Name: 파워 BI 데이터 분석&amp;시각화
Rating: 10.0 (5 reviews)
Author: 김보겸 저

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파워 BI 데이터 분석&시각화

참된 데이터 분석과 빈틈없는 보고서를 위한

김보겸 저 | 비제이퍼블릭(BJ퍼블릭) | 2023년 07월 31일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기

내용: 5점

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파워 BI 데이터 분석&시각화

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품목정보

품목정보
발행일	2023년 07월 31일
쪽수, 무게, 크기	316쪽 \| 18824530mm
ISBN13	9791165922405
ISBN10	1165922401

책소개

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

1 마이크로소프트 파워 BI 소개 _1.1 파워 BI란 무엇인가? _1.2 비즈니스 인텔리전스와 핵심 성과 지표 _1.3 다양한 BI 도구와 파워 BI의 특징 _1.4 파워 BI 구성 요소 _1.5 파워 BI 플랫폼 _1.6 파워 BI 환경 구축 __파워 BI 라이선스 이해하기 __파워 BI 데스크톱 설치하기 2 데이터와 파워 BI 활용 프로세스 _2.1 데이터란 무엇인가? __데이터 형태 이해하기 __테이블의 구성 요소 __데이터 전처리 __데이터 쿼리 _2.2 보고서 작성 프로세스 __데이터 가져오기 __데이터 전처리 __테이블 관계 설정 __데이터 분석을 위한 계산식 추가 __차트 만들기: 시각화 필드 __차트 만들기: 시각화 개체 서식 __개체별 상호 작용 설정 __분석 탭 활용 __파워 BI 서비스 __보고서 공유 및 권한 설정 _2.3 RLS 3 쿼리 에디터를 활용한 데이터 전처리 _3.1 M 코드 이해하기 _3.2 파일 데이터 통합 _3.3 데이터 전처리 __열 피벗 해제 __적용된 단계 수정 __열 추가 및 쿼리 병합 __매출액 계산 _3.4 날짜별 채권 이자 금액 계산 _3.5 조건부 테이블 연결 _3.6 페이지 URL을 통한 웹 데이터 파싱 _3.7 쿼리 함수 활용 데이터 스크래핑 __네이버 금융 종목 정보 가져오기 __공공 데이터 포털 API 데이터 가져오기 4 데이터 모델링과 DAX 언어 _4.1 데이터 모델링 __카디널리티 __양방향 필터링 설정 __스타 스키마 _4.2 DAX 언어 __문법과 콘텍스트 __다중 로우 콘텍스트 _4.3 DAX 활용 데이터 분석 __CALCULATE 함수 __FILTER 함수 __TIME INTELLIGENCE 함수 __SUMMARIZE 함수와 ADDCOLUMN 함수 _4.4 실습 __최댓값 및 최솟값 하이라이트 __배송일 기준 매출액 계산 __시나리오 분석 __서로 다른 테이블 변숫값 비교 __배송 현황 대시보드 작성 5 다이내믹 보고서 작성 (1) _5.1 도형 맵을 활용한 서울시 아파트 가격 분석 지도 __웹 쿼리 함수화 __함수 호출 __파일 데이터 가져오기 __데이터 모델링 _5.2 책갈피 기능을 활용한 보고서 내비게이션 버튼 및 팝업 창 __다이내믹 리포트 작성 __팝업 필터 창 작성 _5.3 말풍선 기능을 활용한 다이내믹 데이터 설명 상자 _5.4 다이내믹 테이블과 계층을 활용한 조직도 차트 6 다이내믹 보고서 작성 (2) _6.1 파워 BI에서 실행하는 선형 회귀 분석 _6.2 생키 다이어그램을 활용한 데이터 흐름 분석 _6.3 대한민국 직장인의 평균 연봉 분석 __연봉 범위 및 분포에 대한 시각화 __중분류 연봉 금액 분석을 위한 데이터 전처리 __드릴스루 보고서 작성 __드릴스루 기능 추가 __스파크라인 삽입

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저자 소개 (1명)

저 : 김보겸

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월드비전에서 예산 수립과 비용 분석 등을 담당했고 우간다에 파견되어 개발 사업을 직접 실행했다. 이때 프로젝트의 방향성 설정과 성과 분석에 있어 데이터가 매우 중요하다는 것을 깨닫고, 데이터 분석과 시각화 그리고 머신러닝을 연구하게 되었다. 손쉬운 데이터 분석 방식이 있다는 사실을 전파하고자 마이크로소프트 파워 BI 활용법을 공유하고 있으며, 데이터의 진정한 가치는 연결과 분석에서 탄생한다는 모토로 데이터 ... 월드비전에서 예산 수립과 비용 분석 등을 담당했고 우간다에 파견되어 개발 사업을 직접 실행했다. 이때 프로젝트의 방향성 설정과 성과 분석에 있어 데이터가 매우 중요하다는 것을 깨닫고, 데이터 분석과 시각화 그리고 머신러닝을 연구하게 되었다.

손쉬운 데이터 분석 방식이 있다는 사실을 전파하고자 마이크로소프트 파워 BI 활용법을 공유하고 있으며, 데이터의 진정한 가치는 연결과 분석에서 탄생한다는 모토로 데이터 벤처기업인 데이터스랩(주)을 창업했다. 현재는 삼성전자 평택 반도체 공장 건설 프로젝트에서 삼성엔지니어링과 함께 여러 데이터를 연결하여 기존에 실현하지 못했던 데이터 기반의 다양한 가치를 만들고 있다.

- 마이크로소프트 공식 파워 BI 사용자 그룹 리더
- 『엑셀을 활용한 데이터 과학 실무 입문』, (위키북스, 2018) 저자

- (현) 삼성엔지니어링 데이터 분석 강사
- (현) 데이터스랩(주) 대표이사
- (전) 한국금융연수원 데이터 분석 강사
- (전) 포항공과대학교 데이터 분석 K-MOOC강사

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출판사 리뷰

데이터 전처리와 모델링부터
DAX 언어, 다이내믹 보고서 완벽 제작까지

데이터가 차고 넘치는 시대에 살고 있는 우리 모두는 데이터를 활용해 시기상응하고 현 상황에 적용할 수 있는 최적의 결과를 도출해야 할 필요가 있습니다. 이러한 데이터의 진정한 가치는 필요한 정보를 논리적으로 선정하고, 다양한 형태의 정보를 적절히 취합하여 데이터 간 긴밀한 관계를 찾아 연결했을 때 비로소 발견할 수 있습니다. 따라서 전략적인 의사결정을 위해 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스인 비즈니스 인텔리전스(BI)가 꼭 필요합니다. 이 책을 통해 데이터 전처리와 모델링부터 DAX 언어까지 확실히 잡아 꼼꼼한 분석으로 직무에서 유의미한 결론을 도출하길 바랍니다.

이 책이 필요한 독자

-엑셀을 넘어 데이터 탐색에 효율적인 도구를 활용해보고 싶은 분
-데이터를 다룰 때 필요한 사고방식을 키우고 싶은 분
-엑셀과 파워 BI를 보다 섬세하게 다루기 위해 DAX 언어를 학습하고 싶은 분
-보기 좋은 표와 그래프를 얻고, 사용자 친화적인 보고서를 공유하고 싶은 분

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