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데이터 시각화와 탐색 with POWER BI

마경근

책이미지
도서 상세정보
자료유형단행본
개인저자마경근
서주란
서명/저자사항데이터 시각화와 탐색 with POWER BI /마경근,서주란 공저
판사항1판
발행사항서울 :영진닷컴,2020
형태사항575.p :삽화 ;26cm
ISBN9788931463040
비통제주제어데이터시각화,시각화
소장정보
No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실/서가 도서상태 반납예정일 예약
1 EB041739 13.10-06 마13데 2020 국토연구원/자료실/ 대출중 2021-11-14 예약가능

목차 일부

PART 1 Power BI 기본
 Chapter 01 Power BI 소개
  1 Power BI 시작하기
  2 Power BI 콘텐츠
   데이터 세트
   시각화
   보고서
   대시보드
  3 Power BI 서비스
   Power BI 로그인
   Power BI 서비스 둘러보기
  4 Power BI 라이선스
  5 Power BI 참고
  ...

목차 전체

PART 1 Power BI 기본
 Chapter 01 Power BI 소개
  1 Power BI 시작하기
  2 Power BI 콘텐츠
   데이터 세트
   시각화
   보고서
   대시보드
  3 Power BI 서비스
   Power BI 로그인
   Power BI 서비스 둘러보기
  4 Power BI 라이선스
  5 Power BI 참고
   Custom Visual Gallery
   Data Stories Gallery
   Power BI Update
   Power BI Community
 Chapter 02 Power BI Desktop 시작하기
  1 Power BI Desktop 설치
   Power BI 시작 페이지에서 다운로드
  2 Power BI Desktop 화면 구성
  3 Power BI 옵션
   옵션 설정
 Chapter 03 데이터 가져오기
  1 데이터 가져오기
   Excel 데이터 가져오기
   웹 데이터 가져오기
   SQL Server에서 가져오기
   CSV 파일 가져오기
   Excel 파워 쿼리, 파워 피벗, 파워 뷰 가져오기
  2 테이블과 필드 다루기
   테이블 이름 바꾸기
   테이블 삭제
   필드 이름 바꾸기
   열 삭제
   데이터 형식 바꾸기
   보고서 뷰에서 숨기기
   데이터 정렬과 필터
  3 데이터 새로 고침
  4 데이터 원본 변경
  5 파일 저장
 Chapter 04 기본 쿼리 작업
  1 파워 쿼리 편집기 시작하기 
   쿼리 편집기 실행과 닫기
   파워 쿼리 편집기의 화면 구성
  2 데이터 변환
   첫 행 머리글로 사용
   행/열 제거
   값 채우기
   값 바꾸기
   데이터 형식 변경
   날짜에서 월 추출
   열 피벗 해제
   쿼리 편집과 삭제
  3 열 병합과 분리, 열 추가
   열 병합
   열 분리
   추출
   사용자 지정 열
   조건 열
   사용자 열
  4 쿼리 닫기 및 적용
 Chapter 05 데이터 모델링
  1 관계 설정과 편집
   로드하는 동안 자동 검색
   자동 검색으로 관계 만들기
   수동으로 관계 만들기
   관계 편집
   관계 석제
  2 DAX 수식 작성
   DAX 구문
   기본 DAX 함수
  3 계산 열
   날짜 정보
   매출 분석
  4 측정값
   총매출금액과 매출이익률
   거래건수와 평균단가
  5 열 기준 정렬
  6 데이터 범주
   위치 정보
  7 데이터 그룹 설정
   데이터 그룹
   숫자 범주화
   데이터 그룹 편집
 Chapter 06 데이터 시각화
  1 보고서 페이지 관리
   페이지 관리
   페이지 서식
  2 시각적 개체 다루기
   시각적 개체 추가
   축 서식
   데이터 색
   데이터 레이블
   제목 서식
   상수선
  3 시각적 개체 옵션
   포커스 모드
   데이터 내보내기
   시각적 개체 복사, 붙여넣기
   정렬
   필터
  4 다양한 시각화 유형
   텍스트 상자, 셰이프, 이미지
   카드
   누적 세로 막대형 차트
   원형, 도넛형 차트
   가로 막대형 차트
   꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트
   맵
   슬라이서
   꺾은선형 차트
   누적 영역형 차트
   리본 차트
   트리맵
   여러 행 카드
   테이블
   행렬
  5 상호 작용 편집
   상호 작용
   상호 작용 편집

