『데이터 탐색과 시각화 WITH POWER BI』는 찰흙처럼 만지고, 색칠하고 변형하면서 복잡한 데이터를 이해하고 활용하는 과정을 배우는 책이다. 데이터를 이해하기 쉬운 차트로 시각화하고, 조건에 따른 차트의 변화를 통해 데이터를 제대로 활용할 수 있는 방법을 매우 쉽게 소개하고 있다. IT 전공자나 데이터 분석 경험이 없더라도 책의 내용을 따라하다 보면 자연스럽게 필요한 기능을 자신의 것으로 만들 수 있다.

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.

<b>PART 1 Power BI 기본</b></br></br>Chapter 01 Power BI 소개 </br>1 Power BI 시작하기</br>2 Power BI 콘텐츠</br> 데이터 세트</br> 시각화</br> 보고서</br> 대시보드</br>3 Power BI 서비스</br> Power BI 로그인</br> Power BI 서비스 둘러보기</br>4 Power BI 라이선스</br>5 Power BI 참고</br> Custom Visual Gallery</br> Data Stories Gallery</br> Power BI Update</br> Power BI Community</br></br>Chapter 02 Power BI Desktop 시작하기 </br>1 Power BI Desktop 설치</br> Power BI 시작 페이지에서 다운로드</br>2 Power BI Desktop 화면 구성</br>3 Power BI 옵션</br> 옵션 설정</br></br>Chapter 03 데이터 가져오기 </br>1 데이터 가져오기</br> Excel 데이터 가져오기</br> 웹 데이터 가져오기</br> SQL Server에서 가져오기</br> CSV 파일 가져오기</br> Excel 파워 쿼리, 파워 피벗, 파워 뷰 가져오기</br>2 테이블과 필드 다루기</br> 테이블 이름 바꾸기</br> 테이블 삭제</br> 필드 이름 바꾸기</br> 열 삭제</br> 데이터 형식 바꾸기</br> 보고서 뷰에서 숨기기</br> 데이터 정렬과 필터</br>3 데이터 새로 고침</br>4 데이터 원본 변경</br>5 파일 저장</br></br>Chapter 04 기본 쿼리 작업 </br>1 파워 쿼리 편집기 시작하기</br> 쿼리 편집기 실행과 닫기</br> 파워 쿼리 편집기의 화면 구성</br>2 데이터 변환</br> 첫 행 머리글로 사용</br> 행/열 제거</br> 값 채우기</br> 값 바꾸기</br> 데이터 형식 변경</br> 날짜에서 월 추출</br> 열 피벗 해제</br> 쿼리 편집과 삭제</br>3 열 병합과 분리, 열 추가</br> 열 병합</br> 열 분리</br> 추출</br> 사용자 지정 열</br> 조건 열</br> 사용자 열</br>4 쿼리 닫기 및 적용</br></br>Chapter 05 데이터 모델링 </br>1 관계 설정과 편집</br> 로드하는 동안 자동 검색</br> 자동 검색으로 관계 만들기</br> 수동으로 관계 만들기</br> 관계 편집</br> 관계 석제</br>2 DAX 수식 작성</br> DAX 구문</br> 기본 DAX 함수</br>3 계산 열</br> 날짜 정보</br> 매출 분석</br>4 측정값</br> 총매출금액과 매출이익률</br> 거래건수와 평균단가</br>5 열 기준 정렬</br>6 데이터 범주</br> 위치 정보</br>7 데이터 그룹 설정</br> 데이터 그룹</br> 숫자 범주화</br> 데이터 그룹 편집</br></br>Chapter 06 데이터 시각화 </br>1 보고서 페이지 관리</br> 페이지 관리</br> 페이지 서식</br>2 시각적 개체 다루기</br> 시각적 개체 추가</br> 축 서식</br> 데이터 색</br> 데이터 레이블</br> 제목 서식</br> 