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호찜이
가족 간식과 아침대용으로 호빵을 즐겨 먹는데 전자렌지에 데워서 먹는 것 보다 훨씬 맛있게 먹을 수 있는 방법이 생겼다. 방법은 간단하다 아래 물통에 물을 넣고 전자렌지에 돌려주면 끝. 한 개씩 해야 하는 것은 좀 아쉬운점... 그리고 꺼낼때 뜨거우므로 조심해야 한다. 이제 호빵을 위해 찜기를 꺼낼 필요없다. 만족~
2021.01.30 -
나이키 에어 줌 페가수스 37-Nike Air Zoom Pegasus 37
런닝화를 샀다. 나이키 아울렛에 2만원 쿠폰이 생겨서 모처럼 비교적 신상 축에 속하는 신발을 구입했다. 줌 페가수스 시리즈는 달리기 초보들에게 가장 무난한 신발이라 여러 게시판이나 유투버들에게 소개되는 시리즈라 가벼운 조깅을 즐기는 나에게 적합해 보여서 구매. 유투브의 신발 후기 올라온것을 보면 줌 페가수스 37 대체로 혹평이다. 그러나 한달에 100km도 안뛰는 나에게는 ^^; 하지만 날씨가 추워서 아직 올해는 조깅을 쉬고 있다. 심장 건강을 위한다는 핑계로 늦잠으로 일관하고 있는 2021년이다. 어서 신고 나가서 뛰어봐야 할텐데 ... 올해는 일주일에 평균 30km 씩만 뛰었으면 좋겠다... Nike Air Zoom Pegasus 37
2021.01.12 -
DAX - Calculate 함수 정리 2편
지난 1편에 이어 Calculate 함수 2번째 포스팅입니다. 1편에서 참고하는 동영상의 재생목록을 링크 했어야 하는데 첫 동영상만 링크가 걸려서 먼저 재생목록 링크 부터 다시 소개 합니다. youtube.com/playlist?list=PLU6II7MW-aiIees6mrPfdjt9c8noi7P66 CALCULATE in DAX - pills Learn many details about the most important DAX function: CALCULATE! www.youtube.com 이제 2편 입니다. 2편에 앞서 1편의 이야기를 조금 더 이어가보죠. 첫번째 동영상을 보면 알 수 있지만 Calculate 에 FILTER( ALL( fSales[고객유형] ) , fSales[고객유형] = "개인"..
2021.01.08 -
DAX - Calculate 함수 정리 1편
Calculate 는 이미 한번 포스팅 한적이 있었는데요. 그때는 DAX를 이해하는 수준이 지금보다는 한참 떨어지던 시기 였죠. 당연히 포스팅의 내용도 내 생각 대로만 정리가 된 것 같아서 몹시 불만 스럽던 차에 개념을 이해하기 아주 좋은 동영상이 있어서 그 내용을 직접 따라 하면서 정리 해보려 합니다. 이건 부족한 지난 포스팅 링크 : FILTER( ALL( fSales[고객유형] ) , fSales[고객유형] = "개인" ) 때문이죠. 풀이하자면 고객유형 필드의 현재 피벗 테이블에서 어떤 상태이던지 다 무시하고 => ALL 고객유형 필드의 값이 "개인" 인 측정값 매출액을 출력하라는 의미로 볼 수 있습니다. 2) 여기서 FILTER 함수의 ALL 을 빼면 어떻게 될까요? 피벗테이블에 고객유형 필드가 ..
2021.01.07 -
나보다 먼저 일어나는 아이들
오늘 아이들이 먼저 일어났다. 6시 20분. 겨울이라 아직 해가 뜨지도 않은 시간에 10살,7살 두아들이 먼저 하루를 시작했다. 엄마 아빠가 아직 단잠을 자고 요 녀석들은 무엇을 하려고 이 시간에 일어났을까? 계기 코로나 일상에 적응 하는 초기인 지난 4월 나는 아이들과 약속을 한가지 했다. 아침에 일어나서 아침식사 전까지 게임이던 TV던 마음대로 할 수 있는 시간을 갖을 수 있다는 것이다. 코로나로 학교와 유치원을 가지 않으면서 매일 늦잠을 자는 아이들을 일찍 깨우고 싶은 마음에 한 약속인데 이렇게 엄청난 결과를 가져 올 줄은 몰랐다. 10살인 큰애는 6시반에 알람을 맞추고 동생을 깨워 게임을 하고 유튜브를 본다. 엄마,아빠 간섭이 없는 진정한 자신만의 시간을 갖게 되었다. 지난 8개월 동안 우리 큰 ..
2021.01.01 -
파워쿼리로 판매약속가능수량(Available-to-promise) 산출하기
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 /..
2020.12.05