파워 BI 데이터 분석&시각화(참된 데이터 분석과 빈틈없는 보고서를 위한)

데이터 전처리와 모델링부터
DAX 언어, 다이내믹 보고서 완벽 제작까지

데이터가 차고 넘치는 시대에 살고 있는 우리 모두는 데이터를 활용해 시기상응하고 현 상황에 적용할 수 있는 최적의 결과를 도출해야 할 필요가 있습니다. 이러한 데이터의 진정한 가치는 필요한 정보를 논리적으로 선정하고, 다양한 형태의 정보를 적절히 취합하여 데이터 간 긴밀한 관계를 찾아 연결했을 때 비로소 발견할 수 있습니다. 따라서 전략적인 의사결정을 위해 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스인 비즈니스 인텔리전스(BI)가 꼭 필요합니다. 이 책을 통해 데이터 전처리와 모델링부터 DAX 언어까지 확실히 잡아 꼼꼼한 분석으로 직무에서 유의미한 결론을 도출하길 바랍니다.

이 책이 필요한 독자
ㆍ 엑셀을 넘어 데이터 탐색에 효율적인 도구를 활용해보고 싶은 분
ㆍ 데이터를 다룰 때 필요한 사고방식을 키우고 싶은 분
ㆍ 엑셀과 파워 BI를 보다 섬세하게 다루기 위해 DAX 언어를 학습하고 싶은 분
ㆍ 보기 좋은 표와 그래프를 얻고, 사용자 친화적인 보고서를 공유하고 싶은 분

1 마이크로소프트 파워 BI 소개
_1.1 파워 BI란 무엇인가?
_1.2 비즈니스 인텔리전스와 핵심 성과 지표
_1.3 다양한 BI 도구와 파워 BI의 특징
_1.4 파워 BI 구성 요소
_1.5 파워 BI 플랫폼
_1.6 파워 BI 환경 구축
__파워 BI 라이선스 이해하기
__파워 BI 데스크톱 설치하기
2 데이터와 파워 BI 활용 프로세스
_2.1 데이터란 무엇인가?
__데이터 형태 이해하기
__테이블의 구성 요소
__데이터 전처리
__데이터 쿼리
_2.2 보고서 작성 프로세스
__데이터 가져오기
__데이터 전처리
__테이블 관계 설정
__데이터 분석을 위한 계산식 추가
__차트 만들기: 시각화 필드
__차트 만들기: 시각화 개체 서식
__개체별 상호 작용 설정
__분석 탭 활용
__파워 BI 서비스
__보고서 공유 및 권한 설정
_2.3 RLS
3 쿼리 에디터를 활용한 데이터 전처리
_3.1 M 코드 이해하기
_3.2 파일 데이터 통합
_3.3 데이터 전처리
__열 피벗 해제
__적용된 단계 수정
__열 추가 및 쿼리 병합
__매출액 계산
_3.4 날짜별 채권 이자 금액 계산
_3.5 조건부 테이블 연결
_3.6 페이지 URL을 통한 웹 데이터 파싱
_3.7 쿼리 함수 활용 데이터 스크래핑
__네이버 금융 종목 정보 가져오기
__공공 데이터 포털 API 데이터 가져오기
4 데이터 모델링과 DAX 언어
_4.1 데이터 모델링
__카디널리티
__양방향 필터링 설정
__스타 스키마
_4.2 DAX 언어
__문법과 콘텍스트
__다중 로우 콘텍스트
_4.3 DAX 활용 데이터 분석
__CALCULATE 함수
__FILTER 함수
__TIME INTELLIGENCE 함수
__SUMMARIZE 함수와 ADDCOLUMN 함수
_4.4 실습
__최댓값 및 최솟값 하이라이트
__배송일 기준 매출액 계산
__시나리오 분석
__서로 다른 테이블 변숫값 비교
__배송 현황 대시보드 작성
5 다이내믹 보고서 작성 (1)
_5.1 도형 맵을 활용한 서울시 아파트 가격 분석 지도
__웹 쿼리 함수화
__함수 호출
__파일 데이터 가져오기
__데이터 모델링
_5.2 책갈피 기능을 활용한 보고서 내비게이션 버튼 및 팝업 창
__다이내믹 리포트 작성
__팝업 필터 창 작성
_5.3 말풍선 기능을 활용한 다이내믹 데이터 설명 상자
_5.4 다이내믹 테이블과 계층을 활용한 조직도 차트
6 다이내믹 보고서 작성 (2)
_6.1 파워 BI에서 실행하는 선형 회귀 분석
_6.2 생키 다이어그램을 활용한 데이터 흐름 분석
_6.3 대한민국 직장인의 평균 연봉 분석
__연봉 범위 및 분포에 대한 시각화
__중분류 연봉 금액 분석을 위한 데이터 전처리
__드릴스루 보고서 작성
__드릴스루 기능 추가
__스파크라인 삽입

김보겸 월드비전에서 예산 수립과 비용 분석 등을 담당했고 우간다에 파견되어 개발 사업을 직접 실행했다. 이때 프로젝트의 방향성 설정과 성과 분석에 있어 데이터가 매우 중요하다는 것을 깨닫고, 데이터 분석과 시각화 그리고 머신러닝을 연구하게 되었다.
손쉬운 데이터 분석 방식이 있다는 사실을 전파하고자 마이크로소프트 파워 BI 활용법을 공유하고 있으며, 데이터의 진정한 가치는 연결과 분석에서 탄생한다는 모토로 데이터 벤처기업인 데이터스랩(주)을 창업했다. 현재는 삼성전자 평택 반도체 공장 건설 프로젝트에서 삼성엔지니어링과 함께 여러 데이터를 연결하여 기존에 실현하지 못했던 데이터 기반의 다양한 가치를 만들고 있다.

- 마이크로소프트 공식 파워 BI 사용자 그룹 리더
- 『엑셀을 활용한 데이터 과학 실무 입문』, (위키북스, 2018) 저자

- (현) 삼성엔지니어링 데이터 분석 강사
- (현) 데이터스랩(주) 대표이사
- (전) 한국금융연수원 데이터 분석 강사
- (전) 포항공과대학교 데이터 분석 K-MOOC강사