들어가며 : Power BI 도형맵 시각화 필요성
매주 발표되는 주간 아파트 가격 동향 시계열 데이터를 활용해 Power BI(파워BI)로 아파트 시장의 주간 흐름을 모니터링할 수 있는 Power BI 도형맵(지도)을 구현하는 방법을 소개합니다. 이 글을 통해 아파트 매매 동향을 시각적으로 분석하고, 효과적으로 데이터를 활용하는 방법을 배워보세요.
도형 맵 시각적 개체는 Power BI Desktop에서만 사용할 수 있으며, Power BI 서비스나 모바일에서는 사용할 수 없습니다. 도형 맵 시각적 개체는 미리 보기로 제공되므로 사용하려면 먼저 사용하도록 설정해야 합니다. 도형 맵을 사용하도록 설정하려면 파일 > 옵션 및 설정 > 옵션 > 미리 보기 기능을 선택한 후 도형 맵 시각적 개체 확인란을 선택합니다. 선택한 후에는 Power BI Desktop을 다시 시작해야 합니다.
아래 power bi 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다.
https://learn.microsoft.com/ko-kr/power-bi/visuals/desktop-shape-map
본 포스팅은 이전글을 읽고 오시면 도움이 될 것 입니다.
아파트시계열 다루기(1):ROOT폴더와 Raw-Data준비
Power BI로 아파트 시장 추세 분석: 콤보차트 만들기 완벽 가이드
우선 아래 이미지는 이번 포스팅을 끝까지 읽으면 만들 수 있는 대시보드입니다.
Power BI DeskTop 맵 JSON 파일 가져와서 도형맵 그리기
Power BI 도형맵은 지역별 데이터를 시각화하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이 기능은 다양한 형식의 데이터를 지리적으로 표현할 수 있도록 하며, 특히 지역별로 집계된 데이터를 시각적으로 비교할 때 강력한 효과를 발휘합니다. 도형맵을 사용하면, 데이터를 특정 지역별로 필터링하거나 색상을 사용해 데이터를 차별화하여 시각적으로 인식하기 쉽게 만듭니다.
깃허브 맵 파일 다운로드 받기
전처리 원본데이터 가져오기
앞서 파이썬 python 으로 한국부동산원 또는 KB부동산 주간아파트가격동향 시계열 전처리한 파일을 가져옵니다.
아래 power bi desktop 에 원본데이터를 가져온 결과 화면을 볼 수 있습니다.
power bi desktop 도형맵 그리기
원본데이터를 가져왔으니 이제 본격적으로 도형맵을 그려보도록 하겠습니다.
시각화 탭에서 도형맵 차트를 선택합니다.
power bi desktop 도형맵 데이터 설정
위치에 sigun 컬럼을 넣고, 색채도에 m_dt 컬럼을 넣고 집계는 평균으로 맞춰 주도록 하겠습니다. 이렇게 원본데이터에서 위치와 색채도에 각각 값을 입력하였습니다. 지역별로 m_dt(매주 매매증감) 값에 따라서 색채도가 달라지도록 시각화 하였습니다.
power bi desktop 도형맵 json 파일 가져오기
이제 도형맵이 제대로 작동하기 위해서 지도를 그려줄 앞서 깃허브에서 받은 맵 json 파일을 불러오도록 하겠습니다.
서식 > 시각적개체 > 지도설정 > 맵유형 에서 사용자지정맵 선택합니다.
그런다음 맵유형 추가에서 파일추가 버튼으로 PC에 있는 앞서 깃허브에서 다운로드 받은 맵 json 파일 하나를 가져옵니다.
시군구별 주간아파트가격동향을 알기 위해서 시군구.json을 선택하도록 하겠습니다.
power bi desktop 도형맵 슬라이서 만들기
Power BI 도형맵은 다양한 업계에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 부동산 시장에서 주간 아파트 가격 동향을 분석하는 것뿐만 아니라, 공공기관에서는 인구 통계 데이터를 시각화하거나, 마케팅 부서에서는 제품 판매 데이터를 지역별로 분석하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이처럼 도형맵은 데이터의 지리적 패턴을 분석하고, 이를 바탕으로 전략적 결정을 내리는 데 필수적인 도구입니다.
이처럼 도형맵에 파란색 계통의 색들이 그라데이션 된 것을 볼 수 있습니다. 이제 이 도형맵에 필터링 할 수 있는 슬라이서로 슬라이드바를 만들어 보도록 하겠습니다.
power bi desktop 도형맵 그라데이션으로 가독성 높이기
Power BI 도형맵은 강력한 시각화 도구이지만, 몇 가지 한계점도 존재합니다. 예를 들어, 복잡한 지리적 경계를 가진 데이터나 매우 세분화된 지역 데이터를 처리하는 데는 어려움이 있을 수 있습니다. 또한, 데이터가 너무 많거나 복잡하면 시각화 결과가 혼란스러워질 수 있습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다:
- 데이터 전처리: 도형맵에 사용하기 전에 데이터를 간소화하고, 불필요한 세부 정보를 제거.
- 적절한 축소/확대: 도형맵에서 특정 지역에 집중할 수 있도록 적절히 확대하거나 축소.
- 사용자 정의 색상 팔레트: 색상 팔레트를 조정하여 데이터를 더 명확하게 구분.
가장 최근 매매증감 값을 알기 위해서 ymd칼럼에서 가장 최근 값(날짜)를 선택한 다음 이제 보다 더 나은 시각화 분석을 위하여 0을 기준으로 마이너스 값에는 파란색, 플러스 값에는 붉은색이 나타나도록 하였습니다.
이렇게 완성된 도형맵으로 이번주 아파트 매매가격에서 어떤 시군구가 가장 많이 오르고 내렸는지를 쉽고 빠르게 분석할 수 있게 되었습니다.
power bi desktop 도형맵 pbix 저장하기
이제 작성한 도형맵 보고서를 저장하도록 하겠습니다. 그래야 다음에 또 새로고침으로 다시 분석할 수 있게 될 것입니다.
마치며
이번 포스팅을 통해 Power BI 도형맵을 활용한 주간 아파트 가격 동향 분석 방법을 이해하셨기를 바랍니다. 이 방법을 사용하면 지역별 아파트 매매 동향을 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 추가적인 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 댓글로 문의해 주세요. 앞으로도 유용한 데이터 분석 팁과 트릭을 소개할 예정이니, 계속해서 저희 블로그를 방문해 주시기 바랍니다.
좋은 글 감사합니다.