데이터 내보내기](exporting-data.md) | | 조건부 형식 지정 | 예 | 값, 소계 및 합계에 대한 조건부 형식을 추가할 수 있습니다. | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 조건부 형식 지정](conditional-formatting-for-visuals.md) | **Topics** # 피벗 테이블 생성하기 피벗 테이블을 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **피벗 테이블 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 표시줄에서 **시각화** 아이콘을 선택합니다. 1. **시각적 객체** 창에서 **\$1 추가**를 선택한 다음 피벗 테이블 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 포함하고자 하는 필드를 선택합니다. Amazon Quick은 이를 필드 모음에 자동으로 배치합니다. 필드 배치를 변경하려면 이를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 차원 또는 치수 필드를 사용합니다. 차원 필드를 치수로 사용하도록 선택하는 경우, [**Count**] 집계 함수가 자동으로 차원 필드에 적용되어 숫자 값을 생성합니다. + 단일 치수 피벗 테이블을 생성하려면 차원을 [**Rows**] 필드 모음으로 끌어오고 차원을 [**Columns**] 필드 모음으로 끌어오고 치수를 [**Values**] 필드 모음으로 끌어옵니다. + 다중 치수 피벗 테이블을 생성하려면 차원을 [**Rows**] 필드 모음으로 끌어오고 차원을 [**Columns**] 필드 모음으로 끌어오고 두 개 이상의 치수를 [**Values**] 필드 모음으로 끌어옵니다. + 클러스터 피벗 테이블을 생성하려면 하나 이상의 차원을 [**Rows**] 필드 모음으로 끌어오고 하나 이상의 차원을 [**Columns**] 필드 모음으로 끌어오고 치수를 [**Values**] 필드 모음으로 끌어옵니다. 또한 원하는 경우 모든 피벗 테이블 필드 모음에 대해 여러 개의 필드를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 여러 개의 치수와 클러스터링된 피벗 테이블 접근 방식이 결합됩니다. **참고** 계산된 필드에 대한 롤업을 보려면 집계를 사용 중인지 확인하십시오. 예를 들어 `field-1 / field-2 `로 계산된 필드는 롤업 시 요약을 표시하지 않습니다. 하지만 `sum(field-1) / sum(field-2) `의 경우 롤업 요약을 표시합니다. ## 레이아웃 선택 Amazon Quick에서 피벗 테이블을 생성할 때 테이블 형식 및 계층 구조 레이아웃 옵션을 사용하여 데이터가 표시되는 방식을 추가로 사용자 지정할 수 있습니다. 테이블 형식 레이아웃을 사용하는 피벗 테이블의 경우 각 행 필드가 자체 열에 표시됩니다. 계층 레이아웃을 사용하는 피벗 테이블의 경우 모든 행 필드가 단일 열에 표시됩니다. 들여쓰기는 여러 필드의 행 머리글을 구분하는 데 사용됩니다. 피벗 테이블 시각화의 레이아웃을 변경하려면 변경하려는 피벗 테이블의 **시각화 서식 지정** 메뉴를 열고 **피벗 옵션** 섹션에서 원하는 레이아웃 옵션을 선택합니다. 피벗 테이블 시각화를 위해 선택한 레이아웃에 따라 다양한 서식 지정 옵션을 사용할 수 있습니다. 테이블 형식 피벗 테이블과 계층 피벗 테이블 간의 서식 지정 차이에 대한 자세한 내용은 [빠른 테이블 및 피벗 테이블 형식 지정 옵션](format-tables-pivot-tables.md)을(를) 참조하십시오. # 피벗 테이블 값 방향 설정하기 피벗 테이블은 열 또는 행 형식으로 표시할 수 있습니다. 열 형식이 기본값입니다. 행 기반 형식으로 변경하면 값 이름이 포함된 열이 행 머리글 열의 오른쪽에 추가됩니다. **피벗 테이블 서식 변경하기** 1. 분석 페이지에서 편집하려는 피벗 테이블 시각적 객체를 선택합니다. 1. 시각적 객체 상단에 있는 필드 모음을 선택하여 **Field wells(필드 모음)** 창을 확장합니다. 1. [**Values**] 필드 모음에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + 컬럼 형식에 대하여 [**Column**]을 선택합니다. + 행 형식에 대하여 [**Row**]를 선택합니다. **참고** 단 하나의 지표를 사용하는 경우 시각적 객체의 형식을 지정하고 **Hide single metric(단일 지표 숨기기)** 옵션을 사용하여 스타일을 적용해 반복되는 헤더를 제거할 수 있습니다. # 피벗 테이블 클러스터 확장 또는 축소하기 피벗 테이블에서 그룹화된 열 또는 행을 사용하는 경우 그룹을 확장하거나 축소해 시각적 객체에서 데이터를 표시하거나 숨길 수 있습니다. **피벗 테이블 그룹 확장 또는 축소하기** 1. 분석 페이지에서 편집하려는 피벗 테이블 시각적 객체를 선택합니다. 1. 다음 중 하나를 선택합니다. + 그룹을 축소하려면 필드의 이름 근처에 있는 축소 아이콘을 선택합니다. + 그룹을 확장하려면 필드의 이름 근처에 있는 확장 아이콘을 선택합니다. 축소 아이콘은 마이너스(-) 기호로 표시됩니다. 확장 아이콘은 플러스(\$1) 기호로 표시됩니다. 다음 스크린샷에서 `Customer Region` 및 `Enterprise` 세그먼트가 확장되고, `SMB` 및 `Startup`이 축소됩니다. 그룹이 축소될 때 데이터는 행 또는 열에 요약됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/pivot-table-collapse.png) # 빠른에서 피벗 테이블 열 표시 및 숨기기 기본적으로 피벗 테이블을 생성할 때 모든 열, 행 및 필드 값이 표시됩니다. 피벗 테이블 값을 변경하지 않고도 피벗 테이블에 표시하고 싶지 않은 열과 행을 숨길 수 있습니다. 피벗 테이블에 측정값이 두 개 이상 있는 경우 값을 숨길 수도 있습니다. 언제든지 피벗 테이블에 숨겨진 필드를 표시하도록 선택할 수 있습니다. 시각화를 대시보드의 일부로 게시하면 대시보드를 구독하는 모든 사용자가 피벗 테이블을 CSV(쉼표로 구분된 값) 또는 Microsoft Excel 파일로 내보낼 수 있습니다. 보이는 필드만 내보내거나 모든 필드를 내보내도록 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 [데이터를 대시보드에서 CSV로 내보내기](export-or-print-dashboard.md#export-dashboard-to-csv) 단원을 참조하십시오. **피벗 테이블에서 열 또는 행 숨기기** 1. 분석으로 가서 작업하려는 피벗 테이블 시각화를 선택합니다. 1. **행**, **열** 또는 **값** 필드 모음에서 점 3개 메뉴를 선택한 다음 **숨기기**를 선택합니다. **피벗 테이블의 숨겨진 필드 모두 표시하기** 1. 분석으로 가서 작업하려는 피벗 테이블 시각화를 선택합니다. 1. 또는 **필드 모음**에서 아무 필드나 선택한 다음 **숨겨진 필드 모두 표시**를 선택합니다. # Quick에서 피벗 테이블 정렬 Amazon Quick에서는 **행** 및 **열** 필드 모음의 필드를 기준으로 피벗 테이블의 값을 정렬하거나 피벗 테이블의 열 헤더를 기준으로 빠르게 정렬할 수 있습니다. 피벗 테이블에서 행과 열을 알파벳순 또는 측정값으로 서로 독립적으로 정렬할 수 있습니다. **참고** 측정값을 기준으로 피벗 테이블을 정렬할 때는 합계, 차이 및 백분율 차이 테이블 계산을 실행할 수 없습니다. 피벗 테이블에서 테이블 계산을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Using table calculations in pivot tables](working-with-calculations.md)을(를) 참조하십시오. ## 피벗 테이블 정렬 이해하기 피벗 테이블에 여러 개의 창이 있는 경우 정렬은 각 창에 독립적으로 적용됩니다. 예를 들어, 왼쪽 피벗 테이블의 `Segment` 열은 `Cost`을(를) 기준으로 오름차순으로 정렬됩니다. 여러 개의 창이 있는 경우 정렬이 각 패널에 대해 다시 시작되며 각 창에 있는 행(`Segment`)은 가장 낮은 비용에서 가장 높은 비용순으로 정렬됩니다. 다음 그림과 같이 오른쪽 테이블에도 동일한 정렬이 적용되어 있지만 이 정렬은 테이블 전체에 적용됩니다. ![\[정렬이 빨간색으로 강조 표시된 피벗 테이블의 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sorting-pivot-tables2.png) 피벗 테이블에 여러 가지 정렬을 적용하면 외부 차원부터 내부 차원까지 정렬이 적용됩니다. 피벗 테이블의 다음 예제 이미지를 고려해 보는 것도 좋습니다. `Customer Region` 열은 `Cost`을(를) 기준으로 내림차순으로 정렬됩니다(주황색으로 표시). `Channel` 열은 수익 목표를 기준으로 오름차순으로 정렬됩니다(파란색으로 표시). ![\[정렬된 두 측정값 열을 보여주는 피벗 테이블의 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sorting-pivot-tables3.png) ## 행 또는 열 머리글을 사용하여 피벗 테이블 정렬하기 다음 순서에 따라 행 또는 열 머리글을 사용하여 피벗 테이블을 정렬할 수 있습니다. **테이블 헤더를 사용하여 테이블 형식 피벗 테이블의 값 정렬하기** 1. 테이블 형식 피벗 테이블 차트에서 정렬하려는 머리글을 선택합니다. 1. **정렬 기준**에서 정렬 기준으로 사용할 필드와 정렬 순서를 선택합니다. 차원 필드를 알파벳 A-Z순 또는 Z-A순으로 정렬하거나 측정값을 기준으로 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수 있습니다. ![\[열 머리글을 사용하여 피벗 테이블의 값을 정렬하는 애니메이션 .gif 파일입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sorting-pivot-table7.gif) ## 값 머리글을 사용하여 피벗 테이블 정렬하기 다음 순서에 따라 값 머리글을 사용하여 피벗 테이블을 정렬할 수 있습니다. **값 머리글을 사용하여 피벗 테이블 정렬하기** 1. 피벗 테이블 차트에서 정렬하려는 값 머리글을 선택합니다. 