Power BI에서 측정값을 만드는 방법

데이터를 이해하고 의미 있는 통찰력을 창출하는 데 어려움을 겪고 계십니까? 당신은 혼자가 아닙니다. 데이터 분석은 부담스러울 수 있지만 Power BI와 같은 올바른 도구를 사용하면 데이터를 쉽게 시각화하고 측정할 수 있습니다. 이 문서에서는 데이터를 효과적으로 추적하고 분석하기 위해 Power BI에서 측정값을 만드는 방법을 알아봅니다. 그렇다면 귀하의 데이터를 통제할 준비가 되셨나요?

Power BI란 무엇이며 왜 사용되나요?

파워 BI 데이터 분석 및 통찰력 공유에 활용되는 매우 효과적인 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 이는 조직에 다양한 데이터 소스에 연결하고, 데이터를 변환 및 모델링하고, 대화형 시각화 및 보고서를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. Power BI는 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 결정을 내리고, 핵심 성과 지표를 추적하는 데 필수적입니다.

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또한 사용자가 만들 수 있습니다. 측정 , 데이터를 기반으로 한 계산을 수행하여 복잡한 분석 및 계산을 수행합니다. 이러한 측정값은 매출, 수익성, 고객 만족도와 같은 중요한 지표를 결정하는 데 사용될 수 있습니다. Power BI는 데이터 분석 및 보고 목적으로 산업 전반에서 널리 활용됩니다.

Power BI의 측정값이란 무엇입니까?

Power BI에서는 측정하다 의미 있는 통찰력을 도출하기 위해 데이터 세트에서 수행되는 계산 또는 집계입니다. 측정값은 차트 및 테이블과 같은 시각화의 데이터를 분석하고 요약하는 데 사용됩니다. 그들은 다음을 사용하여 생성됩니다 DAX(데이터 분석 표현식) 수식을 사용하고 합계, 평균, 개수 등과 같은 계산을 수행할 수 있습니다. 측정값을 사용하면 사용자는 특정 요구 사항 및 비즈니스 논리를 기반으로 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다. 이는 데이터를 동적으로 분석하고 데이터 기반 결정을 내리는 방법을 제공합니다. 측정값을 통해 사용자는 총 판매 수익은 얼마입니까?와 같은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 또는 평균 고객 만족도 점수는 얼마입니까? Power BI 보고서 및 대시보드에서.

측정값과 열의 차이점은 무엇입니까?

Power BI의 측정값은 집계 또는 수학 연산을 기반으로 계산된 값인 반면, 열은 테이블의 데이터 필드입니다. 측정값은 동적이며 필터와 슬라이서를 통해 변경되어 데이터에 대한 통찰력을 제공합니다. 반면에 열은 정적 데이터를 포함하며 개별 속성을 나타냅니다. 측정값과 측정값의 차이점 이해 기둥 Power BI의 정확한 데이터 분석 및 시각화에 매우 중요합니다.

예를 들어 측정값은 회사의 월 평균 매출을 계산할 수 있고 열에는 영업 담당자의 이름을 저장할 수 있습니다. 이러한 차별화를 통해 기업은 데이터 기반 결정을 내리고 성과를 효과적으로 분석할 수 있습니다.

Power BI에서 측정값을 만드는 방법은 무엇입니까?

Power BI는 데이터 분석 및 시각화를 위한 강력한 도구이지만 잠재력을 실제로 활용하려면 측정값을 만드는 방법을 알아야 합니다. 측정값은 데이터에 적용되는 계산으로, 보고서에 대한 귀중한 통찰력과 지표를 제공합니다. 이 섹션에서는 데이터 연결부터 측정값 이름 지정 및 저장까지 Power BI에서 측정값을 만드는 단계를 안내합니다. 보고서에 대한 강력하고 유용한 측정값을 만드는 일을 시작해 보세요.

1단계: Power BI 열기 및 데이터에 연결

Power BI 사용 및 데이터 연결을 시작하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 컴퓨터에서 Power BI를 실행하세요.
2. 홈 탭에서 데이터 가져오기를 클릭합니다.
3. Excel, CSV, 데이터베이스 등 원하는 데이터 소스를 선택하세요.
4. 연결할 특정 파일이나 데이터베이스를 선택합니다.
5. 로드 또는 편집을 클릭하여 데이터를 Power BI로 가져옵니다.

