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파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석
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파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석

  • 알베르토페라리
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2018-06-29 출간
  • |
  • 328페이지
  • |
  • 188 X 235 X 19 mm
  • |
  • ISBN 9791161751696
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 테이블, 관계, 키 등의 데이터 모델링의 기본
■ 스타 스키마와 스노우플레이크, 일반적인 모델링 기술
■ 그래뉼래러티의 중요성
■ 복잡한 데이터 모델에서 판매와 구매 같은 다중 팩트 테이블 사용
■ date 테이블을 사용한 달력과 관계된 계산 관리
■ 고객의 이전 주소나 지정된 매니저와 같은 과거 속성 추적
■ 스냅샷을 사용해 편리하게 수량 계산
■ 가장 효율적인 방법으로 여러 통화 사용
■ 중첩 될 수 있는 기간을 포함하는 이벤트 분석
■ 특정 비즈니스 요구에 필요한 데이터 모델

★ 이 책의 대상 독자 ★
파워 피벗을 사용하는 엑셀 사용자나 파워 BI를 사용하는 데이터 분석가에게 도움되는 책이다. 또는 BI 전문가 경력을 쌓기 시작하는 사람이나 데이터 모델링의 주제를 살펴보고 싶은 사람에게 추천한다.
실제로 데이터 모델링이 필요하다는 사실을 전혀 모르는 독자를 생각하며 이 책을 썼다. 데이터 모델링을 배워야 할 필요가 있다는 사실을 이해시키고 통찰력을 제공하는 것이 목표다. 따라서 데이터 모델링이 무엇이고 왜 유용한 스킬인지 궁금하다면 이 책이 필요하다.

★ 옮긴이의 말 ★
몇 년 전부터 빅데이터란 단어를 많이 들어봤을 것이다. 빅데이터란 단어가 익숙해지기 전에도 데이터란 방대한 양의 정보였으며, 지금은 그 크기가 훨씬 더 커졌다. 데이터 자체만으로는 아무 의미가 없다. 이 데이터를 잘 분석해야 의미 있는 정보가 되는 것이다. 여러분도 어떤 데이터를 보면서 이 데이터가 무엇을 의미하는지 알아채지 못한 경험이 있을 수 있다. 데이터가 주는 정보를 알기 위해 데이터 분석이 필요하고, 이를 위해 데이터 모델링 기술을 아는 것이 좋다.
데이터 분석을 하고자 데이터베이스를 사용해본 사람이라면 가끔 필요한 데이터를 가져오는 방법이 이상하다거나 혹은 제대로 요청한 것 같은데 결과가 잘못됐던 적이 있을 것이다. 데이터 모델링이 잘못됐을 수 있고, 혹은 사용자가 데이터 모델을 잘 이해하지 못한 채 사용하기 때문일 수 있다. 이 책은 우리가 쉽게 접할 수 있는 데이터 분석 툴인 파워 BI와 파워 피봇을 사용하여 데이터 모델링에 대해 소개하고 있다. 더불어 데이터 모델링의 예시와 잘못된 모델이나 모델을 잘못 사용하는 예시도 함께 소개한다. 모델링의 기본 요소와 기술들을 살펴보고 더 훌륭한 데이터 모델을 만드는 기초로 활용할 수 있을 것이다.


목차


Chapter 1. 데이터 모델링 소개
__단일 테이블 작업
__데이터 모델 소개
__스타 스키마 소개
__객체 이름 정의의 중요성 이해
__결론

Chapter 2. 헤더/디테일 테이블 사용
__헤더/디테일 소개
__헤더 값 집계
__헤더/디테일 평면화
__결론

Chapter 3. 다중 팩트 테이블 사용
__비정규화 팩트 테이블 사용
__디멘션 간의 필터링
__모델 모호성의 이해
__주문과 청구서
____고객별 전체 청구 금액 계산
____고객별 해당 주문을 포함하는 청구 금액 계산
____청구됐을 때 주문 금액 계산
__결론

Chapter 4. 날짜와 시간 처리
__date 디멘션 생성
__자동 time 디멘션 이해
____엑셀의 자동 시간 그룹화
____파워 BI 데스크톱의 자동 시간 그룹화
__다중 date 디멘션 사용
__날짜와 시간 처리
__타임 인텔리전스 계산
__회계 달력 처리
__근무일 계산
____한 국가 또는 지역의 근무일
____여러 국가 또는 지역을 고려한 작업
__연내 특정 기간 처리
____중첩되지 않는 기간 사용
____today와 관련된 기간
____중첩 기간 사용
__주간 캘린더 작업
__결론

Chapter 5. 과거 속성 추적
__서서히 변하는 디멘션 소개
__서서히 변하는 디멘션 사용
__서서히 변하는 디멘션 로딩
____디멘션의 그래뉼래러티 수정
____팩트 테이블의 그래뉼래러티 수정
__빠르게 변하는 디멘션
__올바른 모델링 기술 선택
__결론

Chapter 6. 스냅샷 사용
__시간에 따라 집계할 수 없는 데이터 사용
__스냅샷 집계
__파생 스냅샷 이해
__전이 행렬 이해
__결론

Chapter 7. 날짜와 시간 간격 분석
__시간 데이터 소개
__단순 간격 집계
__날짜를 넘기는 간격
__교대 근무와 시간 근무 모델링
__진행 중인 이벤트 분석
__서로 다른 기간의 혼합
__결론

Chapter 8. 다대다 관계
__다대다 관계 소개
____양방향 패턴의 이해
____비가산 이해
__다대다 캐스캐이딩
__일시적인 다대다
____인자와 퍼센트 재할당
____다대다 구체화
__팩트 테이블을 브리지로 사용
__성능 고려 사항
__결론

Chapter 9. 서로 다른 그래뉼래러티 사용
__그래뉼래러티 소개
__서로 다른 그래뉼래러티의 관계
____예산 데이터 분석
____필터 이동을 위한 DAX 코드 사용
____관계를 통한 필터링
____잘못된 그래뉼래러티로 값 숨기기
____높은 그래뉼래러티 값 할당
__결론

Chapter 10. 데이터 모델 세그멘테이션
__다중 칼럼 관계 계산
__정적 세그멘테이션 계산
__동적 세그멘테이션 사용
__계산된 칼럼의 힘: ABC 분석
__결론

Chapter 11. 다중 통화 작업
__다양한 시나리오 이해
__여러 종류의 소스 통화, 보고를 위한 하나의 통화
__하나의 소스 통화, 보고서를 위한 여러 통화
__여러 종류의 소스 통화, 여러 종류의 보고서 통화
__결론

Appendix A. 데이터 모델링 101
__테이블
__데이터 타입
__관계
__필터링과 크로스필터링
__다양한 종류의 모델
__스타 스키마
__스노우플레이크 스키마
__브리지 테이블을 사용하는 모델
__측정식과 가산성
____가산 측정식
____비가산 측정식
____반가산 측정식
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