데이터 분석을위한 에어테이블에 대한 초보자 안내서

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소개

에어테이블 데이터베이스를 작성, 관리 및 공유하기위한 클라우드 기반, 사용자 친화적이며 AI 중심 플랫폼입니다. 최고의 Excel 스프레드 시트와 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 결합합니다. AirTable은 프리미엄 구독 모델을 제공하므로 일부 제한된 기능을 무료로 사용할 수 있으므로 소규모 프로젝트 나 초보자에게 이상적이지만 유료 버전은 고급 기능과 많은 양의 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.

이 기사는 에어테이션에 관심이있는 사람과 초보자 수준, 특히 데이터 분석을 위해 제공 해야하는 출발점을 제공합니다. 이 기사는 일부 데이터를 통합하고 일부 기본 분석 절차에 사용하는 새로운 에어 테이블 앱을 작성하는 프로세스를 안내합니다.

가입하고 첫 번째 프로젝트를 작성하십시오

클라우드 기반 도구로서 Airtable은 데스크탑 응용 프로그램을 다운로드 할 필요가 없지만 웹 사이트에 액세스하고 가입하는 것만으로도 있습니다. 예를 들어 Google 계정이있는 경우 빠른 가입에 사용할 수 있습니다. 그렇지 않으면 이메일 주소를 사용하여 등록하는 옵션이 있습니다.

일단 가입하면 첫 번째 프로젝트를 만들 준비가되었습니다. 에어테이블에서는 개념입니다 베이스 또는 앱 프로젝트 또는 앱 (본질적으로 모든 데이터를위한 컨테이너)과 유사하므로 새 기반을 만들어 봅시다. 언뜻보기에 “빈 앱 생성”버튼을 볼 수없는 경우 왼쪽 하단 코너의 “작성”버튼을 확인하거나 오른쪽 상단에 클릭 할 “X”아이콘이있는 경우 클릭하면 빈 앱을 만들 겠다는 메시지가 표시됩니다.

그런 다음 다음과 같은 화면이 표시되어야합니다.

Airtable의 새로운 기지 (프로젝트)

이제 일부 데이터를 가져올 시간입니다. 에어테이블베이스는 하나 또는 여러 테이블로 구성됩니다. 기본적으로 “표 1″이라는 빈 테이블이 나타납니다. 그 옆에는 “”라는 탭이 있습니다.+ 추가 또는 가져 오기“Airtable에는 Google 시트 또는 Excel, Salesforce, Google Drive, Trello 등의 스프레드 시트에서 예를 들어 프로젝트에 데이터를 추가 할 수있는 다양한 옵션이 있습니다. 가장 간단한 접근 방식 중 하나를 사용합니다. CSV 파일 업로드, 구체적으로 URL에서 선택하십시오.”CSV 파일“, 신흥 창의 왼쪽에서 선택하십시오.”링크 (URL)“아래 그림과 같이 :

URL을 통해 CSV 데이터를 업로드합니다

다음 URL을 GitHub에서 사용할 수있는 데이터 세트에 복사하여 나타나는 텍스트 필드에 붙여 넣습니다. 그런 다음 오른쪽 파란색 버튼을 클릭하고 새 테이블을 만들거나 기존 테이블을 사용하라는 요청이 있으면 새 테이블을 만들도록하십시오. 테이블 스키마는 가져 오는 데이터 세트와 호환되지 않기 때문에 “표 1″이라는 기존 기본 테이블을 사용하려는 유혹을받지 마십시오.

그게 다야! 이제 레코드가 포함 된 새 테이블이 가져온 새 테이블이 있습니다. 쇼핑몰에있는 고객다음 속성으로 :

• 고객 ID: 고객의 숫자 식별자.
• 성별: 고객의 성별, 즉 남성 또는 여성.
• 나이: 고객의 나이는 정수로 표현되었습니다.
• 소득: 수천 달러의 고객의 연간 소득 ($).
• 지출 점수: 고객 지출 수준의 1 ~ 100 범위의 정규화 된 점수.

시작 데이터 분석

가져온 테이블에서 모든 열은 “성별”을 제외한 숫자 유형입니다. AirTable에서, 사전 정의 된 세트 중에 인스턴스 당 하나의 가능한 값을 가진 범주형 열을 “단일 선택”이라고합니다. 열 헤더에서 호버링하고 나타나는 V와 같은 아이콘을 클릭하고 “편집 필드”를 선택하여 “성별”또는 기타 필드의 속성을 확인하거나 수정할 수 있습니다. 이 튜토리얼의 경우, 우리는 열 유형이 그대로 유지되고 일부 분석을 진행합니다.

