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title: Tableau Prep으로 두 번째 날짜 구하기
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description: "tutorial: find the second event date by shaping data in Tableau Prep."
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[주요 콘텐츠로 건너뛰기](#main-content)

# Tableau Prep으로 두 번째 날짜 구하기

분석에서 공통적으로 필요한 사항은 _두 번째_ 이벤트가 발생한 날짜를 결정하는 것입니다. 예를 들어 고객이 두 번째 구매를 한 날짜 즉, 반복 고객이 된 날짜나 운전자가 두 번째 교통 위반을 한 날짜를 결정해야 하는 경우가 많습니다. 첫 번째 이벤트의 날짜를 구하는 것은 쉽습니다. 단순히 가장 이른 날짜를 구하면 됩니다. 하지만 두 번째 날짜를 구하는 것은 다소 까다롭습니다.

두 부분으로 구성된 이 자습서에서는 교통 위반 데이터를 변형하고 다음과 같은 질문에 답합니다.

1. 각 운전자에 대한 첫 번째 위반과 두 번째 위반 사이의 간격(일)은 얼마입니까?
2. 첫 번째 위반과 두 번째 위반에 대한 벌금을 비교합니다. 상관 관계가 있습니까?
3. 가장 많은 벌금을 낸 운전자는 누구입니까? 가장 적은 벌금을 낸 운전자는 누구입니까?
4. 위반 유형이 여러 개인 운전자는 몇 명입니까?
5. 교통 안전 교육을 받은 적이 없는 운전자의 평균 벌금 액수는 얼마입니까?

첫 번째 단계에서는 데이터를 분석할 수 있도록 Tableau Prep Builder를 사용하여 재구성합니다. 두 번째 단계인 [Tableau Desktop에서 두 번째 날짜를 사용하여 분석](https://help.tableau.com/v0.0/prep/ko-kr/prep_tutorial_2nddateB.htm)에서는 Tableau Desktop에서 분석을 수행합니다.

이 자습서의 목표는 생활 속 시나리오의 관점에서 다양한 개념을 제안하고 옵션을 살펴보는 것입니다. 따라서, 어떤 옵션이 최선인지에 대해서는 다루지 않습니다. 이 자습서를 끝내면 Tableau Prep의 다양한 특성과 Tableau Desktop의 계산에 대해 더 잘 알게 되며 데이터 구조가 계산 및 분석에 미치는 영향을 더 잘 이해하게 됩니다.

**참고**: 이 자습서의 작업을 완료하려면 Tableau Prep Builder(브라우저를 통하거나 설치된 버전)가 필요하며 선택적으로 Tableau Desktop을 설치하고 데이터를 다운로드해야 합니다. 두 번째 부분의 경우 Tableau Desktop도 설치해야 합니다.  
  
데이터 집합은 [Traffic Violations.xlsx](https://mkt.tableau.com/PrepTutorials/Traffic%20Violations.xlsx)입니다. 이 파일을 \[내 Tableau Prep 리포지토리\] > \[데이터 원본\] 폴더에 저장하는 것이 좋습니다.

이 자습서를 계속하기 전에 Tableau Prep Builder 및 Tableau Desktop을 설치하려면 [Tableau Desktop 및 Tableau Prep 배포 가이드](https://help.tableau.com/current/desktopdeploy/ko-kr/desktop_deploy_welcome.htm#)를 참조하십시오. 또는 [Tableau Prep](https://www.tableau.com/ko-kr/products/prep/download) 및 [Tableau Desktop](https://www.tableau.com/ko-kr/products/desktop/download) 무료 평가판을 다운로드할 수 있습니다.

## 데이터

이 예제의 경우 교통 위반 데이터를 조사합니다. 각 위반은 행을 구성합니다. 운전자, 날짜, 위반 유형, 운전자가 교통 안전 교육에 참석하도록 요구받았는지 여부 및 벌금 액수가 기록됩니다.

![Traffic Violations 데이터 집합의 미리 보기](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_trafficviolations.png)

## 바람직한 데이터 구조

데이터는 현재 각 _위반_이 행이 되도록 구성되어 있습니다. 여러 위반을 한 운전자는 여러 행에 나타나고 어느 것이 첫 번째 위반 또는 두 번째 위반인지 알 수 있는 쉬운 방법이 없습니다.

