분석 영역: 피벗 테이블과 여러 차트

차트와 통계

표 탭에는 두 가지 모드가 있으며, 바의 데이터와 분석 버튼으로 전환합니다. 데이터는 평소의 표이고, 분석은 같은 원본에 대한 차트와 피벗 테이블을 원하는 만큼 나란히 두는 보드입니다. 각 항목은 카드가 되며 편집할 수 있는 제목, 선택기를 펼치는 톱니바퀴 버튼, ⋮ 메뉴(이동·복제·제거)가 있습니다.

제대로 된 통계. 막대, 선, 산점도에 더해 그래프는 상자 그림도 그립니다. 범주마다 사분위수 상자, 굵은 선의 중앙값, 그리고 튜키 울타리(1,5 × IQR)에 놓인 수염 — 최솟값과 최댓값이 아닙니다. 어떤 열의 평균 위에는 오차 선택으로 흩어짐을 나타내는 수염이 붙습니다: ± 표준편차(데이터 자체를 설명), ± 표준오차, ± 95% 신뢰구간(평균 자체의 정밀도를 설명). 셋 다 평균을 골랐을 때만 나타납니다. "합계 ± 편차"는 아무 뜻이 없기 때문입니다. Y축 로그 체크는 자릿수가 크게 달라지는 데이터를 위해 로그 눈금으로 바꿉니다. 값에 0이나 음수가 있으면 알림과 함께 무시됩니다. 거기에는 로그가 없고, 그 점을 조용히 버리면 그래프가 거짓말을 하기 때문입니다. 산점도에서 추세선은 R²가 붙은 회귀 직선을 그리며, 화면에 보이는 표본이 아니라 데이터베이스에서 모든 행으로 맞춘 것입니다. 그림 아래에는 고른 열의 기술 통계 한 줄(n, 평균, 편차, 95% 신뢰구간, 최소, 사분위, 중앙값, 최대)이 있습니다. 이것은 별도의 질의입니다. 막대에서 계산하면 "평균의 평균"이 되고, 그것이 진짜 평균과 같아지는 것은 모든 그룹의 크기가 같을 때뿐이기 때문입니다.

피벗 테이블과 합계

피벗 테이블. 행과 열에 놓을 필드(축마다 여러 개를 중첩할 수 있고, 끌어서 계층 순서를 바꿀 수 있습니다), 값에 놓을 필드, 그리고 집계 방식(합계, 개수, 고유 개수, 평균, 최소, 최대)을 고릅니다. 값 필드를 고르지 않으면 행 수를 셉니다. 표 옆의 미니 바에도 차트 옆에 있어서, 데이터를 벗어나지 않고 빠르게 확인할 수 있습니다.

집계는 데이터베이스에서 실행되어 이미 줄어든 결과만 돌아옵니다. 원시 행이 올라오지 않으므로 수천만 행짜리 Parquet도 다룰 수 있습니다. 쿼리가 표준 SQL이라서 피벗 테이블은 SQL 클라이언트의 모든 데이터베이스(SQLite, DuckDB, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle)에서 동작합니다. 차트처럼 DuckDB에만 국한되지 않습니다.

합계. 행 합계와 열 합계 확인란은 마무리 행과 열을 더합니다. 평균에서 합계는 가중 평균이며, 평균의 평균이 아닙니다. 그룹의 크기가 다르면 후자는 틀립니다. 고유 개수는 합계를 낼 수 없으므로(서로 다른 집합의 합집합은 부분의 합으로 구할 수 없습니다) 그 경우 확인란이 비활성화되고 이유가 툴팁에 나옵니다. 틀린 숫자를 보여주지 않습니다.

저장 위치, CSV, 묶기

분석이 저장되는 곳. 데이터 파일 옆의 JSON입니다(sales.parquet → sales.parquet.analysis.json). 열린 형식이라 데이터와 함께 Git에 들어가고, 동료에게 그대로 전달됩니다. 분석 파일 버튼은 그 JSON을 탭으로 엽니다. 분석을 비우면 파일이 삭제됩니다. 표로 연 폴더 전체에는 자체 경로가 없으므로 그 분석은 저장되지 않으며, 버튼이 그 사실을 알려 줍니다. 각 카드에는 오늘의 노트에 추가도 있습니다. 차트는 그 형식이 있으면 mermaid 블록으로(노트가 그려 주고 편집할 수 있음. 막대·선·히스토그램·원 그래프가 해당하며, 산점도와 상자 그림은 이미지로), 피벗 테이블은 Markdown 표로 들어가므로 노트 안에서도 복사하고 편집할 수 있는 텍스트로 남습니다. SQL 쿼리 결과에서도 하단의 분석 영역 버튼으로 같은 보드가 열리며, 그 결과의 차트와 같은 곳(로컬 복사본 또는 데이터베이스)에서 집계합니다. 다만 결과에는 옆에 둘 파일이 없으므로 저장되지 않습니다. 중요한 것은 오늘의 노트에 추가로 노트에 남기세요.