성별별로 고객을 그룹화합니다: 범주 형 속성의 값으로 데이터 레코드를 그룹화하는 것은 테이블 위의 “그룹”버튼을 클릭하는 것만 큼 쉽습니다. “성별”을 선택한 다음 “모두 붕괴”하여 각 성별에 대한 데이터의 집계 된 요약을 확인하십시오. 기본적으로 속성 및 성별 당 값의 총 (합)을 볼 수 있지만 소득, 지출 점수 등과 같은 열의 평균 (또는 중앙값, 최소, 최대 등) 값을 볼 수도 있습니다. 다음 스크린 샷과 같이 수행 할 수 있습니다.

성별별로 그룹화 된 고객을 분석합니다

우리는 남성이 여성보다 평균적으로 소득이 높다는 것을 알 수 있지만 여성은 남성보다 더 많은 것을 소비합니다.

성별별 평균 소득 및 지출 점수

데이터 그룹을 제거하려면 “Group”아이콘을 다시 클릭 한 다음 생성 된 그룹 옆의 빈 아이콘을 클릭하여 제거하고 전체적이고 그룹화되지 않은 테이블을 다시 볼 수 있습니다.

젊은 고객을 필터링합니다: 다음으로 필터링을 시도해 봅시다. 이것은 이전에 사용 된 “그룹”아이콘 옆의 “필터”아이콘에서 쉽고 직관적 인 작업입니다. 팝업 대화 상자에서 “+ 추가 조건”을 선택하십시오. 필터링 조건은 필드 또는 열 이름, 연산자 및 값의 세 가지 요소로 구성됩니다. 조건의 예는 “나이> = 39”, “지출 점수 = 10”, “성별은 남성이 아님”등입니다. 젊은 고객을 필터링하기 위해서는 조건을 설정할 것입니다.
공식을 사용하여 “소득 클래스”필드를 정의합니다: Airtable은 다양한 접근 방식에서 새로운 열을 생성 할 수 있으며, 그 중 하나가 될 수 있습니다. 테이블의 오른쪽 열 옆에있는 “+”버튼을 클릭하여 새 열을 추가하고 작성 방법 또는 열 유형으로 “공식”을 선택하십시오. 예를 들어 다음 공식을 사용할 수 있습니다.

두 개의 중첩 조건으로 구성된 위의 공식에 따라 연간 소득 열의 값에 따라 값 (범주)이 정의되는 “소득 클래스”라는 새 열을 생성합니다. 스프레드 시트와 같은 공식 구문에 익숙하지 않은 경우, 당황하지 마십시오. Airtable의 AI Assistant가 사양이나 목표를 기반으로 공식을 구축하는 데 도움이 될 수있는 “AI를 사용한 공식 만들기”버튼이 있습니다.

공식을 사용하여 새 열을 만듭니다

인터페이스를 사용하여 데이터를 시각화합니다: 항공 가능 인터페이스 데이터 시각화를 생성하는 데 사용됩니다. 이 기능은 자유 계층에서 제한되어 있지만 막대 차트 및 피벗 테이블과 같은 요소, 즉 필드 조합을 기반으로 데이터를 요약하고 집계하는 크로스 컬럼 테이블과 같은 간단한 대시 보드를 만들 수 있습니다. 인터페이스를 만들려면 상단 도구 모음에서 “인터페이스”를 클릭하고 어시스턴트 단계를 따르십시오. 이 대시 보드와 같은 것을 얻을 수 있습니다.

Airtable의 인터페이스 대시 보드

인터페이스는 비즈니스 인텔리전스 프로세스를 주도하기 위해 팀간에 공유 할 수 있도록 설계되었습니다.

마무리

이 기사에서는 스프레드 시트 및 관계형 데이터베이스의 기능을 AI 구동 기능과 결합하여 데이터 관리 및 분석을위한 다목적이고 사용자 친화적 인 클라우드 기반 플랫폼 인 Airtable을 소개했습니다. 이 기사에 제공된 안내서는 새로운 사용자에게 에어 테이블을 소개하고 데이터 분석을위한 몇 가지 기본 기능을 설명하기위한 것입니다. 말할 것도없이, 그들이 우리의 주요 초점은 아니지만,이 도구에서 제공하는 AI 기능은 아마도이 시점을 넘어 탐색하는 권장 된 다음 단계 중 하나 일 것입니다.

Iván Palomares Carrascosa AI, 기계 학습, 딥 러닝 및 LLM의 리더, 작가, 연사 및 고문입니다. 그는 실제 세계에서 AI를 활용하는 다른 사람들을 훈련시키고 안내합니다.