1. **오름차순** 또는 **내림차순**을 선택합니다. ![\[값 머리글을 사용하여 피벗 테이블의 값을 정렬하는 애니메이션 .gif 파일입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sorting-pivot-tables-value.gif) 피벗 테이블의 값 머리글로 정렬하기를 소계에서도 사용할 수 있습니다. ## 필드 웰을 사용하여 테이블 형식 피벗 테이블 정렬하기 다음 순서에 따라 필드 웰을 사용하여 테이블 형식 피벗 테이블의 값을 정렬할 수 있습니다. **필드 웰을 사용하여 테이블 형식 피벗 테이블 값 정렬하기** 1. 분석 페이지에서 정렬하려는 테이블 형식 피벗 테이블을 선택합니다. 1. **필드 웰** 창을 확장합니다. 1. **행** 또는 **열** 필드 웰에서 정렬하려는 필드를 선택한 다음 **정렬 기준**으로 필드를 정렬할 방법을 선택합니다. **행** 또는 **열** 필드 웰의 차원 필드를 알파벳 A-Z순 또는 Z-A순으로 정렬하거나 측정값을 기준으로 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수 있습니다. 필드 웰에서 선택한 필드의 모든 행 또는 열을 모두 축소하거나 모두 확장할 수도 있습니다. 필드를 제거하거나 다른 필드로 바꿀 수도 있습니다. + 차원 필드를 알파벳순으로 정렬하려면 **행** 또는 **열** 필드 웰의 필드 위에 커서를 놓고 A-Z 또는 Z-A 정렬 아이콘을 선택합니다. ![\[빨간색 사각형으로 표시된 필드 기준 정렬 및 알파벳순 정렬 아이콘이 있는 행 필드 웰의 필드 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sorting-pivot-tables1.png) + 측정값을 기준으로 차원 필드를 정렬하려면 **행** 또는 **열** 필드 웰의 필드 위에 커서를 올려 놓습니다. 그런 다음 목록에서 측정값을 선택하고 오름차순 또는 내림차순 정렬 아이콘을 선택합니다. ![\[빨간색 사각형으로 표시된 필드 기준 정렬 및 정렬 아이콘이 있는 행 필드 웰의 필드 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sorting-pivot-tables4.png) 또는 피벗 테이블에 정렬이 적용되는 방식을 보다 세밀하게 제어할 수 있도록 정렬 옵션을 사용자 지정합니다. ****정렬 옵션**을 사용하여 정렬 생성하기** 1. 분석 페이지에서 정렬하려는 피벗 테이블을 선택합니다. 1. **필드 웰**을 확장합니다. 1. **행** 또는 **열** 필드 웰에서 정렬할 필드를 선택한 다음 **정렬 옵션**을 선택합니다. 1. 왼쪽에 열리는 **정렬 옵션** 창에서 다음 옵션을 지정합니다. 1. **정렬 기준**의 경우 드롭다운 목록에서 필드를 선택합니다. 1. **집계**의 경우 목록에서 집계를 선택합니다. 1. **정렬 순서**에서는 **오름차순** 또는 **내림차순**을 선택합니다. 1. **적용**을 선택합니다. ## 필드 웰을 사용하여 계층 피벗 테이블 정렬하기 테이블 형식 피벗 테이블의 경우 **행** 필드 웰의 각 필드에 별도의 제목 셀이 있습니다. 계층 피벗 테이블의 경우 모든 행 필드가 단일 열에 표시됩니다. 이러한 행 필드를 정렬, 축소 및 확장하려면 **행** 레이블을 선택하여 **행 필드 결합** 메뉴를 열고 원하는 옵션을 선택합니다. 계층 피벗 테이블의 각 필드는 **행 필드 결합** 메뉴에서 개별적으로 정렬할 수 있습니다. ![\[행 필드 결합 메뉴의 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/pivot-table-combined-row-fields-menu.png) 필드 웰 메뉴에서 **숨기기** 및 **제거**와 같은 고급 서식 지정 옵션을 사용할 수 있습니다. # Using table calculations in pivot tables 테이블 계산을 사용하여 측정값(숫자 값)이 포함된 피벗 테이블 셀에 통계 함수를 적용할 수 있습니다. 다음 섹션을 보고 계산에 사용할 수 있는 함수와 이러한 함수를 적용 또는 제거하는 방법을 이해할 수 있습니다. 셀 값의 데이터 유형은 자동적으로 변경되어 계산이 가능합니다. 예를 들어 현재 데이터 유형에 **Rank** 함수를 적용한다고 가정해 보겠습니다. 순위는 통화로 특정되지 않으므로 값이 통화가 아니라 정수로 표시됩니다. 마찬가지로, 그 대신 **Percent difference** 함수를 적용하면 셀 값이 백분율로 표시됩니다. **Topics** + [피벗 테이블 계산 추가 및 제거하기](adding-a-calculation.md) + [피벗 테이블 계산용 함수](supported-functions.md) + [피벗 테이블 계산을 적용하는 방법](supported-applications.md) # 피벗 테이블 계산 추가 및 제거하기 피벗 테이블에서 테이블 계산을 추가, 수정 및 제거하려면 다음 절차에 따르십시오. **Topics** + [피벗 테이블 계산 추가하기](add-a-calculation.md) + [계산 적용 방식 변경하기](change-how-a-calculation-is-applied.md) + [계산 제거하기](remove-a-calculation.md) # 피벗 테이블 계산 추가하기 피벗 테이블에 테이블 계산을 추가하려면 다음 절차에 따르십시오. **피벗 테이블에 테이블 계산 추가하기** 1. 시각적 객체 하단 근처에 있는 필드 모음을 선택하여 **필드 모음** 창을 확장합니다. 1. 테이블 계산을 적용하려는 [**Values**] 모음에서 필드를 선택하고 [**Add table calculation**]을 선택한 다음 적용할 기능을 선택합니다. **참고** 측정값을 기준으로 피벗 테이블을 정렬할 때는 합계, 차이 및 백분율 차이 테이블 계산을 실행할 수 없습니다. 이러한 테이블 계산을 사용하려면 피벗 테이블에서 정렬을 제거해야 합니다. # 계산 적용 방식 변경하기 피벗 테이블에 테이블 계산을 적용하는 방식을 변경하려면 다음 절차에 따르십시오. **피벗 테이블에 테이블 계산을 적용하는 방식 변경하기** 1. 시각적 객체 상단에 있는 필드 모음을 선택하여 **Field wells(필드 모음)** 창을 확장합니다. 1. 변경하려는 테이블 계산이 있는 **값** 모음에서 필드를 선택하고 **Calculate as(다음 형식으로 계산)**을 선택한 다음 원하는 계산 적용 방법을 선택합니다. # 계산 제거하기 피벗 테이블에서 테이블 계산을 제거하려면 다음 절차에 따르십시오. **피벗 테이블에 테이블 계산 제거하기** 1. 시각적 객체 하단 근처에 있는 필드 모음을 선택하여 **필드 모음** 창을 확장합니다. 1. 테이블 계산을 제거하려는 **값** 웰에서 필드를 선택한 다음 **제거**를 선택합니다. # 피벗 테이블 계산용 함수 피벗 테이블 계산에서는 다음 함수를 사용할 수 있습니다. **Topics** + [누계](#running-total) + [차이](#difference) + [비율 차이](#percent-difference) + [전체 대비 백분율](#percent-of-total) + [Rank](#rank) + [백분위수](#percentile) 다음 데이터에 나열된 함수를 적용할 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/running-total1.png) ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/running-total1.png) ## 누계 **Running total(이동 합계)** 함수는 지정된 셀 값과 그 앞에 오는 모든 셀 값의 합계를 계산합니다. 이 합계는 `Cell1=Cell1, Cell2=Cell1+Cell2, Cell3=Cell1+Cell2+Cell3` 등으로 계산됩니다. 테이블 행에 걸쳐 **누계** 함수를 적용하고 **다음과 같이 계산하기**를 위한 **테이블 어크로스**를 사용하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/running-total2.png) ## 차이 **Difference** 함수는 셀 값과 그 앞에 오는 셀 값 간의 차이를 계산합니다. 이 차이는 `Cell1=Cell1-null, Cell2=Cell2-Cell1, Cell3=Cell3-Cell2,` 등으로 계산됩니다. `Cell1-null = null`이므로 Cell1의 값은 항상 비어 있습니다. 테이블 행에 걸쳐 **차이** 함수를 적용하고 **다음과 같이 계산하기**를 위한 **테이블 어크로스**를 사용하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/difference.png) ## 비율 차이 **Percentage Difference(백분율 차이)** 함수는 셀 값과 그 앞에 오는 셀 값 간의 백분율 차이를 계산한 다음 그 앞에 오는 셀 값으로 나눕니다. 이 값은 `Cell1=(Cell1-null)/null, Cell2=(Cell2-Cell1)/Cell1, Cell3=(Cell3-Cell2)/Cell2,` 등으로 계산됩니다. `(Cell1-null)/null = null`이므로 Cell1의 값은 항상 비어 있습니다. 테이블 행에 걸쳐 **백분율 차이** 함수를 적용하고 **다음과 같이 계산하기**를 위한 **테이블 어크로스**를 사용하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentage-difference.png) ## 전체 대비 백분율 **Percent of Total** 함수는 지정된 셀이 계산에 포함된 모든 셀의 합계에서 차지하는 비율을 계산합니다. 이 비율은 `Cell1=Cell1/(sum of all cells), Cell2=Cell2/(sum of all cells),` 등으로 계산됩니다. 테이블 행에 걸쳐 **전체 대비 백분율** 함수를 적용하고 **다음과 같이 계산하기**를 위한 **테이블 어크로스**를 사용하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percent-of-total.png) ## Rank **Rank** 함수는 계산에 포함된 다른 셀의 값과 비교하여 셀 값의 순위를 계산합니다. rank 함수는 항상 가장 큰 값을 1로, 가장 작은 값을 계산에 포함된 셀 수로 표시합니다. 값이 같은 셀이 둘 이상이면 순위는 동일하지만 각각 한 자리씩 차지하는 것으로 간주됩니다. 따라서 그보다 작은 값은 바로 윗 순위의 셀 수만큼 순위가 아래로 밀립니다. 예를 들어 값 5, 3, 3, 4, 3, 2에 rank 함수를 적용하면 순위는 1, 3, 3, 2, 3, 6이 됩니다. 