Y.Siyeon

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개요

  • 산출한 예측값을 데이터 원본으로 Tableau에 연결하여 대시보드를 설계
  • 매일 최신 예측값을 볼 수 있으며, 과거 예측값을 실제값과 비교도 가능

1. 대시보드 임베딩

  • 데이터를 매일 갱신하여 대시보드도 매일 갱신될 수 있도록 설정하고자 했으나, 대시보드를 자동화 하려면 Tableau Online, Server가 필요하여 아직 실행시키지 못함

2. 대시보드 설명

예측값은 Xgboost, LightGBM 두 모델을 사용하여 비교할 수 있고, 개별적으로 구분되어 보여주기 위해서 매개변수로 설정해놓았고, 예측일 뿐 아니라 과거의 예측값과 실제값을 비교하여 모델링별로 실제값과의 차이를 보여줌 또한, 설명변수로 포함되어있는 공휴일정보와 날씨정보를 오른쪽에 따로 보여줘 해당 예측일날의 공휴일여부와 기온, 강수, 습도, 풍속등 정보를 볼 수 있도록 설계함

1. KPI

  • 총 3개의 KPI로 구성
  • 매개변수를 이용하여 Xgoost, LightGBM, Ensemble 이렇게 원하는 모델을 선택하여 값을 보여줄 수 있도록 설정
  • 승차, 하차, 승하차수 차이 (승차-하차)를 표현
  • 지도를 누를 경우 지도에 해당하는 역의 값으로 필터링

2. 지도

  • 1~9호선, 우이신설만을 보여주고 있으며, 다중호선은 2개 이상의 환승역을 따로 표기
  • 원하는 역을 클릭하면 해당 역의 값들도 필터링 되게 설정
  • 마우스오버를 할 경우, 매개변수가 설정된 모델의 예측값이 간략하게 보이도록 설정

3. 상위 top 10 승하차

  • 예측일 기준 승차, 하차수가 많은 상위 10위 역들을 보여줌

4. 오차

  • 예측일 기준 6일전 ~ 하루전까지의 예측값, 실제값의 비교를 보여줌
  • 매개변수를 이용하여 승차, 하차를 선택
  • 날짜 매개변수는 오차 시트의 KPI에 해당하는 부분에 관여하며, 해당 날짜의 실제값, LightGBM, Xgboost별로 실제값과의 차이를 보여줌
  • 해당 시각화를 통해 실제값과 예측값들의 차이를 알 수 있음

5. 날짜 및 공휴일

  • 예측일의 날짜, 공휴일 여부, 날짜 정보를 볼 수 있도록 설정
  • 날짜가 빨간색이면 공휴일, 파란색이면 비공휴일을 뜻함
  • 기온, 강수, 습도, 풍속의 정보를 보여주고 있으며, 최근 5일동안의 추세도 같이 표현
  • 각각 라인그래프 옆의 KPI는 예측일의 평균 측정값을 보여줌

6. 시간대별 측정값

  • 시간대별로 기온, 강수, 습도, 풍속을 보여줌
  • 범례에 따라 값이 클수록 주황, 작을수록 하늘색으로 설정

참고