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Power BI DAX – IF 함수로 조건부 계산하기

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 # Power BI DAX – Conditional Calculation with IF Function   가격이 100,000원 이상인 제품만 계산하고 싶다면? Power BI에서 데이터 분석을 하다 보면, 특정 조건에 해당하는 데이터만 따로 계산하거나 표시하고 싶을 때 가 많아요. 예를 들어, 제품 가격이 100,000원 이상인 경우만 "고가 제품"으로 분류 하고 싶을 때 아니면, 그 이상의 제품만 갯수를 세고 싶을 때 이럴 때 사용하는 함수가 바로 IF 함수 입니다! 1. IF 함수 기본 구조 I F(<조건>, <참일 때 결과>, <거짓일 때 결과>) 예를 들어, 가격이 100,000 이상이면 "High", 아니면 "Normal" 이라고 표시하고 싶다면 이렇게 작성해요. Measure(측정값)을 밖에서 만들어 낼 수도 있지만 이번에는 직접 테이블 안의 열을 삽입 해서 작성하는 방법을 알려드릴게 요. P_Level = IF([Price] >= 100,000, "High", "Normal") 수식 작성 후 커밋 버튼 (초록 체크표시) 을 누릅니다. 보시는 것처럼 P_Level 열이 d_Product 테이블 안에 생성된 것을 확인하실 수 있어요. 2. 예제: 가격이 35,000원 이상인 제품만 따로 세기 이번에는 가격이 35,000원 이상인 제품의 수 만 구하고 싶다고 해볼게요. 아래처럼 새로운 측정값을 만들어줍니다. P_over35K = CALCULATE( COUNTROWS(d_product), FILTER( d_Product, d_Product[Price] >= 35000 ) ) Filter 안에 조건을 넣고 그 결과로 countrows를 계산하는 방식으로 d_Product 테이블에서 조건에 맞는 행만 필터링 하고, 그 ...

Power BI 데이터 모델링 - 단방향과 양방향 관계, 어떤 차이일까?

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# What's the difference single way  relationship & Two way  relationship in data modeling  데이터를 시각화하면서 처음 마주치는 개념 중 하나가 바로 테이블 간의 관계 방향 입니다. Power BI에서는 테이블을 서로 연결할 때 관계 방향을 단방향(Single) 또는 양방향(Two)  으로 설정할 수 있어요. 이번 글에서는 이 차이가 어떤 의미인지, 그리고 사용할 때 주의할 점은 무엇인지 쉽게 정리해볼게요! 1. 단방향 필터(Single relationship)란? 기본적으로 Power BI는 관계를 만들 때 단방향 필터 를 사용합니다. 예를 들어, DimProduct (제품 테이블) 과 FactSales (판매 테이블) 가 연결되어 있다면, 제품 테이블에서 판매 테이블로만 필터가 흐릅니다. 이 구조에서는 제품을 선택했을 때 그에 해당하는 판매 데이터만 보여지지만, 판매 데이터를 필터해도 제품 테이블은 영향을 받지 않아요. >> 단방향은 대부분의 상황에서 성능과 안정성 면에서 좋습니다. 2. 양방향 필터(Two way relationship)란? 양방향은 말 그대로 필터가 양쪽으로 흐르는 설정 이에요. DimProduct → FactSales (판매로도 필터) FactSales → DimProduct (제품으로도 필터) 관계 편집에서 아래와 같이 설정하면 적용됩니다. 이 설정은 다중 테이블을 교차로 필터해야 하는 상황 , 예를 들어 고객 테이블 ↔ 주문 테이블 ↔ 지역 테이블 처럼 중간 테이블이 있을 경우에 유용합니다. 3. 양방향 필터, 왜 조심해야 할까? 양방향은 유용하지만, 다음과 같은 단점 이 있습니다: * 성능저하 : 보고서 필터링이 복잡해 질수록 처리 속도 저하 * 순환 관계 발생 위험 : 서로 필터를 주고받는 구조가 얽히면 오류 발생 가능 * 불필요한 필터링 : 원하...

Power BI 데이터 모델링 - 실제 예제를 보며 쉽게 배우기!