예를 들어 다음과 같은 데이터가 있다고 가정하겠습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/rank.png) 테이블 행에 걸쳐 **순위** 함수를 적용하고 **다음과 같이 계산하기**를 위한 **테이블 어크로스**를 사용하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/rank2.png) ## 백분위수 **Percentile** 함수는 계산에 포함된 셀 값 중 지정된 셀 값 이하인 비율을 계산합니다. 이 비율은 다음과 같이 계산됩니다. ``` percentile rank(x) = 100 * B / N Where: B = number of scores below x N = number of scores ``` 테이블 행에 걸쳐 **백분위수** 함수를 적용하고 **다음과 같이 계산하기**를 위한 **테이블 어크로스**를 사용하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentile.png) # 피벗 테이블 계산을 적용하는 방법 테이블 계산은 아래에서 설명하는 방식대로 적용할 수 있습니다. 테이블 계산은 한 번에 한 개의 필드에만 적용됩니다. 따라서 피벗 테이블에 값이 여러 개 있는 경우 계산을 적용한 필드를 나타내는 셀에만 계산이 적용됩니다. **Topics** + [테이블 어크로스](#table-across) + [테이블 다운](#table-down) + [테이블 어크로스-다운](#table-across-down) + [테이블 다운-어크로스](#table-down-across) + [그룹 어크로스](#group-across) + [그룹 다운](#group-down) + [그룹 어크로스-다운](#group-across-down) + [그룹 다운-어크로스](#group-down-across) ## 테이블 어크로스 **Table across(옆으로 테이블 작성)**를 사용하면 그룹화와 상관없이 피벗 테이블의 행 간에 계산이 적용됩니다. 이 경우가 기본값입니다. 다음과 같은 피벗 테이블을 예로 들 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) **테이블 어크로스**를 사용하여 **누계** 함수를 적용하면 마지막 열에 행 합계가 표시되고 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/table-across.png) ## 테이블 다운 **Table down(아래로 테이블 작성)**을 사용하면 그룹화와 상관없이 피벗 테이블의 열 아래로 계산이 적용됩니다. **테이블 다운**을 사용하여 **누계** 함수를 적용하면 마지막 행에 열 합계가 표시되고 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/table-down.png) ## 테이블 어크로스-다운 **Table across down(옆으로 아래로 테이블 작성)**을 사용하면 피벗 테이블의 행 간에 계산이 적용된 다음 결과가 산출되고 피벗 테이블의 열 아래로 계산이 다시 적용됩니다. **테이블 어크로스-다운**을 사용하여 **누계** 함수를 적용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 경우 합계는 옆으로와 아래로 모두 계산되고, 오른쪽 아래에 총 합계가 계산됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/running-total-across-down.png) 이 경우 **테이블 어크로스-다운**을 사용해 **순위** 함수를 적용한다고 가정해 보겠습니다. 이를 수행하는 경우 최초의 순위는 테이블 행 간에 결정된 다음 열 아래에서 결정되어 다음과 같은 결과를 얻게 됩니다. 이러한 접근 방식은 다음과 같은 결과를 제공합니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/rank-table-across-down.png) ## 테이블 다운-어크로스 **Table down across(아래로 옆으로 테이블 작성)**을 사용하면 피벗 테이블의 열 아래로 계산이 적용됩니다. 그런 다음 결과를 가져오고 피벗 테이블 행 간에 계산을 다시 적용합니다. **테이블 다운-어크로스**를 사용하여 **누계** 함수를 적용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 경우 합계는 옆으로와 아래로 모두 계산되고, 오른쪽 아래에 총 합계가 계산됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/running-total-down-across.png) **테이블 다운-어크로스**를 사용하여 **순위** 함수를 적용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 경우 최초 순위는 테이블 열 간에 결정됩니다. 그런 다음 순위가 행 간에 결정됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/rank-table-down-across.png) ## 그룹 어크로스 **Group across(옆으로 그룹화)**를 사용하면 열에 적용된 그룹화의 두 번째 수준에 따라 결정된 대로 그룹 경계 내에서 피벗 테이블의 행 간에 계산을 적용합니다. 예를 들어 field-2별로 그룹화한 다음 field-1별로 그룹화하면 그룹화는 field-2 수준에서 적용됩니다. field-3, field-2 및 field-1별로 그룹화하는 경우 그룹화가 다시 field-2 수준에서 적용됩니다. 그룹화가 없는 경우 **Group across(옆으로 그룹화)**는 **Table across(옆으로 테이블 작성)**와 동일한 결과를 반환합니다. 예를 들어, 열이 `Service Line` 및 `Consumption Channel`별로 그룹화된 다음과 같은 피벗 테이블이 있다고 가정합니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) **그룹 어크로스**를 사용하여 **누계** 함수를 적용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 경우 함수는 행 간에 적용되고, 각 서비스 범주 그룹으로 묶인 열 간에 적용됩니다. `Mobile` 열에는 지정된 `Service Line`, `Customer Region` 및 지정된 행으로 표시되는 `Date`(연도)에 대한 `Consumption Channel`의 총액이 표시됩니다. 예를 들어, 강조 표시된 셀은 `2012`에 대한 `APAC` 리전의 합계, 이름이 `Billing`인 `Service Line`의 모든 `Consumption Channel` 값에 대한 합계를 나타냅니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/group-across.png) ## 그룹 다운 **Group down(아래로 그룹화)**을 사용하면 행에 적용된 그룹화의 두 번째 수준에 따라 결정된 대로 그룹 경계 내에서 피벗 테이블의 열 아래에 계산을 적용합니다. 예를 들어 field-2별로 그룹화한 다음 field-1별로 그룹화하면 그룹화는 field-2 수준에서 적용됩니다. field-3, field-2 및 field-1별로 그룹화하는 경우 그룹화가 다시 field-2 수준에서 적용됩니다. 그룹화가 없는 경우 **Group down(아래로 그룹화)**은 **Table down(아래로 테이블 작성)**과 동일한 결과를 반환합니다. 예를 들어, 행이 `Customer Region` 및 `Date`(연도)별로 그룹화된 다음과 같은 피벗 테이블이 있다고 가정합니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) **그룹 다운**을 사용하여 **누계** 함수를 적용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 경우 함수는 열 간에 아래로 적용되고, 각 `Customer Region` 그룹으로 묶인 행 간에 적용됩니다. `2014` 행에는 지정된 `Customer Region`, 지정된 열로 표시되는 `Service Line` 및 `Consumption Channel`에 대한 모든 연도 합계가 표시됩니다. 예를 들어, 강조 표시된 셀은 `APAC` 리전의 합계, `Mobile` 채널에 대한 `Billing` 서비스 합계, 보고서에 표시되는 모든 `Date` 값(연도)의 합계를 나타냅니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/group-down.png) ## 그룹 어크로스-다운 **Group across down(옆으로 아래로 그룹화)**을 사용하면 열에 적용된 그룹화의 두 번째 수준에 따라 결정된 대로 그룹 경계 내에서 행 간에 계산을 적용합니다. 함수는 결과를 가져오고 피벗 테이블 열 간에 아래로 계산을 다시 적용합니다. 이를 행에 적용된 그룹화의 두 번째 수준에 따라 그룹 경계 내에서 수행합니다. 예를 들어 field-2별로 행 또는 열을 그룹화한 다음 field-1별로 그룹화하면 그룹화는 field-2 수준에서 적용됩니다. field-3, field-2 및 field-1별로 그룹화하는 경우 그룹화가 다시 field-2 수준에서 적용됩니다. 그룹화가 없는 경우 **Group across down(옆으로 아래로 그룹화)**은 **Table across down(옆으로 아래로 테이블 작성)**과 동일한 결과를 반환합니다. 예를 들어, 열이 `Service Line` 및 `Consumption Channel`별로 그룹화된 다음과 같은 피벗 테이블이 있다고 가정합니다. 행은 `Customer Region`별로, 그리고 `Date`(연도)별로 그룹화됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) **그룹 어크로스-다운**을 사용하여 **누계** 함수를 적용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 경우 합계는 그룹 경계 내에서 옆으로와 아래로 모두 계산됩니다. 여기서 이러한 경계는 열의 경우 `Service Line`이고, 행의 경우 `Customer Region`입니다. 총 합계는 그룹의 오른쪽 아래 셀에 표시됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/running-total-group-across-down.png) **그룹 어크로스-다운**을 사용하여 **순위** 함수를 적용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 경우 함수는 우선 `Service Line` 그룹으로 묶인 행 간에 적용됩니다. 그런 다음 이 함수는 처음 계산 결과에 다시 적용됩니다. 