DAX와 파워비아이

파워쿼리에는 간단히 버튼 하나만 클릭하면 복잡한 수식을 입력하는 것과 똑같은 효과를 볼 수 있는 명령이 있는데요. 그 중 대표적인 것이 그룹화입니다. 엑셀을 써보신 분들은 조건에 맞는 합이나 행의 개수를 파악하기 위해 SUMIF, SUMIFS, COUNTIF, COUNTIFS같은 수식을 수시로 썼을 거라 생각합니다. 처음에는 복잡해 보이지만 수식을 이해하면 이처럼 편한 수식이 없죠. 아마 엑셀 수식 중 가장 많이 사용되는 수식중 하나가 아닐까 합니다. DAX에서 FILTER를 이용해 구할 수 있지만, 만일 쿼리 에디터에서 작업을 해도 된다면 아주 쉽게 해결할 수 있습니다. 그룹화는 무엇인가? 그룹화는 위에 설명해 드린 데로 열의 조건에 따라 원하는 열의 데이터를 연산하는 것입니다. 조건이 몇 개든 요약하..

지금까지 반복적으로 추가가 필요한 데이터 관리를 어떻게 하셨나요? 만약 데이터를 하나하나 추가한 뒤 다시 파워비아이를 수정하는 작업을 반복했다면, 폴더로 데이터 가져오기를 하면 아주 간단히 추가되는 데이터가 있어도 간단하게 폴더에 추가시킨 뒤 파워비아이에서 새로고침만 해주면 바로 모든 데이터가 보고서에 적용됩니다. 이는 Binary라는 좀 독특한 데이터 저장 방식이 있어서 가능한데요. Binary에 저장된 모든 엑셀 데이터를 Excel.Workbook이라는 수식으로 불러와 새로운 열을 만들면 아무리 많은 데이터가 있더라도 한 테이블 안에 다 불러올 수 있습니다. 여기에 열 분할을 이용해 파일 이름을 새로운 연도 열로 만들어 적용시키면 데이터가 추가될때마다 기존 폴더에 파일만 넣어주면 몇 초 만에 새로운 ..

파워비아이 쿼리 에디터로 데이터를 가져오면 가장 먼저 해야 할 것이 열 이름을 지정하는 것입니다. 쿼리는 열 이름을 사용하여 모든 명령을 실행하기 때문에 이를 지정하는 것이 쿼리 에디터에서 데이터 분석을 시작하는 첫걸음입니다. 파워비아이에서 엑셀 파일로부터 데이터를 가져올 때 아래와 같은 경우가 많습니다. 때로는 자동으로 인식해서 열 이름을 알아서 지정하는 때도 있지만 아래의 경우를 볼 수 있습니다. 최상의 행이 열 이름으로 지정되며, 보시는 것과 같이 회색 바탕을 두고 있습니다. 현재 열 이름은 Column1, Column2와 같은 형태로 되어있으며, 엄연하게 열 이름을 가지고 있으니 현재 상태로도 Column1, Column2를 열 이름으로 하여 수식을 만들거나 편집하는 데는 아무 문제가 없습니다. ..

요즘 마이크로 소프트의 행보가 심상치 않습니다. Chat GPT를 검색사이트 Bing에서 사용할 수 있도록 했는데요 구글 크롬에 밀려버린 존재감이 없었던 인터넷 검색 시장에 활기를 불어넣고 있으며 구글이게 빼앗긴 예전의 영화를 다시 찾아오려는 공격적인 행보를 보이는데 빅 테크 기업간의 경쟁이 우리에게 더 좋은 서비스로 돌아오니 나쁘지는 않은 것 같습니다. 게다가 Bing 검색 내에 제공하는 Chat GPT는 무료로 제공한다고 하니 이젠 따로 Chat GPT 사이트에 접속할 필요가 없다는 게 좋은 점이겠죠 간단하게 DAX 수식을 테스트해 보았습니다. 사이트를 열고 Bing Chat으로 접속한 모습입니다. 채팅하듯 아래의 입력창에 필요한 것을 입력합니다. 저는 프로젝트를 진행 할 때 직원들이 며칠 동안 일했..

파워비아이에 ChatGPT가 이용되면 많은 도움을 받을 수 있습니다. 파이썬이나 R 등의 컴퓨터 언어의 코딩을 도움받아 작업의 효율을 높일 수도 있지만, 가장 좋은 것은 DAX 수식을 자동으로 만들어 준다는 것이라 생각되는데요. 물론 잘 ChatGPT가 잘 알아들을 수 있도록 입력해야겠지만, 그래도 DAX 수식을 만들기 위해 여러 인터넷 사이트를 돌아다니는 수고를 줄일 수 있기에 엄청나게 시간을 절약할 수 있다는데 큰 의미를 부여하고자 합니다. 프로젝트를 진행하며 계속 테스트 중이기 때문에 어떤 질문 형태가 최적화된 것인지 곧 알게 될 것 같습니다. 그동안 DAX라는 큰 벽에 가로막혀 파워비아이를 멀리하셨던 분들도 이 기회에 다시 한번 도전해 보시면 어떨까 합니다. 아래의 영상을 보시고 ChatGPT를 ..