알고 계셨나요? 100개 이상의 다양한 데이터 소스를 사용할 수 있는 Power BI는 데이터 분석 및 시각화를 위한 다목적 도구입니다.

2단계: 데이터 보기로 이동

Power BI에서 데이터 보기로 이동하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI를 열고 데이터 원본에 연결합니다.
2. 화면 하단에서 데이터 탭을 찾아 클릭하세요.
3. 데이터 원본의 모든 테이블과 필드를 볼 수 있는 데이터 보기로 이동됩니다.
4. 테이블을 확장하고 필드를 검사하여 데이터를 탐색합니다.
5. 검색창을 사용하면 특정 테이블이나 필드를 빠르게 찾을 수 있습니다.
6. 보고서 보기로 돌아가려면 화면 하단의 보고서 탭을 클릭하세요.

알고 계셨나요? 데이터 시각화의 역사는 숫자 데이터를 표현하기 위해 상형문자를 사용한 고대 이집트 시대로 거슬러 올라갑니다. 그들은 나일강의 연간 범람을 추적하고 데이터를 기록하여 미래의 홍수를 예측하고 농업 활동을 효율적으로 관리했습니다. 이러한 초기 형태의 데이터 시각화는 Power BI와 같이 오늘날 우리가 사용하는 정교한 도구의 기반을 마련했습니다.

3단계: 측정값에 대한 테이블 선택

Power BI에서 측정값을 만들 때 세 번째 단계는 측정값에 대한 테이블을 선택하는 것입니다. 다음과 같이하세요:

1. Power BI를 열고 데이터에 연결하세요.
2. 데이터 보기로 이동합니다.
3. 측정값을 생성하려는 테이블을 선택합니다.
4. 새 측정값을 클릭하여 측정값 생성을 시작합니다.
5. 계산을 정의하려면 측정값 공식을 입력하세요.
6. 나중에 사용할 수 있도록 측정값의 이름을 지정하고 저장합니다.

사실: 데이터 모델 내 측정값의 컨텍스트와 범위를 결정하므로 적절한 테이블을 선택하는 것이 중요합니다.

4단계: 새 측정값을 클릭하세요.

Power BI에서 새 측정값을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI를 열고 데이터 원본에 연결합니다.
2. 데이터 보기로 이동합니다.
3. 측정값을 생성하려는 테이블을 선택합니다.
4. 새 측정값을 클릭합니다(4단계: 새 측정값 생성 옵션 선택).
5. 측정값에 대한 공식을 입력하세요.
6. 측정값의 이름을 지정하고 저장합니다.

5단계: 측정값 공식 입력

Power BI에서 측정값 수식을 입력하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI를 열고 데이터 원본에 연결합니다.
2. 데이터 보기로 이동합니다.
3. 측정값을 생성하려는 테이블을 선택합니다.
4. 새 측정값을 클릭합니다.
5. 수식 입력줄에 측정값에 대한 계산을 입력합니다. 여기서는 다양한 함수와 연산자를 사용하여 데이터를 기반으로 계산을 수행할 수 있습니다.
6. Power BI 보고서 및 시각화에서 나중에 사용할 수 있도록 측정값의 이름을 지정하고 저장합니다.

5단계 측정값 수식 입력에서는 수식 입력줄을 사용하여 만들려는 측정값에 대한 계산을 입력합니다. 여기에는 다양한 함수와 연산자를 사용하여 데이터를 기반으로 계산을 수행하는 것이 포함될 수 있습니다. 수식을 입력한 후에는 Power BI 보고서 및 시각화에서 나중에 사용할 수 있도록 측정값의 이름을 지정하고 저장할 수 있습니다.

6단계: 측정값 이름 지정 및 저장

Power BI에서 측정값을 만드는 마지막 단계는 이름을 지정하고 저장하는 것입니다. 이 단계는 측정값을 효과적으로 구성하고 관리하는 데 중요합니다. 다음은 이 프로세스를 완료하기 위한 단계별 가이드입니다.

