올바른 데이터 분석은 올바른 데이터 모델링에 기반합니다. 이 첫 번째 장에서는 기본 개념을 다루고, 여러 소스에서 데이터를 설정하고 로드하는 방법을 배웁니다.

데이터 모델링과 테이블 속성

Power Query vs. Power BI

데이터 불러오기와 변환

CSV 불러오기

반올림, 값 바꾸기, 정렬

데이터 범주화와 가시성

문자열 열 다루기

테이블 정의하기

이 장에서는 Power Query와 Power BI의 모범 사례를 계속 비교합니다. 이후 Power BI에서 테이블 결합과 열 추출을 직접 실습해 보겠습니다.

테이블 다듬기

Power Query vs. Power BI 다시 한 번

쿼리 병합과 추가

하나의 파일을 여러 테이블로 나누기

파일 추가(Append)

열에서 값 추출

테이블 형태 다듬기

이 장에서는 가장 널리 쓰이는 데이터 모델링 접근 방식 중 하나를 더 자세히 배웁니다. 사실 테이블, 차원 테이블, 스타 스키마 등 차원 모델의 기본 구성 요소에 익숙해지게 됩니다.

차원 모델링

팩트 vs. 디멘션

스타 스키마 만들기

데이터를 사실과 차원으로 분리하기

새 차원 로드하기

또 다른 차원 만들기

마지막 장에서는 스타 스키마의 확장인 스노우플레이크 스키마를 이어서 학습합니다. 마지막으로 Power BI의 성능 분석기(Performance Analyzer)를 처음으로 실습해 봅니다.

스타 및 스노우플레이크 스키마

스노우플레이크 vs. 스타 스키마

성능 평가하기

스타 스키마

스노우플레이크 스키마

Performance analyzer

축하합니다!

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Course Glossary

올바른 데이터 모델링은 Power BI에서 데이터 분석과 보고서 작성의 기반입니다. 이 강의에서는 데이터 정리, 형태 변환, 로딩 기법으로 구성된 도구 상자를 살펴보고, 이를 여러분의 데이터에 적용해 볼 수 있습니다. Power Query와 Power BI 중에서 언제 무엇을 선택할지 배우고, 스타 스키마와 스노우플레이크 스키마를 통해 데이터 모델링의 기초를 익히게 됩니다. 이러한 내용을 미국 인구조사국(United States Census Bureau)에서 제공한 실제 데이터셋에 적용해 보겠습니다.

영상에는 실시간 자막이 포함되어 있으며, 영상 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭하면 펼쳐서 볼 수 있어요.
강의 용어집은 오른쪽의 리소스 섹션에서 확인하실 수 있습니다.
CPE 학점을 취득하려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭하여 평가로 이동할 수 있습니다.

<h2>데이터 모델링의 기초</h2>
적절한 데이터 모델링은 데이터 분석과 Power BI에서 보고서를 만드는 데 있어 기본입니다. 이 강의는 데이터 정제, 변환, 로딩 기법을 담은 도구 상자를 살펴보고, 이를 여러분의 데이터에 적용할 수 있게 해줍니다. 
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<h2>Power Query에 뛰어들기</h2>
Power Query 및 Power BI의 선택 기준을 알아보고, 별모양 스키마와 눈송이 스키마를 살펴보며 데이터 모델링의 기초를 익히게 됩니다. 미국 인구조사국에서 제공한 실제 데이터 세트에 이 모든 것을 적용하게 됩니다.


스타 스키마

Power BI의 데이터 모델링

실습형 인터랙티브 연습문제