이번 포스팅은 파워쿼리를 이용하여 장바구니 분석 효과를 어느 정도 낼 수 있도록 데이터를 구성하는 방법을 소개합니다. 파워쿼리를 사용하는 것이니 당연히 한번 잘 익혀두면 계속 사용이 가능하겠죠~  ▶문제 오늘의 문제는 판매주문 내역으로  "어떤 고객이 어느 채널을 통해서 어떤 조합의 제품을 주문했는가?"   이것이 궁금할 때 어떻게 데이터를 구성하면 좋을까? 입니다. 그냥 판매주문 내역을 보면 알 수 있지 않는가?? 맞죠. 여기서 중요한 것은 "어떤 제품 조합으로" 이것입니다. 판매주문내역은 보통 이런 식이죠. 여기서 고객 A는 라켓과 가방을 같이 주문할 때도 있고, 라켓과 셔틀콕을 같이 주문한 적도 있습니다. 고객과 채널별로 어떤 조합의 제품을 구매하고 있는지 알아보려 합니다.  ▶설계고객과 채널 별 ..

이번 포스팅은 조합 데이터를 쉽게 만들고 관리할 수 있는 팁에 관한 내용입니다. 데이터를 다루는 일을 하다 보면 가끔 조합 형태의 기준 자료가 필요할 때가 있습니다. 예를 들어 어떤 제품의 특성을 '색상', '크기', '용도' 로 나누어 볼 때 각각의 특성 별로 구성 가능한 조합을 미리 만들어 봐야 할 경우가 있죠. 물론 조합을 한개씩 타이핑 하여 만들 수도 있지만 예시처럼 3가지 특성을 조합 할 때도 제법 많은 경우의 수를 고려해야 합니다. 일일이 타이핑하는 것이 쉬운 일이 아닌 경우가 꽤 됩니다. 위 표와 같은 경우만 해도 색상(4)*크기(3)*용도(3*) = 36개의 조합이 필요하죠. 조합 빨강-대-판매용 빨강-대-증정용 빨강-대-개발용 빨강-중-판매용 ….... 이런 모양의 데이터가 얻고 싶은 데..

이번 포스팅은 파워쿼리를 이용해서 개발일정계획을 쉽게 점검할 수 있도록 진행된 작업 사례입니다. Task/작업자 단위로 일정계획을 엑셀로 작성하는 경우가 많죠. 엑셀이 입력은 쉽지만 작성내역을 검토하는 것은 쉽지 않습니다. 물론 단순하고 비교적 짧은 기간을 계획하는 경우라면 한눈에 일정을 파악하기 쉽기 때문에 검토와 수정이 쉽습니다. 하지만 계획 대상기간이 길고 복잡한 경우라면 엑셀로 작성된 계획은 검토와 수정 작업이 만만치 않습니다. 오늘은 작업자와 Task 단위로 시작일과 종료일이 기록된 일정계획표를 점검 할 수 있는 작업을 해보려 합니다. 1. 데이터 작업자 / 작업명 / 시작일 / 종료일 로 구성된 계획 입니다. 담당자 A와 B가 Task 1~11을 약 3개월 간 수행하는 일정계획입니다. 만들고 ..

두개의 셀을 하나로 합칠때 사용하는 함수 'CONCATENATE' 는 여전히 유용한 함수입니다. 보통 "&"를 사용하는 경우가 보다 일반적이죠. 파워쿼리에서는 '열 병합'을 통해서 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 아래와 같은 경우에는 조금 다른 결과를 갖게 되는데요. 1열 과 2열을 합치는 과정에서 'CONCATENATE' 는 합치는 셀 중 값이 없는 경우 "~저기" 와 같이 구분자를 표현하게 됩니다. 허나 파워쿼리로 하면 어떻게 될까요? 파워쿼리 '열병합' 기능을 사용해서 동일한 결과를 만들어 보죠. 아래 녹색 테마의 표가 파워쿼리로 구성한 결과 입니다. 셀의 값이 없는 경우 즉, 'null'인 경우는 구분자를 제외하고 있는 값만 합쳐서 표시합니다. 합치는 대상 셀에 값이 없을때 구분자가 표현되는 것..

이번 포스팅은 범위로 정의된 그룹 테이블을 해당 마스터 데이터와 연계하여 관리하는 Tip에 대한 포스팅입니다. ▶목표 회사에서 사용하는 ERP 등의 업무 시스템에서 From~To 의 형태로 그룹핑하는 사용자 정의는 흔하게 볼 수 있습니다. 특히 회계계정에서 많이 사용되죠. 범위로 지정을 하다보니 간결하게 정의가 가능하고 코드가 잘 정비되어 있을 경우에는 가독성도 뛰어납니다. 하지만 운영하다보면 최초 구성된 기준에 안 맞는 코드가 생기기도 하고 그룹핑하는 기준이 변경되는 경우도 발생합니다. 오늘 사용할 예제 데이터도 범위가 끊겨서 1개의 범위값으로 정의를 못하는 경우를 가지고 있습니다. 이렇게 예외가 생기기 시작하면 그룹 정의가 슬슬 복잡해집니다. 회계계정의 그룹 정의가 잘 되었는지 확인하고 내역을 관리하..

Available-to-promise (ATP)는 현시점에서 판매가 가능한 수량을 의미합니다. 지난 번 일자별 재고 수량을 만들듯이 측정값을 이용하여 산출이 가능합니다. 주문 수량을 (-) 로 입고/생산 수량을 (+)로 적용하여 일자별로 누적 수량을 구하는 측정값을 만들면 됩니다. 하지만 이번에는 조금 다른 방식, 파워쿼리로 데이터를 늘려서 일자별 판매약속가능수량을 산출하는 데이터 모델을 만들어 보도록 하겠습니다. 이 방법은 아래 블로그의 기능 소개 글을 참고하여 작성하였습니다. www.poweredsolutions.co/2019/07/23/fill-dates-between-dates-with-power-bi-power-query/ Fill dates between dates with Power BI /..