이때에는 각 `Customer Region` 그룹으로 묶인 열 아래로 적용됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/rank-group-across-down.png) ## 그룹 다운-어크로스 **Group down across(아래로 옆으로 그룹화)**를 사용하면 행에 적용된 그룹화의 두 번째 수준에 따라 결정된 대로 그룹 경계 내에서 열 아래에 계산을 적용합니다. 그런 다음 Amazon Quick은 결과를 가져와 피벗 테이블의 행에 계산을 다시 적용합니다. 그리고 다시 한 번 열에 적용된 그룹화의 두 번째 수준에 따라 계산을 그룹 경계 내에서 적용합니다. 예를 들어 field-2별로 행 또는 열을 그룹화한 다음 field-1별로 그룹화하면 그룹화는 field-2 수준에서 적용됩니다. field-3, field-2 및 field-1별로 그룹화하는 경우 그룹화가 다시 field-2 수준에서 적용됩니다. 그룹화가 없는 경우 **Group down across(아래로 옆으로 그룹화)**은 **Table down across(아래로 옆으로 테이블 작성)**과 동일한 결과를 반환합니다. 다음과 같은 피벗 테이블을 예로 들 수 있습니다. 열은 `Service Line`별로, 그리고 `Consumption Channel`(연도)별로 그룹화됩니다. 행은 `Customer Region`별로, 그리고 `Date`(연도)별로 그룹화됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) **그룹 다운-어크로스**를 사용하여 **누계** 함수를 적용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 경우 합계는 그룹 경계 내에서 옆으로와 아래로 모두 계산됩니다. 이 경우 이는 열의 경우 `Service Category`이고, 행의 경우 `Customer Region`입니다. 총 합계는 그룹의 오른쪽 아래 셀입니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/running-total-group-across-down.png) **그룹 다운-어크로스**를 사용하여 **순위** 함수를 적용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 경우 함수는 열 간에 아래로 처음 적용되고, 각 `Customer Region` 그룹에 적용됩니다. 그런 다음 이 함수는 처음 계산 결과에 다시 적용됩니다. 이때에는 각 `Service Line` 그룹으로 묶인 행 옆으로 적용됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/rank-group-down-across.png) # 피벗 테이블의 제한 사항 피벗 테이블에는 다음과 같은 제한 사항이 적용됩니다. + 최대 500,000개의 레코드가 포함된 피벗 테이블을 생성할 수 있습니다. + 행 및 열 필드 값의 합이 최대 40이 되는 모든 조합을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 행 필드 값이 10개인 경우 열 필드 값을 최대 30개까지 추가할 수 있습니다. + 집계되지 않은 값에만 피벗 테이블 계산을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 측정값의 합계를 나타내는 계산된 필드를 생성한 경우에는 이 필드에 피벗 테이블 계산을 추가할 수 없습니다. + 사용자 지정 지표별로 정렬하는 경우 사용자 지정 지표 정렬을 제거하기 전까지 테이블 계산을 추가할 수 없습니다. + 테이블 계산을 사용하고 사용자 지정 지표를 추가한 경우 사용자 지정 지표별로 정렬할 수 없습니다. + 개별 개수별로 집계된 지표의 테이블 계산에 대한 합계 및 소계는 비어 있습니다. # Pivot table best practices 하나의 피벗 테이블에 가능한 모든 조합을 제공하는 것이 아니라 행, 열, 지표 및 테이블 계산의 최소 집합을 배포하는 것이 가장 좋습니다. 너무 많이 포함하면 뷰어를 압도할 위험이 있으며 기본 데이터베이스의 계산 한계에도 부딪힐 수 있습니다. 복잡성을 줄이고 오류 가능성을 줄이려면 다음 작업을 수행할 수 있습니다 + 필터를 적용하여 시각적으로 포함된 데이터를 줄입니다. + **열** 및 **Column(행)** 필드 모음에서 더 적은 수의 필드를 사용합니다. + **값** 필드에서 가능한 한 적은 필드를 사용합니다. + 각 피벗 테이블이 더 적은 지표를 표시하도록 추가 피벗 테이블을 만듭니다. 어떤 경우에는 서로 관련하여 여러 지표를 조사해야 하는 비즈니스 요구 사항이 있습니다. 이러한 경우 동일한 대시보드에서 여러 개의 시각 자료를 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다. 각 대시보드는 단일 지표를 보여줍니다. 대시보드에서 시각 자료의 크기를 줄이고 같은 위치에 추가하여 그룹으로 묶을 수 있습니다. 사용자가 하나의 시각 자료를 기반으로 한 결정에 따라 다른 보기의 필요성이 생기면 사용자 지정 URL 작업을 배포하여 사용자의 선택에 따라 다른 대시보드를 시작할 수 있습니다. 시각 자료를 빌딩 블록으로 생각하는 것이 가장 좋습니다. 하나의 시각 자료를 여러 용도로 사용하는 대신 각 시각 자료를 사용하여 보다 큰 비즈니스 의사 결정의 한 측면을 용이하게 하십시오. 뷰어는 모든 가능성을 포함하여 압도되지 않고 정보에 입각하여 의사 결정할 수 있는 충분한 데이터가 있어야 합니다. # 방사형 차트 사용하기 스파이더 차트라고도 하는 레이더 차트를 사용하여 Amazon Quick에서 다변량 데이터를 시각화할 수 있습니다. 방사형 차트에서는 하나 이상의 값 그룹이 여러 공통 변수에 걸쳐 표시됩니다. 각 변수에는 고유한 축이 있으며 각 축은 중심점을 중심으로 방사형으로 배열됩니다. 단일 관측치의 데이터 포인트가 각 축에 표시되고 서로 연결되어 다각형을 형성합니다. 여러 관측치를 단일 방사형 차트에 플로팅하여 여러 다각형을 표시할 수 있으므로 여러 관측치의 외부 값을 쉽게 찾을 수 있습니다. 빠른에서 필드를 범주, 값 및 색상 필드 모음으로 끌어서 놓아 **범주**, **값** 또는 **색상** 축을 따라 레이더 차트를 구성할 수 있습니다. 필드 웰에 필드를 어떻게 분포하는지에 따라 데이터가 플로팅되는 축이 결정됩니다. 방사형 차트의 예시를 표시한 이미지입니다. ![\[부서별 직원 만족도 변수를 나타내는 방사형 차트입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/radar-chart-example.png) ## 방사형 차트의 기능 방사형 차트에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 테이블을 참조하십시오. **** | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예 | | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 제한 사항 | 범주 및 색상 필드 웰에 있는 데이터 필드만 정렬할 수 있습니다. | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 지원되지 않음 | | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | | 크기 선택 | 예 | | [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md) | | 합계 표시 | 지원되지 않음 | | [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md) | ## 방사형 차트 생성하기 다음 순서에 따라 방사형 차트를 생성할 수 있습니다. **방사형 차트 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. **시각화 유형** 창에서 방사형 차트 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 대부분의 경우 타겟 필드 웰로 표시된 차원 또는 측정값 필드를 사용합니다. 방사형 차트를 생성하려면 **범주**, **값** 및 **그룹/색상** 필드 웰로 필드를 드래그합니다. 방사형 차트가 구성되는 축은 필드를 해당 필드 웰로 구성하는 방식에 따라 결정됩니다. + **값 축**을 사용하는 방사형 차트에서 차원 값은 선으로 표시되고 축은 값 필드를 나타냅니다. 값 축을 사용하는 방사형 차트를 만들려면 **색상** 필드 웰에 범주 필드 하나를 추가하고 **값** 필드 웰에 하나 이상의 값을 추가합니다. + **차원 축**을 사용하는 방사형 차트에서 그룹 차원 값은 축으로 표시되고 값 필드는 선으로 표시됩니다. 모든 축은 범위와 척도를 공유합니다. 차원 축을 사용하는 방사형 차트를 만들려면 **그룹** 필드 웰에 차원 하나를 추가하고 **값** 필드 웰에 하나 이상의 값을 추가합니다. + **차원-색상 축**을 사용하는 방사형 차트에서 그룹 차원 값은 축으로 표시되고 색상 차원 값은 선으로 표시됩니다. 모든 축은 범위와 척도를 공유합니다. 차원-색상 축을 사용하는 방사형 차트를 생성하려면 차원 하나를 **범주** 필드 웰에 추가하고 값 하나를 **값** 필드 웰에, 차원 하나를 **색상** 필드 웰에 추가합니다. # 생키 다이어그램 사용하기 생키 다이어그램을 사용하여 한 범주에서 다른 범주로의 흐름 또는 한 단계에서 다음 단계로의 경로를 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 생키 다이어그램은 한 국가에서 다른 국가로 이주하는 사람들의 수를 표시할 수 있습니다. 또한 생키 다이어그램은 웹 방문자가 회사 웹 사이트의 한 페이지에서 다음 페이지로 이동하는 경로와 그 과정에서 경유하는 지점을 표시할 수 있습니다. ## 생키 다이어그램용 데이터 Quick에서 Sankey 다이어그램을 생성하려면 데이터 세트에 치수와 두 개의 차원(소스 범주가 포함된 차원 하나와 대상 범주가 포함된 차원 하나)이 포함되어야 합니다. 다음 테이블은 생키 다이어그램에 사용할 수 있는 간단한 데이터 예제입니다. | 차원(원본) | 차원(대상) | 측정값(가중치) | | --- | --- | --- | | A | W | 500 | | A | X | 23 | | A | Y | 147 | 다음 생키 다이어그램은 차원 및 측정값이 필드 웰에 추가되고 왼쪽의 A 노드가 오른쪽의 W, Y, X 노드에 연결되면 생성됩니다. 노드 간 각 링크의 너비는 측정값(가중치) 열의 값에 따라 결정됩니다. 노드는 자동으로 정렬됩니다. Amazon Quick에서 다단계 Sankey 다이어그램을 생성하려면 데이터세트에 여전히 측정값과 두 개의 차원(소스용 1개와 대상용 1개)이 포함되어야 하지만이 경우 데이터 값은 다릅니다. 