영역형 챠트(Area chart) ============================================================================ | 꺽은선형 챠트를 기반으로 하며, Y축 데이터의 각 점을 연결한 선과 선의 아래 영역을 색으로 채워서 보여줍니다. | 꺾은선형 챠트가 보여주는 트랜드와 함께 영역의 크기 변화를 표시하여 변화량의 규모를 표현하는 데에 유용합니다. | 데이터 모델 ------------------------------ | 데이터 모델 : EDU_Seoul_pop_trend_1990_2019 | 기간 : 1990년 ~ 2019년 연간통계 | 내용 : 서울특별시의 인구 통계 | - 검색어 .. code:: * | fields YEAR,MALE_POP as 남성인구, FEMALE_POP as 여성인구, HOUSEHOLD as 세대수, SILVER_65 as 65세이상인구, POP_HOUSEHOLD as 세대당인구 .. list-table:: :header-rows: 1 * - YEAR - MALE_POP - FEMALE_POP - HOUSEHOLD - SILVER_65 - POP_HOUSEHOLD * - 1990 - 5326341 - 5286236 - 2820292 - 362653 - 3.76 * - ... - ... - ... - ... - ... - ... * - 2019 - 4877725 - 5133258 - 4327605 - 1485272 - 2.25 | 영역형 챠트 예제 1 ------------------------------------------- | 서울시의 남성인구와 여성인구의 변화를 영역형 챠트로 그리는 예제입니다. | - 검색어 .. code:: * | fields YEAR,MALE_POP as 남성인구, FEMALE_POP as 여성인구 - 참고 보고서 : `EDU_CHART_예제_팁_영역형챠트 `__ - 영역형 챠트 시각화옵션에서 Y축의 최소값 설정을 적절하게 조정하면, 시간에 따른 여성인구와 남성인구의 볼륨 변화를 효과적으로 파악할 수 있습니다. .. image:: images/areachart02.png :alt: areachart02 영역형 챠트 예제 2 ------------------------------------------- | 서울시의 남성인구, 여성인구, 세대수, 세대당인구, 65세이상인구 의 변화를 영역형 챠트로 그리는 예제입니다. | 유의할 점은 대상 필드중 ``POP_HOUSEHOLD(세대당인구)`` 는 다른 필드와 수치적인 크기 차이(백만 vs 1)가 매우 크므로, 값에 100만을 곱한 값으로 챠트를 그립니다. | - 검색어 .. code:: * | calculate POP_HOUSEHOLD * 1000000 as POP_HOUSEHOLE_100만배 | fields YEAR,MALE_POP as 남성인구, FEMALE_POP as 여성인구, HOUSEHOLD as 세대수, SILVER_65 as 65세이상인구, POP_HOUSEHOLE_100만배 as 세대당인구_100만배 | - 참고 보고서 : `EDU_Studio area chart(영역형챠트) `__ .. image:: images/areachart01.png :alt: areachart01 | 1990년 ~ 2019년 동안 서울특별시의 인구통계 데이터입니다. | 전체 컬럼 중 필요한 컬럼만 ``fields`` 검색어로 필터링하였습니다. | 세대당인구를 의미하는 POP_HOUSEHOLD 는 데이터의 단위가 너무 작아서 100만배로 증폭한 값으로 챠트에 표시합니다. | | 서울시 인구는 세대수는 늘어나지만, 세대당 인구수는 감소추세이며 | 1990년대에는 남성인구가 더 많았지만, 현재는 여성인구가 많으며, 65세 이상 인구의 꾸준한 증가가 눈에 뜁니다.