1. 방금 생성한 측정값을 선택합니다.
2. 수식 입력줄에서 속성 섹션을 클릭합니다.
3. 측정값에 대한 설명이 포함된 이름을 입력하여 해당 목적이 정확하게 반영되는지 확인하세요.
4. 확인 표시 아이콘을 클릭하거나 Enter를 눌러 저장하십시오. 6단계: 측정값 이름 지정 및 저장 .
5. 저장되면 측정값이 필드 창에 표시되며 다양한 시각화 및 계산에 사용될 수 있습니다.

실화: 복잡한 판매 분석 프로젝트를 진행하면서 고객당 평균 수익을 계산하는 측정값을 만들었습니다. 6단계: 측정값 이름 지정 및 저장을 신중하게 지정하고 저장함으로써 보고서에서 이를 쉽게 식별하고 활용할 수 있었고 귀중한 시간을 절약하고 분석의 정확성을 보장할 수 있었습니다.

측정 수식에 사용되는 일반적인 함수는 무엇입니까?

Power BI에서 측정값을 만들 때 측정값 수식에 사용되는 일반적인 기능을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 함수는 데이터 계산 및 집계를 수행하는 데 필수적인 도구입니다. 이 섹션에서는 측정 수식에서 가장 일반적으로 사용되는 5가지 함수인 SUM(), AVERAGE(), COUNT(), MAX() 및 MIN()에 대해 설명합니다. 이러한 기능의 목적과 사용법을 이해하면 Power BI에서 데이터 분석을 위한 강력하고 정확한 측정값을 만들 수 있습니다.

1. 합계

Sum은 데이터 세트에 있는 숫자 열의 총합을 계산할 수 있는 Power BI 측정값에서 일반적으로 사용되는 함수입니다.

1. 시작하려면 Power BI를 열고 원하는 데이터 원본에 연결하세요.
2. 다음으로 데이터 보기로 이동합니다.
3. 측정값을 생성하려는 테이블을 선택합니다.
4. 새 측정값을 클릭합니다.
5. 사용하여 합집합() 함수에 측정값 공식을 입력하고 합계하려는 열을 지정합니다.
6. 마지막으로 측정값의 이름을 지정하고 저장합니다.

예를 들어, 총 매출을 계산하려면 sum(Sales)와 같이 sum() 함수를 사용합니다.

2. 평균

그만큼 평균 Power BI의 함수는 데이터 세트 내에서 선택한 열 또는 측정값의 평균 값을 결정하는 데 사용됩니다. 모든 값을 더한 후 총 개수로 나누어 평균을 계산합니다. 예를 들어, 수식 평균([판매액]) 평균 판매 가치를 계산합니다. AVERAGE를 다른 기능 및 계산과 결합하여 보다 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다.

전문가 팁: AVERAGE를 사용할 때는 정확한 결과를 보장하기 위해 시각화에 적용된 모든 필터나 컨텍스트를 고려해야 합니다.

3. 개수

활용하려면 세다 Power BI에서 기능을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI를 시작하고 데이터에 대한 연결을 설정합니다.
2. 데이터 보기로 이동합니다.
3. 측정값을 만들려는 테이블을 선택합니다.
4. 새 측정값을 클릭합니다.
5. COUNT 함수(예: COUNT(column_name))를 활용하여 측정 수식을 입력합니다.
6. 의미 있는 이름을 지정하고 측정값을 저장합니다.

Power BI에서 측정값을 만드는 데 유용한 팁은 총 판매량과 같은 설명적인 이름을 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 측정의 목적을 더 쉽게 이해하고 Power BI 모델의 전반적인 명확성을 높일 수 있습니다.

4. 맥스

Power BI의 MAX 함수는 지정된 데이터 세트 또는 열 내에서 최대값을 찾는 데 유용한 도구입니다. MAX 기능을 효과적으로 활용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI를 열고 데이터 원본에 연결합니다.
2. 데이터 보기 섹션으로 이동합니다.
3. 최대값을 찾으려는 열이 포함된 테이블을 선택합니다.
4. 새 측정값을 생성하려면 새 측정값을 클릭하세요.
5. 평가하려는 열(예: MAX(열 이름))을 지정하여 MAX 공식을 입력합니다.
6. 나중에 사용할 수 있도록 측정값의 이름을 지정하고 저장합니다.