PART 2 Power BI 활용
 Chapter 07 파워 쿼리 편집기
  1 파일 병합
   CSV 파일 통합
   Excel 파일 통합
  2 쿼리 추가와 병합
   쿼리 추가
   쿼리 병합
  3 쿼리 복제와 참조
   복제
   참조
  4 행 그룹화
  5 쿼리 새로 고침
 Chapter 08 DAX 함수 활용
  1 날짜 테이블
   CALENDAR와 ADDCOLUMNS 함수
   새 테이블 작성
  2 측정값 관리
   측정값 관리 테이블 작성
   측정값 이동
  3 빠른 수식 작성
   중복 제거된 개수
   총합계의 백분율
  4 유용한 DAX 함수
   IF, SWITCH
   CALCULATOR, FILTER
   SUMX
   전월대비 증감률, 전년대비 증감률
   당월 누계, 금년 누계
   변수 사용
   기간별 매출
   구성 비율
   ALL, ALLSELECT
  5 빠른 측정값
  6 DAX 참조, 빠른 측정 갤러리
 Chapter 09 다양한 시각화
  1 계층 구조
   시각화 드릴모드
   인라인 계층 구조 레이블
   계층 구조 만들기
  2 조건부 서식 설정
   배경색 설정
   데이터 막대 설정
   아이콘 설정
   글꼴색 설정
   사용자 지정 조건부 서식
   조건부 서식 제거
  3 시각화
   슬라이서
   상대 날짜 슬라이서
   슬라이서 동기화
   계기 차트
   KPI
   폭포 차트
   분산형 차트
  4 새 매개 변수
  5 사용자 지정 시각적 개체
   마켓플레이스에서 가져오기
   파일에서 가져오기
   사용자 지정 시각적 개체 삭제
   마켓플레이스에서 다운받기
   유용한 사용자 지정 시각적 개체 활용
 Chapter 10 다양한 Map 시각화
  1 Power BI 맵 시각적 개체
   맵
   등치 지역도
   도형 맵
   ArcGIS
  2 맵 시각화를 위한 Tip
   지리적 필드 재분류 
   둘 이상의 위치 열
   위도 및 경도 사용
   전체 위치 정보는 장소 범주 사용
  3 등치 지역도
  4 도형 맵
  5 ArcGIS
 Chapter 11 보고서 관리
  1 필터
   새 필터 환경
   시각적 개체 필터
   페이지 필터와 모든 페이지 필터
   상대 날짜 필터
   드릴스루 필터
  2 보고서 도구 설명
   도구 설명
   보고서 도구 설명 페이지
   다중 보고서 도구 설명 페이지
  3 보고서 테마
   테마 전환
   테마 갤러리에서 다운받기
  4 책갈피
   책갈피 추가
   책갈피 단추 추가
 Chapter 12 Power BI 서비스
  1 Power BI 서비스 살펴보기
   Power BI 서비스에 로그인
   Power BI 서비스 화면 구성
   데이터 가져오기
   보고서
   대시보드
   데이터에 대해 질문하기
  2 보고서 게시와 공유
   Power BI 서비스에 보고서 게시
   매출현황 대시보드 구성
   보고서 공유
   보고서 공유 해제
   웹에 게시
  3 보고서 내보내기
  4 데이터 새로 고침

PART 3 혼밥족들이 살고 싶은 곳은?
 Chapter 01 분석 개요
  1 분석 배경
  2 분석 절차
  3 학습 내용
  4 분석 특징 및 한계
 Chapter 02 문제 정의
  1 세대 형태의 변화
  2 1인 시대 주 거주 지역
  3 1인 세대 특성별 선호 지역
 Chapter 03 데이터 수집
  1 ‘세대원별 세대수’ 데이터 수집
  2 ‘인구이동 통계’ 데이터 수집

