목차
인삿말
안녕하세요! 대기업 BI 입니다. 😀
이번 포스팅에서는 지난번 말씀드렸듯 Power BI 안에서 파워쿼리를 사용하는 법에 대해 알아볼 겁니다.
그럼 그 전에 "파워쿼리" 란 무엇인지 살펴볼게요.
파워쿼리는
"Power BI 안에서 활용 가능한 데이터 전처리 도구"
로 요약할 수 있겠습니다.
하지만 파워쿼리는 엑셀 등 다른 플랫폼에서도 사용이 가능하답니다.
그럼 파워쿼리를 사용하는 기본적인 방법부터 활용 꿀팁까지 살펴보도록 할게요!
1) 파워쿼리 들어가는 방법
2) 기본 구성
3) 활용 꿀팁
1) 파워쿼리 들어가는 방법
먼저 파워쿼리 화면은 두가지 방법으로 진입이 가능합니다.
첫번째, [홈] - [데이터 변환] 탭으로 진입하기.
두번째, [데이터] - [쿼리 편집] 화면으로 진입하기
두개 중 어떤것으로 진입해도 되는데 저는 기본적으로
쿼리 편집하고자 하는 테이블 우클릭 - [쿼리 편집]
하는 방법을 활용하는 편입니다.
이유는, 바로 해당 테이블의 쿼리 편집 화면으로 진입되기 때문이죠.
그럼 후자 방법을 통해 파워쿼리 화면으로 진입하면
아래 화면과 같이 내가 전처리 하고자 하는 테이블의 [파워쿼리 편집기]로 진입이 됩니다.
2) 기본 구성
자 그럼 파워쿼리 화면에 진입했으면,
구성이 어떤지 살펴봐야겠죠?
파워쿼리 구성은 크게 4가지로 봐주시면 됩니다.
(1) 파워쿼리 홈 리본 메뉴
(2) 가져온 쿼리(테이블) 리스트
(3) 데이터 구조 확인
(4) 적용된 단계
그럼 여기서 가장 중요한 부분을 꼽자면,
*(1) 파워쿼리 홈 리본 메뉴
*(4) 적용된 단계
가 되겠네요.
이유는
대부분의 파워쿼리 기본 기능은 (1) 리본 메뉴 탭에 있고,
각 기능들이 적용될때마다 (4) 적용된 단계에서 확인, 수정할 수 있기 때문입니다. 😀
자세한 내용은 파워쿼리 꿀팁에서 다뤄볼게요.
3) 파워쿼리 활용 꿀팁
자 그럼 이제 대망의 "파워쿼리 활용 꿀팁"에 대해 알아볼건데요.
전반적인 모든 기능에 대해 살펴보진 않고,
주로 사용되는 전처리 기능에 대해 살펴볼게요.
1) 첫 행을 머리글로 사용
2) 쿼리 병합
3) 열 피벗 해제
4) 고급 편집기
5) 열로 이동
가장 사용 빈도수가 높은 부분만 가져왔는데도 벌써 5개네요..
그럼 빠르게 1)번 부터 들어가볼게요!
1) 첫 행을 머리글로 사용
우선 첫 행을 머리글로 사용하는 기능은 [파워쿼리 화면] - [홈] - [첫 행을 머리글로 사용] 을 누르면 되는데
언제 사용할 수 있냐면,
엑셀 파일 내에서는 아래와 같이 첫 행에 머리글이 위치해있음에도,
Power BI로 불러오면,
위와 같이 잘 인식하지 못하는 경우가 더러 있습니다.
그럴 경우 사용 가능한 기능인데요,
사용하게 되면 말 그대로 첫행이 머리글이 되는 기능입니다.
아래는 기능을 사용한 이후에 사진입니다.
그럼 어떻게 하는게 제일 좋냐?
보통 저는 엑셀 파일을 불러올때 인식률 저하를 막기 위해
"테이블"로 지정합니다.