상수선</br>3 시각적 개체 옵션</br> 포커스 모드</br> 데이터 내보내기</br> 시각적 개체 복사, 붙여넣기</br> 정렬</br> 필터</br>4 다양한 시각화 유형</br> 텍스트 상자, 셰이프, 이미지</br> 카드</br> 누적 세로 막대형 차트</br> 원형, 도넛형 차트</br> 가로 막대형 차트</br> 꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트</br> 맵</br> 슬라이서</br> 꺾은선형 차트</br> 누적 영역형 차트</br> 리본 차트</br> 트리맵</br> 여러 행 카드</br> 테이블</br> 행렬</br>5 상호 작용 편집</br> 상호 작용</br> 상호 작용 편집</br></br></br><b>PART 2 Power BI 활용</b></br></br>Chapter 07 파워 쿼리 편집기 </br>1 파일 병합</br> CSV 파일 통합</br> Excel 파일 통합</br>2 쿼리 추가와 병합</br> 쿼리 추가</br> 쿼리 병합</br>3 쿼리 복제와 참조</br> 복제</br> 참조</br>4 행 그룹화</br>5 쿼리 새로 고침</br></br>Chapter 08 DAX 함수 활용 </br>1 날짜 테이블</br> CALENDAR와 ADDCOLUMNS 함수</br> 새 테이블 작성</br>2 측정값 관리</br> 측정값 관리 테이블 작성</br> 측정값 이동</br>3 빠른 수식 작성</br> 중복 제거된 개수</br> 총합계의 백분율</br>4 유용한 DAX 함수</br> IF, SWITCH</br> CALCULATOR, FILTER</br> SUMX</br> 전월대비 증감률, 전년대비 증감률</br> 당월 누계, 금년 누계</br> 변수 사용</br> 기간별 매출</br> 구성 비율</br> ALL, ALLSELECT</br>5 빠른 측정값</br>6 DAX 참조, 빠른 측정 갤러리</br></br>Chapter 09 다양한 시각화 </br>1 계층 구조</br> 시각화 드릴모드</br> 인라인 계층 구조 레이블</br> 계층 구조 만들기</br>2 조건부 서식 설정</br> 배경색 설정</br> 데이터 막대 설정</br> 아이콘 설정</br> 글꼴색 설정</br> 사용자 지정 조건부 서식</br> 조건부 서식 제거</br>3 시각화</br> 슬라이서</br> 상대 날짜 슬라이서</br> 슬라이서 동기화</br> 계기 차트</br> KPI</br> 폭포 차트</br> 분산형 차트</br>4 새 매개 변수</br>5 사용자 지정 시각적 개체</br> 마켓플레이스에서 가져오기</br> 파일에서 가져오기</br> 사용자 지정 시각적 개체 삭제</br> 마켓플레이스에서 다운받기</br> 유용한 사용자 지정 시각적 개체 활용</br></br>Chapter 10 다양한 Map 시각화 </br>1 Power BI 맵 시각적 개체</br> 맵</br> 등치 지역도</br> 도형 맵</br> ArcGIS</br>2 맵 시각화를 위한 Tip</br> 지리적 필드 재분류</br> 둘 이상의 위치 열</br> 위도 및 경도 사용</br> 전체 위치 정보는 장소 범주 사용</br>3 등치 지역도</br>4 도형 맵</br>5 ArcGIS</br></br>Chapter 11 보고서 관리 </br>1 필터</br> 새 필터 환경</br> 시각적 개체 필터</br> 페이지 필터와 모든 페이지 필터</br> 상대 날짜 필터</br> 드릴스루 필터</br>2 보고서 도구 설명</br> 도구 설명</br> 보고서 도구 설명 페이지</br> 다중 보고서 도구 설명 페이지</br>3 보고서 테마</br> 테마 전환</br> 테마 갤러리에서 다운받기</br>4 책갈피</br> 책갈피 추가</br> 책갈피 단추 추가</br></br>Chapter 12 Power BI 서비스 </br>1 