반복적인 위반자를 조사하기 위해 첫 번째 위반 날짜와 두 번째 위반 날짜를 구분하는 데이터 집합과 각 위반과 관련된 정보가 필요하지만 행은 _운전자_별로 구성되어 있습니다.

![원하는 데이터 구조의 미리 보기](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_driverLOD.png)

## 데이터 재구성

Tableau Prep을 사용하여 이러한 목적을 달성하려면 어떻게 해야 할까요? 먼저 첫 번째 위반 날짜를 가져오고 두 번째 날짜를 가져온 다음 원하는 대로 최종적인 데이터 집합을 변형하여 단계별로 흐름을 구축할 것입니다. 따라 할 Excel 파일([Traffic Violations.xlsx](https://mkt.tableau.com/PrepTutorials/Traffic%20Violations.xlsx))을 다운로드했는지 확인하십시오.

### 첫 번째 위반 날짜에 대한 초기 집계

먼저 **Traffic Violations.xlsx** 파일에 연결합니다.

1. Tableau Prep Builder를 엽니다.
2. 시작 화면에서 데이터에 연결을 클릭합니다.
3. 연결 패널에서 Microsoft Excel을 클릭합니다. **Traffic Violations.xlsx**를 저장한 위치로 이동하고 열기를 클릭합니다.
4. **Infractions** 시트가 자동으로 흐름 패널에 열려야 합니다.

데이터 연결에 대한 자세한 내용은 [데이터에 연결](https://help.tableau.com/v0.0/prep/ko-kr/prep_connect.htm)을 참조하십시오.

다음으로, 운전자별로 첫 번째 위반 날짜를 식별해야 합니다. 이를 위해 집계 단계를 사용할 것입니다. **Driver ID(운전자 ID)**와 **Minimum Infraction Date(최소 위반 날짜)**로 구성된 작은 데이터 집합을 만듭니다.

Tableau Prep에서 집계 단계를 사용할 때 행을 구성하는 필드로 정의되어야 하는 모든 필드는 그룹화된 필드입니다. (이 경우 **Driver ID(운전자 ID)**입니다.) 그룹화된 필드 수준에서 집계되고 표시되는 모든 필드는 집계된 필드입니다. (이 경우 **Infraction Date(위반 날짜)**입니다.)

1. 흐름 패널에서 **Infractions(위반)**를 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 집계를 선택합니다.
2. **Driver ID(운전자 ID)**를 끌어 그룹화된 필드 영역에 놓습니다.
3. **Infraction Date(위반 날짜)**를 끌어 집계된 필드 영역에 놓습니다. 기본 집계는 CNT(카운트)입니다. CNT를 클릭하고 집계를 최소값으로 변경합니다.
    
    ![올바른 필드 레이아웃을 보여주는 집계 단계 구성 패널](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_aggregation1.png)
    
    이렇게 하면 가장 작은(가장 이른) 날짜 즉, 운전자별로 첫 번째 위반 날짜가 식별됩니다.

집계에 대한 자세한 내용은 [데이터 정리 및 변형](https://help.tableau.com/v0.0/prep/ko-kr/prep_clean.htm#Group)를 참조하십시오.

1. 흐름 패널에서 집계 1을 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 집계의 출력을 정리할 수 있도록 정리 단계를 선택합니다.
2. 프로필 패널에서 필드명 **Infraction Date(위반 날짜)**를 두 번 클릭하고 **1st Infraction Date(첫 번째 위반 날짜)**로 변경합니다.

_이 단계에서 흐름 및 프로필 패널은 다음과 같이 표시됩니다._

![3개 단계가 포함된 흐름의 시각 자료](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_flowstate1.png)

이 정리 단계의 프로필 패널에서 이제 데이터가 39개 행과 2개 필드만으로 구성된다는 것을 확인할 수 있습니다. 그룹화 또는 집계에 사용되지 않는 모든 필드는 손실됩니다. 하지만 원래 정보 중 일부를 유지하고 싶습니다. 세부 수준을 변경해야 하거나 필드를 집계해야 하지만 이러한 필드를 그룹화 또는 집계에 추가하거나 이 미니 데이터 집합을 원래 데이터 집합에 다시 조인하여 원래 데이터에 **1st Infraction Date(첫 번째 위반 날짜)**에 대한 새 열을 추가합니다. 이제 조인을 수행하겠습니다.