즉 원본에서 테이블 지정할 영역 설정 후 [Ctrl + T] 를 누르면
하나의 "표", "테이블" 형식이 되는데 그렇게 되면 머리글을 잘 인식해서 가져옵니다.
이 문제의 원인은 테이블, 표로 지정되어 있지 않은 엑셀 데이터는 머리글이 무엇인지
사실 정의되어 있지 않기 때문입니다.
(사람이라면 당연히 그냥 행 첫번째는 무조건 머리글이야! 하겠지만요)
제일 좋은건 원본에서 테이블로 지정하는게 제일 좋겠죠?
(다만 테이블로 지정하게 되면 데이터를 불러올 때 sheet 내 존재하는 테이블과 내가 테이블로 지정한 테이블 두가지가 잡히게 됩니다. 혼동의 여지가 있으니 주의해주세요!)
2) 쿼리 병합
그 다음은 쿼리 병합 기능입니다.
이 기능은 SQL 내 Join이 익숙하신 분이라면 이해가 쉬우실텐데요.
대략적으로 "Join"을 사진으로 나타내면 아래와 같습니다.
이해를 돕기 위해 조금 더 설명하자면
만약
A 테이블에 부품코드 '00001'과 매칭되는 [판매금액], [판매일자] 칼럼을 가져오고 싶다면?
바로 "쿼리병합" 기능을 사용하는 것입니다.
그럼 선택적으로 B 테이블에 판매금액, 판매일자 등등을 가져올 수 있습니다.
물론 기준은 정의한 Join 타입에 따라 변경되겠지만요.
조금 이해가 되셨나요?
그럼 바로 실습해볼게요 😁
"A" 테이블과 (기준 데이터)
"B" 테이블을 준비해줍니다 (로우 데이터)
그 다음 이제 두 테이블의 "부품명"을 Join 해서
"B" 테이블의 [판매일자], [판매금액] 칼럼을 가져와 볼게요.
(1) [쿼리병합_기준데이터]를 누른 상태에서 [홈] 탭에서
(2) [쿼리 병합] 버튼을 눌러주세요
(3) [부품명] 칼럼 클릭
(4) 병합할 테이블인 "쿼리병합_로우데이터" 테이블 선택
(5) 병합 기준이 될 B 테이블의 [부품명] 클릭
(6) 조인 종류는 기본값인 "왼쪽 외부"로 두고
(7) 값들이 잘 일치하는지 확인한 후 [확인] 버튼을 누르면
(8) [쿼리병합_로우데이터] 라는 칼럼이 생기는데,
여기서 양쪽 화살표 모양
을 누르면,
(9) [판매일자], [판매금액] 선택
(10) "원래 열 이름을 접두사로 사용" 체크 해제 후
확인을 눌러줍니다.
그럼 아래와 같이 [판매일자], [판매금액] 칼럼이 오른쪽에 잘 출력되는 것을 보실 수 있습니다.
조금 생소한 기능이긴 하나,
엑셀에서 사용하는 vlookup 기능처럼 오른쪽에 값을 붙이는데도 활용할 수 있겠죠? 😁
3) 열 피벗 해제
이번에는 "열 피벗 해제" 기능입니다. 바로 언제 사용하는지 살펴볼게요.
대부분 Power BI에서 분석 가능한 형태는
왼쪽에 행단위 (아래쪽)로 전개되는 데이터인데요,
만약 엑셀 데이터를 넣었을때 칼럼(열)에 날짜가 들어간 경우는?
어떻게 해야할까요?
바로 그때 사용하는 것이 "열 피벗 해제" 기능입니다.
바로 적용해볼게요!
(1) 칼럼명 [부품코드] ~ [용도명] 클릭
다중 선택하는법은
- Ctrl + 각각 칼럼 클릭
- Shift + 첫번째, 마지막 칼럼 클릭
(2) "다른 열 피벗 해제" 클릭
"다른 열 피벗 해제" : 말 그대로 선택된 것 이외 나머지 칼럼을 피벗 해제
"선택한 열만 피벗 해제" : 선택한 열을 피벗해제
※ 지금 케이스는 피벗해제하고자 하는 열이 많으니, 왼쪽 4개 피벗해제가 필요없는 열 클릭 후
다른 열 피벗해제를 해주는거에요!