Power BI 서비스 살펴보기</br> Power BI 서비스에 로그인</br> Power BI 서비스 화면 구성</br> 데이터 가져오기</br> 보고서</br> 대시보드</br> 데이터에 대해 질문하기</br>2 보고서 게시와 공유</br> Power BI 서비스에 보고서 게시</br> 매출현황 대시보드 구성</br> 보고서 공유</br> 보고서 공유 해제</br> 웹에 게시</br>3 보고서 내보내기</br>4 데이터 새로 고침</br></br></br><b>PART 3 혼밥족들이 살고 싶은 곳은?</b></br></br>Chapter 01 분석 개요 </br>1 분석 배경</br>2 분석 절차</br>3 학습 내용</br>4 분석 특징 및 한계</br></br>Chapter 02 문제 정의 </br>1 세대 형태의 변화</br>2 1인 시대 주 거주 지역</br>3 1인 세대 특성별 선호 지역</br>Chapter 03 데이터 수집 </br>1 ‘세대원별 세대수’ 데이터 수집</br>2 ‘인구이동 통계’ 데이터 수집</br></br>Chapter 04 데이터 전처리 </br>1 ‘세대원별 세대수’ 데이터 전처리</br> 데이터 구조 파악</br> 데이터 불러오기</br> 행정구역 분할 및 코드 추출</br> 집계 행 제거</br> 서울시 외 지역 제거</br> 행정구역 열 제거</br> 행 중심 테이블로 변환</br> 날짜와 세대 구분 분할</br> 세대원 수별 열 분리</br> 열 정리</br> 열 이름 바꾸기</br> 나머지 파일 전처리하기</br> 모든 테이블 합치기</br>2 ‘인구 이동’ 데이터 전처리</br> 데이터 구조 파악</br> 데이터 불러오기</br> 행정구역 및 날짜 열 병합하기</br> 1인 세대 추출하기</br> 열 이름 변경 및 불필요한 열 제거</br> 데이터 형식 및 값 바꾸기</br> 연령대 그룹화</br>3 ‘행정구역 코드’ 데이터 전처리</br> 데이터 불러오기</br> 행정구역 코드 정리하기</br>4 닫기 및 적용</br></br>Chapter 05 세대 형태의 변화 분석 </br>1 세대수 변화 시각화</br> 세대수 합계 열 추가</br> 세대수 변화 시각화</br>2 세대 형태의 변화 시각화</br> 세대원별 세대수 변화 추이 시각화</br> 세대원별 세대수 분포 변화 시각화</br>3 세대 형태의 변화 탐색</br></br>Chapter 06 1인 세대 주 거주 지역 분석 </br>1 테이블 관계 설정</br>2 1인 세대 많은 지역 시각화</br> 페이지 수준 필터 설정</br> 1인 세대 많은 지역 시각화</br>3 1인 세대 비율 높은 지역 시각화</br> 1인 세대 비율 열 추가</br> 1인 세대 비율 높은 지역 시각화</br>4 도형 맵으로 1인 세대 시각화</br> 도형 맵 설치</br> 행정구역 코드 변경</br> 도형 맵을 이용한 데이터 시각화</br>5 1인 세대 주 거주지역 탐색</br></br>Chapter 07 세대 형태의 변화 분석 </br>1 테이블 복제 및 관계 설정</br>2 1인 세대 선호 지역 시각화(전국)</br> 성/연령/사유별 분포</br> 전출지 분포</br> 성별 전입지 분포</br>3 1인 세대의 거주지 이동(서울)</br> 페이지 수준 필터 설정</br> 성별/연령대별 세대 수</br> 거주지 이동 사유</br> 거주지 이동 시기</br> 거주지 이동 지역 시각화</br>4 1인 세대 특성별 선호 지역 탐색</br> 전국 단위 탐색</br> 서울 지역 단위 탐색</br></br>Chapter 08 분석 결과 정리 </br></br></br><b>PART 4 서울의 미세먼지 탈탈 털어보자!