Power Pivot의 집계

집계는 데이터를 축소, 요약 또는 그룹화하는 방법입니다. 테이블 또는 다른 데이터 원본의 원시 데이터로 시작하는 경우 데이터가 평평한 경우가 많기 때문에 세부 정보가 많이 있지만 구성되거나 그룹화되지는 않습니다. 요약 또는 구조가 부족하면 데이터에서 패턴을 검색하기가 어려울 수 있습니다. 데이터 모델링의 중요한 부분은 특정 비즈니스 질문에 대한 답변으로 패턴을 단순화, 추상화 또는 요약하는 집계를 정의하는 것입니다.

평균, COUNT, DISTINCTCOUNT, MAX, MIN또는 SUM을 사용하는 경우와 같은 가장 일반적인 집계는 자동Sum을 사용하여 측정값에서 자동으로 만들 수 있습니다. AVERAGEX,COUNTX,COUNTROWS또는 SUMX와같은 다른 유형의 집계는 테이블을 반환하고 DAX(데이터분석 식)를 사용하여 만든 수식이 필요합니다.

에서 집계 이해 파워 피벗

집계에 대한 그룹 선택

데이터를 집계할 때 제품, 가격, 지역 또는 날짜와 같은 특성별로 데이터를 그룹화한 다음 그룹의 모든 데이터에 작동하는 수식을 정의합니다. 예를 들어 1년 동안 합계를 만들 때 집계를 만드는 것입니다. 그런 다음 전년도에 대해 올해의 비율을 만들고 이 비율을 백분율로 제시하는 경우 다른 유형의 집계입니다.

데이터를 그룹화하는 방법에 대한 결정은 비즈니스 질문에 의해 결정됩니다. 예를 들어 집계는 다음 질문에 대답할 수 있습니다.

개수 한 달에 몇 가지 트랜잭션이 있나요?

평균 이번 달의 판매원별 평균 판매량은 어떻게 나타났나요?

최소값 및 최대값 판매 단위로 상위 5개 지역은 어느 판매 지역인가요?

이러한 질문에 대한 답변을 계산하려면 개수 또는 합계를 포함하는 자세한 데이터가 있어야 합니다. 숫자 데이터는 결과를 구성하는 데 사용할 그룹과 어떤 식으로 하여 관련이 있어야 합니다.

데이터에 제품 범주 또는 저장소가 있는 지리적 지역 이름과 같이 그룹화에 사용할 수 있는 값이 아직 포함되어 있지 않은 경우 범주를 추가하여 데이터에 그룹을 소개할 수 있습니다. 워크시트에서 그룹을 Excel 수동으로 입력하거나 워크시트의 열 사이에서 사용할 그룹을 선택해야 합니다. 그러나 관계형 시스템에서 제품 범주와 같은 계층구조는 종종 팩트 또는 값 테이블과 다른 테이블에 저장됩니다. 일반적으로 범주 테이블은 일종의 키로 팩트 데이터에 연결됩니다. 예를 들어 데이터에 제품 아이디가 포함되어 있지만 제품 이름이나 해당 범주는 포함하지 않았다고 가정해 보겠습니다. 플랫 워크시트에 Excel 범주를 추가하기 위해 범주 이름이 포함된 열에서 복사해야 합니다. 파워 피벗 을 사용하면 제품 범주 테이블을 데이터 모델로 가져오고, 숫자 데이터와 제품 범주 목록이 있는 테이블 간의 관계를 만든 다음 범주를 사용하여 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 자세한 내용은 테이블 간의 관계 만들기를 참조하세요.

집계 함수 선택

사용할 그룹을 식별하고 추가한 후 집계에 사용할 수 있는 수학 함수를 결정해야 합니다. 집계라는 단어는 합계, 평균, 최소 또는 개수와 같은 집계에 사용되는 수학 또는 통계 작업의 동의어로 사용됩니다. 그러나 파워 피벗 집계에 대한 사용자 지정 수식을 만들 수 있으며, 이 수식은 파워 피벗 및 Excel.

예를 들어 앞의 예제에서 사용된 값 및 그룹화 집합이 동일한 경우 다음 질문에 답변하는 사용자 지정 집계를 만들 수 있습니다.

필터링된 개수 월말 유지 관리 기간을 제외한 한 달에 얼마나 많은 트랜잭션이 사용됐나요?

시간의 평균을 사용하는 비율 지난해 같은 기간에 비해 매출이 증가하거나 감소한 비율은 어떻게 됐나요?

그룹화된 최소값 및 최대값 각 제품 범주 또는 각 판매 프로모션에 대해 순위가 가장 높은 판매 지역은 무엇입니까?

