Power BI DAX 공부, 활용 방안 꿀팁

목차

 

인삿말

 

안녕하세요! 대기업 BI 입니다. 😀

 

이번 포스팅에서는 지난번 포스팅에 이어서 

 

3) DAX 공부하는 방법
- *생성 AI 활용하기
- Power BI 내 Copilot 활용하기

 

한번 알아보도록 하겠습니다 😘

 

그럼 바로 들어가볼게요!

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DAX 공부하는 방법

먼저 DAX를 공부/구성하는데 어떤 방법이 제일 용이할까요?

​

대표적으로는 4가지 방법이 존재합니다.

​

오늘은 이 4가지 방법에 대해서 각 특징 및 장단점을 비교해볼건데요.

 

1) Microsoft DAX Docs 활용하기
2) Power BI Community 활용하기
3)Power BI 내 Copilot 활용하기
4) 생성 AI 사용하기

 

먼저 1) Microsoft DAX Docs 활용하기 먼저 살펴볼게요.

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Microsoft DAX Docs 활용하기

1) 먼저 아래 링크로 접속합니다.

https://learn.microsoft.com/ko-kr/dax/

DAX(데이터 분석 식) 참조 - DAX

2) 아래 링크를 접속하게 되면,
(1) 번 영역은 각 DAX 함수의 대구분이라고 보시면 되고,
(2) 번 영역은 DAX의 설명을 포함한 예시들을 제공해줍니다.

다만 현업에서 실제 BI를 적용/활용하고 계시다면 A-Z까지 모든 DAX를 공부할 필요도 없고,
아래 사진 처럼 구체적인 예시보다는 기초적인 활용 예시만 나오기에 실제 고급 DAX를 구성/활용하는데는
어려움이 있겠죠?

 

근데 MS Docs의 장점은 예시가 아주 구체적입니다.

고급 DAX까지는 아니어도 테이블의 구조, 원리를 알려주고

그에 따른 예시들을 적절하게 제공해줍니다.

​

즉 DAX의 기초적인 이해와 활용법을 익히는데는 Docs를 활용하면 좋습니다.

 

다만, DAX의 기본에 대한 이해도는 있으나 DAX를 활용하려고 할때는

추천드리는 방법은 아닙니다.

위에서 말씀드린 것처럼 현업이나 실무에 사용하기 위해서는 때로 DAX를 응응하고 활용해야하기 때문이죠.

 

 

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Power BI Community 활용하기

그 다음은 Power BI 커뮤니티를 활용하여 DAX에 대해 공부하는 방법입니다.

​

처음 DAX의 기초를 알고 있는 상태에서 가장 많이 사용했었던 방법 같습니다.

​

주로 DAX의 구성은 다 알고 있으나,

이걸 어떻게 응용해야할지 모르는 경우에 주로 사용했습니다.

 

예로 들면, RANKX 함수를 이용해 동률이 없도록 하려면 어떻게 해야할까?

RANKX DAX를 알고 있지만, 위 내용을 구현하기 위해서는 응용이 필요하겠죠?

​

그럼 Power BI Community는 어떻게 접속하는지 부터 바로 살펴볼게요!

 

저 같은 경우에는 보통 커뮤니티에 바로 들어가기 보다는

Google 서치 시 필요한 기능 구현을 묘사하는 형태로 진행하고, 그 후에 Community와 연계해서 들어가는 형태로

많이 진행 했었습니다.

 

1) 먼저 Google 크롬 창을 열고 - 기능 구현이 필요한 내용을 적습니다.
예로, Power BI RANKX 에 중복값이 없도록 하고 싶다면
"Power BI RANKX without duplicates" (영어로 쳐줘야합니다.)

 

그럼 맨 처음에 바로 Microsoft Power BI Community가 나오게 됩니다.

보통 대부분의 DAX 문제는 커뮤니티에서 거의 다 다뤄진다고 보시면 됩니다.

 

2) 그 다음 첫번째 게시글을 클릭하면 (아래 링크)

https://community.fabric.microsoft.com/t5/Desktop/Remove-Duplicate-Ranking/td-p/1150591

Remove Duplicate Ranking

3) 대부분의 글 구조가 아래와 같습니다.
맨 처음 - "어떤 문제가 있으니 해결해주세요"

4) 그럼 해당 게시글의 아래로 살짝 내려보면 글 아래쪽에
"Solved! Go to Solution." 이라는 초록색 음영의 버튼이 나오는데
링크를 누르게 되면 채택된 답변 (답을 제시해 줬으니 채택을 했을 것이 분명합니다 허허)
으로 바로 이동이 되게 됩니다.

5) 그럼 아래와 같이 "답"으로 추정되는 답변들을 볼 수 있습니다.
저는 대부분 복잡한 DAX를 짜거나 어려운 부분이 있을때 해당 커뮤니티를 많이 참조했습니다.