ChatGPT라고 하는 인공지능을 기반으로 한 시스템이 연일 뉴스의 메인을 장식하고 있습니다. 다들 너나 할 것 없이 ChatGPT를 테스트하고 그 결과물에 많은 사람이 놀라움을 금치 못하고 있는데요. 역사나 사실관계에 대해서는 아직 잘못된 답을 보여주긴 하지만, 컴퓨터 언어의 코딩에서만큼은 비전공자의 실력은 충분히 뛰어넘고도 남을 레벨이라 인정해야 할 것 같습니다. 이는 파워비아이에서도 아주 유용하게 쓰일 것 같습니다. 아래와 같은 컴퓨터 언어를 능수능란하게 사용할 수 있다면 파워비아이를 좀 더 효율적으로 사용할 수 있겠죠 Python R M DAX Python은 이젠 더 이상 설명이 필요 없는 언어가 되었죠.파워비아이 에서는 Pandas라는 데이터분석 라이브러리를 이용해 데이터 전처리를 선행하면 시간..

파워 비아이에서 파워쿼리 에디터로 데이터를 가지고 온 뒤 가장 먼저 확인해야 할 것이 있습니다. 데이터에 오류가 있는지 확인 (셀에 Error로 표시됩니다) 데이터에 결측치가 있는지 확인 (여기서 결측치란 데이터가 누락되거나 계산상의 오류로 인식을 못 하는 경우를 말합니다 - 파워쿼리 에디터에서는 “비어있음”, “NaN”, “빈 문자열”로 표시됩니다) 데이터 오류 확인 방법은 아래의 두 가지만 확인하시면 됩니다. 열 품질 확인 (데이터에 오류나 결측치가 있는지 확인) 열 프로필 확인 (좀 더 자세히 열의 정보를 확인) 위에서 말씀드린 열 품질 및 열 프로필을 확인하려면 아래와 같이 메뉴에서 보기를 선택하고 데이터 미리 보기 리본에서 열 품질을 선택하면 행이 추가되고, 열 프로필을 선택하면 작업 창 아래에..

먼저 데이터 전처리를 시작하기 전 파워쿼리 에디터의 구성에 대해서 잠시 살펴보겠습니다. 엑셀과 비슷하게 생겼지만, 완전히 다른 구조를 가졌으므로 머릿속에서 엑셀에 대한 생각을 지워야 보다 쉽게 다가갈 수 있습니다. 파워쿼리 에디터는 아래와 같이 5개의 영역으로 나눌 수 있습니다. 쿼리 에디터 리본 (Query Editor Ribbon) - 데이터 수정 작업을 실행하는 명령 버튼 (복잡한 프로그래밍 언어를 간단히 버튼 클릭으로 수행할 수 있도록 도와줍니다) 쿼리 창 - 현재 쿼리 에디터에 있는 쿼리 리스트 작업 창 - 진행된 작업의 결과물을 보여주는 창 쿼리 설정 - 현재 작업 중인 쿼리 이름과 적용된 단계를 보여주는 창 상태 바 - 셀에 있는 내용을 보여주는 창 작업 창과 적용된 단계에 대해 잠시 말씀드..

데이터 전처리가 필요한 이유는 아주 간단하고 명확합니다. 엑셀이나 웹상에서 가지고 온 데이터는 바로 파워비아이에 사용할 수가 없기 때문이죠. 회사에서 가장 많이 사용되는 것이 엑셀이기 때문에 엑셀을 예로 들겠습니다. 스프레드시트의 대명사로 통하며, 회사에서 서류를 만들 때 없어서는 안 될 소프트웨어가 엑셀이라는 건 다들 공감하실 겁니다. 또한 여러 데이터분석 프로그램에서 엑셀 시트를 불러와 데이터 작업을 할 만큼 널리 사용되는 소프트웨어이기도 하지요. 특히 숫자를 다룰 때는 타의 추종을 불허한다고 해도 과언이 아니며 셀 안에 있는 숫자나 문자를 사용자가 원하는 대로 꾸밀 수 있다는 것은 엑셀의 가장 큰 장점입니다. 하지만 이러한 장점이 데이터 분석에 있어서 단점으로 바뀌게 되는데요, 너무나 자유로운 편집..

데이터 전처리는 파워비아이로 데이터를 시각화하기 위해 반드시 거쳐야 하는 부분입니다. 보통 데이터 시각화에서 원본 데이터를 어떤 식으로 처리를 할 것인가에 상당히 많은 시간을 할애하게 되는데요, 이는 데이터 전처리가 잘 되었을 때 파워비아이에서 작업을 수월하게 하며 또 데이터를 가지고 DAX 수식을 적용하기가 훨씬 쉽기 때문에 상당히 중요한 부분입니다. 회사에 다니시는 분들이라면 대부분이 엑셀에 저장된 데이터를 파워비아이로 가지고 와 데이터 시각화 작업을 하실 거라 생각이 듭니다. 이 엑셀에 저장된 파일을 아무 수정 없이 사용하게 된다면 가장 좋은 시나리오가 되겠지만 현실은 그렇지 않다는 것이 문제죠. 엑셀에 저장된 수많은 파일을 자르고 붙이며 파워비아이에서 사용할 수 있도록 변환이 되어야만 비로소 의미..