🚲 Power BI를 활용한 따릉이 데이터 시각화 실습 가이드

이 가이드는 서울시 공공자전거 '따릉이' 데이터를 수집, 전처리하고 Power BI를 통해 시각적인 인사이트를 도출하는 과정을 단계별로 설명합니다.

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1. 데이터 수집 및 가져오기

1.1 데이터 준비

1. 소스: 서울 열린 데이터 광장에서 따릉이 대여 이력 데이터 다운로드.
2. 폴더 정리:
   • 다운로드한 CSV 파일들이 너무 클 경우 필요한 열만 추출하거나 분할.
   • 로컬 PC에 따릉이/bike/data 폴더를 생성하고 CSV 파일들을 저장.
   • 공공자전거 대여소 정보 엑셀 파일도 준비.

1.2 Power BI로 데이터 불러오기

1. 폴더에서 가져오기 (여러 CSV 통합):
   • 홈 > 데이터 가져오기 > 자세히 > 폴더 선택.
   • bike/data 폴더 경로 지정 후 데이터 변환 클릭.
   • Power Query 편집기에서 Content 열만 남기고 제거.
   • 파일 병합 아이콘 클릭 후 데이터 확인 및 로드.
2. 엑셀 파일 가져오기 (대여소 정보):
   • 홈 > 데이터 가져오기 > Excel 통합 문서 선택.
   • 대여소 정보 파일 선택 후 필요한 시트 체크하여 로드.
   • Tip: 첫 행을 머리글로 사용하거나 데이터 타입을 확인하여 정리.

1.3 데이터 모델링 (관계 설정)

• 관계 탭으로 이동.
• bikes 테이블(대여 이력)과 공공자전거 대여소 테이블 간의 공통 키인 '대여소번호'를 드래그 앤 드롭하여 관계를 연결.

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2. 데이터 전처리 (새 열 만들기)

분석에 필요한 시간/날짜 정보를 추출하기 위해 DAX(Data Analysis Expressions) 함수를 사용합니다.

2.1 주요 DAX 함수 활용

데이터 탭에서 새 열을 클릭하여 아래 수식을 입력합니다.

• 대여일자 (일자 추출)

  대여일자 = DAY([대여일시])
  

• 대여시간대 (시간 추출)

  대여시간대 = HOUR([대여일시])
  

• Weekday (요일 숫자 1~7)

  weekday = WEEKDAY([대여일시])
  

• 대여요일 (숫자를 한글 요일로 변환)

  대여요일 = SWITCH([weekday], 1, "일", 2, "월", 3, "화", 4, "수", 5, "목", 6, "금", 7, "토")
  

• 주말구분 (평일/주말 판별)

  • AND와 IF 함수를 조합하여 사용.

    주말구분 = IF(AND([weekday]>1, [weekday]<7), "평일", "주말")
    

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3. 시간적 개념에 따른 시각화 (보고서 작성 1)

시간 흐름(시간대, 요일 등)에 따른 이용 패턴을 분석합니다.

3.1 핵심 지표 카드 만들기

• 카드(Card) 시각적 개체 선택.
• 총 이용건수, 평균 이용시간, 평균 이용거리를 각각 필드로 설정.
• 서식 지정: '일반' 탭에서 제목 설정, '시각적 개체' 탭에서 설명값의 글꼴/색상 변경.

3.2 차트 구성

1. 묶은 세로 막대형 차트:
   • X축: 대여요일, 대여일자, 대여시간대 등 시간 변수.
   • Y축: 이용건수.
   • 요일별 이용 추이를 막대 그래프로 표현.
2. 영역형 차트 (Area Chart):
   • 꺾은선형 기반으로 하단 영역을 색으로 채움.
   • 시간 흐름에 따른 이용건수 변화량 강조.
3. 슬라이서 (Slicer):
   • 주말구분(평일/주말)을 슬라이서로 추가.
   • 슬라이서 선택 시 다른 차트들이 연동되어 필터링됨.
4. 맵 (Map):
   • Bing 지도 기반. 위치 필드에 구 정보 입력.
   • 버블 크기로 이용건수 표현.

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4. 장소적 특징에 따른 시각화 (보고서 작성 2)

지역(구, 대여소)별 이용 특성을 분석합니다.

4.1 지역별 데이터 시각화

1. 여러 행 카드:
   • 단일 카드보다 많은 정보 표현 가능.
   • 서울시 구별 총 이용건수, 평균 이용시간, 평균 이용거리를 한 번에 표시.
2. 트리맵 (Treemap):
   • 계층적 데이터 표현 (구 > 대여소).
   • 사각형의 크기로 평균 이용거리 등을 시각화 (크기가 클수록 이용거리 긺).
3. 깔때기형 차트 (Funnel Chart):
   • 데이터의 크기 순위 파악에 용이.
   • 평균 이용시간을 기준으로 구별 순위 시각화 (가장 긴 구가 100%).
4. 누적 가로 막대형 차트:
   • 축 레이블(구 이름)이 길 때 유용.
   • Y축: 구, X축: 이용건수로 설정하여 구별 이용량 순위 비교.

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5. 심화 분석 및 시각화 (시간 X 장소 결합)

시간과 장소 데이터를 결합하여 입체적인 분석을 수행합니다.

5.1 복합 차트 및 고급 기능

1. 꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트 (이중 축):
   • 막대: 총 이용건수 (왼쪽 Y축)
   • 꺾은선: 평균 이용시간 (오른쪽 보조 Y축)
   • X축: 대여시간대
   • 상관관계 분석에 유용.
2. 원형 차트 (Pie Chart):
   • 범례: 주말구분
   • 값: 이용건수
   • 주말 vs 평일 이용 비율(%) 확인.
3. 행렬 (Matrix) & 드릴다운:
   • 행에 주말구분 > 대여요일 > 대여시간대 순으로 배치.
   • 드릴다운 기능을 통해 계층적 데이터(예: 주말 -> 토요일 -> 14시) 탐색 가능.
4. 추가 시각적 개체 (Custom Visuals):
   • Power BI 계정 로그인 필요.
   • ... (더 보기) > 더 많은 시각적 개체 가져오기 선택.
   • Box and Whisker chart: 데이터의 분포, 이상치, 중앙값 등을 파악하는 데 활용.

5.2 상호작용 (Interaction)

• 슬라이서 활용: '구' 선택 슬라이서를 만들어 특정 지역 선택 시 전체 대시보드가 해당 지역 데이터로 변경되도록 설정.
• 차트 간 연동: 트리맵의 특정 '대여소'를 클릭하면 다른 차트(시간대별 추이 등)가 해당 대여소 기준으로 자동 필터링됨.

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6. 보고서 마무리 및 저장

1. 대시보드 꾸미기:
   • 삽입 > 텍스트 상자로 제목 입력.
   • 이미지 추가로 로고나 아이콘 삽입.
   • 배경색, 테두리 등 서식 다듬기.
2. 저장 및 게시:
   • 파일 > 저장 (pbix 포맷).
   • 홈 > 게시를 통해 Power BI Service(웹)에 업로드하여 공유.

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💡 팁: 실습 중 데이터가 의도대로 나오지 않을 때는 데이터 형식(텍스트/숫자)이 올바르게 설정되었는지, 테이블 간의 관계가 끊어지지 않았는지 확인하세요.