보고도 못 믿을 데이터 시각화의 마법, Power BI로 체험하라!

데이터 탐색과 시각화 WITH POWER BI 3rd

 

데이터 탐색과 시각화 WITH POWER BI 3rd 도서는 비전공자도 쉽게 따라 할 수 있는 직관적인 설명과 최신 데이터 기반의 실전 예제를 통해, 이 책은 복잡한 데이터를 쉽고 빠르게 시각화하고 실무에 활용하는 방법을 알려주는 실전형 데이터 시각화 입문서입니다.

 

〈기본편〉에서는 Microsoft Power BI를 중심으로, 데이터 분석의 기본기를 다집니다. 분산된 데이터를 수집하고 정제하며, 모델링을 통해 원하는 구조로 재가공하고, 시각화와 공유를 통해 결과를 전달하는 전 과정을 실제 업무 흐름에 맞춰 학습합니다. 파워 쿼리 편집기와 DAX 수식을 활용해 데이터를 다차원적으로 분석하고, Power BI 서비스에 게시함으로써 협업 환경에서의 데이터 활용까지 경험할 수 있도록 구성했습니다.

 

〈실전편〉에서는 공공 데이터를 기반으로 사회적 이슈를 분석하는 과정을 실습합니다. 서울 1인 세대의 분포와 이동 패턴, 대기질과 기후 요소 간의 상관관계, 카페 창업 관련 상권 분석 등 실제적이고 흥미로운 주제를 바탕으로, 수집-전처리-분석-시각화의 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있습니다. 특히 각 사례는 단순한 수치 나열이 아닌, 데이터 속에서 통찰을 이끌어내는 방법에 집중합니다.

 

이 책은 Power BI의 기능적인 설명을 넘어서, 데이터를 읽고 해석하고 설득력 있게 전달하는 일련의 과정을 체계적으로 익힐 수 있도록 도와줍니다. 데이터를 처음 접하는 입문자부터, 실제 업무나 프로젝트에서 바로 활용하려는 실무자까지 모두에게 유용한 안내서가 될 것입니다.

[목 차]

〈기본편〉

PART 01 Power BI 기본

Chapter 01 Power BI 살펴보기

01 Power BI란?

02 Power BI 제품 구성 요소

03 Power BI 작업 흐름

04 Power BI Desktop이란?

05 Power BI 서비스란?

06 Power BI 콘텐츠

07 Power BI 라이선스

08 Power BI 참고

 

Chapter 02 Power BI Desktop 시작하기

01 Power BI Desktop 다운로드

02 Power BI Desktop 화면 구성

03 Power BI 옵션

 

Chapter 03 데이터 가져오기

01 데이터 가져오기

02 테이블과 열(필드) 다루기

03 데이터 새로 고침

04 데이터 원본 변경

05 파일 저장

 

Chapter 04 파워 쿼리 편집기 다루기

01 파워 쿼리 편집기 시작하기

02 데이터 변환

03 열 병합과 분리, 열 추가

04 쿼리 닫기 및 적용

 

Chapter 05 데이터 모델링

01 테이블 구조

02 관계 설정과 편집

03 DAX 수식 작성

04 계산 열

05 측정값

06 열 기준 정렬

07 데이터 범주

08 데이터 그룹 설정

 

Chapter 06 데이터 시각화

01 보고서 페이지 관리

02 시각적 개체 다루기

03 시각적 개체 옵션

04 보고서 작성하기

05 상호 작용 편집

 

PART 02 Power BI 활용

Chapter 07 파워 쿼리 편집기 활용

01 파일 결합

02 쿼리 추가와 결합

03 쿼리 복제와 참조

04 행 그룹화

05 쿼리 새로 고침

 

Chapter 08 DAX 함수 활용

01 날짜 테이블 만들기

02 측정값 관리

03 유용한 DAX 함수

04 빠른 측정값

05 DAX 참조, 빠른 측정 갤러리

 

Chapter 09 다양한 시각화

01 계층 구조

02 조건부 서식

03 스파크라인

04 다양한 시각화

05 새 매개 변수

06 더 많은 시각적 개체 가져오기

 

Chapter 10 다양한 맵 시각화

01 Power BI 맵 시각적 개체

02 맵 시각화를 위한 Tip

03 등치 지역도

04 도형 맵

05 ArcGIS

 

Chapter 11 보고서 관리

01 필터

02 보고서 도구 설명

03 보고서 테마

04 페이지 탐색 단추 만들기

05 책갈피 만들기

 

Chapter 12 Power BI 서비스

01 Power BI 서비스 살펴보기

02 보고서 게시와 공유

03 보고서 내보내기

04 데이터 새로 고침

부록 생성형 AI를 활용한 데이터 분석

 

 

〈실전편〉

PART 03 서울의 1인 세대, 어디서 살고 있을까?

