오렌지당근의 Power BI

Power BI에서 엑셀의 COUNTIF 같은 함수 만들기(COUNTX, CALCULATE)

오렌지당근김 — Mon, 6 May 2024 22:16:12 +0900

안녕하세요. 오렌지당근입니다.

DAX 함수에는 COUNTIF 함수가 별도로 존재하지 않습니다. 대신 COUNTX나 CALCULATE를 활용하여 특정 값을 필터링하고 해당 값이 나타나는 횟수를 세는 기능을 구현할 수 있습니다.

첫 번째 방법은 COUNTX를 이용하는 방법입니다. COUNTX 함수는 두 개의 인수를 사용합니다.

COUNTX(<table>,<expression>)

첫 번째 인수에는 테이블을 넣고, 두 번째 인수에는 식을 넣습니다. 이를 통해 FILTER 함수를 활용하여 COUNTIF와 유사한 작업을 할 수 있습니다.

COUNTX 함수를 사용하여 2024년에 일요일이 몇 번 있는지 세는 함수를 만들어보겠습니다. 이를 위해서는 Dates 테이블에서 일요일인 행만을 세어야 합니다. 이를 수행하기 위해 FILTER 함수를 사용하여 일요일에 해당하는 행만 필터링하고 COUNTX 함수를 사용하여 해당 행들의 수를 세는 식을 작성하겠습니다.

# of Sundays (COUNTX) = COUNTX(FILTER(Dates, Dates[DayOfWeekName] = "일"), Dates[DayOfWeekName])

이제 위의 함수를 사용하여 2024년에 일요일이 몇 번 있는지 확인할 수 있습니다.

두 번째 방법은 CALCULATE 함수를 사용하는 방법입니다. CALCULATE 함수는 필터링된 컨텍스트를 수정하여 작업할 수 있는 유용한 함수입니다. 간단한 필터링 조건을 적용하는 경우에도 유용하게 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 일요일인 값만 필터링하여 카운트하는 방법은 다음과 같습니다.

CALCULATE(<expression>[, <filter1> [, <filter2> [, …]]])

CALCULATE의 첫번째 인수에는 평가할 식을 넣고 그 뒤로는 필터 또는 필터 한정자 함수를 정의하는 부울 식 또는 테이블 식을 추가할 수 있습니다.

# of Sundays (CALCULATE) = CALCULATE(COUNT(Dates[DayOfWeekName]), Dates[DayOfWeekName] = "일")

위의 DAX 식에서, CALCULATE 함수의 첫 번째 인수는 COUNT 함수를 사용하여 Dates 테이블의 DayOfWeekName 열에서 값을 세는 것입니다. 그런 다음, Dates 테이블에서 DayOfWeekName이 "일"인 행만을 필터링하여 해당 행들의 수를 계산합니다.

이를 통해 CALCULATE 함수를 사용하여 2024년에 일요일이 몇 번 있는지 확인할 수 있습니다.

저는 보통 기본 함수를 활용하면서 필요한 경우 CALCULATE를 함께 사용하는 방식을 선호합니다.

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Power BI에서 날짜(달력) 슬라이서(필터) 만들기

오렌지당근김 — Tue, 30 Apr 2024 22:21:30 +0900

안녕하세요. 오렌지당근입니다.

기간을 설정하여 데이터를 분석하는 데 사용되는 날짜 슬라이서에 대한 안내를 해드리겠습니다.

날짜 슬라이서는 Power BI에서 제공하는 기능 중 하나로, 사용자가 특정 기간을 선택하고 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다. 이 슬라이서는 달력 형태로 표시되며, 여러 가지 스타일을 선택하여 사용할 수 있습니다.

먼저 날짜 슬라이서를 만들어보겠습니다. 날짜 슬라이서가 따로 있는 게 아니라 기본으로 제공하는 슬라이서를 사용합니다.

먼저, 시각적 개체 필드에서 슬라이서를 선택한 후, 필터링하려는 날짜 데이터를 넣어주어야 합니다. 데이터는 날짜 형식이어야 하며, 데이터 형식을 확인하여 정확히 넣어주셔야 합니다.

날짜 슬라이서에는 다양한 스타일이 있습니다. 그 중에서도 가장 많이 사용되는 것은 사이 스타일입니다.

이 스타일은 달력 또는 슬라이더를 사용하여 특정 기간을 선택할 수 있습니다.

