윈도우 함수의 활용

Power BI로 하는 시계열 분석

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

맥락과 중요성

Expanding 및 Rolling 윈도우 함수는 다양한 방식으로 적용할 수 있습니다!

특정 기간에 적용할 수 있는 계산은 다음과 같습니다:

- RANK()
- LOOKUPVALUE()
- CHISQ.INV()
- GEOMEAN()

SAMEPERIODLASTYEAR vs. PARALLELPERIOD

SAMEPERIODLASTYEAR()

현재 컨텍스트에서 지정한 날짜 열의 날짜를 기준으로, 1년 전으로 이동한 날짜 열을 반환합니다.

SAMEPERIODLASTYEAR(<dates>)

PARALLELPERIOD()

현재 컨텍스트에서 지정한 날짜 열의 날짜와 병행하는 기간을 나타내는 날짜 열을 반환하며, 지정한 간격 수만큼 과거 또는 미래로 이동합니다.

PARALLELPERIOD(<dates>,
    <number_of_intervals>,
    <interval>)

¹ https://learn.microsoft.com/dax

전년 동일 윈도우 분석

작년의 동일한 윈도우가 어떻게 보였는지 확인할 수 있습니다.

과거 데이터에 윈도우 함수를 적용
동일 계산의 과거 맥락을 파악
여러 시점에서 빠르게 계산 수행

이 분석의 일반적인 단계:

올해의 핵심 지표(KPI) 또는 측정값 계산
동일 계산을 유사한 다른 기간에 적용
값의 차이를 계산해 변화량 파악

전년 동일 윈도우 분석 예시

업계에서는 이러한 분석이 매우 일반적입니다. 이는 두 가지 핵심 지표를 제공합니다:

당해 연도 맥락에서 특정 KPI에 대한 우리 조직의 성과는 어떠한가요?

전년 동기간 동일 KPI와 비교하면 어떠한가요? 개선되고 있나요?

Avg Cost = CALCULATE(
    AVERAGE(stores[cost]),
    stores[date] >= 
        DATEADD(TODAY(), -30, DAY))

LY Avg Cost = CALCULATE([Avg Cost],
    SAMEPERIODLASTYEAR(stores[date]))

전년 대비 변화 계산

과거 데이터에 윈도우를 적용하면 전년 대비 변화량을 정확히 계산할 수 있습니다.

YoY(전년 대비) 계산이라고도 함
과거 대비 진척도를 파악
보통 변화율(%)로 표시

# 현재 월이 2월이라고 가정

CY Jan Revenue = CALCULATE(
    SUM(sales[revenue]),
    PREVIOUSMONTH(sales[date]))

LY Jan Revenue = CALCULATE(
    [CY Jan Revenue],
    SAMEPERIODLASTYEAR(sales[date]))

Jan Revenue YoY = (
    ([CY Jan Revenue]-[LY Jan Revenue])
        / [LY Jan Revenue])

연습해 봅시다!

Power BI로 하는 시계열 분석