파워 쿼리 수식을 사용하여 날짜별 값 만들기

이 자습서에서는 LuckyTemplates에서 파워 쿼리 수식을 사용하여 매일 값을 만드는 방법을 알아봅니다 .

날짜 값 만들기는 LuckyTemplates에서 배워야 할 중요한 기술입니다. 모델에서 며칠 동안 보고 싶은 데이터를 제공할 수 있습니다. 이 기술은 열 사이의 간격도 포함합니다.

이것은 날짜 테이블에 정보가 부족할 때 사용할 수 있는 훌륭한 도구입니다.

방법에 대한 단계별 가이드는 다음과 같습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

목차

• 추가 값 설정
• ID에 대한 필터 조건 생성
• 날짜에 대한 필터 조건 추가
• 날짜 열 확인 및 정렬
• Table.FirstN 함수 사용
• 2개의 날짜 값 사이의 일 차이 구하기
• 가중치 단계 결정
• 격차를 채우다
• 날짜의 가중치 예측 가져오기
• 결론

추가 값 설정

ID, 날짜 및 가중치가 포함된 데이터 세트의 경우 이러한 측정 사이의 간격을 채워야 합니다. 날짜 범위를 만들어 날짜별로 차이를 분산시키면 됩니다.

그렇게 하려면 파워 쿼리로 이동하여 테이블을 확인하세요.

데이터 복사본을 메모리에 로드해야 합니다. 이를 위해서는 Table.Buffer 측정을 사용해야 합니다.

TableBuffer를 클릭하면 측정이 수행하는 작업을 볼 수 있습니다.

그런 다음 데이터 세트로 돌아가 수식 입력줄에서 fx를 클릭합니다. 측정값에 Table.Buffer를 추가해야 합니다.

그런 다음 이 단계의 이름을 BufferedTable 로 바꿉니다 .

다음으로 사용자 지정 열을 추가합니다.

ID에 대한 필터 조건 생성

이 파워 쿼리 수식에서는 BufferedTable을 먼저 확인해야 하므로 참조된 단계를 BufferedTable에서 RenameColumns 로 변경합니다.

BufferedTable을 확인하려면 선택한 조건과 일치하는 테이블을 반환하는 Table.SelectRows를 사용합니다.

따라서 수식의 각 식에 대해 Table.SelectRows를 사용한 다음 BufferedTable을 사용합니다.

필터 조건으로 커스텀 종료 함수를 사용하고 Buffered Table 에 BT 를 입력합니다 . 현재 레코드의 ID와 동일한 경우 ID 열을 확인하십시오. 다음으로 밑줄을 액세스 연산자로 사용하여 현재 레코드에 액세스한 다음 동일한 ID 열을 참조합니다.

이렇게 하면 현재 레코드와 일치하는 ID만 포함하는 필터링된 테이블이 제공됩니다. 

날짜에 대한 필터 조건 추가

현재 레코드와 동일한 날짜만 필요하므로 날짜 열을 필터링해야 합니다.

다음 기능을 사용하여 BT 날짜 열을 확인하십시오.

이 열은 현재 레코드의 날짜보다 크거나 같아야 합니다.

이렇게 하면 테이블에 3개가 아닌 2개의 행이 포함됩니다.

날짜 열 확인 및 정렬

Table.Sort를 사용하여 날짜 열의 정렬이 올바른지 확인해야 합니다 . Table.Sort 함수는 원하는 기준에 따라 하나 이상의 열에서 테이블을 정렬합니다.

이 예제의 구문은 상당히 복잡하므로 테이블 주제에 대해 드릴 다운을 수행해야 합니다.

테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 쿼리로 추가해야 합니다.

클릭하면 해당 테이블이 포함된 사용자 지정 쿼리가 제공됩니다.

그런 다음 날짜 열을 클릭하고 오름차순 정렬을 선택합니다.

전체 수식을 복사합니다.

기본 쿼리로 돌아가 수식 입력줄에 붙여넣습니다.

매개 변수를 전달해야 하는 테이블은 Table.SelectRows의 결과여야 하므로 Table.Sort의 참조를 제거해야 합니다.

