# 테이블 커스텀 조정
테이블은 분석 지표의 특정 값을 편리하게 표시할 수 있으며, 필요에 따라 커스텀 조정도 가능합니다.
# 테이블 구성
테이블은 기본적으로 [날짜 별 > 오름차순]으로 설정되어 있으며, 다른 날짜의 데이터 결과가 날짜 오름차순으로 표시되며, 각 날짜가 테이블의 열에 해당합니다.
최신 날짜의 데이터를 먼저 표시하고 싶은 경우, [날짜 순 > 내림차순]의 순으로 조정할 수 있습니다.
[날짜별]에 더해 [이벤트별]로 데이터를 표시하는 것도 가능합니다. 이 경우, 행과 열이 바뀌며, 각 분석 지표는 테이블의 열에 해당하고, 각 행은 다른 날짜의 데이터를 나타냅니다.
그룹 항목이나 이벤트 분할을 사용할 경우 [그룹별]을 선택한 후, 그룹 값이 테이블의 헤더로 표시될 수 있으나, [그룹별]의 기본 정렬 방식은 처음의 분석 지표가 됩니다. 알파벳 오름차순 또는 내림차순의 그룹 값으로 전환할 수 있습니다.
[그룹별] 기능으로 대시보드에 표시될 경우, 테이블 바깥에 날짜를 표시하는 것도 선택할 수 있으며, 날짜를 빠르게 전환하여 다른 그룹의 데이터를 비교할 수도 있습니다.
을 클릭하는 순서에 따라 데이터를 다중 정렬할 수 있습니다.
분석 지표를 구성 시 그룹 항목을 선택한 경우, '계층' 뷰를 사용할 수 있습니다. 모든 그룹 항목을 계층별로 펼치거나 접을 수 있습니다.
특정 그룹 항목을 펼칠 경우, 헤더를 클릭하는 순서에 따라 데이터를 다중 정렬할 수도 있습니다.
::: 팁 tip
[계층]뷰는 다음 조건에서는 사용할 수 없습니다:
분석 지표에 리텐션 지표가 포함되어 있거나, 이벤트의 분할이 이루어진 경우.
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# 집계
[합계]이외의 분석 계층에 대해, 이벤트 분석은 분석 지표별로 자동으로 집계됩니다. [집계 설정]을 클릭하면, 각 분석 지표에 적합한 요약 계산 방법이 선택 가능합니다. 설정 후에는 다른 날짜의 데이터를 포함하여, 각 날짜의 데이터를 기반으로 통계 기간에 집계된 데이터 결과도 표시됩니다.
집계를 표시하고 싶지 않은 경우 [단계 요약 표시]의 체크를 해제할 수도 있습니다.
집계의 계산 방법:
- 합계: 총수 또는 총합 계열 지표에 적용하며, 다른 기간의 결과 데이터를 단순히 더하며, 중복을 제거하지 않습니다.
- 평균(정수): 총합 계열의 평균 계산에 적용하며, 다른 기간의 결과 데이터를 바탕으로 산술 평균을 계산합니다(정수).
- 최대값: 각 날짜 데이터의 최대값
- 최소값: 각 날짜 데이터의 최소값
- 전체 합계: 중복 지표에 적용하며, 선택한 시간 범위(주 단위 또는 월 단위로 보완된 것을 포함)를 바탕으로 중복을 제외하고 계산합니다. 이 처리에는 성능의 비용이 발생하므로 신중히 선택해야 합니다.
집계 평균에 비해, 가중 평균은 전체 상황을 더 종합적으로 고려할 수 있습니다.
데이터 예시:
1일 | 2일 | 3일 | |
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활성 유저 수 | 100 | 200 | 500 |
결제 유저 수 | 10 | 30 | 100 |
결제율 (결제 유저 수/활성 유저 수) | 10% | 15% | 20% |
1~3일의 집계 평균 = (10%+15%+20%)/3 = 15%
1~3호의 가중 평균 = (10+30+100)/(100+200+500) = 17.5%
가중 평균의 계산 로직:
10% * 100/(100+200+500) + 15% * 200/(100+200+500) + 20% * 500/(100+200+500)
[당일 제외]로, 집계 결과를 더 정확하게 얻을 수도 있습니다. 그 기간 내의 측정 중인 데이터가 실제 성능을 다르게 하므로 당일 데이터는 제외하는 것을 권장합니다. 예를 들어, 2023년 1월 1일의 12시 15분에 데이터를 표시하는 경우 '일 단위'를 선택했을 때, 1일의 데이터는 측정 중인 데이터입니다. 즉, '시간 단위'를 선택한 경우, 1일의 0시부터 23시 59분까지의 기간이 당일 데이터(측정 중인 데이터)가 됩니다.
다만, 생성된 리텐션 지표를 사용하는 경우는, 측정 중인 데이터의 계산 로직이 리텐션 분석 모델의 로직과도 일치하므로 주의하세요. 즉, 3일의 데이터를 표시하는 경우, 3일의 당일 리텐션 인원, 2일과 3일의 익일 잔존율, 1일, 2일, 3일의 3일간 LTV는, 측정 중인 데이터로 간주되며, 집계 시 제외됩니다.
# 다중 정렬
조회하기 쉽도록, 테이블은 기본적으로 [병합] 헤더로 표시되며, 지정된 열을 정렬할 수 있습니다.
또한 [분할] 표시로 전환할 수 있으며, 순서에 따라 데이터를 다중 정렬할 수 있습니다.