🛠️ 3회차: 데이터 전처리의 핵심, 파워 쿼리 편집기

데이터 분석의 80%는 데이터를 닦고 조이는 '전처리' 과정이라고 해도 과언이 아닙니다. Power BI에서는 파워 쿼리 편집기(Power Query Editor)가 바로 그 역할을 담당하는 강력한 주방과도 같은 공간입니다.

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👨‍🍳 1. 파워 쿼리 편집기란 무엇인가?

원본 데이터를 분석에 적합한 형태로 정제(Cleaning), 변형(Transformation), 셰이핑(Shaping)하는 도구입니다. 코딩을 몰라도 GUI(그래픽 인터페이스)를 통해 복잡한 ETL(Extract, Transform, Load) 작업을 수행할 수 있습니다.

🖥️ 인터페이스 구성 요소

• 🎀 리본 메뉴 (상단): 데이터 변환에 필요한 모든 도구(홈, 변환, 열 추가 등)가 모여 있습니다.
• 📑 쿼리 창 (왼쪽): 현재 불러온 테이블(쿼리) 목록을 한눈에 확인합니다.
• 👀 데이터 미리보기 (중앙): 변환 결과가 어떻게 변하는지 실시간으로 샘플(상위 1,000행)을 보여줍니다.
• 📜 쿼리 설정 & 적용된 단계 (오른쪽): 이 편집기의 가장 중요한 핵심으로, 내가 수행한 모든 작업이 순서대로 기록됩니다.

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🔄 2. 핵심 개념: '적용된 단계(Applied Steps)'

파워 쿼리에는 '실행 취소(Ctrl+Z)'가 없습니다. 대신 적용된 단계 패널이 그 이상의 역할을 수행합니다.

• 히스토리 기록: 열을 삭제하거나 형식을 바꾸는 모든 과정이 레시피처럼 저장됩니다.
• 언제든 수정 가능: 중간 단계의 설정(톱니바퀴 아이콘)을 바꾸거나, 특정 단계를 삭제(X)하여 이전 상태로 완벽하게 되돌릴 수 있습니다.
• 자동화의 기반: 새로운 데이터가 들어와 '새로 고침'을 누르면, 기록된 단계들이 순차적으로 자동 실행되어 똑같은 전처리 과정을 반복합니다.

💡 M 쿼리 언어: 우리가 마우스로 클릭하는 모든 작업은 백그라운드에서 'M 언어'라는 코드로 자동 변환되어 저장됩니다.

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🧼 3. 주요 데이터 전처리 기능 (Cleaning & Shaping)

분석 결과의 신뢰도를 높이기 위해 데이터를 깨끗하게 만드는 과정입니다.

① 데이터 정제 (Cleaning)

• 불필요한 데이터 제거: 상위/하위 행 제거, 중복된 항목 삭제, 빈 행 제거 등을 통해 데이터의 '노이즈'를 없앱니다.
• 결측치(Null) 처리: 비어있는 값(Null)을 찾아 0으로 바꾸거나, 평균값으로 채우거나, 아예 해당 행을 제외합니다.
• 필터링: 분석 대상이 아닌 특정 항목(예: 퇴사자, 폐업 점포 등)을 미리 걸러냅니다.

② 데이터 형태 변환 (Shaping)

• 머리글 승격: 엑셀 파일을 불러올 때 첫 줄이 제목이 아닌 데이터로 인식된다면, '첫 행을 머리글로 사용' 기능을 통해 제목으로 올립니다.
• 데이터 형식 지정: 숫자가 텍스트로 인식되어 있으면 합계를 구할 수 없습니다. 반드시 정수, 날짜, 텍스트 등 정확한 형식을 지정해야 합니다.
• 열 분할 & 병합: '서울특별시 강남구'를 '서울특별시'와 '강남구'로 쪼개거나(분할), '성'과 '이름'을 하나로 합치는(병합) 작업입니다.

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💎 4. 고급 열 데이터 다루기

단순한 가공을 넘어 새로운 정보를 창출하는 단계입니다.

• ➕ 조건 열 추가: "점수가 90점 이상이면 '우수', 아니면 '보통'"과 같이 조건문을 사용하여 새로운 열을 만듭니다.
• 🧠 예제의 열 (Column from Examples): 사용자가 원하는 결과 예시를 몇 개 입력하면, AI가 패턴을 파악해 복잡한 수식 없이도 자동으로 데이터를 추출/결합해 줍니다.
• ⬇️ 채우기 (Fill Down/Up): 위쪽 셀의 값이 아래쪽 빈 셀에도 해당할 때, 아래로 쭉 채워 넣어 데이터의 연속성을 확보합니다. (엑셀의 병합된 셀을 풀 때 매우 유용합니다.)

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🖇️ 5. 파일 및 쿼리 결합 (병합 vs 추가)

여러 곳에 흩어진 데이터를 하나로 합치는 강력한 기능입니다.

기능	설명 (비유)	주요 용도
🔗 쿼리 병합 (Merge)	가로로 붙이기 (VLOOKUP과 유사)	매출 테이블에 상품 마스터의 '단가'를 가져올 때
➕ 쿼리 추가 (Append)	세로로 쌓기	1월 매출 데이터 아래에 2월 데이터를 이어 붙일 때

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📈 6. 데이터 모델링에서의 DAX 활용 (데이터 보기)

파워 쿼리에서 데이터를 로드한 후, 데이터 보기(Data View) 탭에서 DAX(Data Analysis Expressions) 함수를 써서 동적인 열을 추가할 수 있습니다.

• 시간 정보 추출: HOUR, WEEKDAY 함수로 대여 일시에서 시간대나 요일을 뽑아내 분석의 차원을 넓힙니다.
• SWITCH 함수: 숫자 코드(1, 2, 3)를 의미 있는 텍스트(상, 중, 하)로 변환할 때 유용합니다.
• 정렬 순서 지정: '월' 이름이 가나다순(10월, 11월, 1월...)으로 섞일 때, 숫자 열을 기준으로 정렬 순서를 바로잡습니다.

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✅ 마치며: 종료 및 적용

파워 쿼리 편집기에서의 모든 작업은 [닫기 및 적용] 버튼을 누르기 전까지는 Power BI 본체에 반영되지 않습니다. 작업이 끝나면 반드시 이 버튼을 눌러 정제된 데이터를 모델로 넘겨주세요!