파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석

정보가 넘쳐나는 시대에 이 정보들을 어떻게 얻고 또 어떻게 활용할 수 있을까? 많은 데이터를 분석하여 데이터가 갖고 있는 정보를 얻고 활용해야 한다. 이 책은 파워 BI와 엑셀의 파워 피봇이라는 데이터 분석 도구를 사용해 데이터를 모델링에 관해 설명한다. 일상적인 업무에서 접하기 쉬운 예제를 통해 데이터 모델링의 기본 개념을 소개하고 있어서 초보자도 쉽게 활용할 수 있으며 데이터 모델링에 대한 감각을 얻을 수 있을 것이다.

Chapter 1. 데이터 모델링 소개 __단일 테이블 작업 __데이터 모델 소개 __스타 스키마 소개 __객체 이름 정의의 중요성 이해 __결론 Chapter 2. 헤더/디테일 테이블 사용 __헤더/디테일 소개 __헤더 값 집계 __헤더/디테일 평면화 __결론 Chapter 3. 다중 팩트 테이블 사용 __비정규화 팩트 테이블 사용 __디멘션 간의 필터링 __모델 모호성의 이해 __주문과 청구서 ____고객별 전체 청구 금액 계산 ____고객별 해당 주문을 포함하는 청구 금액 계산 ____청구됐을 때 주문 금액 계산 __결론 Chapter 4. 날짜와 시간 처리 __date 디멘션 생성 __자동 time 디멘션 이해 ____엑셀의 자동 시간 그룹화 ____파워 BI 데스크톱의 자동 시간 그룹화 __다중 date 디멘션 사용 __날짜와 시간 처리 __타임 인텔리전스 계산 __회계 달력 처리 __근무일 계산 ____한 국가 또는 지역의 근무일 ____여러 국가 또는 지역을 고려한 작업 __연내 특정 기간 처리 ____중첩되지 않는 기간 사용 ____today와 관련된 기간 ____중첩 기간 사용 __주간 캘린더 작업 __결론 Chapter 5. 과거 속성 추적 __서서히 변하는 디멘션 소개 __서서히 변하는 디멘션 사용 __서서히 변하는 디멘션 로딩 ____디멘션의 그래뉼래러티 수정 ____팩트 테이블의 그래뉼래러티 수정 __빠르게 변하는 디멘션 __올바른 모델링 기술 선택 __결론 Chapter 6. 스냅샷 사용 __시간에 따라 집계할 수 없는 데이터 사용 __스냅샷 집계 __파생 스냅샷 이해 __전이 행렬 이해 __결론 Chapter 7. 날짜와 시간 간격 분석 __시간 데이터 소개 __단순 간격 집계 __날짜를 넘기는 간격 __교대 근무와 시간 근무 모델링 __진행 중인 이벤트 분석 __서로 다른 기간의 혼합 __결론 Chapter 8. 다대다 관계 __다대다 관계 소개 ____양방향 패턴의 이해 ____비가산 이해 __다대다 캐스캐이딩 __일시적인 다대다 ____인자와 퍼센트 재할당 ____다대다 구체화 __팩트 테이블을 브리지로 사용 __성능 고려 사항 __결론 Chapter 9. 서로 다른 그래뉼래러티 사용 __그래뉼래러티 소개 __서로 다른 그래뉼래러티의 관계 ____예산 데이터 분석 ____필터 이동을 위한 DAX 코드 사용 ____관계를 통한 필터링 ____잘못된 그래뉼래러티로 값 숨기기 ____높은 그래뉼래러티 값 할당 __결론 Chapter 10. 데이터 모델 세그멘테이션 __다중 칼럼 관계 계산 __정적 세그멘테이션 계산 __동적 세그멘테이션 사용 __계산된 칼럼의 힘: ABC 분석 __결론 Chapter 11. 다중 통화 작업 __다양한 시나리오 이해 __여러 종류의 소스 통화, 보고를 위한 하나의 통화 __하나의 소스 통화, 보고서를 위한 여러 통화 __여러 종류의 소스 통화, 여러 종류의 보고서 통화 __결론 Appendix A. 데이터 모델링 101 __테이블 __데이터 타입 __관계 __필터링과 크로스필터링 __다양한 종류의 모델 __스타 스키마 __스노우플레이크 스키마 __브리지 테이블을 사용하는 모델 __측정식과 가산성 ____가산 측정식 ____비가산 측정식 ____반가산 측정식