* 주요 내용
〈기본편〉
PART 01 Power BI 기본
수집한 데이터를 효과적으로 분석하고 원하는 결과를 도출하기 위해서는 적절한 분석 도구의 활용이 필수입니다. PART 01에서는 Microsoft에서 제공하는 대표적인 데이터 분석 도구인 Power BI를 중심으로, 데이터 전처리부터 모델링, 시각화까지의 기본 흐름을 익힙니다.
Power BI는 정리되지 않았거나 여러 곳에 흩어진 데이터를 쉽게 연결하고, 시각화 및 공유할 수 있도록 도와주는 강력한 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 사용법이 직관적이고 진입 장벽이 낮아 초보자도 금세 익힐 수 있으며, 실무에서도 즉시 활용 가능한 기능을 다양하게 제공합니다.
더불어, Power BI의 주요 구성 요소를 소개하고, 이를 활용한 데이터 분석과 시각화의 핵심 과정을 하나씩 살펴보며, 본격적인 실습에 앞서 탄탄한 개념과 기본기를 갖출 수 있도록 구성했습니다.
PART 02 Power BI 활용
PART 02에서는 Power BI를 실무에 효과적으로 활용하는 방법을 다룹니다. 파워 쿼리 편집기를 활용해 여러 파일을 결합하거나 데이터를 추가해 하나의 통합 데이터로 구성하는 방법부터, 전월대비·전년대비 증감률 등 다양한 계산식을 DAX 함수로 구현하는 실습까지 함께합니다.
또한 Power BI Desktop에서 만든 대시보드와 리포트를 Power BI 서비스에 게시하고 조직 구성원들과 공유함으로써, 협업 환경에서도 손쉽게 정보를 전달하고 분석 결과를 공유할 수 있는 흐름을 익히게 됩니다. 데이터 가공, 분석, 시각화, 공유까지의 일련의 과정을 따라가며 Power BI의 진정한 활용법을 체감할 수 있는 중심 파트입니다.
〈실전편〉
PART 03 서울의 1인 세대, 어디서 살고 있을까?
서울의 10가구 중 4가구가 1인 세대일 정도로, ‘혼자 사는 삶’은 이제 특별한 현상이 아닌 한국 사회의 주요한 변화 흐름이 되었습니다. PART 03에서는 행정안전부의 주민등록 인구 데이터 및 인구이동 데이터 등 공공 데이터를 바탕으로, 서울 426개 행정동을 분석하고 1인 세대의 분포와 이동 특성을 파악합니다.
Power BI를 활용해 데이터 수집부터 전처리, 시각화까지의 흐름을 직접 실습하며, 단순한 수치가 아닌 삶의 패턴과 도시 구조의 변화를 읽는 방법을 배웁니다. 혼자 사는 사람들은 주로 어느 동네에 살고 있을까? 어떤 특성을 가진 이들이 어디로 이동하고 있을까? 이 파트는 데이터를 통해 도시와 사람 사이의 관계를 통찰하는 경험을 제공할 것입니다.
PART 04 서울의 미세먼지, 어떻게 변화하고 있을까?
"미세먼지가 많아서 아이를 밖에 내보내기가 걱정이에요." 이처럼 미세먼지는 이제 서울 시민의 일상과 건강에 큰 영향을 주는 사회적 문제로 자리 잡았습니다.
PART 04에서는 Power BI를 활용해 서울특별시의 대기오염 측정 데이터와 기상청의 기후 데이터를 분석하며, ‘과연 미세먼지는 해마다 더 심해지고 있는지’, ‘기온, 강수량 등 기후 요소는 미세먼지 농도에 어떤 영향을 미치는지’, ‘내가 사는 지역의 공기 질은 어떤 수준인지’와 같은 일상적인 궁금증을 공공 데이터를 통해 해석해 봅니다.
PART 05 직장 그만두고, 나만의 카페를 창업해 볼까?
“퇴사하고 카페 차릴까, 고민 중인데, 망하면 어쩌죠?” SNS에서 흔히 볼 수 있는 이 질문은 단순한 상상이 아니라 수많은 직장인들의 진짜 고민입니다. 실제로 카페 창업은 많은 이들의 로망이지만, 5년 내 폐업률이 70~80%에 달한다는 통계 앞에서는 누구나 망설일 수밖에 없습니다.
PART 05에서는 Power BI를 보다 심화된 분석 도구로 활용해, 서울의 카페 창업 데이터를 분석합니다. 지자체 인허가 정보와 생활인구 데이터를 결합하여 상권별 카페 분포, 폐업률, 생존 기간 등을 시각화하고, 성공 가능성이 높은 지역의 특성을 다양한 시각화 객체를 이용하여 직관적으로 살펴봅니다.