1. 흐름 패널에서 **Infractions(위반)**를 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 정리 단계를 선택합니다.
    
    위반 단계와 집계 단계 사이의 선이 아니라 위반 단계 위로 직접 마우스오버해야 합니다. 분기가 아닌 둘 사이에 새 정리 단계가 삽입된 경우 도구 모음의 실행 취소 화살표를 사용하고 다시 시도하십시오. 메뉴에 _삽입_이 아닌 _추가_가 표시되어야 합니다.
    
    ![첫 번째 위반 날짜에 대한 초기 집계입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial2nd_branch.png)

그러면 모든 원래 데이터가 있는 흐름으로 분기됩니다. 이제 집계 결과를 이 전체 데이터 복사본에 조인하겠습니다. **Driver ID(운전자 ID)**를 기준으로 조인하여 집계의 최소 날짜를 원래 데이터에 추가합니다.

1. **정리 2** 단계를 선택하고 **정리 1** 단계 위로 끈 다음 조인 위에 놓습니다.
2. 기본 조인 구성이 정확해야 합니다. 즉, **Driver ID(운전자 ID) = Driver ID(운전자 ID)**에 대한 내부 조인이어야 합니다.
    
    ![두 개의 운전자 ID 데이터 집합의 내부 조인을 나타내는 데이터 테이블과 조인 유형 및 결과를 통합하는 누적 막대 차트가 함께 표시됩니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_join1.png)

조인에 대한 자세한 내용은 [데이터 조인](https://help.tableau.com/v0.0/prep/ko-kr/prep_combine.htm#Join)을 참조하십시오.

조인 절에 있는 필드와 같은 일부 필드가 조인 중에 중복될 수 있으므로 일반적으로 조인을 수행한 후 불필요한 필드를 정리하는 것이 좋습니다.

1. 흐름 패널에서 **조인 1**을 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 정리 단계를 선택합니다.
2. 프로필 패널에서 **Driver ID-1(운전자 ID-1)** 카드를 마우스 오른쪽 단추로 클릭(MacOS의 경우 Ctrl-클릭)하고 제거를 선택합니다.
3. 필드 순서를 변경하려면 **1st Infraction Date(첫 번째 위반 날짜)** 카드를 **Driver ID(운전자 ID)**와 **Infraction Date(위반 날짜)** 사이의 검은색 선이 나타나는 위치로 끌어옵니다.

_이 단계에서 흐름은 다음과 같이 표시됩니다._

![6개 단계가 포함된 흐름의 시각 자료](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_flowstate2.png)

아래 데이터 그리드를 살펴보면 결합된 새 데이터 집합을 확인할 수 있습니다. 데이터 집합의 각 행에 각 운전자의 최소(첫 번째) 위반 날짜가 추가되었습니다.

![첫 번째 위반 날짜 필드가 포함된 데이터의 미리 보기](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_1stdatedatagrid.png)

### 두 번째 위반 날짜에 대한 두 번째 집계

두 번째 위반 날짜도 결정해야 합니다. 이 작업을 수행하기 위해 위반 날짜가 최소값과 같은 모든 행을 필터링하여 첫 번째 날짜를 제거하려고 합니다. 그런 다음 또 다른 집계 단계를 사용하여 나머지 데이터에서 최소값을 구할 수 있습니다. 이렇게 하면 두 번째 위반 날짜가 구해지며 쉽게 구분할 수 있도록 이름을 변경할 것입니다.

**참고**: 나중에 흐름에서 현재 **정리 3**에 있는 데이터를 그대로 사용하고 싶기 때문에 두 번째 위반 날짜를 구하기 위해 또 다른 **정리** 단계를 추가합니다. 이렇게 하면 나중에 사용 가능한 정리 3의 현재 데이터 상태가 유지됩니다.

