Power BI에서 평균을 계산하는 방법

Power BI에서 평균을 계산하는 데 어려움을 겪고 있나요? 더 이상 보지 마세요! 이 문서에서는 명확한 설명과 유용한 팁과 함께 프로세스를 단계별로 안내합니다. 이 기술을 익히면 데이터를 분석하고 정보에 근거한 결정을 쉽게 내릴 수 있습니다. Power BI 게임 레벨을 높일 준비가 되셨나요? 계속 읽으세요!

파워 BI란 무엇인가요?

Power BI는 다양한 소스의 데이터를 분석하고 시각화하기 위한 광범위한 기능을 제공하는 Microsoft에서 개발한 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 사용 용이성, 확장성 및 다른 Microsoft 제품과의 통합으로 잘 알려져 있어 업계 전반에서 널리 사용됩니다.

Power BI를 사용하면 사용자는 보고서, 대시보드 및 데이터 시각화를 만들어 통찰력을 얻고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 고급 기능은 다음과 같습니다:

• 데이터 모델링
• 변환
• 연결성
• 해석학

Power BI에서 평균을 계산하는 방법은 무엇입니까?

이 섹션에서는 Power BI에서 평균을 계산하는 다양한 방법에 대해 설명합니다. Power BI를 처음 사용하거나 지식을 확장하려는 경우 평균 계산 방법을 이해하는 것이 중요한 기술입니다. AVERAGE 함수 사용, AVERAGEX 함수 사용, DAX를 사용하여 측정값 만들기의 세 가지 방법을 다룹니다. 이 섹션을 마치면 Power BI에서 평균을 계산하는 방법과 요구 사항에 가장 적합한 방법을 철저하게 이해하게 됩니다.

1. AVERAGE 함수 사용

AVERAGE 함수를 사용하여 Power BI에서 평균을 계산하려면 다음을 수행합니다.

1. Power BI를 열고 데이터를 작업 영역에 로드합니다.
2. 새 시각적 개체를 만들거나 기존 시각적 개체를 선택합니다.
3. 평균을 구하려는 필드 또는 열을 선택합니다.
4. 시각적 개체의 값 영역에 필드를 추가합니다.
5. 시각화 창에서 필드 옆에 있는 …(추가 옵션) 아이콘을 클릭합니다.
6. 드롭다운 메뉴의 값 요약 기준 섹션에서 평균을 선택합니다.
7. 이제 시각적 개체에 선택한 필드의 평균 값이 표시됩니다.

2. AVERAGEX 함수 사용

그만큼 평균X Power BI의 함수를 사용하면 사용자는 테이블의 각 행에 대한 식의 평균을 계산할 수 있습니다. AVERAGEX 함수를 사용하는 단계는 다음과 같습니다.

1. Power BI에서 테이블을 만들거나 기존 테이블을 사용합니다.
2. 평균을 계산하려는 표현식을 식별합니다.
3. 테이블 이름과 각 행에 대해 평가할 표현식을 지정하여 수식 입력줄에 AVERAGEX 함수를 작성합니다.
4. 평균값을 계산하려면 Enter를 누르세요.

영업 관리자인 John은 Power BI의 AVERAGEX 기능을 활용하여 각 영업사원의 월별 평균 매출을 확인했습니다. 이 귀중한 도구를 통해 그는 최고의 성과를 내는 영업사원과 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있었습니다. 이러한 귀중한 통찰력을 통해 John은 목표 교육 프로그램을 개발하고 전반적인 판매 성과를 높일 수 있었습니다.

3. DAX를 사용하여 측정값 만들기

Power BI에서 DAX를 사용하여 측정값을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

단어의 텍스트에 동그라미 표시

1. Power BI 보고서를 열고 모델링 탭으로 이동합니다.
2. 계산 그룹에서 새 측정값을 클릭합니다.
3. 수식 입력줄에 측정값에 대한 DAX 식을 입력합니다. 예를 들어, 평균 매출을 계산하려면 평균 기능.
4. 이름 필드에 측정값의 이름을 입력합니다.
5. 확인을 클릭하여 수식을 검증하고 측정값을 저장합니다.

사실: Power BI에서 DAX를 사용하여 측정값을 생성하면 복잡한 계산을 수행하고 데이터를 효과적으로 분석할 수 있습니다.

AVERAGE와 AVERAGEX 함수의 차이점은 무엇입니까?

Power BI에서 평균 계산을 수행할 때 AVERAGE와 AVERAGEX 함수의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

• 평균: 이 함수는 열 또는 값 집합의 평균을 계산합니다. 열의 모든 값을 고려하여 동일하게 처리합니다.
• 평균EX: 이 함수는 테이블의 각 행에 대해 평가된 표현식의 평균을 계산합니다. 평균을 계산하기 전에 데이터에 추가 계산이나 필터링을 적용할 수 있습니다.