수식 및 피벗테이블에 집계 추가

데이터를 의미 있는 그룹화하는 방법과 작업하려는 값에 대한 일반적인 아이디어가 있는 경우 피벗 테이블을 빌드할지 아니면 테이블 내에서 계산을 만들지 여부를 결정할 수 있습니다. 파워 피벗, 수 또는 평균과 같은 집계를 Excel 기본 기능을 확장하고 개선합니다. 사용자 지정 집계를 파워 피벗 창 내에서 또는 파워 피벗 피벗테이블 영역 내에서 Excel 수 있습니다.

계산된 열에서현재 행 컨텍스트를 고려하여 다른 테이블에서 관련 행을 검색한 다음 관련 행에서 해당 값을 합산, 개수 또는 평균하는 집계를 만들 수 있습니다.
측정값에서수식 내에 정의된 필터와 피벗 테이블의 디자인과 슬라이서, 열 머리글 및 행 제목의 선택에 의해 부과되는 필터를 모두 사용하는 동적 집계를 만들 수 있습니다. 표준 집계를 사용하는 측정값은 자동 파워 피벗 수식을 만들어서 만들 수 있습니다. 또한 피벗테이블에서 표준 집계를 사용하여 암시적 측정값을 만들 수 Excel.

피벗테이블에 그룹 추가

피벗 테이블을 디자인할 때 그룹화, 범주 또는 계층을 나타내는 필드를 피벗 테이블의 열 및 행 섹션으로 끌어 데이터를 그룹화합니다. 그런 다음 숫자 값이 포함된 필드를 값 영역으로 끌어 계산, 평균 또는 합계할 수 있습니다.

피벗테이블에 범주를 추가하지만 범주 데이터가 팩트 데이터와 관련이 없는 경우 오류 또는 특이한 결과가 발생할 수 있습니다. 일반적으로 파워 피벗 자동으로 검색하고 제안하여 문제를 해결하려고 합니다. 자세한 내용은 피벗테이블에서 관계 작업 을 참조하세요.

필드를 슬라이서로 끌어서 보기 위해 특정 데이터 그룹을 선택할 수도 있습니다. 슬라이서로 피벗테이블에서 결과를 대화형으로 그룹화하고 정렬하고 필터링할 수 있습니다.

수식에서 그룹화 작업

그룹화 및 범주를 사용하여 테이블 간의 관계를 만들고 관련 값을 찾아보는 수식을 만들어 테이블에 저장된 데이터를 집계할 수 있습니다.

즉, 범주별로 값을 그룹화하는 수식을 만들하려는 경우 먼저 관계를 사용하여 세부 정보 데이터와 범주가 포함된 테이블을 포함하는 테이블을 연결한 다음 수식을 빌드합니다.

보기를 사용하는 수식을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 Power Pivot 수식의보기를 참조하세요.

집계에서 필터 사용

새 파워 피벗 기능은 사용자 인터페이스 및 피벗 테이블 또는 차트 내에서뿐만 아니라 집계를 계산하는 데 사용하는 매우 수식에 필터를 적용할 수 있는 기능입니다. 필터는 계산된 열과 의 수식 모두에서 사용할 수 있습니다.

예를 들어 새 DAX 집계 함수에서 합계 또는 개수를 지정할 값을 지정하는 대신 전체 테이블을 인수로 지정할 수 있습니다. 해당 테이블에 필터를 적용하지 않은 경우 집계 함수는 테이블의 지정된 열의 모든 값에 대해 작동합니다. 그러나 DAX에서는 테이블에 동적 또는 정적 필터를 만들 수 있으므로 집계는 필터 조건 및 현재 컨텍스트에 따라 다른 데이터 하위 집합에 대해 작동할 수 있습니다.

수식의 조건 및 필터를 결합하여 수식에 제공된 값에 따라 변경되거나 피벗 테이블의 행 머리글 및 열 머리글 선택에 따라 변경되는 집계를 만들 수 있습니다.

자세한 내용은 수식의 데이터 필터링을 참조하세요.

집계 Excel 및 DAX 집계 함수 비교

다음 표에서는 에서 제공하는 표준 집계 함수 중 일부를 Excel 및 에서 이러한 함수의 구현에 대한 파워 피벗. 이러한 함수의 DAX 버전은 구문과 특정 데이터 형식의 처리에 약간의 Excel 버전과 훨씬 동일합니다.