1. 흐름 패널에서 **정리 3**을 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 정리 단계를 선택합니다.
2. 프로필 패널의 툴바에서 필터 값을 선택합니다. `[Infraction Date] != [1st Infraction Date]` 필터를 만듭니다.
3. **1st Infraction Date(첫 번째 위반 날짜)** 필드를 제거합니다.
4. 흐름 패널에서 **정리 4**를 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 집계를 선택합니다.
5. **Driver ID(운전자 ID)**를 끌어 그룹화된 필드 영역에 놓습니다. **Infraction Date(위반 날짜)**를 끌어 집계된 필드 영역에 놓은 다음 집계를 Minimum(최소값)으로 변경합니다.
6. 흐름 패널에서 **집계 2**를 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 정리 단계를 선택합니다. **Infraction Date(위반 날짜)**를 **2nd Infraction Date(두 번째 위반 날짜)**로 이름을 바꿉니다.

_이 단계에서 흐름은 다음과 같이 표시됩니다._

![9개 단계가 포함된 흐름의 뷰](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_flowstate3.png)

이제 각 운전자의 두 번째 위반 날짜를 식별했습니다. 각 위반과 연관된 다른 모든 정보(유형, 벌금, 교통 안전 교육)를 가져오기 위해 이 단계를 다시 전체 데이터 집합과 조인해야 합니다.

1. **정리 5**를 선택하고 **정리 3** 위로 끈 다음 조인 위에 놓습니다.
2. 이번에도 기본 조인 구성이 정확해야 합니다. 즉, **Driver ID(운전자 ID) = Driver ID(운전자 ID)**에 대한 내부 조인이어야 합니다.
3. 흐름 패널에서 **조인 2**를 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 정리 단계를 선택합니다. 더 이상 필요하지 않은 **Driver ID-1(운전자 ID-1)** 및 **1st Infraction Date(첫 번째 위반 날짜)** 필드를 삭제합니다.

_이 단계에서 흐름은 다음과 같이 표시됩니다._

![11개 단계가 포함된 흐름의 뷰](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_flowstate4.png)

### 첫 번째 및 두 번째 위반에 대한 전체 데이터 집합 만들기

더 진행하기 전에, 잠시 시간을 내어 우리가 가지고 있는 모든 정보와 그것들을 어떻게 결합할 것인지에 대해 생각해 보겠습니다. 우리가 원하는 최종 상태는 **Driver ID(운전자 ID)**에 대한 열과 첫 번째 및 두 번째 위반에 대한 날짜, 유형, 교통 안전 교육 및 벌금 액수에 대한 열이 있는 다음과 같은 모양의 데이터 집합입니다.

![원하는 데이터 구조의 미리 보기](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_driverLOD.png)

이 목표를 달성하려면 어떻게 해야 할까요?

**정리 3** 단계에는 각 운전자에 대한 첫 번째 위반 날짜를 반복하는 열이 있는 완전한 데이터 집합이 있습니다.

![정리 3단계의 데이터 그리드 뷰](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_clean3grid.png)

운전자에 대해 첫 번째 위반이 아닌 모든 행을 제거하여 첫 번째 위반만 있는 데이터 집합을 구성하고 싶습니다. 다시 말해 지정된 운전자에 대해 **1st Infraction Date(첫 번째 위반 날짜) = Infraction Date(위반 날짜)**인 정보만 유지하고 싶습니다. 첫 번째 위반 행만 유지하도록 필터링한 후 **Infraction Date(위반 날짜)** 필드를 제거하고 필드명을 정리할 수 있습니다.

마찬가지로, 두 번째 집계 및 조인 후에 두 번째 위반 날짜에 대한 열이 있는 완전한 데이터 집합을 가지고 있습니다.

![정리 6단계의 데이터 그리드 뷰](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_clean6grid.png)

유사한 필터 **2nd Infraction Date(두 번째 위반 날짜) = Infraction Date(위반 날짜)**를 실행하여 각 운전자의 두 번째 위반에 대한 정보 행만 유지할 수 있습니다. 이번에도 중복되는 **Infraction Date(위반 날짜)**를 제거하고 필드명을 정리할 수 있습니다.

첫 번째 위반 데이터 집합부터 시작합니다.

1. 흐름 패널에서 **정리 3**을 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 정리 단계를 선택합니다.
    