이 두 기능의 차이점을 이해하면 특정 분석 요구에 가장 적합한 기능을 선택할 수 있습니다.

DAX란 무엇입니까?

DAX 데이터 분석 식이라고도 하는 는 Power BI에서 사용자 지정 계산을 생성하고 데이터를 분석하는 데 사용되는 특수 수식 언어입니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 계산과 표현식을 만들어 데이터 모델을 개선하고 보다 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다. Excel 수식과 마찬가지로 DAX는 Power BI 및 기타 Microsoft 데이터 도구용으로 특별히 설계되었습니다. DAX를 사용하면 사용자는 다양한 방식으로 계산을 수행하고, 관계를 설정하고, 데이터를 조작할 수 있습니다. DAX는 고급 데이터 분석 및 보고 기능을 지원하므로 Power BI를 사용하는 개인에게는 DAX에 대한 철저한 이해가 필수적입니다.

DAX를 사용하여 측정값을 만드는 방법은 무엇입니까?

Power BI에서 DAX(Data Analysis Expressions)를 사용하여 측정값을 만드는 것은 효과적인 데이터 분석을 위한 중요한 기술입니다. 이 섹션에서는 DAX의 기본 사항과 이를 사용하여 측정값을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 또한 계산된 열과 측정값 간의 주요 차이점과 각 항목을 언제 사용하는지 살펴보겠습니다. 이 섹션을 마치면 Power BI에서 측정값을 만드는 방법과 데이터 분석 요구 사항에 적합한 접근 방식을 선택하는 방법을 확실하게 이해하게 됩니다.

1. 구문 이해

Power BI에서 평균을 계산하는 구문을 이해하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 평균을 구하려는 데이터가 포함된 테이블이나 열을 선택하여 시작하세요.
2. 새 계산된 열이나 측정값에 =AVERAGE(column)을 입력하여 AVERAGE 함수를 사용합니다.
3. 더 복잡한 계산이 필요한 경우 AVERAGEX 함수를 대신 사용하세요.
4. 구문은 언어 또는 프로그래밍 도구의 구조와 규칙을 나타냅니다.

Power BI에서 평균을 정확하게 계산하고 정확한 데이터 분석을 보장하려면 구문을 이해하는 것이 중요합니다.

평균의 개념은 사람들이 데이터 패턴을 이해하기 위해 산술 수단을 사용했던 고대 문명으로 거슬러 올라갑니다. 오늘날 Power BI와 같은 도구의 평균화 함수 구문을 이해하면 보다 효율적인 데이터 분석과 정보에 기반한 의사 결정이 가능합니다.

2. 계산된 열과 측정값 사용

Power BI를 활용할 때 계산된 열과 측정값의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 각 방법을 효과적으로 사용하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 계산된 열:
   • 테이블에 새 열을 만듭니다.
   • DAX 언어를 사용하여 기존 열을 기반으로 원하는 값을 계산하는 수식을 작성합니다.
   • 계산은 행별로 수행되며 결과는 새 열의 각 행에 저장됩니다.
   • 시각적 개체 및 계산에 계산된 열을 활용합니다.
2. 측정:
   • 테이블이나 특정 시각적 개체에서 새 측정값을 만듭니다.
   • DAX 언어를 사용하여 기존 열을 기반으로 원하는 값을 계산하는 수식을 작성합니다.
   • 적용된 필터와 컨텍스트를 고려하여 계산이 동적으로 수행됩니다.
   • 시각적 개체 및 계산에 측정값을 사용합니다.

계산된 열과 측정값의 차이점을 이해하면 특정 데이터 분석 요구 사항에 적합한 방법을 선택할 수 있습니다.

사무실 열쇠

Power BI에서 AVERAGE의 일반적인 용도는 무엇입니까?

AVERAGE는 사용자가 데이터 집합의 평균 값을 계산할 수 있도록 하는 Power BI에서 일반적으로 사용되는 함수입니다. 단일 측정값의 평균을 찾는 것 외에도 이 기능은 비즈니스 분석에서 많은 실용적인 응용 프로그램을 제공합니다. 이 섹션에서는 평균 판매량을 계산하는 방법, 여러 측정값의 평균을 구하는 방법, 다양한 기간에 걸쳐 평균 값을 비교하는 방법 등 Power BI에서 AVERAGE의 가장 일반적인 용도 중 일부를 살펴보겠습니다. 이러한 기술은 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

1. 평균 매출 계산

Power BI에서 평균 매출을 계산하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 판매 데이터를 Power BI로 가져옵니다.
2. 모델링 탭에서 새 측정값 옵션을 선택하여 새 측정값을 만듭니다.
3. 수식 입력줄에 AVERAGE 함수를 사용하고 판매 데이터가 포함된 열을 지정합니다.
4. 측정값에 평균 판매량과 같은 이름을 지정합니다.
5. 측정값을 저장하고 시각화에 추가하여 평균 매출을 표시합니다.

