확장 가능한 의미 체계 모델 디자인

이 연습에서는 DAX 함수를 사용하여 특히 계산 그룹 및 필드 매개 변수와 같은 기능을 통해 데이터 모델의 유연성과 효율성을 향상시킵니다. 이러한 기능을 함께 사용하면 여러 시각적 개체 또는 복잡한 DAX 식 없이도 대화형 보고서를 작성하여 매우 유연하고 확장 가능한 의미 체계 모델을 만들 수 있습니다.

이 연습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다.

• 관계 동작을 수정하는 DAX 함수를 사용합니다.
• 계산 그룹을 만들고 동적 시간 인텔리전스 계산에 적용합니다.
• 필드 매개 변수를 만들어 다른 필드와 측정값을 동적으로 선택하고 표시합니다.

이 랩을 완료하는 데 약 30분이 소요됩니다.

시작하기 전에

1. Sales Analysis starter 파일을 https://github.com/MicrosoftLearning/mslearn-fabric/raw/main/Allfiles/Labs/15/15-scalable-semantic-models.zip에서 다운로드하여 기억할 위치에 저장합니다.

2. C:\Users\Student\Downloads\15-scalable-semantic-models 폴더로 폴더를 추출합니다.

3. 15-Starter-Sales Analysis.pbix 파일을 엽니다.

   변경 내용 취소를 선택하지 말고, 변경 내용을 적용하라는 경고를 무시하고 닫습니다.

관계에 대한 작업

이 작업에서는 미리 개발된 Power BI Desktop 솔루션을 열고 데이터 모델에 대해 알아봅니다. 그런 다음 활성 모델 관계의 동작을 탐색합니다.

1. Power BI Desktop의 왼쪽에서 모델 보기로 전환합니다.

   

2. 모델 다이어그램을 사용하여 모델 디자인을 검토합니다.

   

3. Date 테이블과 Sales 테이블 간에는 3가지 관계가 있습니다.

   

   Date 테이블의 Date 열은 관계 중 “하나”의 측면을 나타내는 고유한 열입니다. Date 테이블의 모든 열에 적용된 필터는 관계 중 하나를 사용하여 Sales 테이블에 전파됩니다.*

4. 각각의 세 가지 관계 위에 커서를 놓아 Sales 테이블의 “여러” 측면 열을 강조 표시합니다.

5. Date와 OrderDate 간의 관계는 활성 상태입니다. 현재 모델 디자인은 Date 테이블이 롤플레잉 차원임을 나타냅니다. 이 차원은 주문 날짜, 기한 또는 배송 날짜의 역할을 수행할 수 있습니다. 어떤 역할은 보고서의 분석 요구 사항에 따라 달라집니다.

나중에 DAX를 사용하여 다른 테이블을 만들지 않고 이러한 비활성 관계를 사용하여 서로 다른 날짜 열에 대해 두 개의 활성 관계를 가져옵니다.

날짜별 판매 데이터 시각화

이 작업에서는 연도별 총 매출을 시각화하고 비활성 관계를 사용합니다.

1. 보고서 보기로 전환합니다.

   

2. 테이블 시각적 개체를 추가하려면 시각화 창에서 테이블 시각적 개체 아이콘을 선택합니다.

   

3. 테이블 시각적 개체에 열을 추가하려면 먼저 (오른쪽에 있는) 데이터 창에서 Date 테이블을 확장합니다.

4. Year 열을 끌어 테이블 시각적 개체에 가져다 놓습니다.

5. Sales 테이블을 열고 Total Sales 열을 테이블 시각적 개체로 끌어서 놓습니다.

6. 테이블 시각적 개체를 검토합니다.

테이블 시각적 개체는 연도별로 그룹화된 Total Sales 열의 합계를 보여줍니다. 하지만 Year는 무엇을 의미할까요? OrderDate 열에 대한 Date 테이블과 Sales 테이블 간에 활성 관계가 있으므로 Year는 주문이 이루어진 회계 연도를 의미합니다.

비활성 관계 사용

이 작업에서는 USERELATIONSHIP 함수를 사용하여 비활성 관계를 활성화합니다.

1. 데이터 창에서 Sales 테이블을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 새 측정값을 선택합니다.

