데이터 모델 테이블 형식
대부분의 Excel 사용자에게 데이터 모델을 만드는 개념은 새로운 개념입니다. Excel에서 작업하는 경우 Excel 피벗 테이블 및 피벗 차트와 함께 사용할 큰 테이블을 하나 만들어야 하는 경우가 많으며, 파워 쿼리를 사용하여 최신 분석가는 별도의 조회 테이블, 데이터 테이블 및 관계로 데이터 모델을 만들 수 있습니다.
이전에는 기존 Excel에서 VLOOKUP(), INDEX() 또는 MATCH() 함수를 사용하여 데이터를 하나의 큰 테이블로 평면화하여 피벗 테이블 및 피벗 차트를 만들었습니다.
이제 파워 쿼리를 사용하여 데이터 테이블을 로드하고 관계가 있는 데이터 모델을 만들 수 있습니다.
데이터 모델에 새 데이터 원본을 추가할 때마다 조회 테이블이든 데이터 테이블이든 관계없이 데이터가 데이터 모델에서 제공하는 용도를 결정해야 합니다.
테이블 조회
조회 테이블에는 정량적 데이터를 분류하는 정성적 방법이 포함됩니다. 이를 사용하여 피벗 테이블, 피벗 차트 및 시각화의 행과 열에 대한 설명을 제공할 수 있습니다.
조회 테이블의 예제로는 호출된 테이블이 있습니다. 각 도시에 대한 해당 군, 주 및 국가/지역 정보를 포함하는 사무실입니다.
조회 테이블에 대해 따라야 하는 중요한 규칙 중 하나는 관계를 만들기 위해 다른 테이블과 일치시키는 데 사용되는 고유 열을 포함해야 한다는 것입니다.
조회 테이블을 사용할 때 따라야 하는 일반적인 지침은 다음과 같습니다.
대부분 텍스트를 포함합니다.
이름, 주소, 국가/지역, 도시 및 주와 같은 설명 정보를 제공합니다.
정보를 덜 자주 업데이트합니다.
피벗 테이블의 행 및/또는 열에 레이블을 만드는 데 데이터를 사용하는 경우 조회 테이블로 간주될 수 있습니다.
데이터 테이블
데이터 테이블에는 판매 금액, 수량 및 견적 금액과 같은 정보와 관련된 양적 데이터가 포함됩니다*.* 데이터 테이블에는 관계가 작동하려면 조회 테이블과 일치하는 열이 있어야 합니다.
데이터 테이블의 예제로는 고객 또는 사무실에 대한 모든 견적이 포함된 테이블이 있습니다. 이러한 테이블은 길고 좁아야 하며 가능한 한 많은 정성적 정보가 조회 테이블로 반환되어야 합니다.
이 관계를 통해 사용자는 데이터 테이블(Count, Sum, MIN, MAX)에서 수학을 수행하는 동시에 조회 테이블에 포함된 세부 정보를 사용하여 답변을 추가 범주로 분할할 수 있습니다.
데이터 테이블을 사용할 때 따라야 하는 일반적인 지침은 다음과 같습니다.
대부분 날짜와 숫자를 포함합니다.
수학(SUM, AVERAGE, MIN, MAX)을 수행하는 데 사용합니다.
매시간, 일 또는 주에 생성되는 새 판매 또는 견적과 같은 정보를 더 자주 업데이트합니다.
집계 또는 피벗 테이블, 피벗 차트 또는 기타 시각화의 값에 데이터를 사용합니다.