LuckyTemplates의 Unpivot 및 Pivot 기본 사항 – 쿼리 편집기 검토

데이터를 LuckyTemplates로 가져올 수 있고 데이터 구조가 데이터 모델에 최적화되지 않은 경우가 많습니다. 이 문서에서는 데이터 쿼리 내에서 쿼리 편집기의 피벗 해제 또는 피벗 기능을 활용 해야 하는 경우를 살펴보겠습니다 .

LuckyTemplates 내에서 데이터 작업을 할 때 초기에 염두에 두어야 할 한 가지는 일반적으로 피벗되지 않은 형식을 원한다는 것입니다. 이는 원시 데이터가 LuckyTemplates 내부의 모델에 통합된 후 실행할 모든 DAX 계산 논리에 대해 테이블을 설정할 수 있는 가장 최적화된 방법입니다.

따라서 여기 쿼리 편집기에서 많은 작업을 수행해야 합니다.

여기에 있는 것은 피벗되는 테이블의 예입니다.

LuckyTemplates의 Unpivot 및 Pivot 기본 사항 – 쿼리 편집기 검토

여기에는 LuckyTemplates의 쿼리 편집기로 가져오는 원시 데이터가 포함됩니다. 현재 상단에 날짜가 있는 피벗 형식입니다.

여기서 필요한 것은 이러한 날짜를 피벗 해제하여 유사한 특성을 가진 모든 값이 하나의 열에 있도록 하는 것입니다. 이렇게 하면 이러한 특정 값에 대해 SUM과 같은 단순 집계 또는 SUMX와 같은 반복을 실행할 수 있습니다.

이 설정은 LuckyTemplates에서 테이블을 설정할 수 있는 가장 최적화된 방법입니다 .

피봇된 데이터를 볼 때마다 꼭 해보라고 권하고 싶은 것입니다.

이 데이터를 비피벗으로 변경하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 피벗을 해제하는 가장 쉬운 방법은 유지하려는 열을 클릭한 다음 아래와 같이 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 Unpivot Other Columns를 선택하는 것입니다.

LuckyTemplates의 Unpivot 및 Pivot 기본 사항 – 쿼리 편집기 검토

이제 모든 값과 날짜가 각각 하나의 열에 유지되는 것을 볼 수 있습니다. 그런 다음 특정 열 이름을 보다 적절하고 직관적인 이름으로 변경하기만 하면 됩니다.

LuckyTemplates의 Unpivot 및 Pivot 기본 사항 – 쿼리 편집기 검토

쿼리 편집기 리본의 변환 탭으로 이동한 다음 열 피벗 해제를 선택하여 열 피벗을 해제할 수도 있습니다 .

LuckyTemplates의 Unpivot 및 Pivot 기본 사항 – 쿼리 편집기 검토

드물게 데이터를 피벗하려는 경우 LuckyTemplates에서 이 작업을 매우 쉽게 수행할 수도 있습니다.

또한 쿼리 편집기 리본에서 직접 데이터를 피벗하는 방법을 아래에서 보여드리겠습니다.

속성 열을 피벗하고 싶기 때문에 먼저 속성 열을 선택한 다음  리본에서 피벗 열을 누릅니다.

LuckyTemplates의 Unpivot 및 Pivot 기본 사항 – 쿼리 편집기 검토

일단 그렇게 하면 팝업 상자가 나타나고 각각의 새 열 내에서 보고 싶은 값을 선택할 수 있습니다.  새로 생성된 각각의 열에 내 데이터의 모든 금액을 유지하고 싶기 때문에 값 열 선택했습니다  .

LuckyTemplates의 Unpivot 및 Pivot 기본 사항 – 쿼리 편집기 검토

그런 다음 고급 옵션 드롭다운 으로 이동하여 적절한 집계 값 함수를 선택합니다 . 이 예에서는 집계를 수행하지 않기 위해 Don't Aggregate 를 선택한 다음 OK 를 클릭합니다 .

LuckyTemplates의 Unpivot 및 Pivot 기본 사항 – 쿼리 편집기 검토

이제 내 데이터를 원래대로 되돌린 것을 볼 수 있습니다. 이론적으로는 데이터가 이미 그렇게 설정되어 있기 때문에 실제로 이렇게 할 필요가 없습니다.

여기의 예로서, 이것이 필요한 구조인 경우 원시 데이터를 피벗할 수 있는 방법을 보여주고 싶습니다.

LuckyTemplates의 Unpivot 및 Pivot 기본 사항 – 쿼리 편집기 검토

*****관련 링크*****
LuckyTemplates Advanced 편집기를 사용할 때의 나의 연습 팁
LuckyTemplates 쿼리 매개 변수: 테이블 최적화
LuckyTemplates에서 포괄적인 날짜 테이블을 정말 빠르게 구축

앞서 언급했듯이 일반적으로(95%의 경우) 피벗되지 않은 형식의 데이터를 원합니다.

쿼리 편집기에서 데이터 변환의 중간 단계로 피벗을 수행해야 하는 경우가 있을 수 있지만 제 경험상 이것은 비교적 드뭅니다.

이것은 훌륭한 기술이며 가장 원시 형식의 많은 데이터가 지저분하기 때문에 매우 자주 사용하는 기술입니다.

이 리뷰를 즐기십시오.

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