</b></br></br>Chapter 01 분석 개요 </br>1 분석 배경</br>2 분석 절차</br>3 학습 내용</br>4 분석의 특징 및 한계</br>5 미세먼지의 이해</br> 미세먼지의 개념</br> 미세먼지의 기준 및 예보</br></br>Chapter 02 문제 정의 </br>1 미세먼지(PM-10)와 미세먼지(PM-2.5)의 상관관계는?</br>2 미세먼지는 계속 나빠지고 있을까?</br>3 기후 요소는 미세먼지에 어떤 영향을 끼칠까?</br>4 내가 사는 동네의 미세먼지 농도는?</br></br>Chapter 03 데이터 수집 </br>1 미세먼지 측정 데이터</br>2 미세먼지 측정소 데이터</br>3 기후 관련 데이터</br></br>Chapter 04 데이터 전처리 </br>1 대기오염 측정 데이터</br> 데이터 불러오기</br> 데이터 구조 확인</br> 파워 쿼리 편집기 열기</br> 측정 항목 선택</br> 측정기 상태 선택</br> 불필요한 열 제거</br> 데이터 피벗팅</br> 결측값 보정</br> 닫기 및 적용</br>2 기후 데이터</br> 데이터 불러오기</br> 데이터 구조 확인</br> 파워 쿼리 편집기 열기</br> 풍향명 열 추가</br> 불필요한 열 제거</br> 닫기 및 적용</br>3 대기오염 측정소 데이터</br> 데이터 불러오기</br> 데이터 구조 확인</br> 파워 쿼리 편집기 열기</br> 측정소 선택</br> 자치구 코드 열 추가</br> 중복 행 제거</br> 불필요한 열 제거</br> 닫기 및 적용</br></br>Chapter 05 미세먼지(PM-10)와 미세먼지(PM-25)의 상관관계 </br>1 상관분석의 이해</br>2 미세먼지의 상관관계 시각화(꺾은선형차트)</br>3 미세먼지의 상관관계 시각화(분산형 차트)</br>4 미세먼지의 상관계수 계산</br>5 측정일 슬라이서 배치</br>6 미세먼지의 상관관계 탐색</br> 연간 상관관계</br> 시기별 상관관계</br></br>Chapter 06 미세먼지는 계속 나빠지고 있을까? </br>1 데이터 불러오기</br> 데이터 불러오기</br> 데이터 구조 확인</br>2 연 평균값 변화 추이 시각화</br>3 일 평균값 기준 초과 건수 시각화</br> 일 평균 데이터 테이블 생성</br> 미세먼지(PM-10) 일 평균값 초과 건수 시각화</br> 미세먼지(PM-2.5) 일 평균값 초과 건수 시각화</br>4 미세먼지 농도 추이 탐색</br> 연 평균값 변화 추이 탐색</br> 일 평균값 기준 초과 건수 탐색</br></br>Chapter 07 기후 요소는 미세먼지에 어떤 영향을 끼칠까? </br>1 미세먼지 테이블과 기후 테이블의 관계 설정</br>2 히스토그램 차트 설치</br> 히스토그램의 이해</br> 히스토그램 차트 설치</br>3 기온과 미세먼지의 관계 시각화</br> 기온 데이터 분포 형태</br> 기온과 미세먼지의 관계</br>4 습도와 미세먼지의 관계 시각화</br> 습도 데이터 분포 형태</br> 습도와 미세먼지의 관계</br>5 풍속과 미세먼지의 관계 시각화</br> 풍속 데이터 분포 형태</br> 풍속과 미세먼지의 관계</br>6 풍향과 미세먼지의 관계 시각화</br> 풍향 데이터 분포 형태</br> 풍향과 미세먼지의 관계</br>7 기후 요소와 미세먼지와의 관계 탐색</br></br>Chapter 08 내가 사는 동네의 미세먼지 농도는? </br>1 미세먼지 테이블과 측정소 위치 테이블 관계 설정</br>2 막대형 차트로 지역별 미세먼지 확인</br>3 도형 맵으로 지역별 차이 확인</br>4 지역별 미세먼지 탐색</br> 미세먼지(PM-10) 농도 탐색</br> 미세먼지(PM-2.5) 농도 탐색</br></br></br><b>PART 5 직장 그만두고 카페나 차려볼까?