 

혹시 해당 내용이 궁금하신 분들은 위 빨간색 음영처럼 진행하면

중복이 없어진다고 하니 진행해보시면 됩니다 😁

​

커뮤니티의 장점은

"복잡한 응용 DAX를 짜거나 할때 참조할 수 있다."

 

커뮤니티 사이트의 단점은

"테이블, DAX에 대한 이해도가 어느정도 있어야 그게 가능하다"

​

보통 각자 사용하는 테이블 구조가 다르고, 엇비슷하게 구현된 기능들이 많아서

아마 100% 일치하는 게시글을 찾기에는 어려움이 많을 거에요.

따라서 직접 질문을 포스팅 해보시거나, 관련 게시글을 찾는 노력이 필요하다는 점은

단점이 될 수 있겠습니다.

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Power BI 내 Copilot 활용하기

그 다음은 Power BI Desktop 내에서 Copilot을 활용하는 방법인데요.

​

바로 예시 들어가볼게요.

​

1) 먼저 해당 기능 사용을 위해
[파일] 리본 메뉴 탭 - [옵션 및 설정] - [옵션] - [미리보기 기능] - [빠른 측정 제안]을 체크해주세요.
그리고 [확인] 버튼으로 해당 화면을 나가주시구요.

2) [홈] 리본 메뉴 탭 - [빠른 측정값] - [Copilot을 이용한 제안] 을 눌러주세요.

 

3) 그 다음 만들 측정값을 "자연어"로 입력하고
아래처럼 "추천 조치" 사항들이 나오는데 그 결과도 같이 반환되므로
이게 잘 만들어진건지 1차적으로 확인이 완료되면 [추가] 버튼 클릭

 

4) 그럼 아래와 같이 자연어로 측정값 생성이 가능해집니다.
앗. 근데 아래 측정값은 제가 의도한 DAX가 아니네요.
저는 COUNTA를 사용해 엘리베이터 설치현황 테이블의 승강기 번호의 개수를 세야하는데요.
다시 한번 요청해볼게요.

ㅎㅎ?

인내심을 가지고 다시한번 요청해볼게요.

아하, 테이블의 구조를 알려주고 나머지 "개수"라는 자연어를 인식해

COUNT DAX를 사용했군요. 그럼 좀더 나아가서 필터링도 걸어볼까요?

Copilot을 쓰다보니 제 말투도 로봇 같이 보이는 건 함정입니다..😂

나름 인식률을 높이기 위해 "단어"를 조합해서 요청했는데 이러니까 인식률이 좀 높네요.

​

아무쪼록 제가 원하는 결과가 나오지는 않았습니다만, 필터링 구조까지는 만들어 냈네요.

​

장점은 그다지 없는 것 같고,

​

단점은 사용자가 불편하고, DAX를 구성하는데 이 AI가 잘 인식하지 못합니다.

개인적으로 좀 아쉬운 기능 중 하나네요.

 

혹시 해당 Copilot을 잘 사용하시는 분이 있다면 꿀팁 공유해주시면 감사하겠습니다 😀

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생성 AI 사용하기

마지막은 대망의 "생성 AI" 활용하기 입니다.

개인적으로 파워쿼리, DAX 구성 시 아주 요긴하게 사용하고 있는 꿀팁 중 하나입니다.

​

먼저 다양한 생성 AI가 있지만, 그 중 가장 대중적인 ChatGPT를 활용해볼게요.

 

1) 먼저ChatGPT에 접속해주세요.

https://chat.openai.com/

 

2) 그 다음 원하는 기능을 자연어로 작성해봅니다.
자연어 작성 실력이 형편없어서 따로 적진 않겠습니다.. 아래 내용을 봐주세요.

​

제가 원하는 기능을 바로 구현해 준 것 같네요. 다만 따로따로 나눠주는게 아니라
하나의 DAX로 구성이 필요하므로 다시 요청해볼게요.

자 이렇게 하면, 위와 같이 하나로 합쳐진 DAX가 구성이 되었습니다.

제가 원하는 형태의 DAX가 잘 만들어졌네요.

​

장점은 명확하게 주저리 주저리 작성을 해도 잘 이해해서 답변을 준다는점,

그리고 설명과 답변의 정확성이 매우 높다는 점입니다.

​

단점은 크게 없습니다만, ChatGPT가 짜준 DAX가 맞는지 체킹할 수 있을 정도의 DAX 이해도?

가 필요하다는 점이 되겠네요. 

※ ChatGPT 등 생성 AI를 사용하실 때는 꼭 더블 체크와 정합성 점검은 필수 입니다!
사실 쉬운 DAX 구성을 요청해도 종종 이상한 답변을 뱉기도 하는 터라.. 😒

 

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맺음말

이 외에도 다양한 활용 예시가 있습니다만, 게시글이 길어지니 오늘 DAX 활용 꿀팁 마지막 포스팅은

여기까지 하도록 하겠습니다.

​

그럼 오늘 하루도 고생 많으셨고, 모두들 즐거운 BI 하세요. 😀

​

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