들어가며
본 포스팅에서는 지난 포스팅에서 대략적으로 구현한 콤보차트를 보다 상세하게 꾸며보도록 하겠습니다. Power BI Desktop의 거의 모든 UI설정은 드래그&드롭 으로 할 수 있도록 되어있습니다. 따라서 어떤 항목에서 어떤 기능이 있는지 위주로 살펴보시면 향후 직접 본인이 원하는 차트를 구현할 때 도움이 될 것 입니다. 그 외 디자인 영역은 각자 기호에 따라서 커스터마이징 하시면 될 것 같습니다.(디자인 영역은 언제나 어려워요 ㅋㅋㅋ)
아직 이전 포스팅을 읽지 않으신 분들은 아래를 참고하시기 바랍니다.
아파트시계열 다루기(1):ROOT폴더와 Raw-Data준비
아파트시계열 다루기(4):Power Query M으로 증감테이블 만들기
그리고 아래 문서를 참고해 보시기 바랍니다.
Power BI의 콤보 차트 만들기 및 사용
콤보차트 꾸미기
지난 포스팅에서 만들었던 콤보차트의 구성은 크게 지역을 선택할 수 있도록 하는 슬라이서와 슬라이서 선택에 따라서 동적으로 변하는 차트 이렇게 2 요소가 있었습니다.
슬라이서 꾸미기
먼저 만들었던 슬라이서를 선택합니다. 선택 의미는 마우스로 콕~!! 찍는 것 입니다. 그러면 아래 이미지 처럼 선택되었다는 표시가 나타나게 됩니다. 이렇게 시각화 요소가 선택이 되어지면 필터,시각화,데이터 부분에서 각각 설정된 내용을 볼 수 있습니다.
여기서 필터 부분은 크게 3가지 종류로 나뉘어 집니다. 아래 참고사항을 확인하시기 바랍니다.
- 이 시각적 개체의 필터: 해당 시각화에만 적용되는 필터
- 이 페이지의 필터: 이 페이지 모든 요소에 적용되는 필터
- 모든 페이지의 필터: 모든 페이지에 적용되는 필터
kb_region[sigun]컬럼을 시각화>필드에 드래그&드롭 하면 이 시각적 개체의 필터에도 자동적으로 추가되어요. 이 부분은 조금만 생각해 보시면 금방 이해가 될 것 입니다. sigun컬럼 중에서 제외하고 싶은 값들이 있을 수 있기 때문입니다. 그런 다음 kb_region[gubun] 컬럼을 이 시각적 개체의 필터에 드래그&드롭 합니다.
kb_region[gubun] 컬럼에 대해서 설명하면 다음과 같습니다.(시도별 순위, 시군구별 순위 등을 쉽게 계산하기 위해서 만든 컬럼 입니다.)
1 : 152개 단일 시군구
2 : 경상남도 창원시, 경상북도 포항시, 전라북도 전주시, 충청남도 천안시, 충청북도 청주시, 경기도 용인시, 경기도 안산시, 경기도 부천시, 경기도 안양시, 경기도 고양시, 경기도 성남시, 경기도 수원시
3 : 제주, 세종 제외한 15개 시도
4 : 6개광역시, 서울 강남권, 서울 강북권
5 : 기타지방,수도권,5개광역시,전국
13 : 제주특별자치도 서귀포, 세종특별자치시
kb_region[gubun] 컬럼 은 17개 시도별 순위를 집계할 때 3,13 선택하면 되고, 154개 시군구별 순위를 집계할 때는 1,13 선택하면 됩니다.
일단 시도 및 시군구 모두 보기 위해서 1,3,13 을 선택합니다.
시도>시군구 이런 구조를 가지기 위해서 시각화>필드에 sigun위에 sido를 드래그&드롭 합니다.(이 때 반드시 슬라이서 시각화를 선택한 상태이여야 합니다!!)
아래 ①필드 에서 sido,sigun 이렇게 된 상태가 ②슬라이서 시각화가 어떻게 달라지게 되는지 살펴보시기 바랍니다. 상위,하위 개념으로 그룹화가 되는 것을 볼 수 있습니다.
그리고 이어서 슬라이서>추가옵션(…) 클릭하면 검색 부분을 활성화 시켜줍니다.
검색 할 수 있는 부분이 생성되는 것을 알 수 있습니다.
차트 꾸미기
이제 본격적으로 차트 꾸미기를 할 차례 입니다.