2. 여러 측정값의 평균 찾기

다음 단계에 따라 Power BI에서 여러 측정값의 평균을 찾을 수 있습니다.

1. DAX(Data Analysis Expressions) 수식 언어를 사용하여 새 측정값을 만듭니다.
2. CALCULATE 함수를 활용하여 평균을 구하려는 모든 측정값의 합계를 계산합니다.
3. COUNT 함수를 사용하여 합계를 측정값 개수로 나눕니다.
4. 평균으로 표시되도록 측정값 형식을 지정합니다.

예를 들어, 회사는 여러 지역의 평균 매출, 비용 및 이익을 분석하려고 할 수 있습니다. 이러한 측정값의 합계를 계산하고 이를 개수로 나누는 새로운 측정값을 생성함으로써 추세와 패턴을 식별하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있었습니다.

3. 기간별 평균값 비교

Power BI에서 다양한 기간의 평균 값을 비교하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 매출, 수익 등 원하는 측정항목의 평균 값을 계산하는 측정값을 만듭니다.
2. 다음과 같이 Power BI에서 사용할 수 있는 시간 인텔리전스 기능을 활용하세요. 날짜추가 또는 같은 기간 지난 해 , 다양한 기간에 대한 평균값을 계산합니다.
3. 꺾은선형 차트나 표와 같은 시각적 개체에 각 기간의 평균 값을 나란히 표시합니다.
4. 데이터를 분석하여 시간 경과에 따른 평균값의 추세나 패턴을 식별합니다.

전문가 팁: 더 많은 통찰력을 얻으려면 슬라이서 또는 필터와 같은 추가 시각화를 활용하여 특정 기간으로 드릴다운하거나 지역, 제품 등 다양한 차원의 평균 값을 비교하세요.

Power BI에서 AVERAGE를 사용하기 위한 몇 가지 팁은 무엇입니까?

Power BI에서 대규모 데이터 세트로 작업할 때 평균을 계산하면 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 AVERAGE 함수를 사용할 때 명심해야 할 몇 가지 중요한 팁이 있습니다. 이 섹션에서는 Power BI에서 AVERAGE를 사용할 때의 미묘한 차이와 필터가 결과에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 설명합니다. 또한 더 복잡한 계산을 가능하게 하고 분석을 향상시킬 수 있는 AVERAGEX 함수도 살펴보겠습니다. Power BI에서 AVERAGE 사용을 최적화하기 위한 팁을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 필터가 평균에 미치는 영향 이해

정확한 데이터 분석을 위해서는 Power BI의 평균에 대한 필터의 영향을 이해하는 것이 필수적입니다. 이를 달성하려면 다음 단계를 따르십시오.

1. 필터 적용: 필터를 사용하여 특정 기준에 따라 데이터 세트를 세분화합니다.
2. 평균 계산: 필터가 적용되면 Power BI의 AVERAGE 함수를 사용하여 평균을 계산합니다.
3. 필터링된 결과 관찰: 필터를 적용하기 전과 후의 평균값을 비교하여 최종 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하세요.
4. 데이터 하위 집합 분석: 필터링된 평균을 활용하여 데이터의 다양한 하위 집합을 평가하고 패턴이나 추세를 식별합니다.
5. 정보에 근거한 결정 내리기: 필터가 평균에 어떤 영향을 미치는지 명확하게 이해하면 데이터를 기반으로 보다 정확하고 통찰력 있는 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 보다 복잡한 계산을 위해 AVERAGEX 사용

Power BI에서 AVERAGEX를 사용하여 더 복잡한 계산을 수행하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI에서 테이블 또는 행렬 시각적 개체를 만듭니다.
2. 평균을 구하려는 열을 추가합니다.
3. 필드 창으로 이동하여 열이 포함된 테이블을 선택합니다.
4. 평균을 계산할 열을 선택하고 값 필드 웰로 끌어 놓습니다.
5. 측정 도구 탭을 클릭하고 새 측정을 선택합니다.
6. 측정값의 이름을 입력하고 AVERAGEX 함수를 사용하여 계산을 정의합니다.
7. 평균을 구하려는 테이블과 각 행에 대해 계산할 표현식을 지정합니다.
8. 확인을 클릭하여 측정값을 생성하고 시각화에 사용합니다.

실화: 한 데이터 분석가가 AVERAGEX를 사용하여 소매 회사의 고객당 평균 수익을 계산했습니다. 제품 카테고리, 고객 부문 등 다양한 요소를 고려함으로써 비즈니스에서 가장 수익성이 높은 영역에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있었습니다. 이를 통해 데이터 기반 결정을 내리고 마케팅 전략을 최적화하여 매출과 고객 만족도를 높일 수 있었습니다.