Power BI 목표 대비 실적 모델링하는 법 | 누적값 계산 및 시각화

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 22 ноя 2024

Комментарии • 21

  • @ONION-BI
    @ONION-BI  7 месяцев назад +1

    📌😄Power BI를 저랑 같이 기초부터 각 잡고 배워보고 싶은 분들은 BI 공방으로~ 👉 onionbi.liveklass.com/main

  • @이성미-i5y
    @이성미-i5y Год назад

    언제나 최고의 강의를 제공해 주셔서 감사합니다.

    • @ONION-BI
      @ONION-BI  Год назад

      최고의 댓글 감사합니다 👍

  • @fipta9424
    @fipta9424 Год назад

    마침 필요했는데 딱 맞게 올려주셨네요. 감사합니다.

    • @ONION-BI
      @ONION-BI  Год назад

      댓글 감사합니다 👍 도움 되셨길 바래요

  • @flap_official
    @flap_official 11 месяцев назад

    신규카드 당장 사용해 볼께요~ 깔끔 모던 좋아요😍

    • @ONION-BI
      @ONION-BI  11 месяцев назад

      점점 신규 카드로 할 수 있는게 많아지는 것 같아요~ㅎ 👍 댓글 감사합니다

  • @tycoonan70
    @tycoonan70 11 месяцев назад

    매우 유용한 정보 감사합니다! ^^

  • @davidbelow9372
    @davidbelow9372 Год назад

    정말 최고! 기가 막힙니다

    • @ONION-BI
      @ONION-BI  Год назад

      댓글 감사합니다 👍

  • @frederiquejoe7764
    @frederiquejoe7764 Год назад

    좋아요 누르고 갑니다

    • @ONION-BI
      @ONION-BI  Год назад

      댓글도 감사합니다 :)

  • @DontSayUnhappy
    @DontSayUnhappy 9 месяцев назад +1

    연도에서 리셋되는게아니라 처음부터 쭉 누적은 할수없을까요???

    • @ONION-BI
      @ONION-BI  9 месяцев назад +1

      아래 영상에서 9분15초 즈음에 나오는 누적 구하는 공식을 참고하시면 될 것 같아요 :)
      아래는 HR에서 입사자 수(#stay)를 누적해서 계산하는 방법에 관한 부분입니다.
      ruclips.net/video/Vn1SIxouQ1s/видео.htmlsi=g-QW3S860FHTIrXf

  • @glockgribouii5014
    @glockgribouii5014 Год назад

    안녕하세요! 강의 잘 보고 있습니다.
    목표치 중에는 합계 뿐만 아니라 평균이라는 목표치도 필요한데, 이를 위해서는 CALCULATE가 아니라 AVERAGE를 사용하면 될까요?

    • @ONION-BI
      @ONION-BI  Год назад

      단순평균치라면 Average를, 월평균 같은 합계의 평균이라면 AverageX를 쓰시면 됩니다.

  • @이선희-v2k
    @이선희-v2k 3 месяца назад

    안녕하세요 질문입니다. 영상과는 좀 다른 질문인데요, 모델링->역활관리에서 각 사람별 필터를 적용했고, 블로그로 게시했습니다. 사람별로 권한이 설정된 매출값만 보이게 BI에서 역활관리 필터 한 상태 입니다. 블로그에서는 의미체계모델 추가옵션-보안에서 각 사람별로 블로그 게시값을 볼 수 있도록 개별 설정 해 놓았습니다. 각 사람별로 설정해 놓은 보안값에, 해당 팀장들은 팀원의 매출값을 볼 수 있도록 보안설정에 추가를 해 놓은 상태 입니다. 즉, 팀장은 팀원이 3명이면 3명의 매출값을 전체 다 볼 수 있습니다. 팀원은 개인것만. 헌데, 계속 잘 되던 보안값이 지난 주 갑자기 팀장이 팀원 한명의 매출값이 보이지 않고 있습니다. 전체의 매출값도 아니고, 일부의 매출값만 안보이는 상황입니다. 팀장이 생각한 매출값이 150이면, 현재 보이는 값은 134 이렇게 보입니다. 이러한 현상이 관계도 팩트테이블-마스터 테이블의 영향일까요? 아니면, 블로그의 보안 설정값문제인가요? 이러한 상황이 처음이라서 당황스럽습니다. BI 데이터를 만든 마스터는 전체 매출값이 제대로 150으로 보인다고 합니다.(BI파일 & 블로그 게시값 모두 제대로 보임) 긴 글입니다. 두서없는 질문이지만 혹시라도 답변 주실 수 있으신지..문의 드립니다.