 Chapter 04 데이터 전처리
  1 ‘세대원별 세대수’ 데이터 전처리  
   데이터 구조 파악
   데이터 불러오기
   행정구역 분할 및 코드 추출
   집계 행 제거
   서울시 외 지역 제거
   행정구역 열 제거
   행 중심 테이블로 변환
   날짜와 세대 구분 분할
   세대원 수별 열 분리
   열 정리
   열 이름 바꾸기
   나머지 파일 전처리하기
   모든 테이블 합치기
  2 ‘인구 이동’ 데이터 전처리
   데이터 구조 파악
   데이터 불러오기
   행정구역 및 날짜 열 병합하기
   1인 세대 추출하기
   열 이름 변경 및 불필요한 열 제거
   데이터 형식 및 값 바꾸기
   연령대 그룹화
  3 ‘행정구역 코드’ 데이터 전처리
   데이터 불러오기 
   행정구역 코드 정리하기
  4 닫기 및 적용
 Chapter 05 세대 형태의 변화 분석
  1 세대수 변화 시각화
   세대수 합계 열 추가
   세대수 변화 시각화
  2 세대 형태의 변화 시각화
   세대원별 세대수 변화 추이 시각화
   세대원별 세대수 분포 변화 시각화
  3 세대 형태의 변화 탐색
 Chapter 06 1인 세대 주 거주 지역 분석
  1 테이블 관계 설정
  2 1인 세대 많은 지역 시각화
   페이지 수준 필터 설정
   1인 세대 많은 지역 시각화
  3 1인 세대 비율 높은 지역 시각화
   1인 세대 비율 열 추가
   1인 세대 비율 높은 지역 시각화
  4 도형 맵으로 1인 세대 시각화
   도형 맵 설치
   행정구역 코드 변경
   도형 맵을 이용한 데이터 시각화
  5 1인 세대 주 거주지역 탐색
 Chapter 07 세대 형태의 변화 분석
  1 테이블 복제 및 관계 설정
  2 1인 세대 선호 지역 시각화(전국)
   성/연령/사유별 분포
   전출지 분포
   성별 전입지 분포
  3 1인 세대의 거주지 이동(서울)
   페이지 수준 필터 설정
   성별/연령대별 세대 수
   거주지 이동 사유
   거주지 이동 시기
   거주지 이동 지역 시각화
  4 1인 세대 특성별 선호 지역 탐색
   전국 단위 탐색
   서울 지역 단위 탐색
 Chapter 08 분석 결과 정리

PART 4 서울의 미세먼지 탈탈 털어보자!
 Chapter 01 분석 개요
  1 분석 배경
  2 분석 절차
  3 학습 내용
  4 분석의 특징 및 한계
  5 미세먼지의 이해
   미세먼지의 개념
   미세먼지의 기준 및 예보
 Chapter 02 문제 정의
  1 미세먼지(PM-10)와 미세먼지(PM-2.5)의 상관관계는?
  2 미세먼지는 계속 나빠지고 있을까?
  3 기후 요소는 미세먼지에 어떤 영향을 끼칠까?
  4 내가 사는 동네의 미세먼지 농도는?
 Chapter 03 데이터 수집
  1 미세먼지 측정 데이터
  2 미세먼지 측정소 데이터
  3 기후 관련 데이터
 Chapter 04 데이터 전처리
  1 대기오염 측정 데이터
   데이터 불러오기
   데이터 구조 확인
   파워 쿼리 편집기 열기
   측정 항목 선택
   측정기 상태 선택
   불필요한 열 제거
   데이터 피벗팅
   결측값 보정
   닫기 및 적용
  2 기후 데이터
   데이터 불러오기
   데이터 구조 확인
   파워 쿼리 편집기 열기
   풍향명 열 추가
   불필요한 열 제거
   닫기 및 적용
  3 대기오염 측정소 데이터
   데이터 불러오기
   데이터 구조 확인
   파워 쿼리 편집기 열기
   측정소 선택
   자치구 코드 열 추가
   중복 행 제거
   불필요한 열 제거
   닫기 및 적용
 Chapter 05 미세먼지(PM-10)와 미세먼지(PM-25)의 상관관계
  1 상관분석의 이해
  2 미세먼지의 상관관계 시각화(꺾은선형차트)
  3 미세먼지의 상관관계 시각화(분산형 차트)
  4 미세먼지의 상관계수 계산
  5 측정일 슬라이서 배치
  6 미세먼지의 상관관계 탐색
   연간 상관관계
   시기별 상관관계
 Chapter 06 미세먼지는 계속 나빠지고 있을까?
  1 데이터 불러오기 
   데이터 불러오기
   데이터 구조 확인
  2 연 평균값 변화 추이 시각화
  3 일 평균값 기준 초과 건수 시각화
   일 평균 데이터 테이블 생성
   미세먼지(PM-10) 일 평균값 초과 건수 시각화
   미세먼지(PM-2.5) 일 평균값 초과 건수 시각화
  4 미세먼지 농도 추이 탐색
   연 평균값 변화 추이 탐색
   일 평균값 기준 초과 건수 탐색
 Chapter 07 기후 요소는 미세먼지에 어떤 영향을 끼칠까?
  1 미세먼지 테이블과 기후 테이블의 관계 설정
  2 히스토그램 차트 설치
   히스토그램의 이해
   히스토그램 차트 설치
  3 기온과 미세먼지의 관계 시각화
   기온 데이터 분포 형태
   기온과 미세먼지의 관계
  4 습도와 미세먼지의 관계 시각화
   습도 데이터 분포 형태
   습도와 미세먼지의 관계
  5 풍속과 미세먼지의 관계 시각화
   풍속 데이터 분포 형태
   풍속과 미세먼지의 관계
  6 풍향과 미세먼지의 관계 시각화
   풍향 데이터 분포 형태
   풍향과 미세먼지의 관계
  7 기후 요소와 미세먼지와의 관계 탐색
 Chapter 08 내가 사는 동네의 미세먼지 농도는?
  1 미세먼지 테이블과 측정소 위치 테이블 관계 설정
  2 막대형 차트로 지역별 미세먼지 확인
  3 도형 맵으로 지역별 차이 확인
  4 지역별 미세먼지 탐색
   미세먼지(PM-10) 농도 탐색
   미세먼지(PM-2.5) 농도 탐색