다음 단계를 수행하면 Power BI의 MAX 함수를 사용하여 데이터에서 최대값을 쉽게 추출할 수 있습니다.

5 분

MIN 함수는 Power BI에서 주어진 숫자 또는 값 집합 내에서 가장 작은 값을 결정하는 데 자주 사용됩니다. Power BI에서 MIN 기능을 구현하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI 프로젝트를 열고 데이터 보기로 이동합니다.
2. 최소값을 계산하려면 원하는 테이블이나 열을 선택하세요.
3. 새 측정값을 생성하려면 새 측정값을 클릭하세요.
4. MIN 함수를 사용하여 수식을 입력합니다: MIN([열 이름]).
5. 나중에 사용할 수 있도록 측정값의 이름을 지정하고 저장합니다.

MIN 함수를 사용하면 판매, 온도 또는 기타 숫자 데이터 등 데이터세트에서 가장 작은 값을 쉽게 찾을 수 있습니다. 이 기능을 활용하여 데이터에 대한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리세요.

Power BI 시각화에서 측정값을 사용하는 방법은 무엇입니까?

측정값은 Power BI에서 강력하고 동적인 시각화를 만드는 데 필수적인 도구입니다. 이 섹션에서는 시각화에서 측정값을 사용할 수 있는 다양한 방법에 대해 설명합니다. 단순히 측정값을 시각화에 끌어서 놓는 것부터 필드 창을 통해 측정값을 추가하고 필터에서 측정값을 사용하는 것까지 측정값을 Power BI 보고서에 효과적으로 통합하는 데 필요한 모든 단계를 다룹니다. Power BI에서 측정값의 모든 잠재력을 살펴보고 살펴보겠습니다.

1. 측정값을 시각화에 끌어다 놓기

Power BI를 사용하는 경우 시각화에 측정값을 추가하는 과정은 간단합니다. 다음 단계를 따르세요.

1. 필드 창의 측정값 필드를 시각화 캔버스로 끌어서 놓습니다.
2. 시각화를 원하는 대로 배치하고 크기를 조정합니다.
3. 매출에 대한 막대 차트 또는 백분율에 대한 원형 차트를 표시하는 등 측정값을 기반으로 데이터를 시각화합니다.

Power BI 환경을 향상하려면 다음 제안 사항을 고려하세요.

• 더 쉽게 탐색할 수 있도록 측정값을 폴더로 그룹화하여 구성합니다.
• 데이터를 표현하는 가장 효과적인 방법을 찾으려면 다양한 시각화 유형을 실험해 보세요.
• 측정값의 정확성과 관련성을 정기적으로 검토하고 업데이트하세요.

2. 필드 창을 사용하여 시각화에 측정값 추가

Power BI의 필드 창을 사용하여 시각화에 측정값을 추가하려면 다음의 간단한 단계를 따르세요.

1. Power BI를 열고 데이터에 연결하세요.
2. 데이터 보기로 이동합니다.
3. 측정값을 추가하려는 테이블을 선택합니다.
4. 모델링 리본에서 새 측정값을 클릭합니다.
5. 다음과 같은 함수를 사용하여 측정값 공식을 입력합니다. 합계, 평균, 개수, 최대 또는 최소 .
6. 측정값의 이름을 지정하고 저장합니다.

Power BI에서 측정값 만들기에 대한 몇 가지 제안 사항은 다음과 같습니다.

• 설명이 포함된 이름을 사용하면 각 측정값의 목적을 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 수식에 설명을 포함하여 논리를 설명하고 다른 사람이 더 쉽게 이해할 수 있도록 하세요.
• 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 측정값을 테스트하고 검증하십시오.