그럼 아래와 같이 [특성], [값]으로 나눠져서 칼럼이 행 단위로 전개되는 것을 보실 수 있습니다.
칼럼명은 더블 클릭해서 변경해주시면 되고,
만약 "특성" 칼럼이 날짜형이어야 한다면,
아래 아이콘으로 형식변경까지 해주세요.
4) 고급 편집기
그 다음은 파워 쿼리에서 핵심 중 하나인 "고급 편집기" 입니다.
우선 어디에서 어떻게 보는지 먼저 살펴볼게요.
(1) [보기] 리본 메뉴 탭
(2) [고급 편집기] 클릭
(3) 그럼 테이블명 (쿼리명)을 보실 수 있고
(4) 지금까지 저희가 진행한 전처리
첫 행을 머리글로 변경 : 승격된 헤더.. 등의
기록들이 M 쿼리라는 코드로 남게되는 거에요.
그럼 M 쿼리란 뭐냐?
"M 쿼리(M Query)"는 마이크로소프트의 데이터 조작 언어로, 주로 Power Query에서 사용됩니다. 이 언어의 목적은 데이터 추출, 변환 및 로딩(ETL) 프로세스를 쉽게 만드는 것입니다. 이를 통해 사용자는 다양한 소스에서 데이터를 가져와 변형하고, 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. Power BI, Excel, 및 다른 마이크로소프트 데이터 도구에서 널리 사용됩니다.
출처 : ChatGPT
요약하면, 파워쿼리에서 기본적으로 제공하는 기능들을 M 쿼리라는 코드 언어로
세부적으로 사용자가 변경할 수 있고, 구성에 자유도가 굉장히 높은 방법이라는 거에요.
자 그럼, 우리는 M 쿼리가 뭔지도 모르고 구성이 어떤지도 모르는데?
맞습니다. 사실 M 쿼리를 공부해서 실무에 적용하려면 능숙하게 쿼리문을 짜거나
다룰 수 있어야하는데, 그게 아니라면
ChatGPT 와 같이 생성 AI를 이용해 M 쿼리를 짜는 방법이 있습니다.
꽤 정확도가 높으니, 써보실 수 있는 분들께서는 꼭 해보시구요
이번 포스팅에서는 다뤄보진 않겠습니다.
5) 열로 이동
그럼 마지막으로 많은 분들이 잘 모르시는 꿀팁 중 하나인 "열로 이동" 기능인데요
바로 살펴볼게요.
(1) [보기] 탭에서
(2) [열로 이동] 을 클릭해주세요.
그럼 팝업창이 하나 뜰건데,
(3) 찾고자 하는 열의 이름을 부분적으로 입력
(4) 찾고자 하는 열을 클릭 한 후 [확인] 버튼 클릭
그러면 해당 열로 이동되게 됩니다.
이 기능은 언제 쓰냐? 딱 봐도 칼럼 수가 엄~~청 많을 때 유리하겠죠?
저도 모르고 있던 기능인데, 칼럼수가 많은 데이터의 경우 활용해보면 좋을 것 같습니다.
(혹은 칼럼명이 거의 비슷할때도)
맺음말
이번에는 파워 쿼리 기능에 대해서 대략적인 기본 구조와 기능에 대해서 살펴봤습니다!
파워쿼리는 이 외에도 다양한 활용사례가 있습니다만.
너무 포스팅이 길어질 듯 하여 이만 줄이겠습니다 😁
그럼 파워쿼리가 무엇인지 이해했다면 다음 포스팅에서는
모두들 기대하시던 DAX 활용법.. 에 들어가보고자 합니다.
벌써부터 지금 다들 기대하셨는지 많은 관심을 주시고 계신데
에헴.. 아무쪼록 다음 포스팅에서 뵐게요! 그럼 오늘도 즐거운 BI 하세요!
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