    위의 10단계에서와 같이 새 정리 단계에 대한 분기를 추가하고 정리 3과 정리 4 사이에 삽입하지 않습니다.
2. 이 새로운 정리 단계가 선택된 상태로 프로필 패널에서 툴바의 필터 값을 클릭합니다. `[1st Infraction Date] = [Infraction Date]` 필터를 만듭니다.
3. **Infraction Date(위반 날짜)** 필드를 제거합니다.
4. **Infraction Type(위반 유형)**, **Traffic School(교통 안전 교육)** 및 **Fine Amount(벌금 액수)** 필드명을 "1st"로 시작하도록 변경합니다.
5. 흐름 패널의 단계 아래에서 **정리 7**을 두 번 클릭하고 이름을 **Robust 1st(분명한 첫 번째)**로 변경합니다.

이제 두 번째 위반 데이터 집합의 차례입니다.

1. 흐름 패널에서 마지막 조인 뒤에 있는 **정리 6**을 선택합니다.
2. 툴바에서 필터 값을 클릭합니다. `[2nd Infraction Date] = [Infraction Date]` 필터를 만듭니다.
3. **Infraction Date(위반 날짜)** 필드를 제거합니다.
4. **Infraction Type(위반 유형)**, **Traffic School(교통 안전 교육)** 및 **Fine Amount(벌금 액수)** 필드명을 "2nd"로 시작하도록 변경합니다.
5. 흐름 패널의 단계 아래에서 **정리 6**을 두 번 클릭하고 이름을 **Robust 2nd(분명한 두 번째)**로 변경합니다.

_이 단계에서 흐름은 다음과 같이 표시됩니다._

![12개 단계가 포함된 흐름 패널의 뷰](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_flowstate5.png)

### 완전한 데이터 집합 만들기

이제 운전자별로 첫 번째 및 두 번째 위반에 대한 완전한 정보가 있는 두 개의 정리된 데이터 집합이 있으며, 이 두 데이터 집합을 **Driver ID(운전자 ID)**를 기준으로 다시 조인하여 원하는 데이터 구조를 구성합니다.

1. **Robust 2nd(분명한 두 번째)**를 선택하고 **Robust 1st(분명한 첫 번째)** 위로 끌어온 다음 조인 위에 놓습니다.
2. 기본 조인 구성이 **Driver ID(운전자 ID) = Driver ID(운전자 ID)**로 정확해야 합니다.
3. 두 번째 위반이 없는 운전자를 삭제하고 싶지 않기 때문에 이 조인을 왼쪽 조인으로 만들어야 합니다. 조인 유형 영역에서 다이어그램의 **Robust 1st(분명한 첫 번째)** 옆에 있는 음영이 없는 영역을 클릭하여 **Left(왼쪽)** 조인으로 바꿉니다.
4. 흐름 패널에서 **조인 3**을 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 정리 단계를 선택합니다. 중복되는 **Driver ID-1(운전자 ID-1)** 필드를 제거합니다.

데이터가 원하는 상태가 되었으므로 출력을 만들고 분석을 진행할 수 있습니다.

1. 흐름 패널에서 새로 추가한 **정리 6**을 선택하고 더하기 ![더하기 기호가 있는 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_addicon.png) 아이콘을 클릭한 다음 출력 추가를 선택합니다.
2. 출력 패널에서 출력 유형을 .csv로 변경한 다음 찾아보기를 클릭합니다. 이름으로 **Driver Infractions(운전자 위반 수)**를 입력하고 원하는 위치를 선택한 다음 적용을 클릭하여 저장합니다.
3. 패널 맨 아래에서 흐름 실행 ![오른쪽을 향한 화살표로 표시된 흐름 실행 단추입니다.](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_run_flow.png) 단추를 클릭하여 출력을 생성합니다. 상태 대화 상자에서 완료를 클릭하여 대화 상자를 닫습니다.

**팁**: 출력 및 흐름 실행에 대한 자세한 내용은 [작업 저장 및 공유](https://help.tableau.com/v0.0/prep/ko-kr/prep_save_share.htm#Export)를 참조하십시오.

_최종 흐름은 다음과 같이 표시됩니다._

![전체 흐름의 최종 뷰](/tableau/next/ko-kr/prep/ko-kr/Img/prep_tutorial_2d_flowstate6.png)

**참고**: 완성된 흐름 파일([Driver Infractions.tflx](https://mkt.tableau.com/PrepTutorials/Driver%20Infractions.tflx))을 다운로드하여 작업을 확인할 수 있습니다.