완료되면 정렬 조건을 다시 추가합니다. 변경 사항을 적용한 후 이제 테이블이 날짜별로 올바르게 정렬됩니다.

Table.FirstN 함수 사용

이 단계에서는 3개가 아닌 2개의 레코드만 필요합니다.

이 문제를 해결하려면 맞춤 쿼리로 돌아가세요. 행 유지를 클릭한 다음 상위 행 유지를 클릭합니다.

행 수는 빈칸에 2를 입력합니다.

수식 입력줄에 Table.FirstN 함수가 나타납니다. Table.FirstN은 countOrCondition 값에 따라 테이블의 첫 번째 행을 반환합니다 .

기본 쿼리에 필요한 행 수와 함께 해당 함수를 삽입합니다. 끝에 기능 유형 테이블을 포함하십시오.

집합의 모든 테이블 개체에는 이제 1개 또는 2개의 행이 있습니다.

2개의 날짜 값 사이의 일 차이 구하기

다음 단계는 날짜 값 사이의 일 수를 가져오고 두 번째 레코드에 있는 날짜를 추출하는 것입니다.

맞춤 열을 추가하여 시작하세요. 이름을 데이즈 로 지정하십시오 . 그런 다음 이 파워 쿼리 수식을 따릅니다.

구문은 테이블에 2개의 레코드가 있는지 확인합니다. 1만 있는 경우 다음 레코드가 없으므로 일차는 0입니다. 2가 있으면 날짜 값의 차이를 얻을 수 있습니다.

다음으로 수식에 다음과 같이 유형 번호를 추가합니다.

보시다시피 2017년 9월 14일부터 2018년 10월 4일까지 385일 차이가 납니다.

가중치 단계 결정

다음으로 매일의 체중을 계산해야 합니다.

사용자 지정 열을 다시 추가하고 이름을 WeightStep으로 지정하고 이 파워 쿼리 수식을 복사해야 합니다.

구문은 테이블에 1개 이상의 행이 있는지 확인하고 현재 레코드에서 가중치를 뺀 다음 그 차이를 일 수로 나눕니다.

다시, 수식에 유형 번호를 추가하여 매일의 무게를 볼 수 있습니다.

격차를 채우다

이제 날짜가 있으므로 데이터 세트의 간격을 채울 날짜 목록을 만들 수 있습니다.

먼저 다른 사용자 지정 열을 추가하고 이름을 DateKey 로 지정합니다 . 그런 다음 이 파워 쿼리 수식을 따릅니다.

수식은 날짜 차이가 있는지 확인합니다. 있는 경우 현재 레코드에서 시작 날짜 사이의 날짜 목록을 만들고 일 수만큼 확장합니다. 그러나 차이가 없으면 날짜를 반환합니다.

결과는 다음과 같습니다.

차이가 없는 테이블 주제에는 날짜가 반환되었습니다. 한 테이블에는 날짜 목록이 있습니다.

DateKey를 새로운 행으로 확장하면 모든 날짜의 기록을 볼 수 있습니다.

날짜의 가중치 예측 가져오기

날짜 목록을 만든 후 날짜에 대한 가중치 예측을 가져와야 합니다.

먼저 사용자 지정 열을 추가하고 이름을 WeightProjection 으로 지정합니다 . 그런 다음 이 파워 쿼리 수식을 입력합니다.

구문은 가중치 값을 가져와서 DateKey 값에 더하고 날짜 값에서 뺀 다음 WeightStep을 곱합니다.

다시 수식 끝에 유형 번호를 추가합니다.

이제 각 날짜에 대한 체중 예측이 있습니다.

아래 수식을 사용하여 도우미 열(Custom, Days 및 WeightStep)을 제거하고 DateKey 열의 형식을 날짜로 변경합니다.

결론

이 자습서에서는 각 날짜 목록에 값을 만들어 데이터 세트의 간격을 채우는 방법을 배웠습니다.

이러한 날짜 값은 모델에서 귀중한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 테이블에 정보가 부족한 경우 이 기술을 사용하여 테이블을 보다 포괄적으로 만들 수 있습니다.

테이블에 생략하고 있는 필수 데이터가 있을 수 있으므로 항상 모든 행과 열을 최대화하십시오.

모두 제일 좋다,

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