슬라이더를 사용하여 조절하는 경우는 거의 없으며, 슬라이더와 슬라이서 머리글을 제거하여 깔끔하게 표현하는 것을 선호합니다.

시각적 개체 서식 설정에서 슬라이더와 슬라이서 머리글을 비활성화합니다.

이렇게 하면 달력 형식의 날짜 슬라이서를 깔끔하게 사용할 수 있습니다.

다음으로 날짜 슬라이서의 다른 스타일을 알아보겠습니다.

다른 스타일로 설정하고 싶으시다면 슬라이서 설정의 옵션 내 스타일에서 선택하실 수 있습니다.

세로 목록은 선택 상자를 사용하여 모든 날짜를 선택할 수 있게 합니다. 날짜가 많을 때는 적합하지 않습니다.

타일은 선택 상자 대신 타일에 날짜가 표시됩니다. 일반적으로는 날짜보다는 카테고리를 설정할 때 사용됩니다.

이전/이후 스타일은 달력에서 특정 날짜를 선택하여 이전 또는 이후의 날짜를 필터할 수 있게 합니다

드롭다운은 클릭하면 세로 목록이 펼쳐지는 스타일입니다. 날짜 데이터가 많기 때문에 일반적으로는 사용하지 않습니다.

상대 날짜/상대 시간은 현재 시간을 기준으로 필터할 수 있게 합니다.

- 마지막/다음은 날짜 측정을 선택한 후 원하는 기간을 입력하여 현재를 기준으로 마지막 또는 다음 날짜로 필터할 수 있습니다.

- 날짜 측정 중 뒤에 (달력)이라고 붙은 날짜 측정이 있습니다. 예를 들어 마지막 1 월을 선택하게 되면 오늘 날짜가 4월 29일이라면, 3월 30일부터 4월 29일까지 한 달 동안의 데이터를 보여줍니다. 마지막 1 월(달력)을 선택하면, 오늘 날짜가 4월 29일이라면 3월 1일부터 3월 31일까지 달력상으로 한 달의 데이터를 보여주게 됩니다.

- 이번은 현재 선택한 날짜에 해당하는 기간만 필터링합니다. 예를 들어, 이번 일을 선택하게 되면 오늘 날짜만 필터링 됩니다.

날짜 슬라이서의 스타일을 선택하여 데이터를 효과적으로 필터링하고 시각화해볼 수 있습니다.

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Power BI에서 그래프 축 값 제거하기

오렌지당근김 — Mon, 29 Apr 2024 18:48:31 +0900

안녕하세요. 오렌지당근입니다.

그래프 시각화를 깔끔하게 보여주려면 불필요한 정보를 제거하는 것이 중요합니다. 데이터 레이블이나 축 제목과 같은 요소는 그래프를 혼란스럽게 만들 수 있습니다. 이번에는 Power BI에서 그래프를 깔끔하게 만들어보겠습니다.

먼저 자동으로 생성된 그래프의 제목, X축 제목, Y축 제목, 그리고 Y축 값이 모두 표시되고 있는 상태입니다.

그래프를 깔끔하게 만들기 위해 불필요한 요소를 제거해보겠습니다. X축 값은 남겨두고, 그래프 제목, X축 제목, Y축 제목, 그리고 Y축 값을 제거하겠습니다.

시각적 개체를 클릭하여 중앙의 시각적 개체 서식 지정을 클릭하면 X축과 Y축의 서식을 변경할 수 있습니다..

여기서 X축 값 토글 스위치만 활성화시키고, 나머지는 전부 비활성화해줍니다. 이렇게 하면 위와 같이 그래프에 X축 값만 남게 됩니다.

그 다음 그래프 제목을 제거하기 위해 시각적 개체 서식 지정에서 일반으로 들어가서 제목의 토글 스위치를 비활성화시켜주면 됩니다.

그래프의 제목까지 제거하게 되면 불필요한 정보를 제거한 깔끔한 그래프가 됩니다.

이렇게 깔끔하게 만든 그래프를 이용하여 스파크라인을 만들고자 하신다면, X축 값까지 제거하시면 간단하게 스파크라인을 만들 수 있습니다.

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Power BI에서 관계 만들기

오렌지당근김 — Sun, 28 Apr 2024 22:28:29 +0900

안녕하세요. 오렌지당근입니다.

Power BI를 사용하면 데이터 간의 관계를 설정하여 여러 테이블에 분산된 데이터를 연결하고 분석할 수 있습니다.

