최종 차트 (파트 5)

소개

제품 개발, 공급망, 운영, 재무 등 다양한 비즈니스 프로세스에서 숫자와 데이터는 중요한 결정을 내리는 데 필수적입니다. 그러나 독립적인 숫자들은 때때로 이해하기 어려울 수 있습니다. 이럴 때 차트와 같은 시각적 도구의 힘이 드러납니다. 우리의 최종 차트 (파트 5) 스프레드시트 템플릿을 사용하면 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 시각적 이야기로 변환할 수 있습니다. 이 템플릿은 다양한 분석 작업에 맞게 맞춤화된 열 가지 동적이고 사용자 정의 가능한 차트를 제공합니다. 이들은 진행, 타임라인, 분포, 통계 차트라는 네 가지 주요 카테고리로 그룹화되어 있습니다. 각각은 추세 추적, 이상치, 복잡한 데이터 분포 분석 등 특정 역할을 가지고 있습니다.

이 글에서는 다음을 배울 수 있습니다:

• 이 차트들을 어떻게 사용자의 데이터를 정확하게 반영하도록 맞춤화하는지;
• 어떻게 해석하고 인사이트를 추출하는지;
• 그리고 각 차트에 우리가 추가한 주요 필터들이 작업을 단순화하는 방법.

그리고 우리의 템플릿을 살펴보기 전에, 다운로드할 수 있습니다 – 파란색으로 표시된 부분은 편집하거나 자신의 데이터셋으로 교체할 수 있는 데이터임을 기억해 주세요. 검은색으로 표시된 텍스트는 변경하지 않아야 하는 공식을 나타냅니다.

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템플릿

진행 차트

실제 대비 목표 차트

"실제 대비타겟" 차트는 실시간 성과와 사전에 정해진 목표 사이의 비교적 인사이트가 필요한 기업들에게 선호됩니다. 예를 들어, 이 차트는 '예산'과 '예측'이라는 두 가지 중요한 지표를 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 소매 업계에서는 이 차트를 사용하여 다양한 지점이나 지역에서의 실제 판매량을 예상치와 비교합니다. 제조업에서는 종종 실제 생산량을 예측된 수량과 비교하는 데 사용됩니다. [text]파란색 막대는 실제 판매량을 나타내며, 노란색과 파란색 선은 각각 예산과 예측 값을 나타냅니다. 기업들은 어떤 지역이나 부서가 목표를 초과하거나 뒤처지는지 즉시 파악할 수 있어, 보다 정보에 기반한 결정을 촉진합니다. 이 차트는 HR에서 직원 성과를 모니터링하는 것부터 서비스 산업에서 고객 만족도를 추적하는 것까지 다양한 비즈니스 시나리오에 통합됩니다.

게이지 차트

게이지 차트는 성과를 설정된 벤치마크에 대해 즉시 캡처하는 시각적 분석 도구로 설계되었습니다. 속도계와 같은 외관을 가진 이 차트는 기업에게 직관적인 성과 개요를 제공합니다. 이는 분기별 판매 성과와 같은 정의된 범위 내에서 단일 값이나 백분율을 나타내는 기업 지표에 특히 적합합니다. 명확한 목표가 있는 상황에서는 값이 벤치마크에 얼마나 가까운지를 효과적으로 전달하는 데 뛰어납니다.

예를 들어, 판매 팀은 종종 월별 수익을 설정된 목표와 비교하여 보여주는 데 이를 활용합니다. 초록색을 가리키는 포인터는 팀이 계획대로 진행되거나 기대치를 초과하고 있음을 나타내며, 빨간색을 가리키는 포인터는 개선의 여지가 있음을 나타냅니다. 마찬가지로, 고객 지원에서는 게이지 차트가 만족도 평가를 나타낼 수 있습니다. 고객 피드백 한 차례 후에는 초록색을 향한 차트가 긍정적인 고객 경험의 격려적인 신호입니다.

