이 장에서는 Power BI에서 데이터를 재구조화하고 형태를 바꾸는 방법을 배워 데이터 성형의 고수가 되어 봅니다. 또한 다양한 소스의 데이터를 여러 방식으로 엮어 분석 역량을 한층 강화해 볼 거예요.

데이터 재구조화와 집계

변환 후 데이터 모양은 무엇일까요?

Power Query에서 테이블 재구성 및 집계하기

언피벗과 전치

피벗

그룹화와 집계

데이터 재구조화

이 장에서는 다양한 소스의 데이터를 여러 방식으로 결합해 분석 역량을 강화하는 방법을 배웁니다.

Power Query에서 데이터 결합하기

null 값은 왜 생기나요?

Power Query에서 쿼리 병합 및 추가

쿼리 추가(Append)

쿼리 병합: Left Join

쿼리 병합: Right Join

분석을 위한 매출 데이터 변환

Power Query에서 데이터 결합

이 장에서는 Power Query의 고급 기능인 사용자 지정 열과 사용자 지정 조건문 추가를 다룹니다.

Power Query의 사용자 지정 열

사용자 지정 조건부 열

사용자 지정 열 데모

재고 순위 매기기

재고 가치

그룹별 재고 순위 매기기

사용자 지정 열

마지막 장에서는 Power Query에서 데이터 변환을 더 효율적으로 수행할 수 있도록, M 언어를 읽고 작성하는 방법을 배웁니다.

Advanced Editor 소개

Advanced Editor 사용하기

DAX vs M Language

M 언어와 Advanced Editor 데모

재고 편차 계산하기

단계 이름 바꾸기와 주석 추가

변수와 사용자 지정 함수

Z 점수 계산하기

축하합니다!

고급 편집기

Exercises and Datasets

Course Glossary

이 강의에서는 Power BI에서 표를 변환하는 방법을 배웁니다. (언)피벗, 전치(Transpose), 그리고 표 이어 붙이기(append)를 수행하는 방법을 익히고, 조인(join)의 개념과 언제 사용하는 것이 좋은지도 알아봅니다. 마지막으로 사용자 지정 열을 통해 M 언어와 고급 편집기(Advanced Editor)를 사용하는 법을 배우며, 데이터 준비 작업을 더욱 효율적으로 할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

영상에는 실시간 자막이 포함되어 있으며, 영상 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭하면 표시할 수 있어요.

강의 용어집은 오른쪽의 리소스 섹션에서 확인할 수 있습니다.

CPE 학점을 취득하려면 강의를 모두 수강하고 해당 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.

Data Preparation in Power BI

테이블 피벗, 전치, 추가, 조인 방법을 배우고, 사용자 정의 열, M 언어, 고급 편집기로 능력을 키우세요.

Power BI에서 데이터 변환

테이블을 (언)피벗하고, 전치하고, 추가하고, 결합하는 방법을 배우게 될 것입니다. 사용자 정의 열, M 언어 및 고급 편집기를 통해 기능을 확장하세요.

Power Query에서 데이터 결합하기

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