측정값 만들기
kb_week[값] 컬럼이 있습니다. 하지만 우리가 원하는 값은 매매지수,매매증감,전세지수,전세증감 이렇게 4가지 값이 각각 필요합니다. 그래야 총 4개의 값을 각각 시각화 할 수 있기 때문입니다.
따라서 kb_week[값] 에서 총4개 종류의 값들을 각각 측정해 낼 필요가 있습니다.
4개의 측정값들을 어떻게 만드는지 살펴보도록 하겠습니다.
위 이미지 처럼 kb_week[값] 컬럼의 오른쪽 추가옵션(…) 클릭합니다. 그리고 빠른 새 측정값 클릭합니다.
빠른 측정값 창이 나타난 것을 볼 수 있습니다. 아래 그림처럼 필터 > 필터링된 값 클릭합니다.
기준 값에서 평균을 선택 합니다.
필터에는 kb_week[종류] 컬럼을 드래그&드롭 합니다.
첫 번째로 ①매매증감 선택합니다. 그런 다음 ②추가 버튼을 눌러줍니다.
계산기 아이콘이 있는 컬럼이 새롭게 생성되는 것을 볼 수 있습니다.
이렇게 생성된 측정값을 더블클릭으로 이름을 매매증감 으로 변경해 주세요.
이렇게 생성된 측정값의 DAX식은 아래와 같습니다.
매매증감 =
CALCULATE(AVERAGE('kb_week'[값]), 'kb_week'[종류] IN { "매매증감" })매매증감 대신 매매지수를 대입하면 매매지수 측정값이 생기게 될 것 입니다.
매매지수 =
CALCULATE(AVERAGE('kb_week'[값]), 'kb_week'[종류] IN { "매매지수" })위 DAX식을 복사해서 모델링 > 새 측정값 선택 후 DAX식 입력란에 붙여넣기 합니다.
전세증감 =
CALCULATE(AVERAGE('kb_week'[값]), 'kb_week'[종류] IN { "전세증감" })전세지수 =
CALCULATE(AVERAGE('kb_week'[값]), 'kb_week'[종류] IN { "전세지수" })
이렇게 해서 총 4개의 측정값들을 모두 만들어 주세요. DAX식 입력 앞에 V(커밋:실행) 클릭으로 실행해주세요.
그럼 데이터 부분의 kb_week 테이블에 매매증감, 매매지수, 전세증감, 전세지수 총 4개의 측정값들이 생겨난 모습을 볼 수 있어요.
콤보차트 X,Y축 설정 하기
아래 이미지를 참조하여, 각각 X,Y축 항목에 드래그&드롭 해주세요.
역시 해당 차트를 선택한 다음, 시각화>서식 들어간 다음 디자인을 구체적으로 설정합니다. 직접 해보시면 금방 감~잡았어!! 하실 것 입니다.^^
차트 동적 제목 만들기
차트 동적 제목 이란? 슬라이서의 지역명을 선택할 때 마다, 선택된 지역명 그대로 차트의 제목이 되도록 하는 것.
서식>제목>fx(함수) 순서대로 클릭합니다.
나타난 팝업에서 아래 처럼 설정해 주세요. (필드값, kb_region[sigun])
그리고 확인 클릭 합니다.
그리고 디자인은 위 이미지를 참고해서 각자 개성있게 설정해 주세요.
슬라이드바 추가하기
이대로 마치려고 하다가 새로운 슬라이서 하나를 추가하여 보다 더 정교한 분석을 할 수 있도록 하여야 겠습니다.
기존 슬라이서는 지역을 선택할 수 있도록 하였습니다.
특정 지역이 선택된 상태에서 특정 시점을 필터링 하고 싶을 경우가 있을 것 입니다.
이럴 때, 사용할 수 있도록 특정 시간대를 설정할 수 있도록 슬라이서 하나를 만들어 주도록 하겠습니다.
보고서 빈 공간에 마우스 클릭 한 번 한 후~!!
시각화에서 슬라이서를 선택합니다.
그런 다음 캘린더 아이콘의 특성 컬럼을 드래그&드롭 해주세요.
슬라이드 바 가 생성된 모습을 볼 수 있으며,
슬라이드바를 움직여서 날짜 범위를 좁히니, 차트가 확대 되는 것을 볼 수 있습니다.
마치며
이렇게 보다 구체적으로 아파트 가격지수, 변동률을 분석할 수 있는 콤보차트를 만들어 보았습니다. 분석할 수 있도록 시각화 하는 작업과 실제 분석을 하는 것은 정말 별개의 일 입니다. 따라서 향후 다른 포스팅에서는 콤보차트 제대로 분석하는 방법에 대해서 다루어 보도록 하겠습니다.
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