Power BI에서 효과적인 보고서 개발
Microsoft Fabric로 데이터 수집과 Semantic Model 다루기
Alex Kuntz
Head of Cloud Curriculum, DataCamp
시맨틱 모델 이해
- 논리적 데이터 표현: 복잡한 데이터를 직관적으로 분석하도록 단순화
자동 생성: Lakehouse/Warehouse 생성 시 자동으로 생성됨
Lakehouse:
Warehouse:
모델에서의 관계 이해
- 관계 설정: 일치하는 열을 연결해 여러 테이블의 데이터를 통합합니다.
관계의 기수성
기수성: 한 테이블의 데이터가 다른 테이블과 맺는 관계를 정의합니다.
- 일대다(1:*) 한 레코드가 다른 테이블의 여러 레코드와 연결됩니다.
- 일대일(1:1) 각 레코드는 양쪽 테이블에서 고유하게 매칭됩니다.
- 다대다(:) 양쪽 테이블의 여러 레코드가 서로 연결됩니다.
- 일대다(1:*) 한 레코드가 다른 테이블의 여러 레코드와 연결됩니다.
Power BI 보고서의 시각화
DAX 소개
- DAX 언어: Power BI용 수식 언어
- 사용자 계산: 합계, 평균 등 생성
- 복잡한 계산: 여러 테이블 간 계산 지원
- 사용 용도: 측정값과 계산 열 생성
측정값
- 필터 컨텍스트: 보고서 필터와 슬라이서에 따라 계산
- 데이터 저장 안 함: 시각화 시 필요할 때만 계산됨
- 표시 열 없음: 결과는 데이터 테이블이 아닌 시각화에 표시
계산 열
- 행 컨텍스트: 데이터 모델의 각 행별로 계산
- 새 필드 추가: 테이블에 영구적인 새 열 생성
- 정적 값: 한 번 계산되어 테이블에 직접 표시
