빠른 측정 제안

빠른 측정 제안은 템플릿을 사용하거나 DAX를 처음부터 작성하는 대신 자연어를 사용하여 DAX 측정값을 만드는 데 도움이 됩니다.

이 기능은 다음과 같은 일반적인 DAX 측정값 시나리오를 바로 만드는 데 사용할 수 있습니다.

• 집계된 열(선택적 필터)
• 행 수(선택적 필터)
• 범주별 집계
• 수학 연산
• 선택한 값
• If 조건
• 텍스트 작업
• 시간 인텔리전스
• 상대 시간 필터링된 값
• 가장 많이/적게 일반적인 값
• 상위 N 필터링된 값
• 범주의 상위 N 값
• 정보 함수

측정값 제안 사용

이 기능을 사용하려면 먼저 Power BI Desktop 옵션 메뉴로 이동하고 빠른 측정 제안을 위해 미리 보기 스위치를 켜야 합니다.

이 기능을 사용하도록 설정한 후에는 리본 메뉴의 홈 또는 모델링 탭에서 빠른 측정을 시작하고 제안을 선택하여 빠른 측정 제안에 액세스할 수 있습니다.

여기서 만들려는 측정값을 설명하고 생성 (또는 키 입력)을 눌러 DAX 측정값 제안을 가져올 수 있습니다.

항상 DAX 제안의 유효성을 검사하여 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. 제안된 측정값에 만족하는 경우 추가 단추를 클릭하여 모델에 측정값을 자동으로 추가할 수 있습니다.

자연어 예제

이 기능을 보여 주기 위해 지원되는 각 측정값 시나리오에 대한 몇 가지 자연어 예제가 있습니다.

집계된 열

집계를 열에 적용하여 단일 값을 반환합니다. 지원되는 집계에는 합계, 개수, 고유 개수, 공백 없음, 평균, 최소, 최대, 중앙값, 분산 및 표준 편차가 포함됩니다.

예:

• 판매액 합계 표시
• 총 판매액
• 제품 개수
• 해당 장소에 있는 제품의 수
• 고유 사용자
• 공백이 없는 사용자의 고유 수
• 고유 사용자 수 가져오기 및 공백 제외
• 최대 가격
• 중앙값

선택적 필터

집계 열의 경우 하나 이상의 필터 조건을 지정할 수도 있습니다. 필터 조건이 여러 개 있는 경우 필터의 교집합(&&/AND) 또는 합집합(||/OR) 중 무엇을 원하는지 지정할 수 있습니다.

예:

• 런던의 고객 수
• 2022년 총 판매 단위
• 제품이 Word이고 지역이 북쪽인 판매액 계산
• 제품이 Word이고 지역이 북쪽인 판매액
• 제품이 Word && 지역이 북쪽인 판매액
• 제품이 Word || 지역이 북쪽인 판매액

행 수

지정된 테이블의 레코드 수 계산 테이블이 하나만 있는 경우 테이블을 지정할 필요가 없습니다.

예:

• 판매 테이블의 레코드 수
• 판매 테이블 개수
• 판매 테이블 행 수
• 판매 테이블의 행 계산

선택적 필터

행 수의 경우 하나 이상의 필터 조건을 지정할 수도 있습니다. 필터 조건이 여러 개 있는 경우 필터의 교집합(&&/AND) 또는 합집합(||/OR) 중 무엇을 원하는지 지정할 수 있습니다.

예:

• 제품이 Word이고 지역이 북쪽인 판매 테이블의 행 개수 계산
• 제품이 Word이거나 지역이 북쪽인 판매 테이블 계산
• 제품이 Word && 지역이 북쪽으로 필터링된 판매 테이블의 레코드 계산
• 제품이 Word || 지역이 북쪽인 판매 테이블의 행 수 구하기

범주별 집계

범주의 각 고유 값에 대한 측정값을 계산한 다음 결과를 집계하여 단일 값을 반환합니다. 지원되는 집계에는 평균, 가중 평균, 최소, 최대, 분산이 포함됩니다.

예:

• 매장당 평균 판매액
• 우선 순위에 따라 가중치가 지정된 범주당 평균 점수
• 제품당 최소 점수
• 매장당 최대 단위

수학 연산

숫자 열, 측정값 또는 집계된 열을 사용하여 수학 연산을 수행합니다. 테이블 내의 열에 대한 시나리오의 경우 단일 값을 반환하기 위해 평균(AVERAGEX) 또는 합계(SUMX)를 사용할 수 있습니다.

예:

• 판매 - 매출원가
• 판매에서 매출원가를 뺀 값
• 매출을 목표 매출의 100배로 나눕니다.
• 매출/목표 매출 * 100
• EU 매출 + 일본 매출 + 북미 매출
• Sales 테이블의 각 행에 대해 Price * Units를 계산하고 결과 합산
• Sales 테이블의 각 행에 대해 Price * Units를 합산
• Sales 테이블의 각 행에 대해 Price * Discount를 계산하고 평균 구하기
• Sales 테이블에 대해 가격 * 할인의 평균 구하기

선택한 값

열의 선택한 값을 가져옵니다. 이 값은 일반적으로 단일 선택 슬라이서 또는 필터와 페어링할 때 사용되므로 측정값이 비어 있는 값이 아닌 값을 반환합니다.

