Power BI 및 Excel - 피벗 테이블 소개

이 자습서에서는 Excel의 피벗 테이블을 다루는 특정 예제를 사용하여 Power BI의 기본 사항을 살펴봅니다. 이 단원은 Power BI 과정의 두 번째 예제로, 데이터를 가져와서 모델링한 다음 시각적으로 표시하는 방법을 보여 줍니다. Power BI의 다양한 기능과 그래픽을 사용하여 데이터 뷰를 효과적으로 구성하는 방법을 배웁니다.

주요 학습 내용

• Power BI를 사용하면 Excel에서 데이터를 가져와서 모델링할 수 있습니다.
• 서로 다른 데이터 차원 간에 관계를 만들 수 있습니다.
• Power BI는 데이터를 명확하게 표시할 수 있는 다양한 시각화 옵션을 제공합니다.
• 데이터의 동적 필터링은 데이터 슬라이스를 통해 실현됩니다.

단계별 가이드

먼저, Power BI의 다차원 데이터 분석에 대해 살펴보는 컨트롤러용 Excel 기초 과정의 마지막 강의에 오신 것을 환영합니다. 여기서는 Power BI의 두 번째 예제를 함께 살펴보겠습니다.

시작하려면 필요한 데이터를 가져옵니다. 이렇게 하려면 이 Power BI 예제에 대해 다운로드할 수 있는 Excel 파일을 선택합니다. Power BI에서 "Excel 가져오기" 옵션으로 이동하여 예제 2를 선택합니다.

Excel 스프레드시트를 로드하면 다양한 가져오기 옵션이 표시됩니다. 여기서 부서, 영업 데이터 및 시간 차원을 선택하는 것이 중요합니다.

'로드'를 클릭하여 데이터를 Power BI로 가져오기만 하면 됩니다. 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 응용 프로그램이 데이터를 처리하는 동안 잠시만 기다려 주세요.

데이터를 성공적으로 가져오면 다양한 차원이 필드에 표시됩니다. 개별 주요 수치를 확장하여 데이터의 개요를 볼 수 있습니다.

이제 Power BI가 테이블 뷰에 표시됩니다. 여기에서 다양한 차원을 보고 모델링을 시작하기 전에 테이블 구조를 확인할 수 있습니다.

다음 단계는 데이터를 모델링하는 것입니다. 차원 간의 관계, 특히 시간 차원과 부서 및 매출 간의 관계를 설정합니다. 이렇게 하면 데이터가 올바르게 연결되어 있는지 확인할 수 있습니다.

필요한 모든 관계를 모델링했으면 첫 번째 비주얼리제이션부터 시작할 수 있습니다. 이를 위해 누적 막대형 차트를 선택합니다. 이 차트는 Excel과 비슷한 방식으로 표시됩니다.

주요 수치인 매출액을 차트의 값 차원으로 끌어다 놓습니다. 이제 데이터로 채울 수 있는 빈 차트가 표시됩니다.

차트 데이터를 월 단위로 표시하려면 월을 차트의 축으로 끌어다 놓습니다. 그러면 이미 월별 매출을 시각적으로 명확하게 볼 수 있습니다.

차트를 더 사용자 지정할 수 있으며, 예를 들어 여러 부문에 따라 범례를 분할할 수 있습니다. 이렇게 하면 판매 데이터에 대한 더욱 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

또한 파이 차트를 만들어 여러 부문을 시각적으로 분석하는 것도 좋습니다. 분석 필요에 따라 매출액을 표시할지 매출을 표시할지 주의하세요.

그래픽 표현을 실험할 때는 기본 설정에 따라 색상과 레이아웃을 변경하는 것을 잊지 마세요. Power BI는 다양한 사용자 지정 옵션을 제공합니다.

마지막으로 고객별 매출을 표시할 꺾은선형 차트를 만듭니다. 이렇게 하려면 고객 변수를 해당 축으로 끌어다 놓습니다.

분석을 더욱 유연하게 하려면 데이터 슬라이스를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 부문에 따라 표시를 필터링할 수 있습니다.

데이터 슬라이스를 사용하면 동적 필터링이 가능하므로 회사의 여러 부분이 어떻게 발전했는지 분석할 수 있습니다.

모든 설정이 완료되면 이제 Power BI의 다양한 비주얼리제이션을 사용하여 포괄적인 데이터와 보고서를 만들고 비교할 수 있는 옵션이 있습니다.

마지막으로, Power BI를 더 실험해 보고 자신만의 분석 및 비주얼리제이션을 만들어 보시기 바랍니다. 다른 Power BI 과정에 관심이 있으시면 알려주세요.

요약

이 가이드에서는 Power BI에서 데이터를 가져오고, 모델링하고, 시각화하는 방법을 배웠습니다. 또한 그래픽 표현을 사용자 지정하고 데이터 조각을 사용하는 데 대한 유용한 팁도 얻었습니다. 이러한 기술을 사용하여 Power BI에서 데이터 분석을 더욱 심화하고 다양한 뷰를 만들어 보세요.