Excel에서 박스형 차트 만들기: 완벽한 차트 만들기 가이드

데이터 시각화는 복잡한 정보를 이해하기 쉬운 방식으로 전달하는 데 필수적인 요소입니다. 박스 그래프라고도 하는 박스 플롯은 데이터의 분포와 중심 경향을 시각화하는 효과적인 방법을 제공합니다. 이 튜토리얼에서는 Excel에서 박스 플롯을 만드는 방법과 이 그래프에서 읽을 수 있는 내용을 보여 드리겠습니다.

주요 결과

• 박스 플롯은 데이터 분포에 대한 간략한 개요를 제공합니다.
• 박스 플롯은 중앙값, 범위, 사분위수 및 이상값을 시각화합니다.
• 박스 플롯은 Excel에서 쉽게 만들고 사용자 지정할 수 있습니다.

박스 플롯을 만듭니다: 단계별 지침

1. 기본 사항 이해하기

Excel에서 박스 플롯을 만들기 전에 기본 용어를 이해하는 것이 중요합니다. 박스 플롯에는 중앙값, 두 사분위수(1사분위수 및 3사분위수) 및 데이터 범위(최대값 및 최소값)가 포함됩니다. 이러한 요소를 통해 데이터 세트의 분포를 명확하게 파악할 수 있습니다.

2. 주요 수치 계산

박스 플롯을 만들려면 몇 가지 주요 수치가 필요합니다. 판매 데이터 집합이 있다고 가정해 보겠습니다. 먼저 관찰 횟수를 기록하고 평균값을 계산해야 합니다. Excel에서는 =COUNT(A1:A170) 수식을 사용하여 개수를 계산하고 =MEAN(A1:A170) 수식을 사용하여 평균을 계산할 수 있습니다.

3. 범위 및 중앙값 결정

다음 단계에서는 범위를 결정할 수 있습니다. 데이터의 최대값과 최소값은 이 범위를 계산하는 데 도움이 됩니다. Excel에서 =MAX(A1:A170) 및 =MIN(A1:A170) 함수를 사용하여 이러한 값을 결정할 수도 있습니다. 중앙값은 =MEDIAN(A1:A170)을 사용하여 계산할 수 있습니다.

4. 사 분위수 계산

사 분위수는 박스 플롯을 만드는 데 중요합니다. 사 분위수 함수를 사용하여 첫 번째 사분위수와 세 번째 사분위수를 계산할 수 있습니다. 첫 번째 사분위수는 =QUANTIL(A1:A170, 0.25), 세 번째 사분위수는 =QUANTIL(A1:A170, 0.75)를 사용하면 됩니다. 이러한 함수는 데이터의 구조를 이해하는 데 중요한 값을 제공합니다.

5. 박스 플롯 만들기

필요한 주요 수치를 모두 결정했으면 관련 데이터를 선택하고 Excel에서 "차트 삽입"으로 이동합니다. 거기에서 박스 플롯 옵션을 찾을 수 있습니다. 이를 선택하면 차트가 만들어집니다.

6. 차트 사용자 지정

차트를 더 명확하게 만들려면 X축을 삭제하고 축 형식을 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 위한 공간을 더 많이 확보하고 차트를 전체적으로 확대하는 데 도움이 됩니다. 최소값과 최대값이 올바르게 설정되었는지 확인하세요.

7. 데이터 레이블 추가

데이터 레이블은 중요한 추가 기능입니다. 차트에 직접 레이블을 추가하여 중앙값, 사분위수, 이상값과 같은 중요한 지점을 명확하게 표시할 수 있습니다.

8. 결과 해석

이제 박스 플롯을 만들었으니 이제 비주얼리제이션을 해석할 차례입니다. 다양한 사분위수, 평균 및 범위에 주의를 기울이세요. 또한 데이터에서 흥미로운 패턴이나 오류를 나타낼 수 있는 이상값을 분석하세요.

9. 여러 개의 박스 플롯 비교

하나의 차트에 여러 개의 박스플롯을 만들어 서로 다른 데이터 세트를 비교할 수도 있습니다. 서로 다른 그룹의 데이터를 추가하고 종합적인 비교를 만들어 보세요. 이를 통해 국가별 티켓 가격과 같은 다양한 카테고리의 데이터 분포를 분석할 수 있습니다.

10. 결론 도출

최종 분석에서는 시각화된 모든 데이터를 다룹니다. 모든 관련 매개변수가 나열된 테이블을 만들고 이를 사용하여 박스 플롯을 해석합니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 박스 플롯의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

요약

박스 플롯은 Excel에서 데이터 분포를 시각화하기 위한 강력한 도구입니다. 중앙값, 사분위수 및 범위를 고려하면 데이터에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 필요한 주요 수치를 계산하고, 박스 플롯을 만들고, 의미 있는 분석을 수행하기 위해 조정하는 방법을 배웠습니다.