게이지 차트의 구현에서는 카테고리를 정의하고 각각에 대한 게이지를 볼 수 있습니다. "값의 합계" 디스플레이는 카테고리의 성능을 다른 것들과 비교하는 데 사용되며, "목표"는 특정 목표와 성능을 비교하는 데 사용됩니다. 우리의 템플릿에서는 각 게이지 섹션에 사용자 정의 이름을 부여하고, 해당 섹션이 게이지의 어느 정도를 차지해야 하는지의 비율도 지정할 수 있습니다.

타임라인 차트

트렌드 차트

"트렌드 차트"는 데이터의 장기적인 패턴과 변동을 시각화합니다. 이는 시간 기반 지표의 지속적인 모니터링이 필요한 분야에서 주로 사용됩니다. 판매, 고객 피드백, 재고 수준을 모니터링하고자 하는 경우, 이러한 숫자가 시간에 따라 어떻게 변하는지 관찰함으로써만 제공될 수 있는 통찰력이 있습니다.예를 들어, 소매업에서는 분기별 판매 추세를 보여주고, 급증 또는 감소를 정확하게 지적할 수 있습니다. 마찬가지로, 운영에서는 시간에 따른 재고 수준을 나타내어 관리자가 재고 보충 필요성을 예측하거나 과잉을 식별하는 데 도움이 됩니다. 본질적으로, 시간에 따른 지표의 변화를 이해해야 하는 필요성이 있는 곳이라면 어디에서나, 트렌드 차트는 연속선을 사용한 직관적인 시각화를 제공합니다.

선을 따라가면서, 높은 성능의 시즌을 발견하고, 잠재적인 병목 현상을 인식하고, 그에 따라 전략을 세울 수 있습니다. 한편, 점선은 현재 데이터를 기반으로 한 잠재적인 미래 추세를 엿볼 수 있습니다. 우리의 템플릿에는 날짜 필터가 포함되어 있어, 데이터의 일부에서 트렌드 라인을 볼 수 있습니다. 이렇게 하면, 30일, 60일, 90일 창이나 정의한 어떤 사용자 정의 시간프레임에 대한 트렌드 라인을 볼 수 있습니다.

변동 차트

'변동 차트'는 지표의 단기적인 변화를 파악하는 데 사용되며, 월별 변화를 강조합니다. 트렌드 차트처럼 광범위한 장기적인 그림을 그리는 대신, 변동 차트는 월별 변동에 집중하여 연속하는 달들 사이의 정확한 백분율 차이를 제시합니다.

이 이중 뷰는 더 직관적인 시각화에서 잃어버릴 수 있는 데이터의 미묘한 차이를 이해하는 데 도움이 됩니다.분산 차트는 해당 월의 판매량이 전월 대비 얼마나 변했는지를 백분율로 보여줍니다.

이러한 단기 변동을 파악함으로써, 기업들은 자신들의 결정이 즉각적으로 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 각 월별 막대는 수치를 나타내며, 백분율 표시자는 월대비 성장 또는 감소를 보여줍니다.

통제 차트

'통제 차트'는 과정의 안정성을 모니터링하는 데 근본적입니다. 이는 데이터 포인트를 설정된 통제 한계 내에 매핑하며, 일관성과 예측 가능성을 강조합니다. 이 차트는 이러한 한계를 벗어나는 이상치를 표시함으로써, 과정이 일관되게 유지되도록 돕고, 조직이 적극적으로 품질을 관리하고 개선할 수 있게 합니다.

이는 심지어 사소한 편차조차도 중대한 결과를 초래할 수 있는 산업에서 특히 중요하며, 운영 우수성을 추구합니다. 본질적으로, 이는 조직이 더 큰 문제나 결함으로 확대되기 전에 과정의 편차를 감지하고 해결할 수 있는 조기 경보 시스템 역할을 합니다.

