데이터 시각화의 핵심, Power BI! 그 중에서도 DAX의 강력한 함수인 SUMMARIZE를 마스터하고 싶으신가요? 경영정보시각화 실기 시험까지 대비할 수 있도록, 실제 기출문제 분석과 다양한 활용 예시를 통해 SUMMARIZE 함수를 완벽하게 파헤쳐 보겠습니다. 지금 바로 데이터 요약의 마법을 경험해보세요!
1. SUMMARIZE 함수란?
SUMMARIZE 함수는 Power BI의 DAX 언어에서 제공하는 강력한 함수입니다. 복잡한 데이터를 원하는 기준으로 그룹화하고, 각 그룹에 대한 다양한 계산값을 뽑아낼 수 있죠! 마치 데이터 정글에서 원하는 보물만 쏙쏙 찾아내는 탐험가 같달까요? 😉 특히 경영정보시각화 실기 시험 단골손님이니, 지금부터 확실히 알아두면 시험장에서 당황하지 않을 수 있습니다!
SUMMARIZE 함수, 왜 중요할까요?
데이터 분석에서 가장 중요한 것은 효율적인 요약입니다. 수많은 데이터 속에서 의미 있는 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 의사결정을 내려야 하죠. SUMMARIZE 함수는 바로 이러한 데이터 요약 과정의 핵심 도구입니다. 복잡한 데이터를 간결하고 명확하게 요약하여 분석의 효율성을 극대화해주는 마법같은 기능! 경영정보시각화 실기 시험에서 고득점을 노린다면, SUMMARIZE 함수는 절대 놓칠 수 없는 필수템입니다.
2. SUMMARIZE 함수의 구조와 작동 원리
SUMMARIZE 함수는 마치 레고 블록처럼 여러 요소를 조합하여 사용합니다. 기본적인 구조는 다음과 같습니다.
SUMMARIZE(
<table>, // 데이터가 담긴 테이블
<groupBy_column1>, // 그룹화 기준 열 1
<groupBy_column2>, // 그룹화 기준 열 2 (필요에 따라 추가 가능!)
..., // 필요한 만큼 그룹화 기준 추가!
<name1>, <expression1>, // 계산할 값의 이름과 계산식
<name2>, <expression2>, // 추가 계산값 (필요에 따라 여러 개 추가 가능!)
... // 무한대로 추가 가능!
)
<table>: 분석 대상이 되는 테이블을 지정합니다. "판매량", "고객정보" 등 다양한 테이블이 될 수 있겠죠!<groupBy_column>: 데이터를 그룹화할 기준 열을 지정합니다. 예를 들어 "지역"별로 판매량을 분석하고 싶다면 "지역" 열을 지정하면 됩니다. 여러 열을 조합하여 다양한 기준으로 그룹화할 수도 있습니다!<name>, <expression>: 계산할 값의 이름과 계산식을 지정합니다.SUM,AVERAGE,COUNT,MIN,MAX등 다양한 DAX 함수를 활용하여 원하는 값을 계산할 수 있습니다.
SUMMARIZE 함수는 지정된 그룹화 기준 열의 고유한 값 조합마다 새로운 행을 생성합니다. 각 행에는 그룹화 기준 열의 값과 계산된 값이 포함되죠. 마치 데이터를 깔끔하게 정리해주는 마법사 같지 않나요? ✨
3. SUMMARIZE 함수 활용 예시: 판매 데이터 분석
백문이 불여일견! 실제 판매 데이터를 분석하는 예시를 통해 SUMMARIZE 함수의 활용법을 자세히 알아보겠습니다. "판매" 테이블에 "지점", "제품", "판매량", "판매액" 등의 정보가 있다고 가정해 보죠.
3-1. 지점별 총 판매량과 평균 판매액
지점별_판매_요약 =
SUMMARIZE(
'판매',
'판매'[지점],
"총 판매량", SUM('판매'[판매량]),
"평균 판매액", AVERAGE('판매'[판매액])
)
이 DAX 식은 "판매" 테이블을 "지점"별로 그룹화하고, 각 지점의 "총 판매량"과 "평균 판매액"을 계산하여 새로운 테이블 "지점별_판매_요약"을 생성합니다. 정말 간편하죠?
3-2. 지점 및 제품별 최대 판매량
지점_제품별_최대_판매량 =
SUMMARIZE(
'판매',
'판매'[지점],
'판매'[제품],
"최대 판매량", MAX('판매'[판매량])
)
이번에는 "지점"과 "제품" 두 가지 기준으로 그룹화했습니다. 각 지점과 제품 조합별 "최대 판매량"을 한눈에 파악할 수 있습니다. SUMMARIZE 함수의 유연성, 정말 놀랍지 않나요? 🤩
3-3. 경영정보시각화 실기 기출문제 풀이 (광역지자체별 방문자 수 합계)
기출문제를 통해 실전 감각을 키워봅시다! "지자체별 방문자수" 테이블과 "행정구역코드" 테이블을 활용하여 광역지자체별 방문자 수 합계를 계산하는 문제입니다.
광역지자체별_방문자수_합계 =
SUMMARIZE(
'지자체별 방문자수',
'지자체별 방문자수'[광역지자체명],
"방문자수 합계", SUM('지자체별 방문자수'[방문자수])
)
SUMMARIZE 함수 하나로 간단하게 해결! 실제 시험에서도 당황하지 않고 멋지게 풀 수 있겠죠? 😉
4. SUMMARIZE 함수와 다른 DAX 함수의 조합: 무궁무진한 가능성!
SUMMARIZE 함수는 단독으로도 강력하지만, CALCULATE, FILTER 등 다른 DAX 함수와 조합하면 그 활용도는 무궁무진해집니다. 특정 조건을 만족하는 데이터만 요약하거나, 더욱 복잡한 계산을 수행할 수 있죠.
예를 들어, 특정 제품군에 속하는 제품의 판매량만 요약하고 싶다면 FILTER 함수를 함께 사용할 수 있습니다. 또한, CALCULATE 함수를 활용하여 특정 기간 동안의 판매량 합계를 구하는 등 다양한 분석 시나리오를 구현할 수 있습니다.
SUMMARIZE 함수와 다른 DAX 함수의 조합은 마치 요리 레시피와 같습니다. 다양한 재료와 조리법을 활용하여 무궁무진한 맛을 창조하듯, SUMMARIZE 함수와 다른 DAX 함수들을 조합하여 데이터 분석의 맛을 더욱 풍부하게 만들 수 있습니다. 다양한 DAX 함수들을 익히고 SUMMARIZE 함수와 조합하여 활용하는 연습을 꾸준히 한다면, 어떤 데이터 분석 과제도 능숙하게 해결할 수 있을 것입니다.
5. SUMMARIZE 함수: 데이터 분석의 필수 도구
SUMMARIZE 함수는 Power BI를 활용한 데이터 분석에서 없어서는 안 될 필수 도구입니다. 데이터를 효율적으로 요약하고 분석하여 인사이트를 도출하는 데 핵심적인 역할을 하죠. 다양한 예시와 기출문제를 통해 SUMMARIZE 함수의 작동 원리와 활용법을 익히고, 실제 데이터 분석에 적용해보세요. 경영정보시각화 자격증 취득은 물론, 실무에서도 빛을 발할 여러분의 데이터 분석 능력을 응원합니다!