데이터 시각화와 탐색 with POWER BI

Power BI와 함께라면 데이터 시각화가 정말 쉬워진다

마경근 , 서주란 지음

영진닷컴 2021년 04월 08일 출간 국내도서 : 2020년 07월 31일 출간

작품소개

책소개

Power BI와 함께라면 데이터 시각화가 정말 쉬워진다
데이터 탐색과 시각화 WITH POWER BI

■ Power BI와 함께하는 슬기로운 데이터 생활
■ 비전공자도 OK! 복잡한 코딩은 No Thanks! 데이터 속에 숨어 있는 인사이트를 찾아보자!
■ 찰흙처럼 만지고, 색칠하고 변형하면서 복잡한 데이터를 이해하고 활용하는 과정을 배우는 도서

#일상다분석
#시각화_끝판왕
#데이터_갖고_놀기
#데이터는_쓰고_시각화는_달다
#비전공자_데이터_꿀템

하루가 멀다고 쏟아지는 데이터 홍수 속에서 필요한 내용을 손쉽게 탐색하고, 정리해서 숨어 있는 인사이트를 발견할 수 있다면 정말 행복할 것입니다. 이러한 의미에서 Power BI가 제공하는 기능은 매우 요긴합니다.

이 책은 데이터를 이해하기 쉬운 차트로 시각화하고, 조건에 따른 차트의 변화를 통해 데이터를 제대로 활용할 수 있는 방법을 매우 쉽게 소개하고 있습니다. IT 전공자나 데이터 분석 경험이 없더라도 책의 내용을 따라하다 보면 자연스럽게 필요한 기능을 자신의 것으로 만들 수 있을 것입니다.

PART 01과 02에서는 회사의 매출 분석에 필요한 실무 예제를 활용하여 Power BI가 가진 데이터 탐색과 시각화에 필요한 핵심 기능을 하나부터 열까지 모두 알려주며, PART 03에서는 앞서 배운 Power BI의 기능을 활용하여 1인 가구의 현황과 그들의 선호 지역을 분석해 봅니다. PART 04에서는 우리 사회의 중요한 문제로 떠오르는 미세먼지에 관련된 일상의 궁금증을 시각화해보고, PART 05에서는 카페 창업에 관심이 있는 사람들이라면 반드시 알아야 하는 내용(폐업률, 생존 기간 등)을 탐색해보는 시간을 갖습니다.

목차

PART 1 Power BI 기본
Chapter 01 Power BI 소개
1 Power BI 시작하기
2 Power BI 콘텐츠
데이터 세트
시각화
보고서
대시보드
3 Power BI 서비스
Power BI 로그인
Power BI 서비스 둘러보기
4 Power BI 라이선스
5 Power BI 참고
Custom Visual Gallery
Data Stories Gallery
Power BI Update
Power BI Community

Chapter 02 Power BI Desktop 시작하기
1 Power BI Desktop 설치
Power BI 시작 페이지에서 다운로드
2 Power BI Desktop 화면 구성
3 Power BI 옵션
옵션 설정

Chapter 03 데이터 가져오기
1 데이터 가져오기
Excel 데이터 가져오기
웹 데이터 가져오기
SQL Server에서 가져오기
CSV 파일 가져오기
Excel 파워 쿼리, 파워 피벗, 파워 뷰 가져오기
2 테이블과 필드 다루기
테이블 이름 바꾸기
테이블 삭제
필드 이름 바꾸기
열 삭제
데이터 형식 바꾸기
보고서 뷰에서 숨기기
데이터 정렬과 필터
3 데이터 새로 고침
4 데이터 원본 변경
5 파일 저장

Chapter 04 기본 쿼리 작업
1 파워 쿼리 편집기 시작하기
쿼리 편집기 실행과 닫기
파워 쿼리 편집기의 화면 구성
2 데이터 변환
첫 행 머리글로 사용
행/열 제거
값 채우기
값 바꾸기
데이터 형식 변경
날짜에서 월 추출
열 피벗 해제
쿼리 편집과 삭제
3 열 병합과 분리, 열 추가
열 병합
열 분리
추출
사용자 지정 열
조건 열
사용자 열
4 쿼리 닫기 및 적용

Chapter 05 데이터 모델링
1 관계 설정과 편집
로드하는 동안 자동 검색
자동 검색으로 관계 만들기
수동으로 관계 만들기
관계 편집
관계 석제
2 DAX 수식 작성
DAX 구문
기본 DAX 함수
3 계산 열
날짜 정보
매출 분석
4 측정값
총매출금액과 매출이익률
거래건수와 평균단가
5 열 기준 정렬
6 데이터 범주
위치 정보
7 데이터 그룹 설정
데이터 그룹
숫자 범주화
데이터 그룹 편집
Chapter 06 데이터 시각화
1 보고서 페이지 관리
페이지 관리
페이지 서식
2 시각적 개체 다루기
시각적 개체 추가
축 서식
데이터 색
데이터 레이블
제목 서식
상수선
3 시각적 개체 옵션
포커스 모드
데이터 내보내기
시각적 개체 복사, 붙여넣기
정렬
필터
4 다양한 시각화 유형
텍스트 상자, 셰이프, 이미지
카드
누적 세로 막대형 차트
원형, 도넛형 차트
가로 막대형 차트
꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트
맵
슬라이서
꺾은선형 차트
누적 영역형 차트
리본 차트
트리맵
여러 행 카드
테이블
행렬
5 상호 작용 편집
상호 작용
상호 작용 편집

