들어가며
이번 포스팅 부터 Power BI로 본격적인 분석하는 방법에 대해서 다루어 보도록 하겠습니다. 전처리과정을 거친 Raw-data를 바탕으로 가장 먼저 매매,전세 콤보차트를 구현하는 법에 대해서 살펴보겠습니다.
아직 이전 포스팅을 읽지 않으신 분들은 아래를 참고하시기 바랍니다.
아파트시계열 다루기(4):Power Query M으로 증감테이블 만들기
아파트시계열 다루기(1):ROOT폴더와 Raw-Data준비
DAX식으로kb_week 통합 테이블 만들기
앞서 매매지수,매매증감,전세지수,전세증감 이렇게 총 4개의 테이블을 만들었습니다. 이처럼 테이블의 구조 및 형식이 똑 같기 때문에 이 4개의 테이블을 하나의 테이블로 만들 수 있습니다.
UNION DAX함수로 새 테이블 만들기
DAX식으로 새 테이블을 만들기 위해서 우선 아래 그림처럼 가장 먼저 테이블뷰 모드에서 테이블도구 > 테이블 차례대로 클릭합니다.
그러면 DAX식 입력창에서 커스가 깜빡이는 모습을 볼 수 있을것 입니다.
아래 DAX식을 Copy Code합니다.
kb_week = UNION('매매지수','매매증감','전세지수','전세증감')DAX식에 대한 전반적인 내용은 추후에 살펴보도록 하고 우선 UNION 함수가 무엇인지 정도는 알아야 할 것 같습니다.
UNION-DAX함수 더 알아보기는 아래 링크를 참고하세요.
https://learn.microsoft.com/ko-kr/dax/union-function-dax
앞서 Copy한 DAX식 입력창에 붙여넣기 합니다.
kb_week 테이블이 생성되다
위 입력한 DAX식을 커밋하면 아래 처럼 kb_week 테이블이 생성된 것을 볼 수 있습니다.
지역명을 가진 kb_region 테이블 만들기
kb_region.json 파일이 필요한 이유
우리가 이전에 만들었던 kb_week 테이블에는 지역명을 찾아볼 수 없습니다. 사실 아파트가격지수 통계는 지역(모집단)별로 지수가 작성되어 있습니다. 하지만 kb_week테이블에 지역명 컬럼은 보이지 않습니다. 다만 인덱스 컬럼이 있습니다. 바로 인덱스 컬럼을 통해서 지역명을 사용하기 위해서 kb_region.json파일이 필요 합니다. kb_region.json파일은 kb_region테이블의 Raw-data가 되는것 입니다. 즉 kb_region테이블을 생성하기 위해서 kb_region.json파일이 반드시 필요한 것입니다.
kb_region.json 파일 만들기
아래 json파일은 제가 수 년 간 사용해보고, 업데이트 시켜온 자료입니다. 이를 여러분들에게 공유하도록 하겠습니다.^^
아래 코드를 Copy Code 합니다.
[
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}
]메모장(notepad)을 열고, 붙여넣기 한 다음, ROOT폴더경로에 kb_region.json 이름으로 저장합니다.
ROOT폴더에 kb_region.json파일이 생성된 것을 확인할 수 있습니다.
kb_region.json 가져와서 kb_region테이블 만들기
생성된 json파일을 불러올려면 데이터 가져오기 > 자세히 순서로 클릭해 줍니다.
비로소 JSON 이 보입니다. 물론 선택한 다음 연결 클릭합니다.
열기 폴더 탐색기가 열리면 당연히 ROOT폴더 입력한 다음 kb_region.json파일을 선택합니다.
이렇게 kb_region 테이블이 생성된 것을 확인할 수 있습니다.
닫기및적용 실행하면 아래 처럼 Power BI에 kb_region테이블이 생성된 것을 볼 수 있습니다.
kb_week, kb_region 두 테이블 연결하기
kb_week 테이블에서 존재하지 않는 지역명을 사용하기 위해서는 kb_region 테이블 상호간에 묘종의 작업을 해주어야 합니다. 즉, 두 테이블을 연결하여야 하는데, 이런 연결 작업은 모델보기 에서 관계를 통해서 할 수 있습니다.
Power BI에서는 Data가 로드 되면 자동으로 관계를 탐색하고 설정하는 기능이 있습니다. 물론 이를 비활성화 시키는 기능도 있습니다. 비활성화 하는 법에 대해서는 추후 별도의 포스팅으로 다루어 보도록 하고, 여기에서는 테이블 간에 자동으로 관계가 연결되어진 것을 삭제하는 법에 대해서 알려드리겠습니다.
