Power Query의 수치 변환

Power BI로 데이터 준비하기

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

데이터를 정리해야 하는 이유

  • 나쁜 데이터의 비용 = $3.1조
  • 1-10-100 규칙
    • 검증에 따르는 비용: $1
    • 정리에 따르는 비용: $10
    • 미조치에 따르는 비용: $100

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1 https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year
Power BI로 데이터 준비하기

깨끗한 수치 데이터란 무엇인가요?

  • 누락 값 / 오류 / 이상치 없음
  • 필요 시 수학적 변환 적용
    • 절대값
    • 로그(자연로그/상용로그)
    • 스칼라 값 곱하기/더하기
  • 적절한 자릿수로 반올림
Power BI로 데이터 준비하기

날짜 열에서

  • Power Query에서 날짜(및 시간)는 별도의 데이터 형식으로 간주
  • 날짜 열에는 특수 변환을 적용할 수 있음:
    • 연도, 분기, 월, 주, 일 추출
    • 연초/연말, 분기, 월, 주
    • 나이 추출
    • 기타

Power Query의 날짜 변환 옵션을 보여주는 화면 캡처

Power BI로 데이터 준비하기

연습해봅시다!

Power BI로 데이터 준비하기

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