테이블에 공통으로 들어가 있는 열이 있다면, 해당 열을 기준으로 데이터를 집계하여 분석하는 데 활용할 수 있습니다.

이번에는 간단히 관계를 설정하는 방법에 대해서만 설명하겠지만, 관계를 설정할 때 주의할 점은 되도록이면 1:1 또는 다대일(*:1)로 설정하는 것입니다. 이렇게 하면 데이터 분석 시에 꼬이지 않을 수 있습니다. 관계를 설정할 때는 스타 스키마(star schema)를 권장하고 있으며, 관계가 복잡할 때는 관련하여 자세히 공부하는 것이 좋습니다.

1:1 또는 *:1 관계를 설정하려면 차원 테이블을 잘 만드는 것이 중요합니다. 차원 테이블은 고유한 식별자를 가진 테이블로, 예를 들어 상품 차원 테이블에는 상품 번호와 상품 정보가 담겨 있습니다. 마찬가지로 고객 차원 테이블에는 고객 번호와 고객 정보가 들어 있습니다.

데이터 분석 시에는 시계열 분석이 중요하므로 날짜 차원 테이블을 만드는 것도 중요합니다. 날짜 테이블을 만들어서 여러 테이블 간의 관계를 설정하면 해당 날짜에 대한 데이터를 편리하게 집계할 수 있습니다.

먼저 날짜 테이블과 샘플 테이블 간의 관계를 설정하지 않은 경우의 결과를 살펴보겠습니다. Total Amount는 샘플 테이블에서 합계를 구한 DAX 함수입니다.

이때 Total Amount가 날짜별로 집계되지 않고, 모든 값이 동일한 숫자로 나오는 것을 확인할 수 있습니다. 관계가 없기 때문에 전체 Total Amount를 기준으로 데이터가 나오고 있습니다.

이제 날짜 테이블과 샘플 테이블 간의 관계를 설정해보겠습니다. 왼쪽의 모델 보기를 클릭하여 관계를 만들 수 있습니다.

테이블에서 관계를 설정하고 싶은 열 이름을 클릭한 후, 다른 테이블에서 관계를 설정하고 싶은 열 이름에 드래그하면 됩니다. 또는 테이블의 우측 상단에 있는 추가 옵션 아이콘을 클릭하여 관계 관리에 들어가서 새로 만들기를 클릭해서 만들 수 있습니다.

관계를 설정하면 날짜별로 집계되며, 날짜별로 집계된 값들의 합이 제대로 나오게 됩니다.

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Power BI에서 전년(전월) 비교 막대형 차트 만들기

오렌지당근김 — Sun, 28 Apr 2024 17:54:44 +0900

안녕하세요. 오렌지당근입니다.

매출과 같은 지표를 분석할 때는 전년도나 전월과의 비교가 중요합니다. 특히 데이터의 확장성을 고려할 때, 연도별 테이블을 따로 만들어 데이터를 관리하는 것은 번거로울 수 있습니다. 이럴 때는 DAX 함수를 사용하여 전년도 데이터를 집계하는 것이 편리합니다.

전년도 데이터를 집계하는 DAX 함수를 작성해보겠습니다. 예를 들어, 매출을 기준으로 전년도 데이터를 가져오는 경우 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

Total Amount LY = CALCULATE([Total Amount], DATEADD(Dates[Date], -1, YEAR))

위 함수는 현재 선택한 기간의 전년도 데이터를 가져옵니다. DATEADD 함수는 주어진 날짜에 특정한 간격을 더하거나 빼는 데 사용됩니다. 여기서는 Dates 테이블의 [Date] 열을 기준으로 -1년을 더하는 것으로, 현재 선택한 기간과 동일한 기간의 전년도 데이터를 가져옵니다. 이와 마찬가지로 전일을 원한다면 DAY를 사용하여 DATEADD 함수를 응용할 수 있습니다.

이제 전년도와 올해 비교 막대형 차트를 만들어보겠습니다. Power BI에서 기본으로 제공하는 묶은 세로형 막대 그래프를 사용하겠습니다.

X축에는 월 데이터를 Y축에는 해당 기간과 전년도를 기준으로 집계한 측정값을 넣어주시면 됩니다.

이렇게 하면 전년도와 올해의 매출을 비교하는 그래프를 만들 수 있습니다.

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Power BI 측정값(DAX)로 최댓값, 최솟값 구하기

오렌지당근김 — Wed, 24 Apr 2024 23:01:43 +0900

안녕하세요. 오렌지당근입니다.

