아파트 시장 추세 분석을 위한 콤보차트 만들기: 들어가며
이번 포스팅에서는 Power BI를 사용하여 아파트 시장의 추세를 시각적으로 표현하는 콤보차트를 만드는 방법을 자세히 설명하겠습니다. 매주 또는 매월 발표되는 아파트 가격 시계열 자료는 시장의 흐름을 파악하는 데 매우 유용합니다. 이러한 자료를 효과적으로 분석하려면 Power BI와 같은 도구를 사용하는 것이 좋습니다.
아파트 시장 데이터를 체계적으로 분석하여 추세를 파악하고 예측하는 데 관심이 있는 분들은 이번 포스팅을 통해 Power BI의 강력한 기능을 활용해 보세요.
물론 기존에 다른 방법으로 구현한 콤보차트도 Power BI 학습 및 트레이닝을 위해서 살펴보시길 추천드립니다.
아파트시계열 다루기(1):ROOT폴더와 Raw-Data준비
아파트시계열 다루기(4):Power Query M으로 증감테이블 만들기
아파트 시장 추세 분석을 위한 Power BI 콤보차트 만들기
콤보차트 만들기 위한 원본데이터 가져오기
우선 Power BI로 시각화를 하기 위해서는 Data를 불러와야 합니다. 아파트 가격 시계열의 전처리된 Data는 아래 포스팅을 통해서 준비해 보세요. 참고로 현재 아파트 가격 시계열은 한국부동산원,KB부동산 두 기관에서 발행하고 있습니다.
전처리한 파일은 csv형식으로 되어있기 때문에 아래 이미지 처럼 데이터가져오기 > 텍스트csv 선택합니다.
아래 이미지 처럼 data 미리보기 팝업창에서 로드 선택하도록 하겠습니다.
Power BI 슬라이서 만들기
데이터 가져오기가 완성되면 콤보차트를 컨트롤 하는 슬라이서를 먼저 만듭니다. 슬라이서 구현 방법은 아래와 같습니다.
[‘sigun’]컬럼을 슬라이서로 드롭인 합니다.
그런 다음 [‘gubun’] 컬럼을 이 페이지의 필터에 드롭인 한 다음 1, 13 값을 필터링 합니다. 1은 시군구, 13은 시군구와 시도 동시 이름을 가진 지역(세종 등)이 되겠습니다.
그리고 슬라이서에 검색 기능을 추가합니다.
슬라이서 이름을 더블클릭해서 sigun → 지역선택 으로 변경합니다.
Power BI 콤보차트 만들기
콤보차트 만들기
자! 그럼 본격적으로 콤보차트를 구현해 보도록 하겠습니다. 아래 이미지 처럼 Power BI 페이지 빈 공간에 클릭 한 다음 시각화 > 꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트 를 선택합니다.
그런 다음 X축에는 시간컬럼인 [‘ymd’] 컬럼을 드롭인 합니다.
ymd 우클릭해서 날짜계층이 아닌 단순 ymd를 선택해 줍니다.
열y축, 선y축에 나란히 [‘m_dt’], [‘m_js’] 드롭인 합니다. 즉 막대차트는 매주 증감수치를 선차트는 지수를 넣도록 합니다.
그리고 각각 데이터집계는 평균으로 합니다. 만약 동일한 날짜에 두 개 값이 존재할 경우 평균 수치가 차트에 표시되도록 합니다.
저는 통상 차트 가로/세로 크기를 500:885 비율로 구현합니다.(가로 세로 비율 고정 활성화) 왜냐면 각종 블로그 및 sns 등의 대표 이미지로 하기 위해서 입니다.
슬라이드바 만들기
슬라이서를 통해서 차트의 기간을 설정할 수 있도록 슬라이드바를 만들어 주도록 하겠습니다. 방법은 간단하니까 아래 처럼 따라해 보시기 바랍니다.
동적 차트제목 구현
지역선택(슬라이서)에 따른 차트제목이 달라지게 하도록 설정합니다. 방법은 아래와 같습니다.
콤보차트 꾸미기(조건부서식)
매매증감([‘m_dt’]) 컬럼이 막대차트로 표시 되는데 값의 음,양에 따라 파란색,붉은색으로 구현되도록 하겠습니다. 이렇게 구현하면 추세분석이 정말 용이하기 때문입니다. 이를 구현하기 위해서는 조건부서식이 필요합니다.
차트의 가독성이 훨씬 좋아진 것 같습니다.
차트 범례 다루기
이번엔 범례 및 축제목 설정 방법입니다.
아파트 시장 콤보차트 분석의 결론: 마치며
이렇게 아파트 시장의 추세를 제대로 분석할 수 있는 콤보차트를 만들어 보았습니다. Power BI를 사용하면 복잡한 데이터를 시각적으로 쉽게 분석할 수 있어, 아파트 가격 변동을 보다 효과적으로 파악할 수 있습니다. 앞으로도 Power BI를 활용한 다양한 데이터 시각화 방법과 튜토리얼을 계속해서 소개할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.
그리고 이렇게 만든 콤보차트로 아파트시장을 분석하는 방법에 대해서 알고싶으신 분들은 아래 포스팅을 참고하시기 바랍니다.
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