중앙의 노란색 선은 데이터 포인트의 평균을 나타내며, 일반적인 성능을 이해하는 데 기준점으로 작용합니다. 반면에 녹색과 빨간색 선은 상위 및 하위 통제 한계를 나타냅니다. 이들을 벗어나는 어떤 데이터 포인트도 특이한 변동을 나타내며, 이는 추가 조사가 필요할 수 있음을 나타냅니다.우리의 템플릿에는 분석하고자 하는 기간을 선택할 수 있는 날짜 필터가 포함되어 있습니다. 또한, 모든 제어 한계는 입력된 범위에 따라 자동으로 계산되고 업데이트됩니다.

분포 차트

워터폴 차트

'워터폴 차트'는 연속적인 데이터 포인트의 누적 효과에 초점을 맞추며, 초기 값이 이후의 긍정적 또는 부정적 변화에 어떻게 영향을 받는지를 상세하게 보여줍니다. 이 차트는 시간 경과에 따른 이벤트를 간결하게 표현하고, 결과에 대한 점진적인 변화를 강조하는 비즈니스에 필수적입니다.

시작 금액을 기준으로, 각 막대는 증가를 나타내는 녹색과 감소를 나타내는 빨간색으로 증분 변경을 나타냅니다. 차트의 오른쪽에는 모든 변경의 누적인 최종 값을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 소매 재고 관리에서 워터폴 차트는 제품 유입과 유출의 순차적 영향을 시각화합니다. 한 달의 초기 수량을 시작으로, 차트는 공급업체 배송에서의 추가를 녹색 막대로, 판매 또는 손상으로 인한 차감을 빨간색 막대로 표시합니다. 월말에는 차트는 재고 변동의 명확한 계정을 제공하여 정확한 보충 결정을 돕습니다.

히스토그램 차트

"히스토그램"은 데이터를 버킷 또는 "bins"으로 나누어 변수의 분포를 이해하는 데 사용되며, 각 bin에서의 발생 횟수를 그래프로 그립니다. 예를 들어, 제조업체들은 배터리의 수명을 이해하기 위해 히스토그램을 사용할 수 있으며, 이를 통해 교체가 필요한 가장 흔한 기간을 결정할 수 있습니다.

마찬가지로, 전자상거래 기업들은 고객의 구매 금액 분포를 분석하여 가격 전략을 정의하거나 독특한 제안 임계값을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 본질적으로, 히스토그램은 발생의 분포 곡선입니다. 우리의 템플릿에서는 필터를 사용하여 히스토그램 뷰를 더욱 세분화할 수 있습니다. 단일 클릭으로 다양한 특성을 분석하거나, 선호하는 버킷 크기를 변경할 수 있습니다 - 이렇게 하면 분포를 더 자세히 볼 수 있습니다.

캘린더 차트

"캘린더 차트"는 한 달 동안의 작업 분포를 간결하게 시각적으로 표현합니다. 특정 달을 선택하면 완료된 작업과 보류 중인 작업의 분포를 즉시 볼 수 있습니다. 이 차트는 생산성 패턴을 강조합니다 - 녹색 표시는 작업이 완료된 날을 나타냅니다. 반면에, 빨간색 마커는 설정된 목표가 달성되지 않은 날을 나타내며, 이는 잠재적인 도전이나 개입이 필요할 수 있는 영역을 나타냅니다. 회색 점은 작업이 나열되지 않은 날을 나타냅니다.

예를 들어, 공장의 운영 관리자로서 매일 기계를 청소해야 하는 상황을 가정해 봅시다. 데이터 섹션에서는 기계를 청소해야 하는 날짜를 나열할 수 있고, 팀은 기계를 청소했는지 여부를 표시할 수 있습니다. "캘린더 차트"를 한눈에 보면, 관리자로서 어느 날 기계가 청소되지 않았는지 알 수 있습니다 - 데이터를 행별로 분석하려고 시도하는 것에 비해 훨씬 효율적입니다.