다음 테이블은 2단계로 구성된 다단계 생키 다이어그램에 사용할 수 있는 간단한 데이터 예제입니다. | 차원(원본) | 차원(대상) | 측정값(가중치) | | --- | --- | --- | | A | W | 500 | | A | X | 23 | | A | Y | 147 | | W | Z | 300 | | X | Z | 5 | | Y | Z | 50 | 다음 생키 다이어그램은 차원 및 측정값이 필드 웰에 추가될 때 생성됩니다. 여기서 왼쪽의 A 노드는 중앙에 있는 W, Y, X 노드에 연결되고 W, Y, X 노드는 오른쪽의 Z 노드에 연결됩니다. 노드 간 각 링크의 너비는 측정값(가중치) 열의 값에 따라 결정됩니다. ### 주기적 데이터로 작업하기 생키 다이어그램에 사용하는 데이터에 주기가 포함되는 경우가 있습니다. 예를 들어 웹 사이트의 페이지 간 사용자 트래픽 흐름을 시각화한다고 가정해 보겠습니다. 페이지 A로 이동한 사용자가 페이지 E로 이동했다가 다시 페이지 A로 돌아오는 것을 발견했습니다. 전체 플로우는 A-E-A-B-A-E-A와 같이 나타낼 수 있습니다. 데이터에 주기가 포함된 경우 각 주기의 노드가 Quick에서 반복됩니다. 예를 들어 데이터에 A-E-A-B-A-E-A 플로우가 포함된 경우 다음과 같은 생키 다이어그램이 생성됩니다. ## 생키 다이어그램에 사용할 데이터 준비하기 데이터 세트에 원본 또는 대상 열이 없는 경우 데이터가 해당 열을 포함하도록 준비합니다. 새 데이터 세트를 생성하거나 기존 데이터 세트를 수정할 때 데이터를 준비할 수 있습니다. 새 데이터 세트 생성 및 준비에 대한 자세한 내용은 [데이터 세트 생성](creating-data-sets.md) 단원을 참조하십시오. 데이터 준비를 위해 기존 데이터 세트를 여는 방법에 대한 자세한 내용은 [데이터 세트 편집](edit-a-data-set.md) 단원을 참조하십시오. 다음 절차에서는 예제 테이블(아래 그림 참조)을 사용하여 Quick에서 Sankey 다이어그램에 맞게 데이터를 준비하는 방법을 보여줍니다. 테이블에는 고객 ID, 시간, 조치라는 열이 셋 있습니다. | 고객 ID | Time | 작업 | | --- | --- | --- | | 1 | 오전 9시 5분 | 1단계 | | 1 | 오전 9시 6분 | 단계 2 | | 1 | 오전 9시 8분 | 3단계 | | 2 | 오전 11시 44분 | 1단계 | | 2 | 오전 11시 47분 | 단계 2 | | 2 | 오전 11시 48분 | 3단계 | 이 데이터를 사용하여 빠른에서 Sankey 다이어그램을 생성하려면 먼저 테이블에 소스 및 대상 열을 추가합니다. 방법을 알아보려면 다음 절차에 따르세요. **테이블에 원본 및 대상 열 추가하기** 1. 테이블에 단계 번호 열을 추가하여 각 행의 번호를 매기거나 순위를 지정합니다. 단계 번호 열을 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 데이터 소스가 SQL과 호환되고 데이터베이스가 `ROW_NUMBER` 또는 `RANK` 함수를 지원하는 경우 빠른 사용자 지정 SQL을 사용하여 Step Number 열의 행을 정렬할 수 있습니다. Quick에서 사용자 지정 SQL을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[SQL을 사용하여 데이터 사용자 지정](adding-a-SQL-query.md). [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/sankey-diagram.html) 1. 단계 번호에 1을 더한 것과 같은 값으로 테이블에 다음 행 번호 열을 추가합니다. 예를 들어, 테이블의 첫 번째 데이터 행에서 단계 번호 값이 1입니다. 해당 행의 다음 단계 번호 값을 계산하려면 해당 값에 1을 더합니다. 1 \$1 1 = 2 테이블의 두 번째 데이터 행에 있는 단계 번호 값이 2이므로 다음 단계 번호 값은 3입니다. 2 \$1 1 = 3 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/sankey-diagram.html) 1. 테이블 자체와 테이블 결합: 1. **결합 유형**에서 **안으로**를 선택합니다. 1. **결합 절**의 경우 다음을 따릅니다. 1. **고객 ID** 선택 = **고객 ID** 1. **다음 단계 번호** 선택 = **단계 번호** 두 테이블을 결합하면 고객 ID, 시간, 조치, 단계 번호 및 다음 단계 번호에 대한 두 개의 열이 생성됩니다. 결합의 왼쪽에 있는 테이블의 열은 원본 열입니다. 결합의 오른쪽에 있는 테이블의 열은 대상 열입니다. Quick에서 데이터를 조인하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[데이터 조인](joining-data.md). 1. (선택 사항) 원본 및 대상을 나타내도록 열 이름을 변경합니다. 다음은 예제입니다. 1. 왼쪽에 있는 **조치** 열의 이름을 **원본**으로 변경합니다. 1. 오른쪽에 있는 **조치[복사]** 열의 이름을 **대상**으로 변경합니다. 1. 왼쪽에 있는 **시간** 열의 이름을 **시작 시간**으로 변경합니다. 1. 오른쪽에 있는 **시간[복사]** 열의 이름을 **종료 시간**으로 변경합니다. 이제 데이터를 시각화할 준비가 되었습니다. ## 생키 다이어그램 생성하기 다음 순서에 따라 생키 다이어그램을 생성할 수 있습니다. **생키 다이어그램 생성하기** 1. 분석 화면 왼쪽의 도구 표시줄에서 **시각화**를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 **추가**를 선택한 다음 **시각화 추가**를 선택합니다. 1. **시각화 유형** 창에서 생키 다이어그램 아이콘을 선택합니다. 1. 시각적 객체 오른쪽 상단에 있는 메뉴에서 **속성** 아이콘을 선택합니다. 1. **속성 창 **에서 **소스** 또는 **대상** 섹션을 선택합니다. ### 노드 수 사용자 지정하기 다음 순서에 따라 생키 다이어그램에 표시되는 노드 수를 사용자 지정할 수 있습니다. Quick은 최대 100개의 소스/대상 노드를 지원합니다. **생키 다이어그램에 표시되는 노드 수 사용자 지정하기** 1. 분석 페이지에서 서식을 지정하려는 생키 다이어그램 시각화를 선택합니다. 1. 시각화 오른쪽 상단에 있는 메뉴에서 **시각화 서식 지정** 아이콘을 선택합니다. 1. **속성** 창이 열리면 **소스** 또는 **대상** 탭을 선택합니다. 1. **표시되는 노드 수**에 숫자를 입력합니다. 다이어그램의 노드가 지정한 수로 업데이트됩니다. 최상위 노드가 자동으로 표시됩니다. 다른 모든 노드는 **기타** 범주에 배치됩니다. **참고** 원본 노드 수를 지정하면 다이어그램에 전체적으로 표시할 수 있는 원본 노드 수가 제어됩니다. 대상 노드 수를 지정하면 원본 노드당 표시할 수 있는 대상 노드 수가 제어됩니다. 즉, 다이어그램에 원본 노드가 두 개 이상 있는 경우 전체 대상 노드 수가 지정된 수보다 많아집니다. Quick은 최대 100개의 소스/대상 노드를 지원합니다. 예를 들어, 다음 생키 다이어그램에는 원본 노드가 (5개 중) 3개로 제한되어 있으므로 상위 3개 노드가 다이어그램에 표시됩니다. 나머지 두 원본 노드는 기타 범주에 배치됩니다. 다이어그램에서 **기타** 범주를 제거하려면 보기에서 해당 범주를 선택하고 **"기타" 범주 숨기기**를 선택합니다. ## 생키 다이어그램의 기능 생키 다이어그램에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 테이블을 참조하십시오. | 기능 | 지원 여부 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 아니요 | | | 제목 표시 변경 | 예 | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 아니요 | | | 시각적 객체 색상 변경 | 아니요 | | | 요소 강조 또는 제외 | 예 | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 아니요 | | | 필드 집계 수행 | 예 | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 아니요 | | | 조건부 형식 지정 | 아니요 | | # 산점도 사용하기 산점도를 사용하여 두 차원에 걸쳐 두 개 또는 세 개의 측정값을 시각화합니다. 산점도의 각 풍선은 하나 또는 두 개 차원 값을 나타냅니다. X 및 Y축은 차원에 적용되는 다른 치수 2개를 나타냅니다. 풍선은 차원의 한 항목에 대한 치수 2개의 값이 교차하는 지점에서 차트에 나타납니다. 선택적으로 풍선의 크기를 사용하여 추가 치수를 나타낼 수도 있습니다. 산점도는 시각화에 색상 또는 레이블 차원이 사용되었는지 여부와 관계없이 집계된 시나리오와 집계되지 않은 시나리오에서 최대 2,500개의 데이터 포인트를 표시합니다. 제한 작업의 순서로 인해 데이터세트에 대한 데이터 포인트가 더 적은 경우가 있을 수 있습니다. Amazon Quick이 표시 한도를 벗어나는 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits). ## 산점도의 기능 산점도에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예(예외 있음) | 산점도는 [Group/Color] 필드 모음이 채워진 경우 범례를 표시합니다. | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 예 | X 및 Y축의 범위를 설정할 수 있습니다. | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 축선, 격자선, 축 레이블, 축 정렬 아이콘 표시하기 또는 숨기기 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 축 및 그리드 선](showing-hiding-axis-grid-tick.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예(예외 있음) | 날짜 필드를 차원으로 사용하는 경우를 제외하고 산점도의 풍선을 강조 또는 제외할 수 있습니다. 이 경우에는 풍선을 강조만 할 수 있고 제외할 수는 없습니다. | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 아니요 | | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | X축, Y축 및 크기에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용해야 하며, 그룹 또는 색상에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 집계되지 않은 필드 표시하기 | 예 | 필드 컨텍스트 메뉴에서 없음을 선택하여 집계되지 않은 X축 및 Y축 값을 표시합니다. 