[데이터넷] 하루가 멀다고 쏟아지는 데이터 홍수 속에서 필요한 내용을 손쉽게 탐색하고, 정리해서 숨어 있는 인사이트를 발견할 수 있다면 정말 행복할 것이다. 이러한 의미에서 마이크로소프트 파워 BI가 제공하는 기능은 매우 요긴하다.
영진닷컴이 출간한 ‘데이터 시각화와 탐색 with POWER BI: Power BI와 함께라면 데이터 시각화가 정말 쉬워진다’는 데이터를 이해하기 쉬운 차트로 시각화하고, 조건에 따른 차트의 변화를 통해 데이터를 제대로 활용할 수 있는 방법을 매우 쉽게 소개한다. IT 전공자나 데이터 분석 경험이 없더라도 책의 내용을 따라하다 보면 자연스럽게 필요한 기능을 자신의 것으로 만들 수 있다.
파트 01과 02에서는 회사의 매출 분석에 필요한 실무 예제를 활용해 파워 BI가 가진 데이터 탐색과 시각화에 필요한 핵심 기능을 하나부터 열까지 모두 알려주며, 파트 03에서는 앞서 배운 파워 BI의 기능을 활용해 1인 가구의 현황과 그들의 선호 지역을 분석해 본다.
또한 파트 04에서는 우리 사회의 중요한 문제로 떠오르는 미세먼지에 관련된 일상의 궁금증을 시각화해보고, 파트 05에서는 카페 창업에 관심이 있는 사람들이라면 반드시 알아야 하는 내용(폐업률, 생존 기간 등)을 탐색해보는 시간을 갖는다.
마이크로소프트에서 제공하는 파워 BI는 누구나 쉽게 사용법을 익혀 데이터를 전처리하고 모델링하거나 시각화할 수 있는 대표적인 프로그램이다. 파트 01에서는 파워 BI의 구성 요소를 알아보고, 데이터 분석 및 시각화에 대해 살펴본다.
파트 02는 파워 BI 활용 편으로, 파워 BI 데스크톱에서는 파워 쿼리 편집기를 이용해 여러 파일을 결합하거나 추가해 하나로 통합할 수 있으며 ‘전월대비, 전년대비 증감률’ 등과 같은 DAX (Data Analysis Expressions) 수식을 작성해 시각화할 수 있다. 또한 파워 BI 데스크톱에서 작성된 보고서를 다른 조직 구성원들과 협업하기 위해 파워 BI 서비스에 게시 및 공유해서 사용할 수도 있다.
파워 BI를 활용한 첫 번째 데이터 분석 주제는 ‘1인 가구’다. 1인 가구는 저출산, 고령화와 함께 대한민국의 현재를 관통하는 주요한 사회 현상이다. 파트 03에서는 행정안전부, 통계청 등 정부기관에서 공개하는 데이터를 이용해 1인 가구의 현황과 그들의 선호 지역을 분석해 본다.
미세먼지가 우리 사회의 중요한 문제로 대두됨에 따라 미세먼지의 원인을 밝히기 위한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 파트 04에서는 공개된 데이터를 이용해 미세먼지와 관련한 일상의 궁금증을 밝혀 본다.
파트 05는 카페 창업에 관심이 있는 사람들이라면 반드시 알아야 하는 내용(폐업률, 생존 기간 등)을 탐색하는 심층적인 내용을 다룬다. DAX를 활용해 폐업률과 생존 기간을 산출하는 한편 도형 맵, 맵 박스 등 다양한 도구를 이용해 카페의 지역별 분포를 시각화한다.
‘데이터 시각화와 탐색 with POWER BI’는 주변에서 일어나는 사회 현상 분석에 관심이 많거나 데이터 분석 및 시각화에 특화된 파워 BI를 제대로 배워보고 싶은 사람, 데이터 분석에 관련된 업무를 하는 사람, 데이터를 통해 인사이트를 발견하고 싶어하는 직장인, 데이터를 분석하고 프레젠테이션 소스를 만들어야 하는 직장인 등에 유용하다.
