Power BI DAX 기초 - 시간 인텔리전스

목차

 

개요

 

날짜/시간 정보가 포함되어 있는 데이터를 분석하려고 할 때, 특정 기간 동안의 데이터를 효과적으로 계산하기 위해 Power BI Desktop은 “시간 인텔리전스” 기능을 제공합니다. 

이 기능을 통해 날짜/시간 데이터를 자동으로 일/월/분기/연을 계층화해서 구분할 수 있습니다. 

우리가 다루는 분석해야 할 대부분의 데이터가 날짜/시간 데이터를 포함하고 있기 때문에, 이렇게 Power BI가 자동으로 그룹화하고 그 계층에 맞게 필터링을 해주기 때문에, 간단한 작업을 할 경우 아주 유용합니다.

 

이와 별개로 DAX도 날짜와 관련된 다양한 기능을 수행하기 시간 인텔리전스 함수를 제공하고 있습니다.

 

• DAX(시간 인텔리전스 함수) - DAX | Microsoft Learn
• Time intelligence functions (DAX) - DAX | Microsoft Learn

주의할 점은, Power BI의 시간 인텔리전스와 DAX 시간 인텔리전스 함수는 관련이 없습니다.

 

이번 포스트에서 Power BI의 시간 인텔리전스 기능이 시작화 개체에 어떻게 활용될 수 있는지 간단히 보여드리도록 하겠습니다.

 

 

시간 인텔리전스 기능 활성화

 

Power BI Desktop 초기 설정으로 시간 인텔리전스 기능은 활성화되어 있습니다. 그래서 특별히 해야 할 설정은 없습니다.

다만 아래 과정을 통해 활성화 되어 있는 상태를 확인할 수 있습니다.

 

• Power BI Desktop에서 파일 --> 옵션 및 설정 --> 시간 인텔리전스 체크 박스

 

시간 인텔리전스 기능은 여러 장점을 제공하기 때문에,
활성화된 상태에서 어떻게 활용할 수 있는지를 다루도록 하겠습니다.

 

 

 

계층화된 구조를 갖는 시간/날짜 정보

 

아래와 같이 날짜 정보열 O_Date를 갖는 SHOP 테이블을 예로 들어볼게요.

 

데이터를 로드하고 나면, O_Date가 시간 인텔리전스 기능에 의해 자동으로 Year/Quarter/Month/Day로 구분이 됩니다. 
이는 시각적 개체에 Year, Quarter, Month, Day를 구분해서 적용할 수 있다는 것을 의미합니다. 

 

 

만일 시간 인텔리전스 기능을 활성화하지 않으면 아래처럼 O_Date는 계층 구조를 갖지 않은 형태로 존재합니다.

 

 

 

반응형

 

 

시간 인텔리전스. 시각적 개체

 

시간 인텔리전스가 어떻게 동작하는지 간단한 예를 통해서 알아보겠습니다.

 

• (1) 시각적 개체 “누적 세로 막대형 차트”를 선택합니다.
• (2) SHOP 테이블에서 O_Date 필드를 X축에, 측정값 [Sum of Amount]를 Y축에 드래그 앤 드롭합니다.
• (3) 시각적 개체에 결과 그래프가 나타납니다. 이때, 연도별 합계를 보여주고 있습니다.

 

계층 구조 활용

 

시간 인텔리전스는 자동으로 계층구조를 만들어서 시각적 개체에서 편한 게 수준 조정을 할 수 있습니다. 

 

 

또한 가장 낮은 데이터 수준 상태에서 X축에 필요한 필드만 선택해 시각적 개체에 표현할 수도 있습니다. 

 

 

 

마치며

 

Power BI 시간 인텔리전스와 시각화 개체 간 관계에 대해 알아봤습니다.

 

DAX 식 없이 Power BI 기능으로 일/월/분기/연도별 데이터를 계층으로 구분하고 분석할 수 있는데. 이를 통해 간단한 형태의 그래프를 짧은 시간 안에 보여줄 수 있다는 것은 큰 장점입니다.

 

더 많은 기능을 구현하기 위해서는 (구간 별 누적값, 구간 별 평균, 등등) 시간 인텔리전스 DAX 함수를 이용해야 합니다.

 

모든 날짜 정보를 갖고 있는 캘린더 테이블을 만들어 연결하면 장점이 있는데, 캘린더 테이블에 대한 내용은 다른 포스트에서 다루도록 하겠습니다.