Power Bi 란?
Power BI는 Microsoft에서 제공하는 데이터 분석 및 시각화 도구입니다. 다양한 데이터 원본에서 데이터를 수집, 처리, 변환한 후 이를 기반으로 대시보드와 보고서를 생성하여 데이터를 시각적으로 표현할 수 있게 도와줍니다.
- 이건 지피티의 설명이다
코드를 사용하지 않고도 csv, 엑셀파일들을 분석하고 시각화 할 수 있다 +_+!!
Power Bi의 사용법을 간단하게 정리하자면
여기에서 가져오고싶은 데이터를 선택해서 가져온다.
이게 기본적인 화면이다
1. 홈 메뉴 (상단 바)
- 데이터 가져오기: 여러 소스에서 데이터를 Power BI로 가져올 수 있습니다. 예: Excel 파일, SQL Server, Dataverse 등.
- 데이터 변환: 가져온 데이터를 편집할 수 있는 Power Query 편집기를 열어 데이터를 변환할 수 있습니다.
- 새 측정값: DAX(데이터 분석 표현식)를 사용하여 사용자 정의 계산을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 합계나 평균을 계산하는 측정값을 만들 수 있습니다.
2. 필터 창 (오른쪽 상단)
- 이 시각적 개체의 필터: 차트나 시각화에 적용된 필터를 보여줍니다. 현재 연도, 성별, 합계 수령개 필드가 필터로 추가되어 있습니다. 각 필드의 값을 선택하여 차트를 필터링할 수 있습니다.
- 필드 추가: 새로운 필드를 필터로 추가할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 데이터를 더 세분화해서 분석할 수 있습니다.
3. 시각화 창 (오른쪽 중간)
- 시각화 유형 선택: 다양한 시각화 도구를 선택할 수 있는 아이콘들이 있습니다. 현재는 꺾은선형 차트가 선택되어 있습니다. 이외에도 막대형 차트, 원형 차트, 분산형 차트 등 다양한 시각화 방법이 있습니다.
- X축: X축에 표시될 데이터 필드를 선택합니다. 현재 년도 필드가 선택되어 있습니다.
- Y축: Y축에 표시될 데이터 필드를 선택합니다. 현재 합계 수령개 필드가 Y축에 사용되고 있습니다.
- 범례: 차트에서 데이터 항목을 구분할 기준이 되는 필드입니다. 현재는 성별이 범례로 설정되어 있습니다.
4. 데이터 창 (오른쪽 하단)
- 이 섹션은 시각화에 사용되는 데이터를 표시합니다. 필드 목록에서 필요한 데이터를 시각화에 드래그 앤 드롭하여 사용할 수 있습니다.
- 현재 선택된 필드로는 년도, 성별, 수령, 요구 등이 있습니다.
테이블 데이터를 편집하거나 필터링하는 작업을 할 수 있다.
1. 데이터 테이블 보기 (왼쪽 데이터 테이블 영역)
- 번호 열: 데이터를 테이블 형태로 보는 영역입니다. 화면에 번호라는 열이 표시되고 있으며, 각 행은 데이터베이스의 특정 레코드(행)를 나타냅니다. 이 열에서 데이터를 정렬하거나 필터링할 수 있습니다.
- 필터 기능: 번호 열을 기준으로 데이터를 필터링할 수 있는 드롭다운 메뉴가 열려 있습니다. 선택된 체크박스를 기준으로 데이터를 필터링할 수 있으며, 이 기능을 통해 특정 데이터를 분석할 수 있습니다.
2. 테이블 도구와 열 도구 메뉴 (상단 메뉴 바)
- 데이터 형식 설정:
- 이름: 선택된 필드(열)의 이름을 설정할 수 있습니다. 현재는 '번호' 열이 선택된 상태입니다.
- 데이터 형식: '번호' 열의 데이터 형식이 '정수'로 설정되어 있습니다. 여기서 데이터를 숫자, 텍스트, 날짜 등의 형식으로 변경할 수 있습니다.
- 서식 옵션: 숫자 서식, 백분율, 통화 서식 등을 적용할 수 있으며, 소수점 자리수도 설정 가능합니다.
