데이터 시각화와 탐색 with POWER BI pdf 다운로드를 무료로 제공합니다 Power BI와 함께라면 데이터 시각화가 정말 쉬워진다! 비전공자도 OK! 복잡한 코딩은 No Thanks! 데이터 속에 숨어 있는 인사이트를 찾아보자!
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책 소개
이 책은 Power BI를 이용하여 로우데이터를 입맛에 맞게 가공하고 시각적 개체로 데이터를 시각화하며, 조건에 따른 시각적 개체의 변화를 통해 데이터를 제대로 활용할 수 있는 방법을 매우 쉽게 소개하고 있습니다. 가장 최신의 데이터를 예제로 활용하기 때문에 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 시각화해 보고, PART 05에서는 카페 창업에 관심이 있는 사람들이라면 반드시 알아야 하는 내용(폐업률, 생존 기간 등)을 탐색해보는 시간을 갖습니다. 마지막으로 PART 06에서는 코스피와 코스닥 지수를 분석해보고, 실시간 모니터링이 가능한 대시보드를 구성하는 방법을 소개합니다.
데이터 시각화와 탐색 POWER BI
[이론편]
PART 01 Power BI 기본
Chapter 01 Power BI 살펴보기
01 Power BI란?
02 Power BI 제품
03 Power BI 작업 흐름
04 Power BI Desktop이란?
05 Power BI 서비스란?
06 Power BI 콘텐츠
데이터 세트
시각화
보고서
대시보드
07 Power BI 라이선스
08 Power BI 참고
Custom Visual Gallery
Data Stories Gallery
Power BI Update
Power BI Community
Chapter 02 Power BI Desktop 시작하기
01 Power BI Desktop 다운로드
Microsoft Store에서 앱으로 설치
Power BI Desktop 직접 다운로드
Power BI Desktop 시작하기
02 Power BI Desktop 화면 구성
03 Power BI 옵션
옵션 설정
Chapter 03 데이터 가져오기
01 데이터 가져오기
Excel 데이터 가져오기
텍스트/CSV 데이터 가져오기
웹 데이터 가져오기
SQL Server에서 가져오기
Excel 파워 쿼리, 파워 피벗 가져오기
02 테이블과 필드 다루기
데이터 보기 화면 구성
테이블 이름 바꾸기
테이블 삭제
열(필드) 이름 바꾸기
열(필드) 삭제
데이터 형식 바꾸기
보고서 뷰에서 숨기기
데이터 정렬과 필터
03 데이터 새로 고침
04 데이터 원본 변경
05 파일 저장
Chapter 04 파워 쿼리 편집기 다루기
01 파워 쿼리 편집기 시작하기
쿼리 편집기 실행과 닫기
파워 쿼리 편집기 화면 구성
02 데이터 변환
첫 행을 머리글로 사용
행/열 제거
값 채우기
값 바꾸기
데이터 형식 변경
날짜에서 월 추출
열 피벗 해제
쿼리 편집과 삭제
03 열 병합과 분리, 열 추가
열 병합
열 분할
추출
사용자 지정 열
조건 열
예제의 열
쿼리 닫기 및 적용
Chapter 05 데이터 모델링
01 테이블 구조
팩트(Fact) 테이블과 차원(Dimension) 테이블
기본 키와 외래 키
관계 설정(Relationship)
02 관계 설정과 편집
로드하는 동안 자동 검색
자동 검색으로 관계 만들기
수동으로 관계 만들기
관계 편집
관계 속성
관계 삭제
03 DAX 수식 작성
DAX 구문
DAX 연산자
DAX 함수
04 계산 열
날짜 정보
매출 분석
05 측정값
총매출금액과 매출이익률
총수량, 거래건수와 평균매출
시각화
06 열 기준 정렬
07 데이터 범주
위치 정보
08 데이터 그룹 설정
데이터 그룹
숫자 범주화
데이터 그룹 편집
Chapter 06 데이터 시각화
01 보고서 페이지 관리
새 페이지 추가
페이지 복사
페이지 숨기기
페이지 삭제
페이지 서식 변경하기
02 시각적 개체 다루기
시각적 개체 추가
시각적 개체 서식 지정
축 서식
데이터 색
데이터 레이블
제목 서식
시각적 개체에 추가 분석 추가
03 시각적 개체 옵션
포커스 모드
데이터 내보내기
시각적 개체 복사, 붙여넣기
정렬
필터
04 보고서 작성하기
데이터 시각화 기법
텍스트 상자, 셰이프, 이미지
묶은 가로 막대형 차트
도넛형 차트
꺾은선형 차트
꺾은선형 및 누적 세로 막대형 차트
카드
맵(Map)
슬라이서
목록, 드롭다운 슬라이서
날짜 슬라이서
반응형 슬라이서
슬라이서 복사
트리맵(Treemap)
테이블
행렬
05 상호 작용
상호 작용
상호 작용 편집
PART 02 Power BI 활용
Chapter 07 파워 쿼리 편집기 활용
01 파일 결합
CSV 파일 결합
Excel 파일 결합
02 쿼리 추가와 결합
쿼리 추가
쿼리 병합
03 쿼리 복제와 참조
복제
참조
로드 사용 해제
04 행 그룹화
05 쿼리 새로 고침
Chapter 08 DAX 함수 활용
01 날짜 테이블 만들기
CALENDAR와 ADDCOLUMNS 함수
날짜 테이블 만들기
02 측정값 관리
새 테이블 만들기
측정값 이동
