1. 결함두(Quaker) 비율 분석 (파이 차트 또는 막대 차트)
목적:
- 전체 커피 샘플에서 결함두(Quaker)가 포함된 비율을 시각적으로 나타내기
필요한 데이터:
- Quakers → 결함두 개수
- Total Cup Points → 커피 품질 점수
- Country of Origin (Korean) → 국가별 비교 가능
구현 방법:
- 파이 차트(Pie Chart) 생성
- Quakers 데이터를 사용하여 결함두 비율 분석
- Quakers > 0인 경우와 Quakers = 0 인 경우로 나누어 시각화
- 전체 대비 결함이 있는 샘플의 비율을 쉽게 확인 가능
- 막대 차트(Bar Chart) 생성
- Country of Origin (Korean)을 X축(차원)
- AVG(Quakers) 또는 SUM(Quakers)을 Y축(측정값)
- 색상(Color) 을 Processing Method 등으로 추가하여 비교
2. 결함 유형별 분포 분석 (히트맵 또는 트리맵)
목적:
- 결함 유형(Category One/Two Defects)이 국가 또는 지역별로 어떻게 분포되어 있는지 확인
필요한 데이터:
- Category One Defects
- Category Two Defects
- Country of Origin (Korean)
- Region (Korean)
구현 방법:
- 히트맵(Heatmap) 생성
- Country of Origin (Korean)을 행(Y축)
- Category One Defects 및 Category Two Defects를 측정값으로 사용
- 색상(Color)으로 결함 개수를 표현하여 어느 국가/지역이 결함이 많은지 확인
- 트리맵(Treemap) 생성
- Country of Origin (Korean)을 차원으로 설정
- SUM(Category One Defects) + SUM(Category Two Defects)을 측정값으로 설정
- 크기(Size)와 색상(Color)으로 결함 정도를 표현
3. 품질 점수(Total Cup Points)와 결함 관계 분석 (산점도)
목적:
- 결함 개수가 커피 품질 점수에 미치는 영향 분석
필요한 데이터:
- Total Cup Points → 커피 품질 점수
- Quakers 또는 Category One/Two Defects → 결함 개수
구현 방법:
- 산점도(Scatter Plot) 생성
- Total Cup Points를 X축
- Quakers 또는 Category One Defects + Category Two Defects를 Y축
- 점(Point)의 크기(Size)를 Number of Bags로 설정하여 생산량도 고려
- Country of Origin (Korean) 또는 Processing Method를 색상(Color)으로 적용
4. 연도별 결함 변화 분석 (시계열 차트)
목적:
- 연도별로 결함 원두의 경향성을 분석하고 품질이 개선되었는지 확인
필요한 데이터:
- Harvest Year
- SUM(Quakers), SUM(Category One Defects), SUM(Category Two Defects)
구현 방법:
- 라인 차트(Line Chart) 생성
- Harvest Year를 X축(Columns)
- SUM(Quakers), SUM(Category One Defects), SUM(Category Two Defects)을 Y축(Rows)
- 색상(Color)으로 결함 유형 구분
- Country of Origin (Korean)을 필터로 추가하여 특정 국가별 경향성 분석
5. 결함이 많은 국가/지역 분석 (막대 차트)
목적:
- 특정 국가 또는 지역에서 결함이 많이 발생하는지 확인
필요한 데이터:
- Country of Origin (Korean)
- Region (Korean)
- SUM(Quakers), SUM(Category One Defects), SUM(Category Two Defects)
구현 방법:
- 막대 차트(Bar Chart) 생성
- Country of Origin (Korean)을 X축(차원)
- SUM(Quakers), SUM(Category One Defects), SUM(Category Two Defects)를 Y축(측정값)
- 색상(Color) 추가: Processing Method 또는 Region (Korean)
- Sort(정렬) 적용하여 결함이 가장 많은 국가가 상위에 오도록 정렬
결론
Tableau 대시보드 추천 차트
✅ 결함두(Quakers) 비율 분석 → 파이 차트 또는 막대 차트
✅ 국가별 결함 원두 개수 비교 → 히트맵 또는 트리맵
✅ 품질 점수와 결함 개수 관계 분석 → 산점도
✅ 연도별 결함 변화 분석 → 시계열 라인 차트
✅ 결함이 많은 국가/지역 분석 → 막대 차트
이제 Tableau에서 결함 원두 데이터를 분석하고 시각화하는 대시보드를 만들 수 있습니다! 🚀
추가적으로 원하는 시각화 방식이 있으면 알려주세요!