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  # How to data modeling in Power BI 이번 글에서는  엑셀 데이터를 활용해 Power BI에서 스타 스키마 모델링을 만드는 방법 을 정리해보려 해요. 아래 예시는 제가 실제로 분석을 위해 만든 테이블로 이해하기 쉽게 작성했습니다. 1. 샘플 데이터 준비하기 우선 엑셀에서 기본 데이터 세트를 만들었어요. 총 4개의 시트로 구성했습니다. Fact_Sales : 주문일자, 주문번호, 고객번호, 제품, 카테고리, 가격, 수량, 지불수단, 지역 Dim_Product : 제품명, 카테고리 Dim_Payment : 지불수단, 지불수단 코드 2. 테이블 관계 연결은 어떻게 하나요? 공통 열(키)이 존재해야 합니다. 두 테이블 모두에 존재하는 열 이어야 함 일반적으로: 사실 테이블:  여러 개의 중복 값 차원 테이블:  고유한 값(Primary Key) 예시 (하단 참조)        FactSales[Product]  ↔  DimProduct[Product]    FactSales[Payment]  ↔  DimPayment[code] 3. 실제 연결하기 (스타스키마) 모델 탭으로 가서 각 테이블 간 관계를 드래그로 연결했어요. 연결하면, 관계확인을 위한 창이 뜹니다. 방향설정, 일대일, 일대 다 등 설정하는 것이지요. 확인 버튼을 누르면 됩니다. 이렇게 하면 중앙에 사실 테이블( FactSales ), 그 주변에 차원 테이블이 위치한  별 모양 구조 가 완성됩니다. 마무리 이제, 각 테이블의 고유한 키값으로 데이터 모델링이 되었습니다. 위 예시는 아주 단순한 테이블로 보여드렸지만, 분석이 복잡해 질수록 모델링 관계도 다양해 집니다. 데이터 모델링이 되어야 DAX 수식을 이용해 쉽게 데이터를 분석할 수 있다는 것 잊지 마세요!

Power BI 파워쿼리 - 첫 행을 머리글로 사용하기

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#  Power BI Power Query – Use First Row as Headers Power BI에서 데이터를 불러오다 보면, 엑셀이나 CSV 파일의 첫 번째 행이 실제 데이터가 아니라 열 이름(헤더) 인 경우가 많습니다. 이럴 때는 닫기 누르고 다시 파일을 로드하실 필요가 없습니다. 당황하지 마시고  파워쿼리(Power Query) 에서 "첫 행을 머리글로 사용" 기능을 통해 쉽게 처리할 수 있습니다. 1. 파워쿼리 편집기 열기 불러온 데이터를 편집하려면    데이터 변환 을   클릭 해서 파워쿼리 편집기 로 이동합니다. 2. 첫 행을 머리글로 설정 파워쿼리 편집기 상단 메뉴에서 아래를 클릭하세요: 홈 > 첫 행을 머리글로 사용 이 기능을 누르면, 데이터의 첫 번째 행이 열 이름으로 자동 설정 됩니다. 그러면, 아래와 같이 적용되게 됩니다. 3. 반대로, 머리글을 첫 행으로 되돌리고 싶다면? 홈 > 머리글을 첫 행으로 사용 을 클릭하면, 기존 열 이름이 다시 데이터로 내려갑니다. 마무리 설정을 마쳤다면,  홈 > 닫기 및 적용  을 눌러 변경사항을 Power BI 보고서에 반영하세요. 이렇게 간단한 설정 하나로도, 데이터 정리가 훨씬 수월해지고 시각화 품질도 높아집니다. Power BI의 파워쿼리 기능을 잘 활용하면 복잡한 데이터도 효율적으로 관리 할 수 있어요!

Power BI 우측 메뉴 완전정복

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#A Quick Guide the Main Components Power BI_Right menu   데이터부터 서식, 성능 분석기까지 한눈에 보기 Power BI의 오른쪽 사이드 패널에는  분석과 디자인 작업에 중요한 기능들 이 모여 있어요. 지난 글에서 왼쪽 메뉴에 대해 알아보았고, 이번 글에서는 우측 메뉴에서 자주 사용하는 5가지 탭을 핵심만 간단히 정리해볼게요. 1. 데이터(Data) 탭 가장 기본이 되는 탭으로,  모델에 포함된 모든 테이블과 필드 가 표시됩니다. 여기서 필요한 필드를 직접 시각화에 드래그하거나, 계산 열/측정값도 확인할 수 있어요. 테이블별로 컬럼 구조 한눈에 확인 필드별 드릴다운도 가능 사용자 지정 측정값 추가 시에도 사용 2. 빌드(Build) 또는 시각화(Visualizations) 탭 이 탭은  시각화 요소를 구성 하는 공간입니다. 선택한 시각화 유형에 따라 필요한 필드를 어떤 항목에 매핑할지 설정할 수 있어요. 예: 축(X/Y), 값(Value), 범례(Legend), 도구 설명(Tooltip) 등 다양한 차트 유형 선택 가능 필드 드래그 앤 드롭으로 빠르게 시각화 구성 꺾은선형, 원형, 테이블 등 시각화 옵션 다양 3. 서식(Format) 탭 선택한 시각화의  색상, 제목, 테두리, 배경, 정렬 등  디자인을 조정하는 곳이에요. 보고서를 더 깔끔하고 일관되게 만들기 위해 반드시 활용해야 하는 탭입니다. 제목, 데이터 레이블, 글꼴 크기 조정 가능 테두리, 배경색, 그림자 효과 등 디자인 요소 추가 테마에 맞춘 통일감 있는 보고서 제작 가능 4. 성능 분석기(Performance Analyzer) 성능 분석기는  시각화 요소별 로딩 시간 을 측정해주는 기능이에요. 보고서가 느릴 경우, 어떤 시각화가 병목을 일으키는지 확인하고 최적화할 수 있습니다. (시각화 했을 때 어디서 시간을 지연시키는지 파악할 수 있어 유용합니다.) 보고서 전체 또는 개별 시각화의  ...