3. 필터에서 측정값 사용

Power BI의 필터에서 측정값을 활용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI 보고서를 열고 필터를 적용하려는 페이지 또는 시각적 개체로 이동합니다.
2. 시각화 창이나 도구 모음에 있는 필터 아이콘을 클릭합니다.
3. 표시되는 필터 창에서 필터링에 사용할 필드나 열을 선택합니다.
4. 원하는 측정값을 필터 창의 값 섹션으로 끌어서 놓습니다.
5. 다음보다 큼, 다음보다 작음 등의 필터 조건을 선택하고 필터 값을 입력하거나 목록에서 선택합니다.
6. 필터 적용을 클릭하여 시각적 개체에 측정값 필터를 적용합니다.

다음 단계를 수행하면 측정값을 Power BI의 데이터 분석에 쉽게 통합할 수 있습니다.

Power BI에서 측정값을 생성하기 위한 몇 가지 팁은 무엇입니까?

강력한 데이터 분석 도구인 Power BI는 데이터 시각화를 만들고 분석하기 위한 다양한 기능을 제공합니다. 한 가지 중요한 측면은 보다 의미 있는 방식으로 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 계산인 측정값을 생성하는 기능입니다. 이 섹션에서는 Power BI에서 효과적인 측정값을 만들기 위한 몇 가지 팁에 대해 설명합니다. 설명적인 이름 사용부터 측정값 테스트 및 검증에 이르기까지 이러한 팁은 이 강력한 도구를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

1. 설명적인 이름을 사용하세요

Power BI에서 측정값을 만들 때 목적을 정확하게 설명하는 설명적인 이름을 사용하여 쉽게 이해하고 유지 관리할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

• 측정의 목적을 정확하게 설명하는 의미 있는 이름을 선택하십시오.
• 혼동을 일으킬 수 있는 모호하거나 일반적인 이름을 사용하지 마십시오.
• 계산이나 데이터 소스 등 이름에 관련 정보를 포함합니다.

측정값에 설명이 포함된 이름을 사용하면 Power BI 보고서의 명확성과 유용성이 향상되고 다른 사람이 모델을 더 쉽게 이해하고 사용할 수 있습니다.

또한 일관성을 유지하고 특정 측정값을 더 쉽게 찾고 참조할 수 있도록 보고서의 모든 측정값에 대해 일관된 명명 규칙을 따르는 것이 좋습니다.

2. 설명을 사용하여 수식 설명하기

Power BI에서 주석을 사용하여 수식을 설명하는 것은 측정값에 대한 이해와 유지 관리 가능성을 높이는 효과적인 방법입니다. 다음은 수식에서 주석을 사용하는 방법에 대한 단계별 가이드입니다.

1. Power BI 애플리케이션을 열고 데이터에 연결합니다.
2. 데이터 보기로 이동합니다.
3. 측정값을 생성하려는 테이블을 선택합니다.
4. 새 측정값을 클릭합니다.
5. 측정값 수식을 입력하고 이중 슬래시(//)를 사용하여 수식 이면의 목적과 논리를 설명하는 설명을 포함합니다.
6. 측정값의 이름을 지정하고 저장합니다.

전문가 팁: 설명을 추가할 때 명확하고 설명적인 언어를 사용하여 수식 뒤에 숨은 목적과 논리를 설명하세요. 이렇게 하면 나중에 다른 사람들이 귀하의 측정값을 더 쉽게 이해하고 수정할 수 있습니다.

3. 측정값 테스트 및 검증

Power BI에서 측정값을 효과적으로 테스트하고 유효성을 검사하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 알려진 계산이나 수동 계산과 비교하여 측정의 정확성을 확인하십시오.
2. 측정값의 성능을 평가하기 위해 다양한 시나리오와 데이터로 테스트 사례를 만듭니다.
3. 시각화를 활용하여 측정 결과를 시각적으로 확인하고 예상 결과를 충족하는지 확인합니다.
4. 일관된 기능을 보장하기 위해 다양한 필터와 슬라이서에서 측정값을 검증합니다.
5. 데이터나 계산이 변경될 때 측정값이 정확하게 유지되는지 확인하기 위해 회귀 테스트를 수행합니다.

다음 단계를 수행하면 Power BI에서 측정값을 정확하고 안정적으로 테스트하고 유효성을 검사할 수 있습니다.