PART 2 Power BI 활용
Chapter 07 파워 쿼리 편집기
1 파일 병합
CSV 파일 통합
Excel 파일 통합
2 쿼리 추가와 병합
쿼리 추가
쿼리 병합
3 쿼리 복제와 참조
복제
참조
4 행 그룹화
5 쿼리 새로 고침

Chapter 08 DAX 함수 활용
1 날짜 테이블
CALENDAR와 ADDCOLUMNS 함수
새 테이블 작성
2 측정값 관리
측정값 관리 테이블 작성
측정값 이동
3 빠른 수식 작성
중복 제거된 개수
총합계의 백분율
4 유용한 DAX 함수
IF, SWITCH
CALCULATOR, FILTER
SUMX
전월대비 증감률, 전년대비 증감률
당월 누계, 금년 누계
변수 사용
기간별 매출
구성 비율
ALL, ALLSELECT
5 빠른 측정값
6 DAX 참조, 빠른 측정 갤러리

Chapter 09 다양한 시각화
1 계층 구조
시각화 드릴모드
인라인 계층 구조 레이블
계층 구조 만들기
2 조건부 서식 설정
배경색 설정
데이터 막대 설정
아이콘 설정
글꼴색 설정
사용자 지정 조건부 서식
조건부 서식 제거
3 시각화
슬라이서
상대 날짜 슬라이서
슬라이서 동기화
계기 차트
KPI
폭포 차트
분산형 차트
4 새 매개 변수
5 사용자 지정 시각적 개체
마켓플레이스에서 가져오기
파일에서 가져오기
사용자 지정 시각적 개체 삭제
마켓플레이스에서 다운받기
유용한 사용자 지정 시각적 개체 활용

Chapter 10 다양한 Map 시각화
1 Power BI 맵 시각적 개체
맵
등치 지역도
도형 맵
ArcGIS
2 맵 시각화를 위한 Tip
지리적 필드 재분류
둘 이상의 위치 열
위도 및 경도 사용
전체 위치 정보는 장소 범주 사용
3 등치 지역도
4 도형 맵
5 ArcGIS

Chapter 11 보고서 관리
1 필터
새 필터 환경
시각적 개체 필터
페이지 필터와 모든 페이지 필터
상대 날짜 필터
드릴스루 필터
2 보고서 도구 설명
도구 설명
보고서 도구 설명 페이지
다중 보고서 도구 설명 페이지
3 보고서 테마
테마 전환
테마 갤러리에서 다운받기
4 책갈피
책갈피 추가
책갈피 단추 추가

Chapter 12 Power BI 서비스
1 Power BI 서

출판사 서평

PART 01 Power BI 기본
수집한 데이터를 이용해 데이터를 분석하고 시각화해서 원하는 결과를 도출하려면 다양한 데이터 분석 도구를 사용할 수 있어야 합니다. Microsoft에서 제공하는 Power BI는 누구나 쉽게 사용법을 익혀 데이터를 전처리하고 모델링하거나 시각화할 수 있는 대표적인 프로그램입니다. Part 01에서는 Power BI의 구성 요소를 알아보고, 데이터 분석 및 시각화에 대해 살펴보겠습니다.

PART 02 Power BI 활용
Power BI Desktop에서는 파워 쿼리 편집기를 이용하여 여러 파일을 결합하거나 추가하여 하나로 통합할 수 있으며 ‘전월대비, 전년대비 증감률’ 등과 같은 DAX 수식을 작성해 시각화할 수 있습니다. 또한 Power BI Desktop에서 작성된 보고서를 다른 조직 구성원들과 협업하기 위해 Power BI 서비스에 게시 및 공유해서 사용할 수도 있습니다.

PART 03 혼밥족들이 살고 싶은 곳은?
Power BI를 활용한 첫 번째 데이터 분석 주제는 ‘1인 가구’입니다. 1인 가구는 저출산, 고령화와 함께 대한민국의 현재를 관통하는 주요한 사회 현상입니다. Part 03에서는 행정안전부, 통계청 등 정부기관에서 공개하는 데이터를 이용하여 1인 가구의 현황과 그들의 선호 지역을 분석해 봅니다.

PART 04 서울의 미세먼지 탈탈 털어보자!
미세먼지 문제가 우리 사회의 중요한 문제로 대두됨에 따라 미세먼지의 원인을 밝히기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. Part 04에서는 공개된 데이터를 이용하여 미세먼지와 관련한 일상의 궁금증을 밝혀보도록 합니다.

PART 05 직장 그만두고 카페나 차려볼까?
Part 05에서는 더욱 심층적인 내용을 다룹니다. DAX(Data Analysis Expressions)를 활용하여 폐업률과 생존 기간을 산출합니다. 아울러 도형 맵, 맵 박스 등 다양한 도구를 이용하여 카페의 지역별 분포를 시각화합니다.

작가정보

저자(글) 마경근

저자 : 마경근
사회과학과 컴퓨터공학을 전공하였고 현재 서울시청 데이터분석팀에서 근무하고 있다. 데이터로 기록된 도시 현상과 사람들의 행동을 해석하는 데 관심이 많으며, 브런치(brunch.co.kr/@data)에 분석 경험을 연재하고 있다.

저자 : 서주란
현) DNT컨설팅 대표
다수의 공공기관과 기업, 대학에서 데이터 분석 강의를 진행하고 있으며, 다양한 프로젝트 개발 및 컨설팅에 참여했다.

저서
데이터가 돋보이는 Microsoft Power BI(비제이퍼블릭 공저)

저자(글) 서주란