Power BI에서 Excel 파일 불러오기 – 처음 시작하는 데이터 연결 방법

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# Excel file load in Power BI Power BI 프로그램을 이용하여 데이터를 시각화 하고 빌드하기 위해서는 우선  Excel 데이터 불러오기 를 해야 겠지요?  오늘은 그 과정을 아주 쉽게 설명해드릴게요. Step 1. Power BI 실행 후 Excel 선택 Power BI Desktop을 실행하면 첫 화면 좌측 상단에 [데이터 가져오기(Get data)] 버튼이 보입니다. 여기서 [Excel]을 클릭해주세요. Step 2. Excel 파일 선택하기 파일 탐색기 창이 열리면, 불러오고 싶은 .xlsx 파일 을 선택하고 [열기]를 눌러주세요. Step 3. 불러올 시트 또는 테이블 선택 선택한 Excel 파일 안에는 여러 개의 시트(sheet) 또는 **테이블(table)**이 있을 수 있어요. 원하는 항목을 체크한 뒤, [로드(Load)] 또는 **[데이터 변환(Transform Data)]**를 선택합니다. Tip : 화면 보시는 것 처럼 엑셀 파일 안에 3개의 시트가 있습니다. 바로 Power BI로 로드 하는 것 또는 한번 편집을 거치는 방법의 차이가 있습니다. (선택하는 시트만 로드 됩니다.) 로드 : 바로 데이터 모델에 불러오기 데이터 변환 : Power Query 편집기로 이동해서 정리 작업 가능 Step 4. 테이블 확인 저는 위의 3개 테이블 모두 선택하여 로드 버튼을 눌렀구요, 데이터가 Power BI로 불러와지면, 오른쪽 필드 창 에 테이블 이름이 나타납니다. 이제부터 이 데이터를 활용해 시각화를 시작할 수 있는 상태가 됩니다. Get ready!! TIP: 엑셀 데이터 준비 시 주의사항 **표 형식(Excel Table)**으로 미리 정리하면 더 안정적으로 불러와져요. 머리글(첫 행)은 제목 으로 지정되어 있어야 합니다.  만약 첫 행이 머리글로 지정되어 있지 않을 경우에 데이터 변환 - Power Query로 이동하여 수정 ...

Power BI 좌측 메뉴 완전정복

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  #A Quick Guide the Main Components Power BI_Left menu 보고서, 테이블, 모델 보기는 어떤 차이가 있을까? 안녕하세요. 지난시간에 Power BI의 기본 구성에 대해 알아보았는데요. 오늘은 좌측 메뉴에 대해 알아보도록 하겠습니다.  바로  보고서 보기(Report View) ,  데이터 보기(Table View) ,  모델 보기(Model View)  입니다. 각각 어떤 역할을 하는지 쉽게 정리해볼게요! Power BI를 처음 시작하면 화면 왼쪽에 세 개의 아이콘이 눈에 띄는데요,                                        1. 보고서 보기 (Report View)                                 여기서는 데이터를 기반으로 시각화 요소 (차트, 카드, 지도 등)를 만들고 배치 할 수 있어요. Power BI의 기본 화면이자 가장 자주 사용하는 공간이에요. 드래그 앤 드롭으로 시각화를 구성 대시보드처럼 페이지 단위로 여러 보고서 생성 가능 사용자에게 보여줄 최종 결과물 이 여기에 만들어져요 2. 테이블 보기 (데이터 보기 / Table View) 테이블 보기에서는 불러온 데이터셋을 행과 열의 표 형식 으로 확인할 수 있어요. Excel 느낌이 나며, 컬럼 값, 형식, 누락 데이터 등을 직접 점검할 수 있습니다. 데이터 변환 전 결과를 확인 가능 데이터 품질 점검 및 수동 검토 시 유용 필드 수식(계산 열) 작성도 가능 참고) 데이터 수정은 ...