Chapter 01 분석 개요

01 분석 배경

02 분석 절차

03 분석 특징 및 한계

 

Chapter 02 문제 정의

01 세대 구성의 변화 추이는?

02 1인 세대의 공간적 분포는?

03 1인 세대의 이동 패턴은?

 

Chapter 03 데이터 수집

01 세대원별 세대수 데이터

02 인구이동 통계 데이터

03 행정동 코드 데이터

 

Chapter 04 데이터 전처리

01 세대원별 새대수 데이터

02 인구이동 데이터

03 행정동 코드 데이터

04 최종 데이터 적용

 

Chapter 05 세대 구성 형태의 변화 분석

01 세대수의 변화 시각화

02 세대 구성 형태의 변화 시각화

03 시각화 결과 탐색

 

Chapter 06 1인 세대의 공간적 분포 분석

01 분석 데이터 준비

02 지역별 1인 세대 현황 시각화

03 공간 분포 패턴 시각화

04 시각화 결과 탐색

 

Chapter 07 1인 세대의 이동 패턴 분석

01 분석 데이터 준비

02 1인 세대 인구 특성 분석

03 1인 세대 공간 분포 분석

04 시각화 결과 탐색

 

PART 04 서울의 미세먼지, 어떻게 변화하고 있을까?

Chapter 01 분석 개요

01 분석 배경

02 분석 절차

03 분석 특징 및 한계

 

Chapter 02 문제 정의

01 미세먼지(PM-10)와 초미세먼지(PM-2.5)의 상관관계는?

02 서울의 미세먼지, 개선되고 있나?

03 기후 요소는 미세먼지에 어떤 영향을 끼칠까?

04 서울시내 지역별 미세먼지 농도는?

 

Chapter 03 데이터 수집

 

Chapter 04 데이터 전처리

01 미세먼지 측정 데이터

02 기후 데이터

03 최종 데이터 연결하기

 

Chapter 05 미세먼지와 초미세먼지의 상관관계

01 데이터 준비

02 상관관계 시각화

03 측정일시 추가

04 시각화 결과 탐색

 

Chapter 06 서울의 미세먼지, 개선되고 있나?

01 데이터 준비

02 연평균 값의 변화 시각화

03 일 기준 초과 건수 시각화

04 시각화 결과 탐색

 

Chapter 07 기상 조건과 미세먼지 농도의 관계 분석

01 데이터 준비

02 기온과 미세먼지/초미세먼지 관계 시각화

03 습도와 미세먼지/초미세먼지 관계 시각화

04 풍속과 미세먼지/초미세먼지 관계 시각화

05 풍향과 미세먼지/초미세먼지 관계 시각화

06 시각화 결과 탐색

 

Chapter 08 서울시 지역별 미세먼지 농도 분석

01 데이터 준비

02 자치구별 미세먼지/초미세먼지 농도 시각화

03 지도로 미세먼지 농도 시각화

04 미세먼지/초미세먼지 농도별 시각화

05 시각화 결과 탐색

 

 

PART 05 직장 그만두고, 나만의 카페를 창업해 볼까?

Chapter 01 분석 개요

01 분석 배경

02 분석 절차

03 분석의 특징 및 한계

 

Chapter 02 문제 정의

01 창업과 폐업 현황은 어떨까?

02 폐업률과 영업기간은 어떨까?

03 프랜차이즈의 영향력은 어느 정도일까?

04 창업하기 좋은 입지는 어디일까?

 

Chapter 03 데이터 수집

01 카페 인허가 데이터

02 생활인구 데이터

 

Chapter 04 허가 데이터 전처리

01 데이터 구조 확인

02 분석할 데이터 정리

03 공간정보 정리

04 Power BI로 마무리

 

Chapter 05 생활인구 데이터 전처리

01 행정구역 데이터 정리

02 생활인구 데이터 정리

 

Chapter 06 창업과 폐업 추이 분석

01 데이터 준비

02 창업과 폐업 현황 시각화

03 서울시 카폐의 증감 시각화

04 시각화 결과 탐색

 

Chapter 07 폐업률과 영업기간 분석

01 연도별 폐업률 시각화

02 영업기간 현황 시각화

03 시각화 탐색 결과

 

Chapter 08 유명 브랜드 카페 분석

01 데이터 준비

02 시장 점유율 시각화

03 매장 분포 시각화

04 성장 추이 시각화

05 시각화 결과 탐색

 

Chapter 09 카페 입지 분석

01 데이터 준비

02 지역별 카페 분포 시각화

03 지역별 생활인구 시각화

04 카페 과밀 지역 시각화

05 시각화 결과 탐색