쵸비의 끄적끄적

이번에 알아볼 DAX함수는 SAMEPERIODLASTYEAR과 DATEADD함수다 두가지 모두 날짜 함수로, 데이터를 연도별로 비교하는데 사용이 된다. 먼저 SAMEPERIODLASTYEAR를 살펴보자 뭐니뭐니해도 예시로 확인하는게 짱이다. 전년동기값2 = CALCULATE([매출액2],SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date])) SAMEPERIODLASTYEAR안에 날짜 열이 들어가고 '전년동기값'이라는 측정값을 시각적개체로 보게되면 음... 그림이 지저분하니 표로 확인해보면 잘 계산이 됨을 확인할 수 있다. 그리고 마찬가지로 DATEADD를 보게되면 이 함수는 좀 다르게 날짜를 어떤 단위로 얼만큼 이동할건지 사용자가 설정 할 수있다. 전년동기값2 = CALCULATE([매출액2..

이번에는 DAX 함수의 꽃 CALCULATE에 대해서 알아보자 CALCULATE 함수는 필터 컨텍스트에서 수식을 계산할 때 사용되며, 기존 필터 컨텍스트를 재정의하고 새로운 필터를 추가하기 위해 사용된다. 한마디로 수식을 계산하면서 필터를 씌운다고 생각하면 이해하기 편하다. CALCULATE 함수의 기본 구문은 다음과 같다. CALCULATE(, , , ...) expression : 계산할 수식 filter1,2... : 필터 표현식 기본 구문은 역시.. 쳐다 봐도 잘 모르니 바로 예시를 보자. Monthly Sales = CALCULATE ( SUM(Table1[Sales]), Table1[Date].[Month] = 12 ) sum(Table1[Sales])는 매출의 합계가 되는 식, Table1[..

이번에 알아볼 DAX함수는 EOMONTH와 ENDOFMONTH이다. 상황에 따라서 유용한 함수이니 잘 숙지해 두자! EOMONTH 지정한 개월 수 이전이나 이후 달의 마지막 날 날짜를 datetime 형식으로 반환. 해당 월의 마지막 날에 속하는 만기일 또는 기한을 계산. 예제 다음 예에서는 2022년 1월 15일로부터 두 달 후인 2022년 3월 31일의 마지막 날을 반환하게 됩니다. EOMONTH("2022-01-15", 2) return : "2022-03-31" ENDOFMONTH 지정된 날짜 열의 현재 컨텍스트에서 해당 월의 마지막 날짜를 반환. 예제 다음 예에서는 2022년 1월 15일이 포함된 월의 마지막 날짜인 2022년 1월 31일을 반환합니다. ENDOFMONTH("2022-01-15"..

PL-300에 단골 문제중 하나인 주요 영향 요인에 대해서 설명을 해보자. 전반적인 구조와 내용을 이해하고 있으면 쉽게 풀 수 있는 문제이니 놓치지 말자. 탭: 주요 영향 요인은 선택한 메트릭 값에 대한 상위 기여자를 보여 준다. 상위 세그먼트는 선택한 메트릭 값에 기여하는 상위 세그먼트를 보여준다. 드롭다운 상자: 메트릭 등급을 조사합니다. 선택한 값은 Low입니다. 재확인 : 왼쪽 창의 시각적 개체를 해석하는 데 도움이 됩니다. 왼쪽 창: 왼쪽 창에는 하나의 시각적 개체가 있습니다. 이 경우 왼쪽 창에는 상위 주요 영향 요인이 목록에 표시됩니다. 오른쪽 창의 시각적 개체에 대한 설명 오른쪽 창에 하나의 시각적 개체가 있고, 이 경우 세로 막대형 차트는 왼쪽 창에서 선택한 테마의 영향 요인의 모든 값을..

데이터를 분석하기 위한 분석의 핵심 구성 요소 가끔 PL-300에 나오는 문제니까 한번 쯤 확인해보자! 1.설명적 분석(Descriptive analytics) 결과를 설명하기 위해 대규모 데이터 세트를 요약하는 분석 2. 진단적 분석(Diagnostic analytics) 개선 또는 문제 파악을 위해 하는 분석 비정상 데이터 파악 예외된 데이터를 수집 통계학적 기술을 사용하여 비정상 추세를 파악 3. 예측적 분석(Predictive analytics) 기록 데이터를 사용하여 추세를 파악하고 이를 되풀이할 가능성이 있는지 판단 4. 처방적 분석(Prescriptive analytics) 목표에 달성하기 위해 수행하는 작업. 불확실한 상황에서 합리적인 의사 결정 빅데이터 셋에서 패턴을 찾기 위해 기계학습을..