03 유용한 DAX 함수
IF, SWITCH
CALCULATE, FILTER
SUMX
전월대비 증감률, 전년대비 증감률
월간 누계, 연간 누계
변수를 사용하여 수식 향상
기간별 매출
ALL, ALLSELECTED
구성비, 비율 계산하기
04 빠른 측정값
05 DAX 참조, 빠른 측정 갤러리
Chapter 09 다양한 시각화
01 계층 구조
시각화 드릴 모드
인라인 계층 구조 레이블
계층 구조 만들기
02 조건부 서식
데이터 막대 설정
배경색 설정
글꼴색 설정
아이콘 설정
사용자 지정 조건부 서식
조건부 서식 제거
03 스파크라인
스파크라인 추가
스파크라인 편집
04 다양한 시각화
슬라이서
계기 차트
KPI
분산형 차트
폭포 차트
분해 트리
스마트 설명
질문과 답변(Q&A)
05 새 매개 변수
숫자 범위 매개 변수
필드 매개 변수
06 더 많은 시각적 개체 가져오기
AppSource에서 가져오기
파일에서 가져오기
시각적 개체 삭제
AppSource에서 다운받기
유용한 시각적 개체 활용
Chapter 10 다양한 맵 시각화
01 Power BI 맵 시각적 개체
맵
등치 지역도
도형 맵
ArcGIS
02 맵 시각화를 위한 Tip
지리적 필드 재분류
위도 및 경도 사용
전체 위치 정보는 장소 범주 사용
03 등치 지역도
04 도형 맵
05 ArcGIS
Chapter 11 보고서 관리
01 필터
필터 환경
시각적 개체 필터
페이지 필터와 모든 페이지 필터
상대 날짜 필터
드릴스루 필터
02 보고서 도구 설명
도구 설명
보고서 도구 설명 페이지
다중 보고서 도구 설명 페이지 만들기
03 보고서 테마
테마 전환
테마 갤러리에서 다운받기
04 페이지 탐색 단추 만들기
페이지 탐색기 추가하기
도형에 탐색할 페이지 연결하기
05 책갈피 만들기
책갈피 추가하기
책갈피 단추 추가하기
선택 창
책갈피 단추로 시각적 개체 표시하기
Chapter 12 Power BI
01 Power BI 서비스 살펴보기
Power BI 서비스에 로그인
Power BI 서비스 화면 구성
데이터 가져오기
보고서
보고서 자동 생성
새 보고서 만들기
대시보드
데이터에 대해 질문하기
02 보고서 게시와 공유
Power BI 서비스에 보고서 게시
매출현황 대시보드 구성
보고서 공유
보고서 공유 해제
웹에 게시
03 보고서 내보내기
Powerpoint로 이미지 내보내기
Powerpoint로 데이터 포함하여 내보내기
04 데이터 새로 고침
[실전편]
PART 03 혼밥족들이 살고 싶은 곳은?
Chapter 01 분석 개요
01 분석 배경
02 분석 절차
03 분석 특징 및 한계
Chapter 02 문제 정의
01 세대 형태의 변화
02 1인 시대 주 거주 지역
03 1인 세대 특성별 선호 지역
Chapter 03 데이터 수집
01 ‘세대원별 세대수’ 데이터 수집
02 ‘인구이동 통계’ 데이터 수집
Chapter 04 데이터 전처리
01 세대원별 세대수 데이터
데이터 구조 파악
데이터 가져오기
행정구역 분할 및 코드 추출
집계 행 제거
서울시 외 지역 제거
불필요한 열 제거
행 중심 테이블로 변환
날짜와 세대구분 열 분할
테이블 피벗팅
열 병합
열 이름 변경
나머지 파일 전처리
모든 테이블 합치기
02 인구 이동 데이터
데이터 구조 파악
데이터 가져오기
행정구역 열 병합
날짜 열 병합
1인 세대 추출
열 이름 변경 및 불필요한 열 제거
데이터 형식 및 값 변경
연령대 그룹화
03 ‘행정구역 코드’ 데이터 전처리
데이터 가져오기
행정구역 코드 정리하기
04 닫기 및 적용
Chapter 05 세대 구성 형태의 변화 분석
01 세대수의 변화 시각화
세대수 합계 열 추가
세대수 변화 시각화
02 세대 구성 형태의 변화 시각화
세대원별 세대수 변화 시각화(꺾은선형 차트)
세대원별 세대수 분포 시각화(도넛형 차트)
03 세대수 및 형태의 변화 탐색
인구는 줄지만 세대수는 증가
1인 세대가 전체 세대의 43% 이상 차지
Chapter 06 1인 세대 많은 지역 분석
01 테이블 관계 및 필터 설정
테이블 관계 설정
페이지 필터 설정
02 1인 세대 많은 지역 시각화
1인 세대 많은 지역 시각화(자치구)
1인 세대 많은 지역 시각화(행정동)
1인 세대 비율 높은 지역 시각화(자치구)
1인 세대 비율 높은 지역 시각화(행정동)
03 도형 맵 활용
도형 맵 설치
행정동 공간 파일 다운로드
1인 세대수 시각화
1인 세대 비율 시각화
04 1인 세대 많은 지역 탐색
상호 작용 편집 설정
1인 세대가 많은 행정동은 강남구 역삼1동
1인 세대 비율이 높은 지역은 관악구 신림동
Chapter 07 1인 세대 특성별 선호 지역 분석
01 관계 및 필터 설정
테이블 관계 설정
페이지 필터 설정
02 특성별 선호 지역 시각화
성별 특성
연령대별 특성
이전 사유별 특성
지역 시각화(테이블)
지역 시각화(도형 맵)
03 1인 세대 특성별 신호 지역 탐색
상호 작용 편집 설정
30대의 여성 1인 세대가 가장 선호하는 지역은
강남구 역삼1동
교육 목적의 20대가 선호하는 지역은 서대문구 신촌동
Chapter 08 분석 결과 정리