기존 관계 모두 삭제하기
아래 그림처럼 자동으로 서로 관계가 연결되어진 모습을 볼 수 있습니다. 이렇게 우리가 직접 설정해준 관계가 아니라면 자칫 그릇된 분석결과를 야기시킬 수 있으므로 이를 삭제해주어야 합니다.
아무 테이블의 점3개를 눌러서 관계관리를 클릭합니다.
관계관리 팝업창이 뜨게 되고, 자동으로 설정되어진 관계들을 선택해서 삭제를 합니다.
이렇게 모든 관계가 삭제된 모습을 볼 수 있습니다.
새로운 관계 설정 하기
이제 우리가 원하는 관계를 설정할 차례입니다. 관계 맺기를 원하는 각각 테이블에서 공통적으로 들어가 있는 컬럼을 한 쪽 테이블에서 다른 한 쪽 테이블로 드래그 하여서 드롭인 하면됩니다.(kb_week[인덱스]와kb_region[index])
그러면 아래 처럼 관계 연결선이 생기게 되고, 자세하게 보면 연결선 중간에 한쪽 방향으로 가리키는 아이콘을 볼 수 있습니다.
위 연결선을 더블클릭하면 관계편집 팝업이 뜨게 되고, 크로스필터방향에서 모두로 설정합니다. 사실 이 개념은 모델에 있어서 아주 중요한 내용이지만, 이를 제대로 설명할려면 자칫 전체 내용이 무거워지는 관계로 아래 문서를 참고하시기 바랍니다.(아무튼 저는 이 부분에서는 가급적 모두로 설정하는 편입니다.)
크로스필터방향에 대해서 더 알아보기
크로스필터방향을 모두로 설정하니 아래 아이콘이 양쪽 방향으로 나타나는 것을 확인할 수 있습니다.
보고서에 콤보차트 그리기
kb_week, kb_region 두 테이블 사이에 관계도 설정하였으니, 이제 본격적으로 콤보차트를 그려볼까요!!
지역명 슬라이서 만들기
앞서 말씀드렸듯이 시계열의 모집단은 지역명으로 되어 있습니다. 따라서 지역별로 콤보차트를 구현할려면 가장 먼저 지역을 선택할 수 있는 장치를 마련해야 합니다. 그 장치가 바로 지역명 슬라이서 입니다. 시각화 부분에서 깔떼기 모양이 있는 슬라이서를 선택합니다.
그러면 아래 처럼 네모난 상자가 나타나게 되고, 여기에 kb_region테이블의 sigun컬럼을 드래그하여 드롭인 합니다.
와우~^^ sigun컬럼의 지역명들이 체크박스로 나타는 것을 볼 수 있습니다. 지역명 슬라이서를 보고서 왼쪽에 상하 여백없이 크기를 조절합니다.
꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트 그리기
이제는 차트를 그려야 할 차례입니다. 시각화 > 꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트 선택하면 역시 차트 모양의 박스가 생겨요.
차트모양의 박스를 선택한 상태에서 kb_week테이블에서 날짜형식의 특성 컬럼을 x축에 드래그 드롭인 합니다.
아래 그림처럼 특성 컬럼 끝 부분 ^표시 꺼꾸로 된 아이콘 클릭하면 날짜계층으로 되어있는데 이를 특성으로 선택을 변경합니다.
그리고 선y축에 값 컬럼을 역시 드래그 드롭인 합니다. 참고로 컬럼명 앞에 Σ 표시가 있는것은 숫자 형식 Data를 뜻합니다.
이렇게 꺾은선 차트가 나타나는 것을 볼 수 있습니다.
지역명 슬라이서에서 강원도 강릉시를 선택합니다. 역시 차트가 다시 다르게 구현되는 것을 볼 수 있습니다. 슬라이서의 Data는 kb_region 테이블이고, 차트 부분의 Data는 kb_week 테이블 입니다. 그런데도 슬라이서의 선택에 따라서 차트가 동적으로 변경되는 것을 볼 수 있습니다. 이게 바로 관계 설정의 유익이라고 할 수 있겠습니다. 만약 관계 설정을 해주지 않았다면 이 처럼 잘 작동하지 않을 것 입니다. 즉 슬라이서에서 다른 지역을 선택하더라도 차트에는 아무런 변화가 일어나지 않았을 것 입니다.
마치며
이상 대략적인 콤보차트를 구현해 보았습니다. 이은 포스팅에서는 보다 구체적으로 콤보차트 완성하는 법에 대해서 다루어 보도록 하겠습니다. 따라서 많은 관심 그리고 공유해 주시면 감사하겠습니다. 그럼 다음 포스팅에서 만나뵙겠습니다. 저는 지중해부자 였어요^^
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