* 예제/완성 파일 다운로드
영진닷컴 홈페이지(www.youngjin.com) - [고객센터] - [부록 CD 다운로드] - [IT도서·교재]에서 도서명 검색 후 다운로드
* 주요 내용
〈기본편〉
PART 01 Power BI 기본
수집한 데이터를 효과적으로 분석하고 원하는 결과를 도출하기 위해서는 적절한 분석 도구의 활용이 필수입니다. PART 01에서는 Microsoft에서 제공하는 대표적인 데이터 분석 도구인 Power BI를 중심으로, 데이터 전처리부터 모델링, 시각화까지의 기본 흐름을 익힙니다.
Power BI는 정리되지 않았거나 여러 곳에 흩어진 데이터를 쉽게 연결하고, 시각화 및 공유할 수 있도록 도와주는 강력한 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 사용법이 직관적이고 진입 장벽이 낮아 초보자도 금세 익힐 수 있으며, 실무에서도 즉시 활용 가능한 기능을 다양하게 제공합니다.
더불어, Power BI의 주요 구성 요소를 소개하고, 이를 활용한 데이터 분석과 시각화의 핵심 과정을 하나씩 살펴보며, 본격적인 실습에 앞서 탄탄한 개념과 기본기를 갖출 수 있도록 구성했습니다.
PART 02 Power BI 활용
PART 02에서는 Power BI를 실무에 효과적으로 활용하는 방법을 다룹니다. 파워 쿼리 편집기를 활용해 여러 파일을 결합하거나 데이터를 추가해 하나의 통합 데이터로 구성하는 방법부터, 전월대비·전년대비 증감률 등 다양한 계산식을 DAX 함수로 구현하는 실습까지 함께합니다.
또한 Power BI Desktop에서 만든 대시보드와 리포트를 Power BI 서비스에 게시하고 조직 구성원들과 공유함으로써, 협업 환경에서도 손쉽게 정보를 전달하고 분석 결과를 공유할 수 있는 흐름을 익히게 됩니다. 데이터 가공, 분석, 시각화, 공유까지의 일련의 과정을 따라가며 Power BI의 진정한 활용법을 체감할 수 있는 중심 파트입니다.
〈실전편〉
PART 03 서울의 1인 세대, 어디서 살고 있을까?
서울의 10가구 중 4가구가 1인 세대일 정도로, ‘혼자 사는 삶’은 이제 특별한 현상이 아닌 한국 사회의 주요한 변화 흐름이 되었습니다. PART 03에서는 행정안전부의 주민등록 인구 데이터 및 인구이동 데이터 등 공공 데이터를 바탕으로, 서울 426개 행정동을 분석하고 1인 세대의 분포와 이동 특성을 파악합니다.
Power BI를 활용해 데이터 수집부터 전처리, 시각화까지의 흐름을 직접 실습하며, 단순한 수치가 아닌 삶의 패턴과 도시 구조의 변화를 읽는 방법을 배웁니다. 혼자 사는 사람들은 주로 어느 동네에 살고 있을까? 어떤 특성을 가진 이들이 어디로 이동하고 있을까? 이 파트는 데이터를 통해 도시와 사람 사이의 관계를 통찰하는 경험을 제공할 것입니다.
PART 04 서울의 미세먼지, 어떻게 변화하고 있을까?
"미세먼지가 많아서 아이를 밖에 내보내기가 걱정이에요." 이처럼 미세먼지는 이제 서울 시민의 일상과 건강에 큰 영향을 주는 사회적 문제로 자리 잡았습니다.
PART 04에서는 Power BI를 활용해 서울특별시의 대기오염 측정 데이터와 기상청의 기후 데이터를 분석하며, ‘과연 미세먼지는 해마다 더 심해지고 있는지’, ‘기온, 강수량 등 기후 요소는 미세먼지 농도에 어떤 영향을 미치는지’, ‘내가 사는 지역의 공기 질은 어떤 수준인지’와 같은 일상적인 궁금증을 공공 데이터를 통해 해석해 봅니다.
PART 05 직장 그만두고, 나만의 카페를 창업해 볼까?
“퇴사하고 카페 차릴까, 고민 중인데, 망하면 어쩌죠?” SNS에서 흔히 볼 수 있는 이 질문은 단순한 상상이 아니라 수많은 직장인들의 진짜 고민입니다. 실제로 카페 창업은 많은 이들의 로망이지만, 5년 내 폐업률이 70~80%에 달한다는 통계 앞에서는 누구나 망설일 수밖에 없습니다.
PART 05에서는 Power BI를 보다 심화된 분석 도구로 활용해, 서울의 카페 창업 데이터를 분석합니다. 지자체 인허가 정보와 생활인구 데이터를 결합하여 상권별 카페 분포, 폐업률, 생존 기간 등을 시각화하고, 성공 가능성이 높은 지역의 특성을 다양한 시각화 객체를 이용하여 직관적으로 살펴봅니다.
* 예제/완성 파일 다운로드
영진닷컴 홈페이지(www.youngjin.com) - [고객센터] - [부록 CD 다운로드] - [IT도서·교재]에서 도서명 검색 후 다운로드