PART 5 직장 그만두고 카페나 차려볼까?
 Chapter 01 분석 개요
  1 분석 배경
  2 분석 절차
  3 학습 내용
  4 분석 특징 및 한계

 Chapter 02 문제 정의
  1 창업 및 폐업 추이
  2 폐업률과 생존 기간
  3 카페 규모와 생존 기간의 관계
  4 유명 브랜드 카페
  5 카페 과밀 지역
 Chapter 03 데이터 수집
  1 인허가 신고 데이터
  2 서울시 생활인구 데이터
 Chapter 04 데이터 전처리(인허가 신고 데이터)
  1 데이터 구조 확인
  2 분석에 필요한 범위 추출
   서울시 지역 범위 추출
   카페 업태 항목 추출
   불필요한 항목 삭제
   CSV 형태로 저장
  3 공간정보 전처리
   QGIS 설치
   파일 불러오기
   행정도 열 추가
   좌표계 변경
   행정동별 면적 열 생성
  4 Power BI로 데이터 전처리
   데이터 불러오기
   날짜 데이터 형식 변환
   날짜 오류 제거
   영업 기간 열 추가
   면적 오류 제거
   행정동 코드 변환
   불필요한 열 삭제
   전처리 결과
 Chapter 05 데이터 전처리(행정구역/생활인구)
  1 행정구역 데이터
   데이터 불러오기
   행정구역명 분리
   코드 변환
   불필요한 열 삭제
  2 생활인구 데이터
   데이터 불러오기
   20대~40대 합계 열 생성
   카페 이용 시간대 추출
   불필요한 열 삭제 및 테이블명 변경
  3 닫기 및 적용
 Chapter 06 창업 및 폐업 추이 분석
  1 날짜 테이블 생성 및 관계 설정  
   날짜 테이블 생성
   날짜 테이블 관계 설정
  2 연도별 창업 및 폐업 건수 시각화
   창업 건수 열 생성
   폐업 건수 열 생성
   창업 및 폐업 건수
  3 연도별 운영 카페의 수 시각화
   창업 누적 건수 집계
   폐업 누적 건수 집계
   연도별 운영 카페의 수
   창업 및 폐업 추이 탐색
 Chapter 07 폐업률과 생존 기간 분석
  1 연도별 폐업률 시각화 
   폐업률 정의
   측정값 생성
   연도별 폐업률
  2 생존 기간 분포 시각화
   영업 기간 단위 변경
   생존 기간 분포
  3 폐업률과 생존 기간 탐색
 Chapter 08 카폐 규모와 생존 기간 관계 분석
  1 면적 단위 변경
  2 규모별 분포 시각화
  3 연도별 규모 변화 추이 시각화
  4 규모와 생존 기간 관계 시각화
  5 면적과 생존 기간 탐색
 Chapter 09 유명 브랜드 카페 분석
  1 카페 브랜드 열 생성 
   대문자 열 생성
   브랜드 열 생성
  2 브랜드 카페의 시장 점유 현황 시각화 
   기타 브랜드를 포함한 시장 점유 현황
   기타 브랜드를 제외한 시장 점유 현황
  3 브랜드 카페 지역별 분포 시각화
   Mapbox Visual 개체 설치
   브랜드 카페의 지역별 분포
  4 브랜드 카페의 창업 및 폐업 추이 시각화
   브랜드 카폐 창업 추이
   브랜드 카폐 폐업 추이
  5 유명 브랜드 카페 탐색
 Chapter 10 카페 과밀 지역 분석
  1 지역별 카페 분포 시각화
   테이블 관계 설정
   자치구별 카페 분포
   행정동별 카페 분포
  2 카페 수요층 밀집 지역 시각화
   테이블 관계 설정
   카페 수요층이 많은 행정동
   카페 수요층 밀도가 높은 행정동
  3 카페 과밀 지역 시각화
   수요층 대비 카페의 수
   생활인구 밀도 대비 카페 밀집 지역
  4 카페 과밀 지역 탐색
 Chapter 11 분석 결과 정리