예:

• 선택된 제품이 무엇인지
• 어떤 선택된 제품이 선택됐는지
• 제품에 대해 선택한 값

If 조건

조건에 따라 값을 반환합니다. 문자열 값을 반환하는 경우 큰따옴표를 사용해야 합니다. 조건에서 사용 가능한 비교 연산자: =, ==, <>, <, >, <=, >=

예:

• 판매 > 10,000이면 “높은 판매” 아니면 “낮은 판매” 반환
• 판매 10,000 이상이면 "높은 판매" 아니면 "낮은 판매" 표시
• 제품에 대해 선택한 값이 비어 있으면 “선택된 제품이 없음”을 표시하고 아니면 선택한 제품을 표시합니다.
• 선택한 제품 = Power BI인 경우 “PBI” 아니면 “기타” 표시

텍스트 작업

열, 측정값 또는 집계된 열을 사용하여 텍스트 작업을 수행합니다. 테이블 내 열 간 시나리오의 경우 단일 값을 반환하기 위해 결과를 결합(CONCATENATEX)합니다.

예:

• "선택한 제품은” & 선택한 제품
• "선택한 제품은”과 선택한 제품을 결합하여 표시
• Header_measure & " - " & Subheader_measure
• Geography Dim 테이블의 각 행에 대해 주 & ", " & 도시를 연결하고 결과를 결합합니다.
• Geography Dim 테이블의 각 행에 대해 주 & ", " & 도시를 가져오고 결과를 병합합니다.

시간 인텔리전스

이러한 시간 인텔리전스 시나리오에서는 올바르게 표시된 날짜 테이블 또는 자동 날짜/시간 계층 구조를 사용해야 합니다. YTD 시나리오의 경우 "회계" 또는 "회계 달력"을 지정하여 회계 달력의 계산을 기반으로 할 수 있습니다(6월 30일에 종료).

예:

• YTD 판매
• 판매 회계 YTD
• 판매 연간 누계 가져오기
• 판매 MTD
• 판매 사분기별 누계
• 미국과 캐나다의 YTD 판매
• 전년 대비 판매액 변화
• 매출 YoY 변경
• 판매 전월 대비 변화
• 판매 QoQ 백분율 변화
• 작년 같은 기간의 판매액
• 지난 달 같은 기간의 판매액
• 28일 롤링 평균 판매액
• 28일 롤링 평균 판매액

상대 시간 필터링된 값

측정값 또는 집계 열을 마지막 N시간/일/월/연도로 필터링하는 상대 시간 필터를 적용합니다.

예:

• 지난 4시간 동안의 고유 사용자
• 지난 5일 동안의 고유 사용자
• 지난 6개월 동안의 총 판매액
• 지난 2년 동안의 총 판매액

가장 많이/적게 일반적인 값

지정된 열에서 발생 횟수가 가장 많거나 가장 적은 값을 반환합니다.

예:

• 제품에서 가장 일반적인 값
• 제품의 가장 일반적인 값
• 제품에서 가장 일반적인 값
• 제품에서 가장 적게 일반적인 값
• 제품에서 가장 덜 일반적인 값

상위 N 필터링된 값

동일한 측정값 또는 집계 열을 기반으로 상위 N 범주 값으로 필터링되는 측정값 또는 집계 열을 계산합니다.

예:

• 상위 3개 제품의 총 판매액
• 상위 3개 제품으로 필터링된 매출 합계
• 상위 5명의 학생 평균 점수
• 상위 5명의 학생으로 필터링된 평균 점수

범주의 상위 N 값

측정값 또는 집계된 열을 기반으로 열 내의 상위 N개 값의 연결된 목록을 가져옵니다.

예:

• 총 판매액이 가장 많은 상위 3개 제품
• 판매별 상위 3개 제품
• 매출 상위 3개 제품

정보 함수

현재 날짜/시간 또는 현재 사용자의 이메일, 도메인 또는 사용자 이름과 같은 시스템 또는 사용자 정보를 반환합니다.

예:

• Today's date
• Now
• 현재 사용자 전자 메일 반환
• 현재 도메인 이름 및 사용자 이름 반환
• 현재 사용자 도메인 로그인 반환

제한 사항 및 고려 사항

• 빠른 측정 제안은 DAX 학습을 대체하는 것이 아닙니다. 이 기능에서 제공하는 제안은 측정값을 빠르게 만드는 데 도움이 됩니다. 그러나 DAX 제안이 잘못되거나 의도와 일치하지 않을 수 있으므로 여전히 유효성을 검사해야 합니다.
• LiveConnect 데이터 모델에는 이 기능이 지원되지 않습니다.
• 이 기능은 현재 미국 데이터 센터(미국 동부 및 미국 서부)에만 배포된 기계 학습 모델을 통해 제공됩니다. 데이터가 미국 외부에 있는 경우 테넌트 관리자가 사용자 데이터가 지리 테넌트 설정을 벗어나도록 허용을 사용하도록 설정하지 않는 한 이 기능은 기본적으로 사용하지 않도록 설정됩니다.