[Power BI : ② 슈퍼 소개] 전원 쿼리와 뉴토끼 167의 차이

뉴토끼 167

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안녕하세요 저는 TDI Solutions 본사 인 AI 및 데이터 관리 프로모션 부서의 Kawakami입니다 작업에 Power BI 데스크탑을 사용했기 때문에 데이터 처리에 사용되는 전원 쿼리와 뉴토끼 167의 차이점에서 사용 방법에 이르기까지 모든 것에 중점을 두었습니다 대상 청중은 BI를 강화하는 초보자입니다 Power BI를 처음 사용하지 않으면 끝까지 읽으십시오

전원 쿼리와 뉴토끼 167의 차이

전력 쿼리 및 뉴토끼 167의 전원 BI에는 두 가지 유형의 데이터 처리가 있습니다 Power Query는 "M 언어"를 사용하고 뉴토끼 167는 "뉴토끼 167 기능"을 사용합니다 주요 차이점은 다음과 같습니다

  • 전원 뉴토끼 167 사용 입력 데이터*1데이터 모델에서저장 전
  • 뉴토끼 167는 데이터 모델에 가공 데이터를 사용합니다저장 후

데이터 처리 흐름

 뉴토끼 167

 *1데이터 모델 : 분석 용 다중*2데이터 세트와 관계가 있습니다

 *2데이터 세트 : 프로그램에서 처리하는 데이터 모음

 뉴토끼 167

M 언어 가란?

m 언어는 뉴토끼 167 Query 편집기에 사용되는 언어입니다 데이터 모델에 입력 데이터를 저장하기 전에 필터 및 교체와 같은 전처리 데이터 다음 공식은 M 언어를 작성하는 방법입니다 대사에 민감하기 때문에 입력 할 때 조심하십시오

 

M 언어의 모든 데이터 처리 처리는 자세한 편집기에서 볼 수 있습니다 M 언어의 구조는 LET에서 "변수 = 가공 처리 표현식"을 정의하고 "가공 단계의 최종 출력"을 표시합니다

 

전원 뉴토끼 167 사용 방법

전원 뉴토끼 167 편집기에서 필터링 및 교체와 같은 간단한 처리는 M 언어를 모르고 UI 기반으로 데이터를 전처리 할 수 있습니다 UI를 사용하여 처리 된 프로세스는 자동으로 M 언어로 변환됩니다 UI 기반 외에도 자세한 편집기의 프로세스를 직접 설명하는 방법도 있습니다 이번에는 UI 기반 방법을 사용하여 단계를 요약했습니다

 

예 : "Custom Column"에서 "제품 번호"_Product "형식의 열을 추가하는 절차

  

1 단계 : 뉴토끼 167 BI Desktop을 시작하고 "홈"탭에서 "데이터 변환"을 클릭하고 뉴토끼 167 Query 편집기를 엽니 다

  

2 단계 : 왼쪽 상단의 "열 추가"→ "사용자 정의 열"을 클릭하십시오

  

3 단계 : "새 열 이름"에 적절한 열 이름을 입력하고 "Custom Column Expression"에 공식을 입력하십시오

예) 제품 번호_product = [제품 번호] & "_"& [제품]

  

4 단계 : "구문 오류가 감지되지 않은"이 표시되고 "확인"을 클릭하십시오

  

뉴토끼 167

뉴토끼 167는 데이터 분석 표현식의 약자이며 관계 데이터를 조작하기위한 수학적 언어입니다 기능과 운영자를 사용하여 "판매, 이익 등과 같은 항목"을 만들 수 있습니다 및 "총계, 평균 등과 같은 집계 항목" 기능과 연산자를 사용하여 데이터 모델에 데이터를로드함으로써 일부 기능은 Excel의 기능과 동일합니다

뉴토끼 167의 구조는 "새 열 이름/측정 이름 = 함수 ( '테이블 이름'[열 이름])입니다 계산 공식을 작성할 때는 사례에 민감하지 않습니다 계산 공식을 추가하는 방법에는 "새 테이블", "새 열"및 "새 측정"이 있습니다