    • @ONION-BI
      @ONION-BI  2 месяца назад

      늦었지만 답글 드립니다. 유튜브 댓글로는 문제확인과 답변이 어려운 질문이지만 잘 되던게 갑작스레 안되면 보안 설정 문제보다는 모델링의 문제가 아닐까 싶네요 ^^; 수고하세요!

  • @xn8cs
    @xn8cs 11 месяцев назад

    안녕하세요 어니언님! 항상 영상 잘보고 있습니다 감사합니다!! 궁금한 점이 있느데,,
    매월 약 3만행 정도의 raw data(제품ID, 제품카테고리, 누적판매량, 해당월 가격)를 받고 있습니다.
    매월 받을 때, 직전달과 중복되는 제품ID도 있고, 없어진 것, 새로 생긴 것도 있습니다.

    • @ONION-BI
      @ONION-BI  11 месяцев назад +1

      안녕하세요, 매월 누적으로 받으시는 걸 보니 데이터 수집 쪽이 열악하신 상황이시군요~ ㅠ
      데이터를 보지 못해서 정확하게 말씀드릴 수는 없지만 이미 누적으로 집계된 데이터를 받으신다고 하면 제품ID열이 이미 고유값들로 이루어져 있을 텐데, Distinct를 쓰실 필요가 있는지는 잘 모르겠네요.
      제가 예상한대로 '제품ID별 월별 누적 집계 데이터' 상태라면,
      i) 전월 누적테이블과 당월 누적테이블을 파워쿼리에서 병합하여 나란히 열로 만든 뒤 두 열 간의 차이를 만드는 식을 만드는 방법도 있겠고(제품ID기준 매칭),
      ii) 위 두 테이블을 모두 각각 가져와서 각각 판매량을 측정값으로 만든 뒤 빼기를 해주는 방법도 있을 것 같네요~
      단, 여기서 Calendar 테이블과 Product 테이블을 Dimension 테이블로 사용하여 두 테이블과 모델링(관계설정) 해주시는 게 필요할 수 있습니다. 물론 연결을 위해 각 테이블에는 날짜 열(전월, 당월)이 있어야겠죠?
      참고로 위 접근방법들이 모두 DAX로도 가능하지만 편집은 특별할 경우를 제외하고는 파워쿼리를 사용하시는 게 좋습니다. 👍 도움이 되셨길 바랍니다 :)

    • @xn8cs
      @xn8cs 11 месяцев назад

      @@ONION-BI 답변 정말 감사합니다! 맞습니다. 열악한 상황입니다ㅜ
      unique함수(엑셀기준, 파워bi는 distinct? 모르겠네요)가 필요하다고 생각한 이유는 아래 예시처럼 데이터가 매월 수집되기 때문입니다.
      '23년 1월 수집 제품: A, B, C
      '23년 2월 수집 제품: A, C, E
      '23년 3월 수집 제품: C, B, X
      > 직전 월과 중복되는 값도 있고, 없어질 수도, 새로 생길 수도 있습니다.
      i) 전월 누적테이블과 당월 누적테이블을 파워쿼리에서 병합하여 나란히 열로 만든 뒤 두 열 간의 차이를 만드는 식을 만드는 방법도 있겠고(제품ID기준 매칭),
      >> 현재 데이터는 그렇게 쌓아뒀습니다. 하지만, 위에 말씀드린 것 처럼 매월 수집되는 제품이 달라서, 어떻게 할지 고민이됩니다. 테이블을 하나 더 만들어서 해야될 것 같은데, 어떤식으로 만들 수 있을까요?
      ii) 위 두 테이블을 모두 각각 가져와서 각각 판매량을 측정값으로 만든 뒤 빼기를 해주는 방법도 있을 것 같네요~
      >> 매 월마다 가져와 작업해야되는 부분이기 때문에, 자동으로 계산이 되는 방안을 선호합니다.
      두서없이 적어서 죄송한데, 결국 하고자 하는 것은 1) 매월 받는 데이터에 기초하여 빠짐 없이 모든 제품의 신규판매량을 구하고 2) 해당 신규판매량을 바탕으로 빠르게 판매되고 있는 것을 detect 한다. (예: 카테고리별 판매량 높은 제품 30개 list-up) 3) (옵셔널) 시각화 입니다.