최댓값, 최솟값을 DAX로 구현하면 필터를 하거나 여러 차원에 따라 값들을 구할 수 있습니다.

Power BI에서는 홈 탭에서 "새 측정값"을 클릭하여 새로운 측정값을 만들 수 있습니다.

이때, 엑셀과는 다르게 측정값을 이름을 작성하고 함수를 작성해야 합니다.

새로운 측정값을 만들 때는 측정값의 이름을 명확하게 작성하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 나중에 여러 측정값을 만들 때도 이름만으로 해당 측정값의 내용을 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 최댓값을 구하는 경우에는 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

Max Value = MAX(테이블명[열이름])

최솟값을 구하는 경우에는 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

Min Value = MIN(테이블명[열이름])

MAX()와 MIN()은 DAX 함수로, 데이터 모델에서 최댓값과 최솟값을 구하는 데 사용됩니다. 엑셀 함수와 다른 점은 전체 값에 대해서만이 아니라 필터를 적용하거나 차원을 추가함으로써 자동으로 값이 변하는 것입니다. 따라서 새로운 측정값을 만들 필요 없이 유연하게 차원과 필터에 맞춰 값을 확인할 수 있습니다.

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Power BI에서 데이터 / 테이블 합치기(쿼리 추가)

오렌지당근김 — Sun, 21 Apr 2024 14:56:14 +0900

안녕하세요. 오렌지당근입니다.

Power BI에서 여러 테이블을 하나로 합치고 싶을 때, Power Query 기능을 사용하면 간단하게 해결할 수 있습니다.

먼저 Power Query 편집기를 열어서 데이터를 가져와 편집할 수 있습니다.

이를 위해 예시로는 따릉이 대여소 데이터를 사용해보겠습니다.

이 데이터는 API로 가져왔으며, 한 번에 1000개의 데이터만 가져올 수 있어서 약 3700개의 데이터를 세 개의 테이블로 나누어서 가져왔습니다.

데이터를 합칠 때는 상단의 쿼리 추가 기능을 사용하면 간단하게 해결할 수 있습니다.

쿼리 추가에는 두 가지 옵션이 있습니다.

첫 번째는 해당 테이블에 쿼리를 추가하는 쿼리 추가 옵션과 원하는 테이블을 합쳐서 새로운 테이블을 만드는 쿼리를 새 항목으로 추가 옵션이 있습니다.

원본 테이블을 그대로 두고 새로운 테이블을 만드는 것이 데이터 관리에 편리하므로 쿼리를 새 항목으로 추가하여 세 테이블을 합쳐보도록 하겠습니다.

테이블 세 개를 합치는 경우, 3개 이상의 테이블 옵션을 선택하고 원하는 테이블을 추가할 테이블 목록에 추가한 후 확인을 누르면 새로운 하나의 테이블이 만들어집니다.

API로 가져온 데이터뿐만이 아니라 데이터 용량이 너무 크거나 월별로 분리된 엑셀 파일들도 불러와 합쳐서 사용할 수 있습니다.

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Power BI에서 숫자 표시 단위 변경하기(기본 표시 단위 / 억 단위 변경)

오렌지당근김 — Sat, 20 Apr 2024 18:27:40 +0900

안녕하세요. 오렌지당근입니다.

Power BI에서는 숫자 표시 단위를 변경할 수 있는 여러 옵션(천, 백만, 십억, 조)이 제공됩니다.

위와 같이 큰 숫자를 기본적으로 제공하는 옵션을 이용해서 변경할 수 있습니다.

그러나 한국에서는 십억 단위보다는 억 단위를 더 자주 사용하기 때문에, 기본 옵션을 사용하면 오히려 불편할 수 있습니다.

간단한 DAX 함수와 속성 서식을 통해서 억 단위로 표시하는 법을 알아보겠습니다.

숫자 표시 단위를 변경하고 싶은 측정값을 100,000,000으로 나누어줍니다. 아래와 같이 작성하셔도 되고 DAX 함수 중 하나인 DIVIDE 함수를 사용하여 측정값을 100,000,000으로 나누어 억 단위로 변환할 수 있습니다.

다음 좌측의 모델 보기에 들어가서 새로 만든 측정값을 클릭하여 속성의 서식을 확인합니다.

서식에서 '사용자 지정'을 선택하고 원하는 표시 단위를 입력하면 됩니다.

억 단위로 표시하려면 '#,#억'을 입력하면 됩니다.

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