이 Tableau 사례 연구는 구인 공고 데이터셋을 불러와 정제하고, 결측값을 점검하는 것부터 시작해요. 준비가 끝나면 본격적으로 소매를 걷고 초기 탐색 분석에 들어가 봅시다.

Tableau로 살펴보는 채용 시장 분석

Options

In Scope

Out of scope

EDA에서 물어볼 질문

데이터 가져오기

초기 EDA

채용 공고 추세 분석

직무명 데이터 필터링

연봉과 경력 연차 비교

True

False

EDA로 찾은 추세

탐색적 분석

이 장에서는 필터링 기법, 흥미로운 시각화, 트렌드 분석을 통해 Tableau 실력을 계속해서 적용하며 데이터 인사이트를 도출해요. DataSearch 팀은 여전히 답을 필요로 합니다. 다행히 여러분이 함께하고 있네요!

시장 인사이트 분석

집중해야 할 핵심 인사이트

직무 기술 분석

경력 수준별 수요 vs. 공급

열 분할

핵심 직무 설명 깊이 파보기

분석에서 찾은 추세

시장 트렌드 분석

최종 산출물을 전달할 시간이 다가왔어요. 이 마지막 장에서는 지금까지 발견한 모든 구인 관련 인사이트를 하나로 모아, DataSearch 팀을 위한 인터랙티브 Tableau 대시보드를 완성합니다.

구인 시장 분석 대시보드 만들기

대시보드 설계 방법

첫 번째 대시보드 만들기

KPI 추가하기

Less is more

마지막 시각화 추가하기

최종 정리 및 인사이트

케이스 스터디 마무리

대시보드와 인사이트

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

이 Tableau 사례 연구에서는 가상의 채용 회사 DataSearch를 위해 실제 구인 공고 데이터셋을 탐색하며 인사이트를 도출해 봅니다. 이전 강의에서 배운 내용을 바탕으로 시각화 기법을 활용해 데이터를 조사하고, 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어에게 가장 수요가 높은 기술이 무엇인지 찾아볼 거예요.

먼저 데이터셋을 가져와 정제하고, 탐색 분석에 적합한 상태로 준비합니다. 그런 다음 필터와 계산된 필드를 사용해 인사이트가 담긴 시각화를 만들고, 이를 통해 트렌드를 분석해 보세요. 마지막으로 Tableau의 강력한 대시보드 기능을 활용해 지금까지의 결과를 하나로 모아, DataSearch 팀의 질문에 답할 수 있도록 합니다.

지금까지 익힌 기법을 실습으로 적용해 보는 이 Tableau 사례 연구를 통해 실제 데이터셋으로 손에 익히는 시간을 갖게 됩니다. 강의를 마치면 Tableau로 데이터 인사이트를 효과적으로 전달하는 데 더 자신감을 갖게 될 거예요.


Creating Dashboards in Tableau

이 사례 연구에서는 시각화 기법을 사용하여 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어의 인기 기술을 찾습니다.

사례 연구: Tableau로 채용 시장 데이터 분석

이 사례 연구에서 시각화 기법으로 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어에게 가장 수요가 높은 기술을 파악합니다.

Tableau로 살펴보는 채용 시장 분석

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