통계 차트

산점도 차트

'산점도 차트'는 한 변수가 다른 변수에 어떤 영향을 미치는지를 보여주는 데 도움이 됩니다. 회사는 제품 품질과 판매량 사이에 연관성이 있는지, 또는 작업에 투입된 시간과 그 결과 사이의 연관성에 대해 궁금해할 수 있습니다. 이 차트는 각 데이터 포인트를 매핑하여 패턴, 클러스터, 심지어 이상치를 즉시 확인할 수 있습니다. 패턴을 해석하려면 점들이 어떻게 그룹화되는지에 대한 추세를 찾아보세요:

• 상승 추세는 긍정적인 상관 관계를 나타냅니다: 한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가합니다.
• 하강 추세는 부정적인 상관 관계를 나타냅니다
• 밀집된 클러스터는 일반적인 또는 자주 발생하는 사건을 나타냅니다.
• 이상치는 일반 클러스터에서 벗어난 점들입니다.그들은 특이한 경우나 예외를 나타내며, 종종 관심사나 조사의 대상이 될 수 있습니다.

그러나 점들이 명확한 패턴 없이 흩어져 있으면 두 변수 사이에 강한 연관성이 없음을 의미합니다. 또한, 두 변수가 상관관계가 있으면 그 상관관계의 원인을 파악하기 어렵습니다. 이 차트에 익숙하지 않다면 온라인에서 "상관관계 vs. 인과관계"를 검색해보세요.

박스와 수염 차트

'박스와 수염 차트', 일반적으로 '박스 플롯'이라고 불리는 이 그래픽 표현은 데이터셋의 분포를 한눈에 볼 수 있게 해줍니다. 이는 이상치를 찾아내거나, 데이터의 대칭성을 판단하거나, 데이터의 퍼짐 정도를 파악하고 싶을 때 유용합니다. 이 템플릿을 사용하면 전체 데이터셋 내에서 값을 검토하거나 특정 변수를 분리하여 그들의 독특한 행동을 관찰할 수 있습니다.

각 박스를 읽는 방법은 다음과 같습니다: 차트의 중심은 '박스'라고 종종 불리는 직사각형이며, 이는 데이터셋 값의 중간 50%를 포함하고 있습니다. 다시 말해, 모든 데이터 포인트의 절반은 이 박스 내에 위치하고 있습니다. 그 안에는 박스를 둘로 나누는 선이 있습니다. 이 선은 중앙값을 나타내며, 모든 데이터 포인트의 정확한 중간을 표시합니다. 따라서 이 선을 보면, 데이터 포인트의 절반은 이 선 위에 있고 나머지 절반은 이 선 아래에 있다는 것을 알 수 있습니다. 박스의 상단과 하단 가장자리는 '힌지'라고 불립니다.상단 힌지는 75퍼센트 백분위수(Q3)를 나타내며, 하단 힌지는 25퍼센트 백분위수(Q1)를 나타냅니다. 이 두 힌지는 데이터의 중앙 절반 범위를 틀로 잡습니다.

이 두 힌지 사이의 범위(Q3 - Q1)는 사분위수 범위라고 알려져 있으며, 이는 중앙 50%의 데이터 범위를 나타냅니다. 박스에서 뻗어나온 두 개의 선, 즉 '수염'이 있습니다. 이 수염들은 계산된 범위 내에서 가장 작은 데이터 값과 가장 큰 데이터 값까지 뻗어나갑니다. 이 수염들을 넘어서는 어떤 데이터 포인트든 일반적으로 이상치로 간주되며, 이는 그들이 보통과 다르다는 것을 의미합니다. 히스토그램에 익숙하다면, 각 박스와 그 수염들이 하나의 분포를 나타내는 것으로 상상해보십시오. 각 막대는 25%, 50%, 75%, 100%를 나타내는 네 개의 버킷만 있는 히스토그램입니다. 우리의 박스 차트 템플릿에는 데이터셋의 어떤 카테고리든 데이터를 세분화하는 필터도 있습니다.

결론

우리의 최종 차트 (파트 5) 템플릿을 즐겨주셔서 감사합니다. 이 차트들이 귀하의 작업 시간을 크게 줄여주는 데 도움이 되길 바랍니다. 만약 귀하가 업계에서 일하고 있으며, 우리가 중요한 차트를 놓친 것을 발견하셨다면, 다음 버전의 템플릿에 추가할 수 있도록 알려주시기 바랍니다.