표준 집계 함수

함수	사용
평균	열의 모든 숫자의 평균(연산 평균)을 반환합니다.
AVERAGEA	열의 모든 값의 평균(연산 평균)을 반환합니다. 텍스트 및 숫자가 아닌 값을 처리합니다.
COUNT	열의 숫자 값 수를 계산합니다.
COUNTA	비어 있지 않은 열의 값 수를 계산합니다.
MAX	열에서 가장 큰 숫자 값을 반환합니다.
MAXX	테이블을 통해 평가된 식 집합에서 가장 큰 값을 반환합니다.
MIN	열에서 가장 작은 숫자 값을 반환합니다.
MINX	테이블을 통해 평가된 식 집합에서 가장 작은 값을 반환합니다.
SUM	열에 모든 숫자를 추가합니다.

DAX 집계 함수

DAX에는 집계를 수행할 테이블을 지정할 수 있는 집계 함수가 포함되어 있습니다. 따라서 열의 값을 추가하거나 평균하는 대신 이러한 함수를 사용하면 집계할 데이터를 동적으로 정의하는 식을 만들 수 있습니다.

다음 표에는 DAX에서 사용할 수 있는 집계 함수가 나열되어 있습니다.

함수	사용
AVERAGEX	표를 통해 평가된 식 집합을 평균화합니다.
COUNTAX	표를 통해 평가된 식 집합을 계산합니다.
COUNTBLANK	열의 빈 값 수를 계산합니다.
COUNTX	테이블의 총 행 수를 계산합니다.
COUNTROWS	중첩된 테이블 함수(예: 필터 함수)에서 반환되는 행 수를 계산합니다.
SUMX	테이블을 통해 평가된 식 집합의 합계를 반환합니다.

DAX와 Excel 함수의 차이점

이러한 함수는 해당 함수와 동일한 이름을 Excel '메모리 내 분석 파워 피벗 엔진을 활용하고 테이블 및 열을 사용하여 작업하기 위해 다시 를 다시 를 사용합니다. 통합 문서에서 DAX 수식을 사용할 수 Excel 수식도 사용할 수 없습니다. 이러한 데이터는 데이터 파워 피벗 기반의 피벗테이블에서만 사용할 파워 피벗 있습니다. 또한 함수에 이름이 같지만 동작이 약간 다를 수 있습니다. 자세한 내용은 개별 함수 참조 항목을 참조하세요.

집계에서 열을 평가하는 방식도 집계를 처리하는 Excel 다릅니다. 예제는 설명에 도움이 될 수 있습니다.

표 판매량 열에서 값의 합계를 얻게 하려는 경우 다음 수식을 만들 수 있습니다.

=SUM('Sales'[Amount])

가장 간단한 경우 함수는 필터되지 않은 단일 열에서 값을 얻게 Excel 열의 값을 항상 추가합니다. 그러나 파워 피벗 수식은 "Sales 테이블의 각 행에 대한 값을 양으로 하여 해당 개별 값을 추가합니다. 파워 피벗 집계가 수행되는 각 행을 평가하고 각 행에 대한 단일 스칼라 값을 계산한 다음 해당 값에 대한 집계를 수행합니다. 따라서 필터가 테이블에 적용된 경우 또는 필터링될 수 있는 다른 집계를 기반으로 값을 계산하는 경우 수식의 결과는 다를 수 있습니다. 자세한 내용은 DAX 수식의 컨텍스트를 참조하세요.

DAX 시간 인텔리전스 함수

이전 섹션에 설명된 테이블 집계 함수 외에도 DAX에는 기본 제공 시간 인텔리전스를 제공하기 위해 지정한 날짜 및 시간으로 작업하는 집계 함수가 있습니다. 이러한 함수는 날짜 범위를 사용하여 관련 값을 얻고 값을 집계합니다. 날짜 범위에서 값을 비교할 수 있습니다.

다음 표에는 집계에 사용할 수 있는 시간 인텔리전스 함수가 나열되어 있습니다.

함수	사용
CLOSINGBALANCEMONTH CLOSINGBALANCEQUARTER CLOSINGBALANCEYEAR	지정된 기간의 일정 끝에 있는 값을 계산합니다.
OPENINGBALANCEMONTH OPENINGBALANCEQUARTER OPENINGBALANCEYEAR	지정된 기간 이전의 일정 끝에 있는 값을 계산합니다.
TOTALMTD TOTALYTD TOTALQTD	기간의 첫 날에 시작하고 지정된 날짜 열의 최신 날짜로 끝나는 간격에 대한 값을 계산합니다.

Time Intelligence 함수섹션(Time Intelligence Functions)의다른 함수는 집계에 사용할 날짜 또는 사용자 지정 날짜 범위를 검색하는 데 사용할 수 있는 함수입니다. 예를 들어 DATESINPERIOD 함수를 사용하여 날짜 범위를 반환하고 해당 날짜 집합을 인수로 사용하여 해당 날짜에 대한 사용자 지정 집계를 계산할 수 있습니다.