산점도에 집계되지 않은 필드가 표시되는 경우 색상 또는 레이블 필드 웰에 있는 필드에 집계를 적용할 수 없습니다. 산점도에는 혼합 집계가 지원되지 않습니다. | | | 드릴다운 추가 | 예 | [Group/Color] 필드 모음에 드릴다운 수준을 추가할 수 있습니다. | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | ## 산점도 생성하기 산점도를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **산점도 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. [**Visual types**] 창에서 산점도 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 차원 또는 치수 필드를 사용합니다. 차원 필드를 치수로 사용하도록 선택하는 경우, [**Count**] 집계 함수가 자동으로 차원 필드에 적용되어 숫자 값을 생성합니다. 산점도를 생성하려면 측정값 한 개를 **X축** 필드 웰로, 측정값 한 개를 **Y축** 필드 웰로 끌어오고 차원 하나를 **색상** 또는 **레이블** 필드 웰로 끌어옵니다. 풍선 크기를 사용하여 다른 치수를 나타내려면 해당 치수를 [**Size**] 필드 모음으로 끌어옵니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 **색상** 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. ## 산점도 사용 사례 필드 메뉴의 집계 옵션 **없음**을 사용하여 색상에서 필드를 사용하는 경우에도 집계되지 않은 값을 플로팅할 수 있고, 여기에는 **합계**, **최소값**, **최대값**과 같은 집계 옵션도 포함됩니다. 한 값이 집계되도록 설정된 경우 다른 값도 자동으로 집계된 값으로 설정됩니다. 집계되지 않은 시나리오에도 동일하게 적용됩니다. 혼합 집계 시나리오는 지원되지 않습니다. 즉, 한 값은 집계된 값이 되고 다른 값은 집계되지 않은 값이 되도록 설정할 수 없습니다. 참고로 집계되지 않은 시나리오, 즉 **없음** 옵션이 숫자 값에만 지원되는 반면, 날짜 또는 차원과 같은 범주형 값은 **개수** 및 **고유 개수**와 같이 집계된 값만 표시합니다. **없음** 옵션을 사용하면 **X축** 및 **Y축** 필드 메뉴에서 X와 Y 값을 모두 집계 또는 비집계 중 하나로 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 **색상** 및 **레이블** 필드 웰에서 차원에 따라 값을 집계할지 여부가 정의됩니다. 시작하려면 다음 섹션과 같이 필수 필드를 추가하고 사용 사례에 따라 적절한 집계 옵션을 선택하십시오. ### 집계되지 않은 사용 사례 + 집계되지 않은 X 및 Y 값(색상 포함) ![\[집계되지 않은 색상\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/unaggregated-color.png) + 집계되지 않은 X 및 Y 값(레이블 포함) ![\[집계되지 않은 레이블\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/unaggregated-label.png) + 집계되지 않은 X 및 Y 값(색상 및 레이블 포함) ![\[집계되지 않은 색상 레이블\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/unaggregated-color-label.png) ### 집계된 사용 사례 + 집계된 X 및 Y 값(색상 포함) ![\[집계된 색상\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/aggregated-color.png) + 집계된 X 및 Y 값(레이블 포함) ![\[집계된 레이블\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/aggregated-label.png) + 집계된 X 및 Y 값(색상 및 레이블 포함) ![\[집계된 색상 레이블\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/aggregated-color-label.png) # 테이블을 시각화로 사용하기 테이블형 시각적 객체를 사용하여 데이터의 사용자 지정 테이블 보기를 확인합니다. 테이블 시각적 객체를 생성하려면 데이터 유형과 상관없이 한 필드를 선택합니다. 필요한 만큼 최대 200개까지 열을 추가할 수 있습니다. 또한 계산된 열을 추가할 수 있습니다. 테이블 시각적 객체는 범례를 표시하지 않습니다. 테이블의 제목을 숨기거나 표시할 수 없습니다. 또한 합계를 숨기거나 표시할 수 있으며, 테이블 맨 아래나 위에 통합을 표시할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Quick의 유형별 분석 형식](analytics-format-options.md) 단원을 참조하십시오. **테이블 시각화 생성하기** 1. Amazon Quick을 열고 왼쪽 탐색 창에서 **분석을** 선택합니다. 1. 다음 중 하나를 선택합니다. + 새 분석을 생성하려면 오른쪽 상단에서 **새 분석**을 선택합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight에서 분석 시작](creating-an-analysis.md) 단원을 참조하십시오. + 기존 분석을 사용하려면 편집하려는 분석을 선택합니다. 1. 파일 메뉴에서 **삽입**을 선택한 다음 **시각적 객체 추가**를 선택합니다. 1. 왼쪽 하단의 **시각화 유형**에서 테이블 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용할 필드를 선택합니다. 계산된 필드를 추가하려는 경우 파일 메뉴에서 **삽입**을 선택한 다음 **계산된 필드 추가**를 선택합니다. 데이터의 집계되지 않은 보기를 생성하려면 **값** 필드 웰에만 필드를 추가합니다. 이렇게 하면 집계 없이 데이터를 보여줍니다. 데이터의 집계된 보기를 생성하려면 집계하고자 하는 필드를 선택한 다음 **Group by(그룹화 기준)** 필드 모음에 추가합니다. **테이블에서 열 표시하기 또는 숨기기** 1. 시각화에서 숨기려는 필드를 선택한 다음 **열 숨기기**를 선택합니다. 1. 숨겨진 열을 표시하려면 열을 선택한 다음 **숨겨진 열 모두 표시**를 선택합니다. **열을 행으로, 행을 열로 바꾸기** + 시각화의 오른쪽 상단에 있는 행/열 바꿈 아이콘(![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/transpose-icon.png))을 선택합니다. 이 아이콘에는 다음과 같이 90도 각도로 두 개의 화살표가 있습니다. **열을 세로로 정렬하기** 1. 시각화에서 시각화의 오른쪽 상단에 있는 **시각화 서식 지정** 아이콘(![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/format-visual-icon.png))을 선택합니다. 1. **속성** 창에서 **테이블 옵션**을 선택하고 테이블의 세로 정렬을 선택합니다. **머리글의 텍스트 줄바꿈하기** 1. 시각화에서 시각화의 오른쪽 상단에 있는 **시각화 서식 지정** 아이콘(![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/format-visual-icon.png))을 선택합니다. 1. **속성** 창에서 **테이블 옵션**을 선택하고 **머리글 텍스트 줄 바꿈**을 선택합니다. **테이블 차트의 열을 재정렬하는 방법** 1. 정렬하려는 시각적 객체로 분석을 엽니다. 시각적 객체 창은 기본적으로 열립니다. 1. 다음 중 하나를 수행하세요. + **필드 웰**에서 하나 이상의 필드를 드래그 앤 드롭하여 순서를 재정렬할 수 있습니다. + 테이블에서 직접 필드를 선택하고 **열 이동**에서 왼쪽 또는 오른쪽 화살표를 선택합니다. # 필드 스타일 지정 사용하기 시각화 서식 지정 메뉴의 **필드 스타일 지정** 창을 사용하여 테이블의 URL을 링크로 렌더링할 수 있습니다. 테이블의 각 페이지에 대해 최대 500행의 링크를 추가할 수 있습니다. https 및 mailto 하이퍼링크만 지원됩니다. **테이블에 링크 추가하기** 1. 빠른 홈페이지에서 **분석을** 선택한 다음 사용자 지정하려는 분석을 선택합니다. 1. 변경할 테이블을 선택합니다. 1. 테이블 오른쪽 상단의 메뉴에서 **시각화 서식 지정**을 선택합니다. 1. **시각화 서식 지정**에 대해 **필드 스타일 지정**을 선택합니다. 1. **필드 스타일 지정** 창의 메뉴에서 스타일을 지정하려는 필드를 선택합니다. 1. **필드 스타일 지정** 메뉴의 **URL 옵션** 섹션에서 **URL 하이퍼링크 만들기**를 선택합니다. 테이블에 링크를 추가한 후 **필드 스타일** 창의 **다음에서 열기** 섹션에서 링크를 선택할 때 링크를 열 위치를 선택할 수 있습니다. 링크를 새 탭, 새 창 또는 같은 탭에서 열도록 선택할 수 있습니다. **필드 스타일** 창의 **다음으로 스타일 지정** 섹션에서 링크의 스타일을 지정하는 방법을 선택할 수도 있습니다. 링크를 하이퍼링크, 아이콘 또는 일반 텍스트로 표시하거나 사용자 지정 링크를 설정할 수 있습니다. 링크 아이콘 또는 URL의 글꼴 크기를 조정하려면 **시각화 서식 지정** 메뉴의 **테이블 옵션** 창에 있는 **셀** 섹션에서 **글꼴 크기**를 변경합니다. 테이블에서 이미지를 가리키는 임의의 URL을 설정하여 테이블에서 이미지로 렌더링할 수 있습니다. 이렇게 하면 제품 이미지를 테이블에 부분적으로 포함하려는 경우에 유용할 수 있습니다. **URL을 이미지로 표시하기** 1. 빠른 홈 페이지에서 **분석을** 선택한 다음 사용자 지정하려는 분석을 선택합니다. 1. 변경할 테이블을 선택합니다. 1. 테이블 오른쪽 상단의 메뉴에서 **시각화 서식 지정**을 선택합니다. 1. **시각화 서식 지정** 메뉴에서 **필드 스타일 지정**을 선택합니다. 1. **필드 스타일 지정** 창의 메뉴에서 스타일을 지정하려는 필드를 선택합니다. 1. **필드 스타일 지정** 메뉴의 **URL 옵션** 섹션에서 **URL 이미지 만들기**를 선택합니다. 테이블의 이미지를 렌더링한 후 **필드 스타일 지정** 창의 **이미지 크기 조정** 섹션에서 이미지 크기 조정 방법을 선택할 수 있습니다. 