데이터 시각화와 탐색 with POWER BI - Power BI와 함께라면 데이터 시각화가 정말 쉬워진다
PART 01 Power BI 기본
수집한 데이터를 이용해 데이터를 분석하고 시각화해서 원하는 결과를 도출하려면 다양한 데이터 분석 도구를 사용할 수 있어야 합니다. Microsoft에서 제공하는 Power BI는 누구나 쉽게 사용법을 익혀 데이터를 전처리하고 모델링하거나 시각화할 수 있는 대표적인 프로그램입니다. Part 01에서는 Power BI의 구성 요소를 알아보고, 데이터 분석 및 시각화에 대해 살펴보겠습니다.
PART 02 Power BI 활용
Power BI Desktop에서는 파워 쿼리 편집기를 이용하여 여러 파일을 결합하거나 추가하여 하나로 통합할 수 있으며 ‘전월대비, 전년대비 증감률’ 등과 같은 DAX 수식을 작성해 시각화할 수 있습니다. 또한 Power BI Desktop에서 작성된 보고서를 다른 조직 구성원들과 협업하기 위해 Power BI 서비스에 게시 및 공유해서 사용할 수도 있습니다.
PART 03 혼밥족들이 살고 싶은 곳은?
Power BI를 활용한 첫 번째 데이터 분석 주제는 ‘1인 가구’입니다. 1인 가구는 저출산, 고령화와 함께 대한민국의 현재를 관통하는 주요한 사회 현상입니다. Part 03에서는 행정안전부, 통계청 등 정부기관에서 공개하는 데이터를 이용하여 1인 가구의 현황과 그들의 선호 지역을 분석해 봅니다.
PART 04 서울의 미세먼지 탈탈 털어보자!
미세먼지 문제가 우리 사회의 중요한 문제로 대두됨에 따라 미세먼지의 원인을 밝히기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. Part 04에서는 공개된 데이터를 이용하여 미세먼지와 관련한 일상의 궁금증을 밝혀보도록 합니다.
PART 05 직장 그만두고 카페나 차려볼까?
Part 05에서는 더욱 심층적인 내용을 다룹니다. DAX(Data Analysis Expressions)를 활용하여 폐업률과 생존 기간을 산출합니다. 아울러 도형 맵, 맵 박스 등 다양한 도구를 이용하여 카페의 지역별 분포를 시각화합니다.
사회과학과 컴퓨터공학을 전공하였고 현재 서울시청 데이터분석팀에서 근무하고 있다. 데이터로 기록된 도시 현상과 사람들의 행동을 해석하는 데 관심이 많으며, 브런치(brunch.co.kr/@data)에 분석 경험을 연재하고 있다.
PART 1 Power BI 기본
PART 2 Power BI 활용
PART 3 혼밥족들이 살고 싶은 곳은?
PART 4 서울의 미세먼지 탈탈 털어보자!
PART 5 직장 그만두고 카페나 차려볼까?