ABC 프로젝트 멘토링 사전교육 : 데이터 시각화 툴(Tableau) 활용

추세선(Trend Line)

ABC 프로젝트 멘토링 사전교육 : 데이터 시각화 툴(Tableau) 활용

추세선(Trend Line)이란?

두 수치형 변수 사이의 경향성
선형 회귀(Regression Line) 로 시각화한 선입니다.

  • 데이터가 많아질수록 점만으로 관계를 보기 어렵기 때문에,
  • 수학적 모델 기반의 "요약된 흐름" 을 보여줍니다.
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언제 사용하는가?

  • 할인율이 올라가면 수익이 어떻게 변할까?
  • 광고비가 많을수록 판매량이 늘어날까?

이처럼 "두 수치형 값의 관계성"
시각적 + 수치적으로 파악하고 싶을 때

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추세선이 주는 정보

요소 의미
기울기(a) x가 증가할 때 y가 얼마나 변하는가
절편(b) x=0일 때의 y값
R² 값 얼마나 데이터를 잘 설명하는가 (0~1)
p-값 통계적으로 신뢰할 수 있는 관계인가
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실습 목표

데이터셋: SuperstoreKR_수정본

할인율(할인율)과 수익(수익) 사이의 관계를
스캐터 플롯 + 추세선으로 분석해보자.

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1단계: 산점도(스캐터 플롯) 만들기

  1. 할인율 → 열 선반
  2. 수익 → 행 선반
  3. 주문 ID → 마크 카드 > 세부 수준(Detail)
  4. 고객 세그먼트 → 색상

👉 점들이 흩어진 스캐터 플롯이 완성됩니다.

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2단계: 추세선 추가하기

  1. 상단 메뉴 → 분석 클릭
  2. 왼쪽 패널에서 추세선을 선택
  3. "선형" 항목을 드래그하여
    → 뷰(산점도) 안으로 드롭

👉 자동으로 세그먼트(색상)별 추세선이 그려짐

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추세선 해석하기

추세선 위에 마우스를 올리면,
각 선에 대한 통계 요약이 나타납니다.

  • 기울기(a): 양수면 양의 상관관계
  • 절편(b): 시작점
  • R² 값: 0에 가까우면 설명력이 낮음,
    1에 가까우면 설명력이 높음
  • p-값: 0.05 미만이면 통계적으로 유의미함

📌 분석자에게는 "관계가 명확히 존재하는가?" 판단 기준 제공

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3단계: 추세선 편집하기

  1. 추세선 우클릭 → 추세선 편집...
  2. 설정 가능 항목:
항목 설명
모델 유형 선형 / 로그 / 다항 / 거듭제곱 등
대상 전체 / 범주별 추세선 여부
신뢰 구간 95% 신뢰 범위 시각화
선 스타일 색상, 굵기 등 시각 조정
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실습 확장 예시

  • 세그먼트별 할인 전략 → 수익에 어떤 영향?
  • 제품 대분류를 추가해 추세선 비교
  • 판매지역별로 필터하여 경향 차이 분석

💡 추세선은 단순한 시각화가 아니라
데이터 기반의 인사이트 도출 도구입니다.