</b></br></br>Chapter 01 분석 개요 </br>1 분석 배경</br>2 분석 절차</br>3 학습 내용</br>4 분석 특징 및 한계</br></br>Chapter 02 문제 정의 </br>1 창업 및 폐업 추이</br>2 폐업률과 생존 기간</br>3 카페 규모와 생존 기간의 관계</br>4 유명 브랜드 카페</br>5 카페 과밀 지역</br></br>Chapter 03 데이터 수집 </br>1 인허가 신고 데이터</br>2 서울시 생활인구 데이터</br></br>Chapter 04 데이터 전처리(인허가 신고 데이터) </br>1 데이터 구조 확인</br>2 분석에 필요한 범위 추출</br> 서울시 지역 범위 추출</br> 카페 업태 항목 추출</br> 불필요한 항목 삭제</br> CSV 형태로 저장</br>3 공간정보 전처리</br> QGIS 설치</br> 파일 불러오기</br> 행정도 열 추가</br> 좌표계 변경</br> 행정동별 면적 열 생성</br>4 Power BI로 데이터 전처리</br> 데이터 불러오기</br> 날짜 데이터 형식 변환</br> 날짜 오류 제거</br> 영업 기간 열 추가</br> 면적 오류 제거</br> 행정동 코드 변환</br> 불필요한 열 삭제</br> 전처리 결과</br></br>Chapter 05 데이터 전처리(행정구역/생활인구) </br>1 행정구역 데이터</br> 데이터 불러오기</br> 행정구역명 분리</br> 코드 변환</br> 불필요한 열 삭제</br>2 생활인구 데이터</br> 데이터 불러오기</br> 20대~40대 합계 열 생성</br> 카페 이용 시간대 추출</br> 불필요한 열 삭제 및 테이블명 변경</br>3 닫기 및 적용</br></br>Chapter 06 창업 및 폐업 추이 분석 </br>1 날짜 테이블 생성 및 관계 설정</br> 날짜 테이블 생성</br> 날짜 테이블 관계 설정</br>2 연도별 창업 및 폐업 건수 시각화</br> 창업 건수 열 생성</br> 폐업 건수 열 생성</br> 창업 및 폐업 건수</br>3 연도별 운영 카페의 수 시각화</br> 창업 누적 건수 집계</br> 폐업 누적 건수 집계</br> 연도별 운영 카페의 수</br> 창업 및 폐업 추이 탐색</br></br>Chapter 07 폐업률과 생존 기간 분석 </br>1 연도별 폐업률 시각화</br> 폐업률 정의</br> 측정값 생성</br> 연도별 폐업률</br>2 생존 기간 분포 시각화</br> 영업 기간 단위 변경</br>생존 기간 분포</br>3 폐업률과 생존 기간 탐색</br></br>Chapter 08 카폐 규모와 생존 기간 관계 분석 </br>1 면적 단위 변경</br>2 규모별 분포 시각화</br>3 연도별 규모 변화 추이 시각화</br>4 규모와 생존 기간 관계 시각화</br>5 면적과 생존 기간 탐색</br></br>Chapter 09 유명 브랜드 카페 분석 </br>1 카페 브랜드 열 생성</br> 대문자 열 생성</br> 브랜드 열 생성</br>2 브랜드 카페의 시장 점유 현황 시각화</br> 기타 브랜드를 포함한 시장 점유 현황</br> 기타 브랜드를 제외한 시장 점유 현황</br>3 브랜드 카페 지역별 분포 시각화</br> Mapbox Visual 개체 설치</br> 브랜드 카페의 지역별 분포</br>4 브랜드 카페의 창업 및 폐업 추이 시각화</br> 브랜드 카폐 창업 추이</br> 브랜드 카폐 폐업 추이</br>5 유명 브랜드 카페 탐색</br></br>Chapter 10 카페 과밀 지역 분석 </br>1 지역별 카페 분포 시각화</br> 테이블 관계 설정</br> 자치구별 카페 분포</br> 행정동별 카페 분포</br>2 카페 수요층 밀집 지역 시각화</br> 테이블 관계 설정</br> 카페 수요층이 많은 행정동</br> 카페 수요층 밀도가 높은 행정동</br>3 카페 과밀 지역 시각화</br> 수요층 대비 카페의 수</br> 생활인구 밀도 대비 카페 밀집 지역</br>4 카페 과밀 지역 탐색</br></br>Chapter 11 분석 결과 정리