   

2. 리본 아래에 있는 수식 입력줄에서 텍스트를 다음 측정값 정의로 바꾼 다음 Enter 키를 누릅니다.

    Sales Shipped =
    CALCULATE (
    SUM ('Sales'[Sales]),
    USERELATIONSHIP('Date'[Date], 'Sales'[ShipDate])
    )
   

   이 수식은 CALCULATE 함수를 사용하여 필터 컨텍스트를 수정합니다. 이 측정값에 대해서만 ShipDate 관계를 활성화하는 것은 USERELATIONSHIP 함수입니다.

3. 테이블 시각적 개체에 Sales Shipped 측정값을 추가합니다.

4. 모든 열이 전부 표시되도록 테이블 시각적 개체를 확대합니다. Total 행은 동일하지만 Total Sales와 Sales Shipped의 매년 판매량은 다릅니다. 이러한 차이는 지정 연도에 접수된 주문이 다음 해에만 배송이 되거나 아직 배송되지 않았기 때문에 발생한 것입니다.

일시적으로 관계를 활성으로 설정하는 측정값을 만드는 것은 롤플레잉 차원을 사용하는 한 가지 방법입니다. 그러나 많은 측정값에 대한 롤플레잉 버전을 만들어야 할 때 지루해질 수 있습니다. 예를 들어 판매 관련 측정값이 10개이고 롤플레잉 날짜가 3개인 경우 30개의 측정값을 만드는 것을 의미할 수 있습니다. 계산 그룹을 사용하여 만들면 프로세스가 더 쉬워집니다.

계산 그룹 만들기

이 작업에서는 시간 인텔리전스 분석을 위한 계산 그룹을 만듭니다.

1. 모델 보기로 전환합니다.

2. 모델 뷰에서 계산 그룹을 선택하여 새 계산 그룹 테이블, 그룹 열 및 항목을 만듭니다. 경고 창이 나타나면 예를 선택하여 계산 그룹 만들기를 확인합니다.

   

   참고: 암시적 측정값은 보고서 뷰에서 시각적 개체에 직접 Data 창의 Data 열을 사용할 때 발생합니다. 시각적 개체를 사용하여 SUM, AVERAGE, MIN, MAX 또는 암시적 측정값이 되는 기타 기본 집계로 집계할 수 있습니다. 계산 그룹을 만든 후에는 Power BI Desktop에서 더 이상 암시적 측정값을 만들지 않으므로 Data 열을 집계하기 위해 측정값을 명시적으로 만들어야 합니다.

3. 계산 그룹의 이름을 Time Calculations으로 바꾸고 계산 열의 이름을 Yearly Calculations으로 바꿉니다.

4. Data 창의 Model 탭에서 계산 그룹을 통해 자동으로 만들어진 계산 항목을 선택합니다.

5. 항목의 수식을 다음으로 바꾸고 커밋합니다.

   Year-to-Date (YTD) = CALCULATE(SELECTEDMEASURE(), DATESYTD('Date'[Date]))
   

6. Calculation items 필드를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 New calculation item을 선택합니다.

7. 새 항목에 대해 다음 DAX 수식을 사용합니다.

   Previous Year (PY) = CALCULATE(SELECTEDMEASURE(), PREVIOUSYEAR('Date'[Date]))
   

8. 다음 DAX 수식을 사용하여 세 번째 항목을 만듭니다.

   Year-over-Year (YoY) Growth = 
   VAR MeasurePriorYear =
   CALCULATE(
       SELECTEDMEASURE(),
       SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date])
   )
   RETURN
   DIVIDE(
       (SELECTEDMEASURE() - MeasurePriorYear),
       MeasurePriorYear
   )
   

마지막 계산 항목은 백분율로만 값을 반환해야 하므로 영향을 미치는 측정값의 형식을 변경하려면 동적 서식 문자열이 필요합니다.

1. YoY 항목의 Properties 창에서 동적 서식 문자열 기능을 사용하도록 설정합니다.

2. DAX 수식 입력줄에서 왼쪽 필드가 Format으로 설정되어 있는지 확인하고 다음 형식 문자열을 씁니다."0.##%"

3. 계산 그룹이 다음과 같이 표시되는지 확인합니다.