## 복습

이 자습서의 첫 번째 단계에서 목표는 원래 데이터 집합을 가져와 첫 번째 및 두 번째 위반 날짜와 관련된 분석을 할 수 있도록 준비하는 것이었습니다. 이 프로세스 세 단계로 구성됩니다. 

첫 번째 및 두 번째 위반 날짜 식별:

1. **Driver ID(운전자 ID)**와 최소 **Infraction Date(위반 날짜)**를 유지하는 집계를 만듭니다. 이 집계를 원래 데이터 집합과 조인하여 매 행마다 첫 번째(최소) 위반 날짜가 반복되는 "중간 데이터 집합"을 만듭니다.
2. 새 단계에서 **1st Infraction Date(첫 번째 위반 날짜)**가 **Infraction Date(위반 날짜)**와 같은 모든 행을 필터링합니다. 필터링된 데이터 집합에서 **Driver ID(운전자 ID)**와 최소 **Infraction Date(위반 날짜)**를 유지하는 집계를 만듭니다. 이 집계를 첫 번째 단계의 중간 데이터 집합과 조인합니다. 이렇게 하면 두 번째 위반 날짜가 식별됩니다.

첫 번째 및 두 번째 위반에 대한 정리된 데이터 집합을 작성합니다.

1. 뒤로 돌아가 중간 데이터 집합에서 분기를 만들고 **1st Infraction Date(첫 번째 위반 날짜)**가 **Infraction Date(위반 날짜)**와 같은 행만 유지되도록 필터링합니다. 이렇게 하면 첫 번째 위반에 대한 데이터 집합이 작성됩니다. 불필요한 필드를 제거하여 데이터 집합을 정리하고 **Driver ID(운전자 ID)**를 제외한 모든 필요한 필드의 이름을 바꿔 첫 번째 위반에 대한 것임을 나타냅니다. 이것이 **Robust 1st(분명한 첫 번째)** 데이터 집합입니다.
2. 두 번째 위반 날짜에 대한 데이터 집합을 정리합니다. **2nd Infraction Date(두 번째 위반 날짜)**가 **Infraction Date(위반 날짜)**와 같은 행만 유지하도록 필터링하여 2단계의 조인 결과를 정리합니다. 불필요한 필드를 제거하고 **Driver ID(운전자 ID)**를 제외한 모든 필요한 필드의 이름을 바꿔 두 번째 위반에 대한 것임을 나타냅니다. 이것이 **Robust 2nd(분명한 두 번째)** 데이터 집합입니다.

첫 번째와 두 번째 위반 데이터를 단일 데이터 집합으로 결합합니다.

1. **Robust 1st(분명한 첫 번째)** 및 **Robust 2nd(분명한 두 번째)** 데이터 집합을 조인합니다. 두 번째 위반이 없는 운전자가 손실되지 않도록 **Robust 1st(분명한 첫 번째)**의 모든 레코드가 유지되는지 확인합니다.

다음으로, 이 데이터를 Tableau Desktop에서 어떻게 분석할 수 있는지 살펴보겠습니다.

### 

계속해서 [Tableau Desktop에서 두 번째 날짜를 사용하여 분석](https://help.tableau.com/v0.0/prep/ko-kr/prep_tutorial_2nddateB.htm)을 진행합니다.

**참고**: 이 자습서의 초기 영감을 제공한 Workout Wednesday 주제 [Do Customers Spend More on Their First or Second Purchase?(고객이 첫 번째 또는 두 번째 구매에서 더 많은 소비를 합니까?)](https://www.workout-wednesday.com/2018/06/13/week-24-do-customers-spend-more-on-their-first-or-second-purchase/)의 Ann Jackson과 Tableau Prep 팁 [Returning the First and Second Purchase Dates(첫 번째 및 두 번째 구매 날짜 반환)](https://www.vizwiz.com/2018/06/first-second-purchase.html?m=1)의 Andy Kriebel에게 특별한 감사를 전합니다. 이러한 링크를 클릭하면 Tableau 웹 사이트 외부로 이동합니다. Tableau는 외부 공급자에 의해 유지 관리되는 페이지가 정확하며 최신 상태인지에 대해 책임을 지지 않습니다. 콘텐츠와 관련된 질문이 있는 경우 해당 소유자에게 문의하십시오.