이미지를 셀의 높이 또는 너비에 맞출 수도 있고 이미지 크기를 조정하지 않을 수도 있습니다. 이미지는 기본적으로 셀 높이에 맞춥니다. # 테이블 시각화에 열 고정하기 테이블 시각화의 열을 고정하여 화면에서 특정 열을 제자리에 고정할 수 있습니다. 이렇게 하면 독자가 테이블을 스크롤하는 동안에도 필수 정보를 계속 볼 수 있습니다. 열을 한 번에 하나씩 고정하거나 열 그룹을 한 번에 고정할 수 있습니다. 고정된 모든 열은 테이블의 맨 왼쪽에 고정되며 화면에 항상 표시됩니다. 이를 통해 Quick Reader는 테이블의 다른 부분과 상호 작용할 때 키 데이터 또는 정보에 대해 일정한 참조점을 가질 수 있습니다. **테이블에 열 고정하기** 1. 열을 고정하려는 테이블에서 고정할 열을 선택합니다. 1. 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + 하나의 열을 고정하려면 **열 고정**을 선택합니다. + 선택한 열까지 모든 열을 고정하려면 **이 열까지 고정**을 선택합니다. 테이블에 고정된 열이 여러 개 있는 경우 원하는 순서로 열을 재정렬할 수 있습니다. 테이블에서 고정된 열의 순서를 조정하려면 이동하려는 열의 머리글을 선택한 다음 원하는 방향으로 **이동**을 선택합니다. **테이블에서 열 고정 해제하기** 1. 변경하려는 테이블에서 고정을 해제하려는 고정된 열을 선택합니다. 1. 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + 하나의 열을 고정 해제하려면 **열 고정 해제**를 선택합니다. + 고정된 모든 열을 고정 해제하려면 **모든 열 고정 해제**를 선택합니다. # 사용자 지정 총계 값 빠른 작성자는 필드 모음에서 테이블 또는 피벗 테이블 시각적 객체의 총계 및 소계 집계를 정의할 수 있습니다. 테이블의 경우 사용자 지정 총계 메뉴는 해당 시각화에 대해 총계가 켜져 있는 경우에만 사용할 수 있습니다. **총계 또는 소계의 집계 변경하기** 1. 변경하려는 분석으로 이동한 다음 총계를 정의하려는 테이블 또는 피벗 테이블 시각화를 선택합니다. 1. 필드 웰에서 변경할 필드를 선택합니다. 1. **총계**를 선택한 다음 원하는 집계를 선택합니다. 다음과 같은 옵션을 사용할 수 있습니다. + **기본값** - 총계 계산에서는 메트릭 필드와 동일한 집계를 사용합니다. + **합계** - 시각화에서 데이터의 합계를 계산합니다. + **합계** - 시각화에서 데이터의 평균을 계산합니다. + **최소값** - 시각화에서 데이터의 최소값을 계산합니다. + **최대값** - 시각화에서 데이터의 최대값을 계산합니다. + **없음(숨기기)** - 총계가 계산되지 않습니다. 이 옵션을 선택하면 시각화 셀의 총계 및 소계 셀이 빈칸으로 표시됩니다. 외부 차원이 총계 또는 소계를 계산하는 메트릭 필드와 함께 정렬된 경우 차원은 알파벳순으로 정렬됩니다. 값을 **없음(숨기기)** 에서 다른 값으로 변경하면 외부 차원이 지정된 집계 유형으로 계산된 소계를 기준으로 정렬됩니다. 사용자 지정 총계에는 다음과 같은 제한 사항이 적용됩니다. + 사용자 지정 총계에는 조건부 서식 지정이 지원되지 않습니다. + 문자열 열에는 총 집계가 지원되지 않습니다. 총 집계에는 **최소값**, **최대값**, **합계**, **평균**이 포함됩니다. + 날짜 열은 **평균** 및 **합계** 총 집계 함수와 호환되지 않습니다. # 테이블 정렬 Amazon Quick에서는 테이블의 열 헤더에 있는 필드별로 또는 **시각적 객체 정렬** 도구를 사용하여 테이블의 값을 정렬할 수 있습니다. 단일 테이블에서 최대 10개의 열을 정렬할 수 있습니다. 빠른는 비시각적 정렬을 사용할 수도 있습니다. 열을 **오름차순** 또는 **내림차순으로** 정렬할 수 있습니다. 다음 이미지에서는 **시각적 객체 정렬** 아이콘과 팝업을 보여줍니다. ![\[시각적 객체 정렬 아이콘과 시각적 객체 정렬 팝업이 열립니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/table-sort-icon.png) ## 단일 열 정렬 옵션 빠른 작성자는 필드 모음, 열 헤더 또는 **시각적 객체 정렬** 메뉴에서 단일 열 정렬 옵션에 액세스할 수 있습니다. 아래 절차에 따라 빠른 테이블에서 단일 열 정렬 설정을 사용합니다. 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 작업하려는 분석을 열고 정렬하려는 테이블로 이동합니다. 1. 정렬하려는 열의 헤더를 선택합니다. 1. **정렬 기준**에서 화살표 아이콘을 선택한 다음 정렬할 필드를 선택합니다. **시각적 객체 정렬** 메뉴에서 단일 열 정렬을 설정할 수도 있습니다. 시각적 객체 정렬 메뉴에 액세스하려면 시각적 객체 메뉴의 **시각적 객체 정렬** 아이콘을 선택합니다. **시각적 객체 정렬** 메뉴에서 정렬할 필드를 선택한 다음 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할지 선택합니다. 기본적으로 새 정렬은 오름차순으로 정렬됩니다. 작업을 마쳤으면 **적용**을 선택합니다. 단일 열 정렬을 사용하는 테이블은 한 번에 한 열씩 정렬됩니다. 사용자가 정렬할 새 열을 선택하면 이전 정렬 순서가 재정의됩니다. 단일 열 정렬을 변경하려면 **시각적 객체 정렬** 메뉴를 열고 드롭다운 메뉴를 사용하여 새 필드 또는 정렬 순서를 선택합니다. 변경을 마치면 **적용**을 선택합니다. 테이블을 원래 상태로 재설정하려면 **시각적 객체 정렬** 메뉴를 열고 **재설정**을 선택합니다. ## 다중 열 정렬 옵션 빠른 작성자는 **시각적 객체 정렬** 메뉴에서 다중 열 정렬 옵션에 액세스할 수 있습니다. 아래 절차에 따라 테이블에 대한 다중 열 정렬을 설정합니다. 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 작업하려는 분석을 열고 정렬하려는 테이블로 이동합니다. 1. **시각적 객체 정렬** 아이콘을 선택하여 **시각적 객체 정렬** 메뉴를 엽니다. 1. 또는 정렬할 헤더를 선택합니다. 1. **정렬 기준**에서 화살표 아이콘을 선택한 다음 **다중 필드**를 선택합니다. 1. **시각적 객체 정렬** 메뉴가 열리면 **정렬 기준** 드롭다운에서 필드를 선택한 다음 필드를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할지 여부를 선택합니다. 1. 다른 정렬을 추가하려면 **정렬 추가**를 선택하고 4단계의 워크플로를 반복합니다. 각 테이블에 최대 10개의 정렬을 추가할 수 있습니다. 1. 작업을 마쳤으면 **적용**을 선택합니다. 열은 **시각적 객체 정렬** 메뉴에 추가된 순서대로 정렬됩니다. 열을 정렬하는 순서를 변경하려면 **시각적 객체 정렬** 메뉴를 열고 **정렬** 기준 드롭다운을 사용하여 정렬 순서를 재정렬합니다. 완료되면 **적용**을 선택하여 새 정렬 순서를 테이블에 적용합니다. 테이블을 원래 상태로 재설정하려면 **시각적 객체 정렬** 메뉴를 열고 **재설정**을 선택합니다. ## 비시각적 객체 정렬 옵션 빠른 작성자는 테이블에서 사용하지만 테이블의 필드 모음 중 하나에서는 사용하지 않는 데이터 세트의 일부인 필드 및 집계를 기준으로 테이블의 값을 정렬하도록 오프 비주얼 정렬을 구성할 수 있습니다. 한 번에 하나의 테이블로 하나의 비필드 정렬을 구성할 수 있습니다. 아래 절차에 따라 비시각적 객체 정렬을 구성합니다. **테이블에 비시각적 객체 정렬 추가** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 작업하려는 분석을 열고 정렬하려는 테이블로 이동합니다. 1. 테이블에 있는 열의 헤더를 선택합니다. 1. **정렬 기준**에서 화살표 아이콘을 선택한 다음 **비시각적 객체 필드**를 선택합니다. 1. **비시각적 객체 필드** 창이 표시되면 **정렬 기준** 드롭다운 메뉴를 열고 정렬하려는 필드를 선택합니다. 1. **집계**의 경우 드롭다운 메뉴를 열고 사용하려는 집계를 선택합니다. 1. **정렬 순서**에서 정렬을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할지 선택합니다. 1. 작업을 마쳤으면 [**Apply**]를 선택합니다. 테이블에 비시각적 객체 정렬이 적용되면 **시각적 객체 정렬** 메뉴에 정렬이 표시됩니다. 비시각적 객체 정렬이 포함된 테이블의 정렬 순서는 비시각적 객체 정렬이 추가될 때 테이블의 정렬 구성에 따라 달라집니다. 단일 또는 다중 열 정렬이 이미 구성된 테이블에 비시각적 객체 정렬이 추가되면 비시각적 객체 정렬이 다른 모든 정렬보다 우선합니다. 단일 또는 다중 열 정렬 전에 비시각적 객체 정렬이 적용되는 경우 테이블에 더 많은 정렬을 추가하고 재정렬할 수 있습니다. # 텍스트 상자 사용하기 텍스트 상자를 사용하여 텍스트를 추가하여 분석의 시트에 컨텍스트를 추가할 수 있습니다. 텍스트에는 지시, 설명 또는 외부 웹 사이트로 연결되는 하이퍼링크가 포함될 수 있습니다. 텍스트 상자의 도구 표시줄에서 글꼴 설정을 제공하므로 글꼴 유형, 스타일, 색상, 크기, 간격, 픽셀 크기, 텍스트 하이라이트 및 정렬을 사용자 지정할 수 있습니다. 텍스트 상자 자체에는 서식 설정이 없습니다. 새 텍스트 상자에 텍스트를 추가하려면 해당 텍스트 상자를 선택하고 입력을 시작하기만 하면 됩니다. # 트리 맵 사용하기 차원에 대해 하나 또는 두 개의 치수를 시각화하려면 트리 맵을 사용합니다. 트리 맵의 각 직사각형은 차원의 항목 하나를 나타냅니다. 직사각형의 크기는 치수 전체에 비해 항목이 나타내는 선택한 치수의 값 비율을 나타냅니다. 선택적으로 직사각형 색상을 사용하여 항목의 또 다른 치수를 나타낼 수 있습니다. 직사각형 색상은 치수 범위 내에서 항목 값의 위치를 나타내는데, 색이 어두울수록 값이 크고, 색이 밝을수록 값이 작습니다. 트리 맵은 **Group by(그룹화 기준)** 필드에 대해 최대 100개의 데이터 요소를 표시합니다. Amazon Quick이 표시 제한을 벗어나는 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits). ## 트리 맵의 기능 트리 맵에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. **** | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 해당 사항 없음 | | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 아니요 | | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예(예외 있음) | 날짜 필드를 차원으로 사용하는 경우를 제외하고 트리 맵의 직사각형을 강조 또는 제외할 수 있습니다. 