세분성, 측정값, 계층 구조

Power BI 중급 데이터 모델링

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

세분성 이해하기

  • 세분성: 차원 기준으로 데이터가 어느 수준에서 저장되는가?
  • 쿼리 가능한 최소 세부 수준
  • "기준" 구문으로 세분성 정의:
    • 예: 고객별, 제품별, 일별
    • 예: ID별, NAICS$^1$ 코드별, 사업체 연령별, 연도별

1 NAICS: 북미 산업 분류 시스템
Power BI 중급 데이터 모델링

Power BI에서 세분성 처리하기

  • 더 세밀한 세분성으로 전환: 권장하지 않음!
  • 더 거친 세분성으로 전환: 집계 및 그룹화
    • 행 수 감소로 쿼리 성능 향상
    • 캐시 크기 축소 및 새로 고침 속도 향상

PBI에서 집계하기

PBI에서 그룹화하기

Power BI 중급 데이터 모델링

측정값

  • 집계하거나 계산할 수 있는 필드 또는 필드 조합
    • 팩트 데이터에서 직접 가져옴
    • 새로운 측정값도 계산 가능

팩트 테이블의 측정값

Power BI 중급 데이터 모델링

측정값 만들기

  • 숫자 값은 자동으로 측정값으로 변환되어 합계로 집계됩니다

  • Power BI에서 DAX를 사용하여 측정값을 직접 생성할 수 있습니다
  • 대화 상자를 통해 특정 계산 유형 생성: 빠른 측정

  • 중간 수준의 복잡한 측정값 작성 방법 학습에 유용
Power BI 중급 데이터 모델링

계층 구조

사용자가 데이터 차원을 드릴다운할 수 있도록 합니다

자연 계층 구조
  • 계층의 수준이 "실제 세계"에 존재
  • 연도 -> 월 -> 일
인위적 계층 구조
  • 쿼리 목적을 위해 수준이 생성됨
  • 입학 연도 -> 좋아하는 색 -> 좋아하는 스포츠
Power BI 중급 데이터 모델링

연습해 봅시다!

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