쿼리 캐싱도 시험에 자주 나오는 단골 문제이다. 쿼리 캐싱이란? 사용자와 보고서 단위로 결과를 유지 관리하는 로컬 캐싱 기능. 기능 Power BI의 로컬 캐싱 서비스를 통해 쿼리 결과를 처리할 수 있는 기능 데이터 세트로 쿼리를 계산하는 대신(오버로드된 경우 성능 저하) Power BI 서비스 프리미엄 용량의 클라우드 리소스로 보고서를 로드하여 지속적인 성능을 보장 로드 시간을 줄이고 쿼리 속도를 높여 보고서, 대시보드, 대시보드 타일의 성능을 향상합니다. 쿼리 캐싱을 사용해도 만든 책갈피는 모두 유지 캐시된 쿼리 결과는 사용자에게 고유 모든 보안 레이블을 따른다. 전용 용량의 로드를 줄여준다.

시험 방법: 시험 시간 - 1시간 40분, 문제 수 -> 54 문제 [처음 보는(모르겠는) 문제들이 40~45% 비율] 시험 문제 : 1. 행 수준 보안 문제 많이 나옴 -> 특정 케이스를 주고 보안을 어떻게 줄 것인지 선택하는 문제들 (3,4 문제 나온 듯?) 2. 역할 권한 문제 -> 어드민, 맴버, 컨트리뷰터, 뷰어 별로 최소한의 역할 파악하기 (3 문제 정도 나옴) 3. Bath문제: 부모-자식 관계에서 최상위 계층까지 포함하는 구조 (DAX식) 문제 4. 트리 문제도 나옴(기억나면 수정) 5. 데이터가 1000개 있는데 이상 수치를 잡으려면 어떤 시각적 개체가 좋은가? (답: scatter) 6. 1억 개의 데이터가 있는데 어떻게 해야 direct query 환경에서(?) 최적화 시킬 수 있는가..

이번에 다뤄볼 DAX 함수는 FILTER 함수이다. 굉장히 자주사용하는 함수이니 잘 익혀두면 좋을 듯 하다. FIlTER('테이블',조건문) 이런 DAX 방식의 중요점은 테이블(가상으로) 만들어내서 계산하는 행위를 주어진 Context별로 반복적으로 수행한다는 것!! FILTER(ALL('Calendar'[Date]), 'Calendar'[Date]

이번에 알아볼 DAX 함수는 LastNonBlank, LastNonBlankValue이다. 최신 날짜, 또는 최신 Value값을 구하고 싶을 때 사용하면 유용할 듯 하다. LastNonBlankValue (열이름, 식) : 마지막달의 매출을 반환한다. 마지막달매출 = LASTNONBLANKVALUE('Calendar'[년월],[매출액]) LastNonBlank (열이름, 식) : 마지막달을 반환한다. 마지막달매출2 = LASTNONBLANK('Calendar'[년월],[매출액]) 최종월을 구하고 싶다면 LASTDATE를 사용해보자 뒤에 "MMM YYYY"는 서식을 나타낸다 최종월 = FORMAT(LASTDATE('Sales'[Purchase Date]), "MMM YYYY")

이번에 알아볼 DAX 함수는 TOPN으로 기준에 따라 상위 몇 등까지 뽑아주는 함수이다. TOPN(”상위 몇 등까지 뽑을 INT”, “기준 테이블”, “계산할 측정값(열)”, “오름차순=ASC , 내림차순=DESC”) 예시를 보면서 이해를 해보자 [매출액]를 계산해 놓고서 그 테이블을 [매출액]이 큰 순서대로 정렬한 뒤 상위 10개로 된 sub-table을 뽑아낸다. 매출액 = sumx(Sales, Sales[Quantity]*RELATED('Products'[Current Price])) Top10_SP_Sales = CALCULATE([매출액],TOPN(10,'Sales People',[매출액],DESC))