 

New Table

새 테이블은로드 된 데이터를 사용하여 새 테이블을 만듭니다 종종 슬라이서의 데이터로 사용됩니다

예 : 영업 성능 테이블의 주문 날짜를 사용하여 캘린더 테이블 작성 절차

1 단계 "테이블 도구"탭에서 "새 테이블"을 클릭하십시오

포뮬러 2를 작성하십시오

예) Calendar = Calendar (FirstDate ( '판매 결과'[주문 날짜]), LastDate ( '판매 결과'[주문 날짜])

 

새 열

새 열은 테이블에 새 계산 된 열을 추가합니다 전원 뉴토끼 167 편집기에서도 사용할 수 있습니다

예 : 달력 표에서 날짜를 사용하여 연중 열을 작성하는 절차

1 단계 : 열을 추가 할 필드에서 테이블을 선택하고 모델링 탭에서 "새 열"을 클릭하십시오

 

2 단계 계산 공식을 작성하십시오

예) 연도 = 연도 ([날짜])

 

새로운 전공

"새 측정"은 생성하고 유지하는 새로운 공식입니다 축 절단에 따라 합계와 평균을 계산할 때 사용됩니다 테이블 및 막대 그래프와 같은 비주얼이 표시되면 계산 공식이 실행됩니다

예 : 영업 성능 테이블에서 판매라고 불리는 측정 값을 작성하는 절차

1 단계 : 측정 값을 추가 할 필드에서 테이블을 선택하고 테이블 탭에서 "새 측정"을 클릭하십시오

 

2 단계 계산 공식을 입력하십시오

예) 판매 = [금액] * [수량]

 

전원 쿼리 및 뉴토끼 167 사용 방법

전력 쿼리와 뉴토끼 167의 차이는 보고서를 작성할 때 어떤 종류의 분석을 적용 할 것인지, 데이터 양 등을 기반으로 결정됩니다 예를 들어, 세 가지 조건부 처리를 수행 할 때 다음 데이터를 사용하는 방법을 요약했습니다

위의 조건이 전원 뉴토끼 167를 사용하여 처리되는 경우 계산 된 C 및 E 열만 다음과 같이 유지됩니다 이점은 불필요한 열 A 및 B의 데이터 양을 줄입니다 두 가지 단점은 다음과 같습니다

  • 열 c와 e는 계산 결과로 저장되므로 데이터의 양은 그에 따라 증가합니다
  • 분석 중에 가장자리가 고정되어 유연한 계산을 수행 할 수 없습니다

 

다음, 위의 조건이 뉴토끼 167, 열 A, B, D 및 C 및 E에서 처리되는 경우 다음과 같은 공식으로 유지됩니다 장점은 유연한 계산을 수행 할 수 있지만 불분명 한 열 A와 B를 가지고 있다는 것입니다

다음은 Power Query 및 뉴토끼 167의 가장 좋은 부분을 찾는 방법입니다

1 단계 : 전원 뉴토끼 167에서 열 A와 B를 사용하여 열 C를 계산 결과로 만들고 불필요한 열 a와 B를 삭제합니다

2 단계 : 뉴토끼 167의 C 및 D 열을 사용하여 e를 계산 공식으로 유지합니다

위의 방법을 사용하여 처리를 수행함으로써 불필요한 데이터의 양을 줄이고 유연한 계산을 달성 할 수 있습니다

마지막

우리는 전원 쿼리와 뉴토끼 167의 차이점, 사용 방법 및 사용 방법을 요약했습니다 Power BI를 사용하여 데이터를 실제로 처리하고 분석 할 때이 정보를 알고 있다면 데이터를 보유하는 방법과 처리 방법에 대한 단서를 제공 할 수 있습니다 우리는 당신이 그것을 참조로만 읽을 수 있기를 바랍니다 끝까지 읽어 주셔서 감사합니다

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Kawakami Yukari
Kawakami YukariTDI AI 및 데이터 관리 프로모션 부서
BI 도구를 사용하여 데이터 처리에서 데이터 시각화에 이르기까지 모든 것을 처리합니다

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