📊 4회차: 데이터 구조 편집하기 (DAX & 모델링)

단순한 데이터 시각화를 넘어, 복잡한 비즈니스 로직을 구현하고 효율적인 데이터 구조를 설계하는 방법을 다룹니다.

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🧠 1. DAX (Data Analysis Expressions) 이해하기

DAX는 Power BI의 강력한 분석 성능을 뒷받침하는 수식 언어입니다. 엑셀 함수와 비슷해 보이지만, '행'이 아닌 '테이블'과 '관계'를 기반으로 작동한다는 점이 결정적인 차이점입니다.

① DAX의 3가지 계산 유형

데이터 모델에 어떻게 적용되느냐에 따라 세 가지로 분류됩니다.

유형	특징	저장 여부	권장 사용처
🔢 측정값 (Measures)	슬라이서나 필터에 따라 동적으로 계산됨	저장 안 함 (CPU 사용)	매출 합계, 성장률 등 대부분의 분석 지표
📋 계산 열 (Columns)	테이블에 새로운 열로 고정됨	파일 용량 차지	데이터 필터링용, 그룹화(나이대 등)
📅 계산 테이블 (Tables)	수식으로 새로운 테이블을 생성함	파일 용량 차지	날짜 전용 테이블, 요약 테이블 생성

② 필수 DAX 함수 카테고리

• 📊 집계(Aggregation): SUM, AVERAGE, COUNT, DISTINCTCOUNT(중복 제외 개수)
• 🔄 반복기(Iterators): SUMX, AVERAGEX. 행 단위로 계산(예: 단가*수량)을 먼저 수행한 뒤 전체 합계를 구할 때 필수입니다.
• 🎯 필터 제어(가장 중요):
  • CALCULATE: 기존 필터를 무시하거나 새로운 조건을 주입하는 DAX의 왕입니다.
  • ALL: 적용된 모든 필터를 제거하여 전체 대비 비중(%)을 구할 때 사용합니다.
  • RELATED: 관계가 맺어진 다른 테이블의 값을 가져옵니다. (VLOOKUP 역할)
• 📅 시간 인텔리전스: SAMEPERIODLASTYEAR(전년 동기), DATEADD. 시계열 분석의 핵심입니다.

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🏗️ 2. 데이터베이스 및 모델링 기본 개념

Power BI는 여러 테이블이 유기적으로 연결된 관계형 모델을 사용합니다. 이를 제대로 설계해야 보고서의 속도가 빨라지고 계산이 정확해집니다.

① 테이블의 두 가지 역할

• 📈 Fact(팩트) 테이블: 판매 실적, 온도 기록, 대여 이력 등 '사건'이 기록되는 테이블입니다. 숫자가 많고 행이 계속 늘어납니다.
• 🏷️ Dimension(차원) 테이블: 제품 목록, 고객 명단, 지역 정보 등 팩트 테이블을 '설명'하는 마스터 데이터입니다. 중복되지 않는 고유한 정보를 담습니다.

② 키(Key)와 관계(Relationship)

• Primary Key (기본 키): 차원 테이블에서 각 데이터를 식별하는 고유한 값(예: 상품코드).
• Foreign Key (외래 키): 팩트 테이블에 존재하는 기본 키의 복사본입니다.
• 카디널리티: 주로 일대다(1:*) 관계를 권장합니다. (1개 제품이 여러 번 팔리는 구조)

💡 User Note: 모델링 황금률

1. 별모양 스키마(Star Schema): 가운데 팩트 테이블을 두고 주변에 차원 테이블을 배치하는 구조가 가장 효율적입니다.
2. 데이터 형식 일치: 두 열을 연결할 때 한쪽은 숫자, 한쪽은 텍스트면 연결되지 않습니다.
3. 불필요한 열 숨기기: 관계 설정에만 쓰이는 ID 값들은 보고서 보기에서 숨겨서 화면을 깔끔하게 유지하세요.

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🛠️ 3. 데이터 가공 및 그룹화 활용

원본 데이터를 더 의미 있는 분석 단위로 묶어주는 과정입니다.

① 항목 그룹화 및 숫자 범주화(Binning)

• 항목 그룹화: '서울', '인천', '경기'를 묶어 '수도권'이라는 새로운 범주를 만듭니다.
• 숫자 범주화(Binning): 0~100점 사이의 점수를 10점 단위(0-10, 11-20...)로 쪼개어 히스토그램을 그릴 때 사용합니다.

② 파워 쿼리의 '그룹화(Group By)'

• 시각화용 그룹화와 달리, 원본 데이터의 행을 합쳐서 요약 테이블을 만드는 기능입니다.
• 예를 들어 100만 건의 상세 매출 데이터를 '국가별 합계' 20행짜리 테이블로 압축하여 모델을 가볍게 만들 수 있습니다.

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💡 고급 팁: DAX 변수(VAR)와 Copilot

• 변수(VAR) 사용: 복잡한 수식 중간 결과를 변수에 담아두면 수식 가독성이 좋아지고, 같은 계산을 반복하지 않아 성능이 비약적으로 향상됩니다.
• AI 활용: 최근에는 자연어로 "지난달 매출보다 높은 지역만 보여줘"라고 입력하면 Copilot이 적절한 DAX 수식을 제안해 줍니다.