데이터 재구조화와 집계

Power BI에서 데이터 변환

Khaled Choucri

Strategic Analyst - Trilogy

데이터셋 형태 이해하기

  • Long 구조
    • 첫 열에 값이 반복됨
    • 보통 숫자 열이 하나
    • 컴퓨터 해석이 용이

두 개의 범주형 열(Team, Variable)과 하나의 숫자 열(Value)을 가진 Long 형식 데이터셋.

  • Wide 구조
    • 첫 열 값이 고유함
    • 숫자 열이 여러 개
    • 사람이 읽기 쉬움

하나의 범주형 열(Team)과 세 개의 숫자 열(Points, Assists, Rebounds)을 가진 Wide 형식 데이터셋.

1 데이터는 다양한 형태(모양)로 표현될 수 있습니다
Power BI에서 데이터 변환

데이터 형태 변환

Long 구조와 Wide 구조 두 데이터셋. Long → Wide는 pivot, Wide → Long은 unpivot으로 표시된 화살표로 연결.

  • Long ➜ Wide: 데이터를 pivot 합니다
  • Wide ➜ Long: 데이터를 unpivot 합니다
Power BI에서 데이터 변환

데이터 형태 변환

  • 전치(transpose)는 행↔열을 서로 바꿉니다

첫 열에 요일, 다른 열에 지역(북·남·동·서)별 판매량이 있는 표. 전치 후에는 첫 열이 지역(북·남·동·서), 나머지 열이 요일별 판매량.

Power BI에서 데이터 변환

GROUP BY로 집계하기

  • 그룹화는 데이터셋의 세분화 수준을 바꿉니다
  • 세분화(그룹)를 정한 뒤 다음과 같은 집계를 적용합니다:
    • 합계
    • 평균
    • 중앙값
    • 최솟값 / 최댓값
    • 개수
    • 사용자 지정 집계

두 개의 표: 첫 번째는 그룹화 전 일별 매출, 두 번째는 일별 데이터를 주별로 그룹화·집계한 합계와 평균 매출.

Power BI에서 데이터 변환

연습해 봅시다!

Power BI에서 데이터 변환

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