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파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석
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파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석

예제를 통해 배우는 데이터 모델링

알베르토 페라리, 마르코 루쏘 저/이지은 | 에이콘출판사 | 2018년 06월 29일 | 원제 : Analyzing Data with Power BI and Power Pivot for Excel 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
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상품정보

출간일 2018년 06월 29일
쪽수,무게,크기 324쪽 | 757g | 188*235*20mm
ISBN13 9791161751696
ISBN10 1161751696

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책소개

정보가 넘쳐나는 시대에 이 정보들을 어떻게 얻고 또 어떻게 활용할 수 있을까? 많은 데이터를 분석하여 데이터가 갖고 있는 정보를 얻고 활용해야 한다. 이 책은 파워 BI와 엑셀의 파워 피봇이라는 데이터 분석 도구를 사용해 데이터를 모델링에 관해 설명한다. 일상적인 업무에서 접하기 쉬운 예제를 통해 데이터 모델링의 기본 개념을 소개하고 있어서 초보자도 쉽게 활용할 수 있으며 데이터 모델링에 대한 감각을 얻을 수 있을 것이다.


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 알베르토 페라리

Alberto Ferrari 마이크로소프트 파워 피봇, 파워 BI, DAX, SQL Server Analysis Services에 대한 기사를 정기적으로 게재하는 SQLBI 설립자다. 비즈니스 인텔리전스(BI)에 대한 컨설턴트이자 멘토며, 종종 Microsoft Ignite, PASS Summit, SQLBits와 같은 주요 국제 콘퍼런스에서 연설한다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 마르코 루쏘

Marco Russo 마이크로소프트 파워 피봇, 파워 BI, DAX, SQL Server Analysis Services에 대한 기사를 정기적으로 게재하는 SQLBI 설립자다. 비즈니스 인텔리전스(BI)에 대한 컨설턴트이자 멘토며, 종종 Microsoft Ignite, PASS Summit, SQLBits와 같은 주요 국제 콘퍼런스에서 연설한다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 이지은

컴퓨터공학을 전공하고 피처폰용 모바일 브라우저 개발을 시작으로 개발 업무를 맡았다. 이후 안드로이드앱 개발 프로젝트에 참여했으며 최근 통신사 과금 검증, 플랫폼 운영 등의 업무를 했다. 현재는 기술 번역에 집중하고 있다. 기술 전문가 그룹 GoDev의 멤버로 활동하고 있다.

목차

Chapter 1. 데이터 모델링 소개
__단일 테이블 작업
__데이터 모델 소개
__스타 스키마 소개
__객체 이름 정의의 중요성 이해
__결론


Chapter 2. 헤더/디테일 테이블 사용
__헤더/디테일 소개
__헤더 값 집계
__헤더/디테일 평면화
__결론


Chapter 3. 다중 팩트 테이블 사용
__비정규화 팩트 테이블 사용
__디멘션 간의 필터링
__모델 모호성의 이해
__주문과 청구서
____고객별 전체 청구 금액 계산
____고객별 해당 주문을 포함하는 청구 금액 계산
____청구됐을 때 주문 금액 계산
__결론


Chapter 4. 날짜와 시간 처리
__date 디멘션 생성
__자동 time 디멘션 이해
____엑셀의 자동 시간 그룹화
____파워 BI 데스크톱의 자동 시간 그룹화
__다중 date 디멘션 사용
__날짜와 시간 처리
__타임 인텔리전스 계산
__회계 달력 처리
__근무일 계산
____한 국가 또는 지역의 근무일
____여러 국가 또는 지역을 고려한 작업
__연내 특정 기간 처리
____중첩되지 않는 기간 사용
____today와 관련된 기간
____중첩 기간 사용
__주간 캘린더 작업
__결론


Chapter 5. 과거 속성 추적
__서서히 변하는 디멘션 소개
__서
... 펼처보기

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

- 테이블, 관계, 키 등의 데이터 모델링의 기본
- 스타 스키마와 스노우플레이크, 일반적인 모델링 기술
- 그래뉼래러티의 중요성
- 복잡한 데이터 모델에서 판매와 구매 같은 다중 팩트 테이블 사용
- date 테이블을 사용한 달력과 관계된 계산 관리
- 고객의 이전 주소나 지정된 매니저와 같은 과거 속성 추적
- 스냅샷을 사용해 편리하게 수량 계산
- 가장 효율적인 방법으로 여러 통화 사용
- 중첩 될 수 있는 기간을 포함하는 이벤트 분석
- 특정 비즈니스 요구에 필요한 데이터 모델

이 책의 대상 독자

파워 피벗을 사용하는 엑셀 사용자나 파워 BI를 사용하는 데이터 분석가에게 도움되는 책이다. 또는 BI 전문가 경력을 쌓기 시작하는 사람이나 데이터 모델링의 주제를 살펴보고 싶은 사람에게 추천한다.
실제로 데이터 모델링이 필요하다는 사실을 전혀 모르는 독자를 생각하며 이 책을 썼다. 데이터 모델링을 배워야 할 필요가 있다는 사실을 이해시키고 통찰력을 제공하는 것이 목표다. 따라서 데이터 모델링이 무엇이고 왜 유용한 스킬인지 궁금하다면 이 책이 필요하다.

이 책의 구성

1장, '데이터 모델링 소개'에서는 데이터 모델링의 개념을 간단히 소개하고 그래뉼래러티에 대해 살펴본다. 데이터 웨어하우스의 기본적인 모델, 즉 스타 스키마, 스노우 플레이크, 정규화, 비정규화를 정의한다.
2장, '헤더/디테일 테이블 사용'에서는 헤더/디테일 테이블을 사용하는 일반적인 시나리오를 다룬다. 여기서 별도의 두 팩트 테이블에 주문과 주문의 종류를 저장하는 예제를 사용하는 시나리오를 살펴보고 해결 방법을 찾는다.
3장, '다중 팩트 테이블 사용'에서는 여러 팩트 테이블이 있고 이를 종합해 보고서를 만드는 시나리오를 설명한다. 데이터를 적절한 방법으로 살펴보기 위해 올바른 디멘션의 모델을 만들어야 한다는 사실을 강조한다.
4장, '날짜와 시간 처리'에서는 이 책의 가장 긴 장으로 타임 인텔리전스 계산을 다룬다. 적절한 date 테이블을 만드는 방법과 기본적인 타임 인텔리전스(YTD, QTA, PARALLELPERIOD 등)를 계산하는 방법을 설명한다. 그 후 날짜 계산 작업, 연내 특정 기간 처리, 일반적인 date를 사용하는 작업에 대한 몇 가지 예제를 제시한다.
5장, '과거 속성 추적'에서는 서서히 변하는 디멘션을 사용하는 모델을 설명한다
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