이 경우에는 직사각형을 강조만 할 수 있고 제외할 수는 없습니다. | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 아니요 | 기본 정렬은 크기 열의 측정값을 기준으로 내림차순으로 정렬됩니다. | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | 크기 및 색상에 대해 선택한 필드에는 집계를 적용해야 하며, 그룹화 기준으로 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 예 | [Group by] 필드 모음에 드릴다운 수준을 추가할 수 있습니다. | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | ## 트리 맵 생성하기 트리 맵을 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **트리 맵 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. [**Visual types**] 창에서 트리 맵 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 차원 또는 치수 필드를 사용합니다. 차원 필드를 치수로 사용하도록 선택하는 경우, [**Count**] 집계 함수가 자동으로 차원 필드에 적용되어 숫자 값을 생성합니다. 트리 맵을 생성하려면 치수를 [**Size**] 필드 모음으로 끌어오고 차원을 [**Group by**] 필드 모음으로 끌어옵니다. 선택적으로 다른 치수를 [**Color**] 필드 모음으로 끌어옵니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**Group by**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. # 워터폴 차트 사용하기 워터폴 차트를 사용하면 값을 더하거나 뺄 때 순차적인 합계를 시각화할 수 있습니다. 워터폴 차트에서는 초기 값이 (양 또는 음의) 변화를 거치며 각 변경은 막대로 표시됩니다. 최종 합계는 마지막 막대로 표시됩니다. 폭포형 차트는 브리지라고도 하는데, 이는 막대 사이의 연결자가 막대를 서로 연결하여 시각적으로 두 막대가 동일한 스토리에 속한다는 것을 보여주기 때문입니다. 워터폴 차트는 특정 기간 내에서 또는 특정 기간에서 다른 기간으로의 변화를 표시할 수 있기 때문에 재무 데이터를 표시하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다. 이렇게 하면 프로젝트 비용에 영향을 미치는 다양한 요인을 시각화할 수 있습니다. 예를 들어 워터폴 차트를 사용하면 같은 달의 총 매출액 대비 순이익 또는 작년부터 올해까지의 순이익 차이와 이러한 변화를 초래한 요인을 표시할 수 있습니다. 또한 워터폴 차트를 사용하여 통계 데이터(예: 고용한 신규 직원 수 및 1년 이내에 퇴사한 직원 수)를 표시할 수 있습니다. 워터폴 차트를 보여주는 스크린샷입니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/waterfall-chart.png) **기본 워터폴 차트 시각화 생성하기** 1. Amazon Quick을 열고 왼쪽 탐색 창에서 **분석을** 선택합니다. 1. 다음 중 하나를 선택합니다. + 새 분석을 생성하려면 오른쪽 상단에서 **새 분석**을 선택합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight에서 분석 시작](creating-an-analysis.md) 단원을 참조하십시오. + 기존 분석을 사용하려면 편집하려는 분석을 선택합니다. 1. **추가(\$1), 시각화 추가**를 선택합니다. 1. 왼쪽 하단의 **시각화 유형**에서 워터폴 차트 아이콘을 선택합니다. 1. **필드 목록** 창에서 해당 필드 모음에 사용하려는 필드를 선택합니다. 워터폴 차트에는 **값**에서 하나의 범주 또는 측정값이 필요합니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**Group/Color**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오. 워터폴 차트에서 지원하는 기능을 이해하려면 [Quick의 유형별 분석 형식](analytics-format-options.md)을(를) 참조하십시오. 사용자 지정 옵션에 대한 내용은 [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md)을(를) 참조하십시오. # 단어 클라우드 사용하기 단어가 데이터 세트의 다른 단어와 관련하여 얼마나 자주 사용하는지 표시하는 매력적인 방법으로 단어 클라우드를 사용하십시오. 이 유형의 시각화 객체를 가장 잘 사용하는 것은 단어 또는 문구 빈도를 표시하는 것입니다. 트렌드 아이템이나 액션을 보여주기 위해 재미있게 추가 할 수도 있습니다. 창의적인 목적으로 고정 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 팀 목표, 동기 부여 문구, 특정 단어의 다양한 번역 또는 관심을 끌고 싶은 기타 모든 것 중 하나를 만들 수 있습니다. 단어 클라우드의 각 단어는 차원에서 하나 이상의 값을 나타냅니다. 단어의 크기는 동일한 차원에서 다른 값의 발생과 비례하여 선택한 차원에서 값의 발생 빈도를 나타냅니다. 단어 클라우드는 정밀도가 중요하지 않고 별개의 값이 많지 않을 때 가장 좋습니다. 다음 스크린샷은 단어 클라우드의 예를 보여줍니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/word-cloud.png) 단어 클라우드를 만들려면 **그룹화 기준** 필드 웰에서 하나의 차원을 사용하십시오. 선택적으로 **크기** 필드에 측정치를 추가할 수 있습니다. 단어 클라우드는 일반적으로 20\$1100개의 단어나 구로 만들었을 때 좀 더 보기 좋지만, 서식 설정에 있어 광범위한 유연성을 제공합니다. 너무 많은 단어를 선택하면 디스플레이 크기에 따라 단어가 너무 작아져서 읽기 어려울 수 있습니다. 기본적으로 단어 클라우드는 100개의 고유 단어를 표시합니다. 더 많이 표시하려면 **Number of words(단어 수)**에서 형식 설정을 변경합니다. 단어 클라우드는 **그룹화 기준**에 대해 500개의 고유한 값으로 제한됩니다. **Other**라는 단어가 표시되지 않도록 하려면 **Other(기타)** 범주를 숨기도록 시각적 객체의 형식을 지정합니다. Amazon Quick이 표시 제한을 벗어나는 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits). ## 단어 클라우드의 기능 단어 클라우드에서 지원하는 기능에 대해 알아보려면 다음 표를 참조하십시오. | 기능 | 지원 여부 | 설명 | 자세한 정보 | | --- | --- | --- | --- | | 범례 표시 변경 | 아니요 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 범례](customizing-visual-legend.md) | | 제목 표시 변경 | 예 | | [Quick의 시각적 객체 유형에 대한 제목 및 자막](customizing-a-visual-title.md) | | 축 범위 변경 | 해당 사항 없음 | | [Quick의 시각적 객체 유형 범위 및 확장](changing-visual-scale-axis-range.md) | | 시각적 객체 색상 변경 | 예 | 색상을 변경하려면 단어를 선택한 다음 색상을 선택합니다. | [Quick의 시각적 객체 유형의 색상](changing-visual-colors.md) | | 요소 강조 또는 제외 | 예 | | [시각화 요소 초점 맞추기](focusing-on-visual-elements.md) [시각화 요소 초점 제외하기](excluding-visual-elements.md) | | 정렬 | 예 | | [Amazon Quick에서 시각적 데이터 정렬](sorting-visual-data.md) | | 필드 집계 수행 | 예 | Group by(그룹화 기준)로 선택한 필드에는 집계를 적용할 수 없습니다. Size(크기)로 선택한 필드에는 집계를 적용해야 합니다. | [필드 집계 변경](changing-field-aggregation.md) | | 드릴다운 추가 | 예 | [Group by] 필드 모음에 드릴다운 수준을 추가할 수 있습니다. | [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md) | | 형식 옵션 사용 | 예 | 세로 단어 허용, 스케일 강조, 유동적인 레이아웃 사용, 소문자 사용, 단어 사이의 패딩 양 설정을 선택할 수 있습니다. 단어 클라우드에 대한 최대 문자열 길이를 설정할 수 있습니다(기본값은 40). Group by(그룹화 기준) 필드의 단어 수도 선택할 수 있습니다(기본값은 100, 최대 값은 500). | [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md) | | 합계 표시 | 아니요 | | [Amazon Quick의 형식 지정](formatting-a-visual.md) | ## 단어 클라우드 생성하기 단어 클라우드를 생성하려면 다음 절차에 따르십시오. **단어 클라우드 생성하기** 1. 분석 페이지의 도구 모음에서 [**Visualize**]를 선택합니다. 1. 애플리케이션 표시줄에서 [**Add**]를 선택한 다음 [**Add visual**]을 선택합니다. 1. [**Visual types**] 창에서 단어 클라우드 아이콘을 선택합니다. 1. **Fields list(필드 목록)** 창에서 사용하려는 필드를 적절한 필드 모음으로 끌어옵니다. 일반적으로, 타겟 필드 모음으로 표시된 차원 또는 치수 필드를 사용합니다. 차원 필드를 측정값으로 사용하도록 선택하면 **Count** 집계 함수가 기본적으로 적용됩니다. 단어 클라우드를 만들려면 **그룹화 기준** 필드 웰에 하나의 차원을 더하십시오. 또는 측정값을 **크기** 필드 웰로 끌어옵니다. 1. (선택 사항) 하나 이상의 추가 필드를 [**Group by**] 필드 모음으로 끌어와 드릴다운 계층을 추가합니다. 드릴다운 추가에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 시각적 데이터에 드릴다운 추가](adding-drill-downs.md)을 참조하십시오.