보고서와 복사. 각 차트의 복사 버튼에는 Mermaid로 복사, 데이터 복사 (Markdown 표)(차트가 보여 주는 집계된 값, 숫자는 오른쪽 정렬), 이미지 복사가 있습니다. Mermaid가 담지 못하는 것(오차 막대, 로그 축)은 그 자리에서 알려 줍니다. 분석 영역 바의 보고서 복사는 분석 전체를 Markdown으로 모읍니다. 첫 줄에 원본·적용 중인 필터·날짜를 두고, 카드마다 제목을 붙여 차트는 Mermaid로, 표는 표로 넣습니다. 보고서를 오늘의 노트에는 그것을 바로 노트로 보냅니다. 원 그래프는 전체의 부분을 보여 주므로 합계와 개수만 받고, 큰 범주를 그린 뒤 나머지는 “기타”로 합치며 몇 개를 합쳤는지 알려 줍니다.

모든 표에서. 차트, 피벗 테이블, 분석 영역은 Excel 시트, 구분 텍스트(저장하지 않은 것도), 작업(분석 보기. 보드 안에 저장), 베이스(분석 버튼. 베이스를 바꾸지 않고 .lnq 옆에 저장), 사용자 지정 표(분석 버튼. 암호 열은 빠짐)에도 있습니다. 이 화면들에서는 데이터가 메모리에 있으며, 첫 필터나 첫 분석 때 DuckDB로 복사되고, 그 뒤로 표의 필터는 분석과 같은 규칙을 사용합니다. 그래서 차트는 표가 보여 주는 행을 그대로 나타냅니다. 시트는 저장된 값을 합산하고(“₩3,750”으로 보이는 셀은 3750으로 합산) 필터는 입력할 때 보는 표시 텍스트로 합니다. 화면이 파일의 일부만 불러온 경우(한도를 넘는 시트, 중간에 멈춘 너그러운 읽기) 분석은 집계를 거부하고 그 이유를 알려 줍니다. 일부의 합계는 잘못된 숫자가 되기 때문입니다.

데이터 품질. 표의 품질 버튼을 누르면 그리드 옆에 열마다 카드가 열리고, 그 열에 실제로 무엇이 들어 있는지 보여 줍니다. 값 있음, 빈 값(빈 텍스트나 공백만 있는 값), NULL 행의 비율 막대(빈 값은 NULL이 아니므로 따로 셉니다), 고유값의 수와 한 번만 나오는 값의 수. 숫자 열에서는 평균, 표준편차, 사분위수, 0, 음수, 이상값(상자 그림과 같은 튜키 울타리 밖)과 미니 히스토그램. 텍스트 열에서는 길이와 형태 패턴. 가장 많은 값은 클릭할 수 있으며, 클릭하면 선택이 되고(아래 참고), 같은 열의 다른 값을 클릭하면 바뀝니다. 경고는 값이 없는 열, 상수 열, 키일 수 있는 열, 절반 이상 값이 없는 열, 0이 많은 열, 크게 치우친 분포, 텍스트로 저장된 숫자를 알려 줍니다. 프로필은 현재 필터가 적용된 전체 집합을 대상으로 하며(표본이 아님), DuckDB에서 최대 60개 열까지 계산합니다. 요약은 Markdown 표로 복사하거나 오늘의 노트에 추가할 수 있고, 분석 영역에서는 품질 버튼으로 같은 프로필을 카드로 추가하며, 보고서에는 표(열마다 한 행)로 들어갑니다. 품질 카드가 있는 분석은 이 버전 이후의 LightNote에서만 열립니다.