   

측정값에 계산 그룹 적용

이 작업에서는 계산 항목이 시각적 개체의 측정값에 미치는 영향을 시각화합니다.

1. 보고서 보기로 전환합니다.

2. 캔버스 아래쪽에서 개요 탭을 선택합니다.

3. 캔버스에서 이미 만든 행렬 시각적 개체를 선택하고 Data 창의 Yearly Calculations 계산 열을 Visualizations 창의 Columns 필드로 끌어 옵니다.

   

4. 이제 행렬에 각 계산 항목에 대한 Sales Figures 집합이 있음을 확인합니다.

   

이 모든 정보를 한 번에 하나의 시각적 개체에 저장하면 읽기 어려울 수 있으므로 시각적 개체를 한 번에 하나의 판매 수치로 제한하는 것이 편리합니다. 이를 위해 필드 매개 변수를 사용할 수 있습니다.

필드 매개 변수 만들기

이 작업에서는 시각적 개체를 변경하는 필드 매개 변수를 만듭니다.

1. 위쪽 리본에서 모델링 탭을 선택한 다음 새 매개 변수 단추를 확장하고 필드를 선택합니다.

   

2. 매개 변수 창에서 매개 변수 이름을 Sales Figures로 바꾸고, 이 페이지에 슬라이서 추가 옵션이 선택되어 있는지 확인하고, Sales 테이블에서 다음 필드를 추가합니다.

   • 총 판매 수
   • Profit
   • Profit Margin
   • 주문

   

3. 만들기를 실행합니다.

4. 슬라이서가 만들어지면 행렬을 선택하고 Visualizations 창의 Values에서 모든 필드를 제거하고 대신 Sales Figures 필드 매개 변수를 추가할 수 있습니다.

   

5. 슬라이서의 다양한 Sales Figures와 행렬을 선택할 때 행렬이 어떻게 변경되는지 확인합니다.

6. Sales Figures 필드 매개 변수에 대한 슬라이서를 사용하여 Profit 필드를 선택하는 방법을 확인합니다. 위의 행렬과 동일하므로 세 가지 계산 항목(PY, YoY, YTD)을 볼 수 있지만 슬라이서 때문에 Profit에만 적용됩니다.

   

필드 매개 변수 편집

이 작업에서는 해당 DAX 식을 직접 수정하여 Sales Figures 필드 매개 변수를 편집합니다.

1. 캔버스 아래쪽에서 Salesperson Performance 탭을 선택합니다. 묶은 가로 막대형 차트는 월별 매출과 월별 목표 간에 차트를 전환합니다.

   책갈피 단추를 만들면 각 옵션을 사용하여 시각적 개체 유형을 변경할 수 있지만, 여러 측정값 간에 전환해야 하는 경우 각 측정값에 대한 책갈피 단추를 만들어야 하며 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 대신 분석하려는 모든 측정값과 함께 필드 매개 변수를 사용하여 필드 매개 변수를 빠르게 전환할 수 있습니다.

   

2. 막대형 차트 시각적 개체를 선택하고 X축의 Total Sales 필드를 Sales Figures 필드 매개 변수로 바꿉니다.

3. 슬라이서 시각적 개체를 만들고 Sales Figures 매개 변수를 필드 영역으로 끌어 옵니다.

이 시각적 개체의 경우 필드 매개 변수에 없는 월별 목표를 평가해야 합니다.

1. Data 창에서 Sales Figures 매개 변수를 선택하고 아래와 같이 매개 변수의 DAX 식에 Target 필드를 추가합니다.

   Sales Figures = {
    ("Total Sales", NAMEOF('Sales'[Total Sales]), 0),
    ("Profit", NAMEOF('Sales'[Profit]), 1),
    ("Profit Margin", NAMEOF('Sales'[Profit Margin]), 2),
    ("Orders", NAMEOF('Sales'[Orders]), 3),
    ("Target", NAMEOF('Targets'[Target]), 4)
   }
   

2. 변경 내용을 커밋하고 다른 Sales Figures를 선택하면 시각적 개체가 변경되는지 확인합니다.

3. 책갈피 단추를 삭제하고 보고서 페이지의 최종 상태를 확인합니다.

   

랩 완료

연습을 완료하려면 Power BI Desktop을 닫습니다. 파일을 저장할 필요가 없습니다.