- 열 기준 정렬: 데이터를 열 기준으로 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수 있습니다.
- 화면에서 현재 '번호' 열이 오름차순으로 정렬된 것을 확인할 수 있습니다.
3. 필터 메뉴 (열 필터 기능)
- 열의 드롭다운 메뉴에서 숫자 필터를 선택하여 특정 값 범위 내의 데이터만 표시할 수 있습니다.
- 필터 제거: 설정한 필터를 모두 제거할 수 있는 옵션도 제공됩니다.
이 화면은 연결한 데이터가 한개이지만, 두개 이상일경우 서로 연결할수있다
컬럼명이 같고, 데이터 타입이 같고, 일대 다 관계일때 자동으로 연결된다.
DAX (Data Analysis Expressions)란?
DAX는 Power BI, Power Pivot, SQL Server Analysis Services 등에서 데이터를 분석하고 계산할 때 사용하는 수식 언어입니다. 주로 데이터 모델링에서 계산된 열 또는 측정값을 생성하기 위해 사용되며, Excel에서의 수식과 비슷하지만 테이블 기반 데이터 분석에 특화되어 있습니다.
DAX의 기본 개념은 테이블, 열, 필터 및 데이터 모델을 바탕으로 복잡한 분석을 수행하는 것입니다. DAX는 다양한 함수(집계, 날짜 및 시간 함수, 논리 함수 등)를 제공하여 비즈니스 데이터 분석에 적합한 수식을 작성할 수 있게 합니다.
DAX의 주요 개념
- 계산된 열 (Calculated Column): 테이블에 새로운 열을 추가하고 그 값을 계산하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 제품의 원가와 판매가를 곱하여 매출액을 계산할 수 있습니다.
- 측정값 (Measure): 데이터 모델에서 특정 필터 또는 집계된 값에 대해 계산을 수행하는 식입니다. 이는 대시보드와 보고서에서 집계된 데이터를 표시할 때 자주 사용됩니다.
DAX의 주요 함수
- SUM(): 숫자 열의 값을 모두 더합니다.
- 총매출 = SUM(Sales[SalesAmount])
- AVERAGE(): 숫자 열의 평균을 구합니다.
- 평균매출 = AVERAGE(Sales[SalesAmount])
- COUNT(): 특정 열의 행 개수를 셉니다.
- 고객수 = COUNT(Customers[CustomerID])
- CALCULATE(): 특정 조건에 따른 값을 계산합니다. DAX의 가장 강력한 함수 중 하나로, 다양한 필터를 사용해 집계값을 계산할 수 있습니다.
- 특정년도매출 = CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), Sales[Year] = 2023)
- IF(): 특정 조건을 만족하는지 여부에 따라 값을 반환합니다.
- 할인율 = IF(Sales[Discount] > 0, "할인 있음", "할인 없음")
- RELATED(): 테이블 간 관계를 통해 다른 테이블의 값을 참조하는 함수입니다.
- 제품카테고리 = RELATED(Product[CategoryName])
- DISTINCT(): 특정 열의 고유 값을 반환합니다.
- 고유고객수 = COUNTROWS(DISTINCT(Sales[CustomerID]))
- FILTER(): 조건을 기반으로 테이블의 특정 값을 반환합니다.
- 고객필터 = FILTER(Customers, Customers[City] = "Seoul")
- 날짜 테이블 만들기
D_Dates = CALENDAR( MIN(F_Sales[OrderDate]), MAX(F_Sales[OrderDate]) )
- 날짜 테이블에 새 열 추가하기
Year = YEAR( D_Dates[Date] )
Quarter = QUARTER( D_Dates[Date] )
Month = MONTH( D_Dates[Date] )
Week = WEEKNUM( D_Dates[Date] )
Day = DAY( D_Dates[Date] )
Unit 3. DAX 함수- 새 열 Vs. 새 측정값
- F_Sales 테이블에 새 열 만들기
판매가 = DIVIDE(F_Sales[Amt], F_Sales[Qty])
- 새 측정값 만들기
총매출액 = SUM(F_Sales[Amt])