단일 변수 그래프, 즉 단변량 그래프를 사용하여 한 번에 하나의 변수를 자세히 살펴볼 수 있습니다. 데이터를 살펴보기 시작할 때는 각 변수 간의 교호작용을 확인하기 전에 각 변수에 대해 알아 두는 것이 중요합니다. 단변량 그래프를 사용하면 각 변수를 개별적으로 시각화할 수 있습니다.
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히스토그램 - 연속형 변수에 적합
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막대 차트 - 범주형 변수에 적합
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그림 4.2 히스토그램의 예
그림 4.3 즉석 히스토그램
이 예에서는 특정 회사 그룹의 수익 데이터가 포함된 Companies.jmp 데이터 테이블을 사용합니다.
이러한 질문에 답하려면 Profits ($M)의 히스토그램을 사용합니다.
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도움말 > 샘플 데이터 라이브러리를 선택하고 Companies.jmp를 엽니다.
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분석 > 분포를 선택합니다.
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Profits ($M)를 선택하고 Y, 열을 클릭합니다.
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그림 4.4 Profits ($M)의 분포 창
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4.
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확인을 클릭합니다.
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그림 4.5 Profits ($M)의 히스토그램
하나를 제외한 모든 막대가 이 범위에 있습니다. 또한 수익이 0달러 ~ 500달러 범위에 있는 회사가 가장 많습니다. 해당 범위를 나타내는 막대가 다른 모든 막대보다 훨씬 깁니다.
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한 회사는 다른 회사들보다 훨씬 더 높은 수익을 올리고 있어 이상치로 간주될 수 있습니다. 이상치는 다른 데이터 점의 일반적인 패턴과 동떨어져 있는 데이터 점입니다.
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데이터의 또 다른 그래픽 요약인 상자 그림. 상자 그림에 대한 자세한 내용은 Essential Graphing의 "Graph Builder" 장에서 확인하십시오.
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그림 4.6 막대 차트의 예
이 예에서는 특정 회사 그룹의 규모 및 유형과 관련된 데이터가 포함된 Companies.jmp 데이터 테이블을 사용합니다.
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도움말 > 샘플 데이터 라이브러리를 선택하고 Companies.jmp를 엽니다.
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분석 > 분포를 선택합니다.
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확인을 클릭합니다.
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예를 들어 제약 회사의 회사 규모 분포를 보려고 한다고 가정해 보겠습니다. Type 막대 차트에서 제약 회사 막대를 클릭하면 Size Co 막대 차트에서 제약 회사가 강조 표시됩니다. 그림 4.8 막대 클릭에서는 이 데이터 테이블에 있는 대부분의 회사가 소규모이지만 대부분의 제약 회사는 중간 규모 또는 대규모임을 보여 줍니다.
그림 4.8 막대 클릭