Power BI 화면 구성 한눈에 보기

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#A Quick Guide the Main Components Power BI 데이터 시각화 도구의 핵심 영역 정리 안녕하세요. 지난 글에서 Power BI 설치 방법 에 대해 알아 보았는데요.  오늘은 Power BI의 기본 화면 구성 이 어떻게 되어 있는지, 핵심 영역 들을 정리해볼게요. Power BI는 복잡한 데이터 를 시각적으로 표현해주는 Microsoft의 대표적인 BI 도구 입니다.  아래 정리된 화면 구성을 확인 할 수 있습니다. 1. 리본 메뉴 (Ribbon) 가장 상단에 위치하며, Excel처럼 '홈', '삽입', '모델링' 등 탭이 나뉘어 있습니다. 여기서 시각화 추가, 테마 설정, 데이터 새로 고침 등의 주요 기능을 실행 할 수 있어요. 2. 시각화 창 (Visualizations Pane) 오른쪽에 위치한 이 패널은 다양한 차트와 그래프 를 추가할 수 있는 곳입니다. 차트 종류를 클릭한 뒤, 원하는 데이터를 할당하면 시각화가 완성돼요. 3. 필드 창 (Fields Pane) 시각화에 사용할 수 있는 테이블과 필드 목록이 나열 된 공간입니다. 필드를 드래그해서 시각화 요소에 추가하면, 데이터를 기반으로 그래프가 그려지죠. 4. 캔버스 영역 보고서 페이지가 표시되는 중심 공간 입니다. 여기에 다양한 시각화 요소를 배치 하고 크기를 조절하여 대시보드를 구성 할 수 있어요. 5. 페이지 탭 하단에 위치하며, Excel의 시트처럼 여러 개의 보고서 페이지 를 만들 수 있습니다. 각 페이지는 독립적으로 구성 할 수 있어 프로젝트 단위 보고서에 유용합니다. Tip) 2 페이지의 경우 숨기기 된 페이지 입니다. 오른쪽 마우스 클릭 후 숨기기 표시 하면 대시보드가 게시 되었을 때 보이지 않습니다. 마무리 Power BI는 직관적인 화면 구성 덕분에 초보자도 빠르게 적응할 수 있습니다. 다음 글에서는 좌측, 우측 메뉴 에 대해 설명 드리도록 하겠습니다.

Power BI Desktop 무료버전 설치방법 (2025년 최신 가이드)

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# How to install Power BI Power BI는 Microsoft에서 비즈니스 인사이트 를 쉽게 시각화 하고 공유할 수 있도록 개발한 데이터 분석 도구 입니다. 2015년 출시되었으며, 복잡한 데이터도 사용자가 이해하기 쉽게 대시보드와 보고서 로 표현할 수 있도록 설계되었습니다.  초보자의 경우 어렵게 느끼실 수 있지만 그렇지 않습니다. 누구나 무료로 설치 해 데이터를 분석하고 시각화할 수 있어요.  이 글에서는 Power BI 설치 방법을 처음부터 차근차근 알려 드리려고 합니다.  1. Power BI 설치를 위한 준비 Windows 10 이상 운영체제 Microsoft Store 또는 인터넷 접속 가능 Microsoft 계정 (설치 후 로그인 필요) 인터넷 연결 2. Power BI 설치 방법 방법 1: Microsoft Store에서 설치 시작 메뉴에서 " Microsoft Store" 실행 검색창에 " Power BI Desktop" 입력 앱 선택 후 설치 버튼 클릭 방법 2: 공식 웹사이트에서 다운로드 Power BI 다운로드 센터  → https://www.microsoft.com/en-us/download 설치 프로그램 다운로드  설치 파일을 실행해 설치 진행 ※ 추천 : Microsoft Power BI 공식 사이트에서  설치 파일을 다운받아 직접 설치하는 것을 추천 드립니다.  제 경험으로 Microsoft Store에서 실행 하는 것 보다는 더 안정적이고 설치 완료 후 오류가 날 확률이 적더라구요.   3. 설치 후 초기 화면 Power BI를 실행하면 아래와 같은 화면이 나타납니다. 너무 쉽죠? 4. 마무리 Power BI 는 빅데이터 를 효율적으로 관리 할 수 있는 매우 유용한 분석 도구 입니다. 특히 숫자 및 데이터 를 다루시는 분들께는 배워두시면 power...