선택과 "표시 방식". 차트의 막대나 조각, 히스토그램의 구간을 클릭하거나, 피벗 테이블의 셀을 두 번 클릭하거나, 품질 패널의 가장 많은 값을 클릭하면 그것으로 표를 거릅니다. 이 필터는 선택이 되어 그리드 위에 X로 없앨 수 있는 태그(uf = 'SP', valor ≥ 10 그리고 < 20)로 나타납니다. 선택은 필터 패널의 조건 그룹과 별개로 항상 AND로 묶입니다. 그룹이 OR로 묶여 있어도 선택은 범위를 넓히지 않고 좁힙니다. 필터 패널을 바꿔도 선택은 빠지지 않으며, 같은 열의 다른 선택은 이전 것을 바꿉니다. 선택은 저장된 값(차트가 묶은 범주)으로 비교합니다. 히스토그램 구간은 시작부터 다음 구간의 시작까지이고, 마지막 구간에는 상한이 없습니다. 패턴으로 묶은 범주(패턴은 표의 값이 아님)와 기타 조각은 거르지 않으며, 차트와 피벗 테이블이 이유를 알려 줍니다. 분석 영역, 프로필, 보고서 머리글도 선택을 따릅니다. 피벗 테이블의 표시 방식은 이미 집계된 값을 다시 씁니다: 총계 대비 %, 행 합계 대비 %, 열 합계 대비 %, 누계, 이전 행과의 차이. 비율과 누계는 합계나 개수에서만 됩니다(평균이나 최소를 더해도 무엇의 합계도 되지 않습니다). 계산의 기준은 행렬 위와 보고서에 표시됩니다.

CSV는 동작 하나로 열고, 구분자를 잘못 읽었을 때를 위한 길이 따로 있습니다. 표로 열기는 DuckDB로 열며 자유 SQL, 차트, 피벗 테이블, 분석 영역을 함께 제공합니다. 구분자가 인식되지 않는 경우가 있는데(행마다 열 개수가 다를 때 흔히 그렇습니다), 그러면 표가 한 열만 있는 상태로 나오고 행 전체가 그 안에 들어갑니다. 이때 표 위에 띠가 나타나 파일이 가진 것으로 보이는 열 개수를 알려 주고 너그러운 읽기를 제안합니다. 이 방식은 열 개수가 같기를 요구하지 않고 한 줄씩 읽으며, 검색과 AI가 쓰는 것과 같은 읽기입니다. 거르고 정렬할 수 있고 차트, 피벗 테이블, 분석 영역도 있으며, 없는 것은 자유 SQL뿐입니다. 아직 저장하지 않은 텍스트이거나 구분자를 직접 고르고 싶다면 보기 → 구분된 파일로 보기...를 사용하세요.

내보낸 CSV는 Excel에서 바로 열립니다. 작업, 스프레드시트, 사용자 지정 표의 CSV 내보내기는 사용 언어의 목록 구분 기호(쉼표가 소수점인 언어에서는 세미콜론)와, Excel이 악센트 문자를 읽는 데 필요한 UTF-8 표시를 붙여 저장합니다. 파일은 가져오기 마법사 없이 열로 나뉘어 열립니다. 다른 형식으로 복사 → CSV는 쉼표를 그대로 씁니다. 스크립트나 메시지에 붙여 넣는 형식이기 때문입니다. SQL 결과 내보내기에서는 구분 기호를 고를 수 있습니다.

패턴으로 묶기. 날짜나 코드 열에서는 서로 다른 값이 행 수와 거의 같아서, 값으로 묶어도 아무것도 보이지 않습니다. 패턴 마스크는 글자를 A로, 숫자를 N으로 바꾸고 나머지는 그대로 둡니다(2027/10/10 → NNNN/NN/NN). 그러면 수백만 행이 두세 가지 형태로 모이고, 거기서 벗어난 것이 바로 지저분한 데이터입니다(10-10-2027로 들어온 날짜, 접두어가 빠진 코드). 차트에서는 X축 옆의 패턴 확인란, 피벗 테이블에서는 필드 카드를 오른쪽 클릭(필드별이므로 코드의 형태와 일반 항목을 교차할 수 있습니다), 품질 패널에서는 각 열의 최빈값 아래에 최빈 패턴이 나옵니다. 계산은 데이터베이스에서 실행됩니다. SQLite와 일반 ODBC에서는 마스크가 쓰는 문자열 함수가 없어 이유와 함께 비활성화됩니다.