LuckyTemplates에서 가장 강력한 함수 호출

LuckyTemplates에서 가장 강력한 함수 호출

LuckyTemplates는 사용자가 다양한 데이터 원본에 연결하고 대화형 보고서 및 대시보드를 만들고 다른 사람과 공유할 수 있는 강력한 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 오늘 블로그에서는 LuckyTemplates에서 가장 강력한 함수 호출을 살펴보겠습니다.

이 함수 호출은 LuckyTemplates의 기능을 크게 향상시키고 데이터 시각화 및 분석을 한 단계 끌어올립니다. 이를 통해 LuckyTemplates의 분석 기능을 한 단계 끌어올리고 LuckyTemplates 프레임워크의 컨텍스트 내에서 놀라운 작업을 모두 수행할 수 있습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

목차

데이터 세트 함수 호출 LuckyTemplates: 문제 개요

이 샘플 문제는 VJ Verma에서 실행하는 Excel BI Nightly Power Query Challenge 라는 사이트에서 가져온 것입니다 . 그는 매일 밤 문제를 내놓고 커뮤니티는 그것을 해결하고 회원들 사이에서 토론합니다.

LuckyTemplates에서 가장 강력한 함수 호출

이 예에서 질문은 주어진 상한과 하한이 있는 매우 간단한 구조를 가지고 있습니다. 이 두 숫자 사이에서 해당 범위에 있는 소수의 수를 계산해야 합니다. 

개념적으로는 매우 간단하고 간단하지만 LuckyTemplates에서 구현하기는 훨씬 더 어렵습니다. 800개의 M 함수와 약 400개의 중 LuckyTemplates에서 숫자가 소수인지 여부를 직접 확인할 수 있는 기능이 없기 때문입니다. 

대신 파워 쿼리에서 R 또는 Python으로 이동하고 명령을 실행한 다음 원활하게 파워 쿼리로 돌아가서 분석을 계속하는 방법인  데이터 집합 호출을 자세히 살펴보겠습니다 .

Excel BI 챌린지에서 데이터를 가져와 작업을 시작하겠습니다. 

데이터 유형 변경

아래에 표시된 것은 하한 및 상한입니다. 

LuckyTemplates에서 가장 강력한 함수 호출

이러한 주어진 사항은 텍스트 형식이며 정수로 변경해야 합니다. 그렇게 하려면 머리글 행( 하한 또는 상한) 을 두 번 클릭합니다 . 표시되는 옵션에서 유형 변경을 선택한 다음 정수를 선택합니다. 

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다음 단계는 하한과 상한 사이의 모든 숫자에 대해 새 열을 만드는 것입니다. 그런 다음 열을 피벗하여 목록을 만듭니다. 

열 추가 탭 으로 이동하여 사용자 인터페이스를 통해 직접 수행할 수 있는 방법이 없으므로  사용자 지정 열을 선택합니다 .

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간단한 M 코드를 생성하고 Number라는 열을 만듭니다. 초기 값, 개수 및 선택적 증분 값이 지정된 숫자 목록을 반환하는 List.Numbers 함수를 사용합니다 .

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초기값을 [하한값] 으로 설정 하고 카운트를 [상한값] – [하한값] + 1로 설정하여 N 포인트를 고려합니다. 구문 오류가 감지되지 않았는지 확인하십시오. 확인을 클릭합니다

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목록이 있는 새 열이 나타나야 합니다. 목록을 클릭하면 하단의 범위에 있는 숫자를 볼 수 있습니다. 

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예를 들어 첫 번째 행에서 목록을 클릭하면 10에서 45까지의 숫자가 표시된 목록이 표시됩니다.

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번호 옆의 화살표를 클릭 하고 새 행으로 확장을 클릭합니다.

그런 다음 숫자 왼쪽에 있는 형식 아이콘을 클릭 하고 형식을 정수로 변경합니다.

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이 시점에서 각 숫자가 소수인지 여부를 확인하려고 합니다. 다시 말하지만 LuckyTemplates에서 직접 수행할 수 있는 방법은 없습니다. 우리는 소수를 결정하는 일련의 단계를 프로그래밍할 수 있지만 여기 Python에서 더 쉬운 방법이 있습니다. 

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R 소수 패키지

R에는 다양한 패키지가 있습니다 . 이들은 LuckyTemplates의 사용자 지정 시각적 개체 또는 외부 도구에 해당하는 특정 기능을 수행하기 위해 프로그램에 빌드할 수 있는 추가 기능입니다.

METACRAN은 승인된 모든 R 패키지의 카탈로그를 제공합니다. R에는 18,800개가 넘는 활성 패키지가 있지만 개발자 사이트에서 직접 로드할 수도 있습니다. 이는 올바른 패키지를 찾아 프로그램 내에서 모든 분석을 수행할 수 있음을 의미합니다. 

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우리의 경우, 우리는 숫자가 소수인지 여부를 결정하는 것을 찾고 시도할 것입니다. 

검색 상자에 프라임을 입력합니다 .

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primes – Fast Functions for Prime Numbers 라는 첫 번째 패키지를 선택합니다 . 숫자가 소수인지 테스트하고 일련의 소수를 생성하는 패키지입니다. 

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LuckyTemplates에서 데이터 집합 함수 호출을 사용하여 R 프라임 패키지 삽입

LuckyTemplates로 돌아가 리본에서 R 스크립트 실행을 클릭합니다

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R 스크립트 실행 마법사 가 팝업됩니다.

주석 표시인 파운드 기호(#)는 변수 ' dataset'이 스크립트에 대한 입력 데이터를 보유하고 있음을 나타냅니다. 이를 통해 데이터를 정리, 구성 및 형성할 수 있을 뿐만 아니라 열을 추가하고 항목을 피벗할 수 있습니다. dataset 을 호출하자마자 그 시점까지 수행한 모든 작업이 R에 입력됩니다. Python에서도 마찬가지입니다. 데이터 집합은 동일하게 작동합니다.

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우리는 파워 쿼리에 대해 가지고 있는 모든 지식을 가지고 R을 호출하기 전에 거기에서 모든 셰이핑을 수행할 수 있습니다. 이것은 우리가 파워 쿼리에서 했던 것과 동일한 작업을 수행하는 R 함수를 배울 필요가 없기 때문에 매우 유용합니다. 기본적으로 오늘 시연할 분석 부분으로 직접 이동할 수 있습니다.

패키지를 설치하여 시작하겠습니다 . install.packages 명령을 사용할 수 있지만 이 경우에는 라이브러리를 사용합니다 .

라이브러리를 입력 하고 primes 패키지를 호출합니다. 이는 AppSource에서 LuckyTemplates의 사용자 지정 시각적 개체를 가져오는 것과 같습니다. 

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그런 다음 데이터 프레임에 대해 df 라는 테이블을 만들고 여기에 데이터 세트 테이블을 할당합니다.

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파워 쿼리에서 데이터 세트는 소스 에서 변경된 유형 1 까지 의 모든 항목으로 구성되며 이것이 우리가 df 에 할당한 것입니다 .

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df$isprime 을 입력하여 LuckyTemplates의 계산 열에 해당하는 새 열을 만듭니다 . R의 달러 기호( $ )는 LuckyTemplates의 대괄호와 유사합니다.

Isprime은 열 이름이 될 것이며 여기에 primes 패키지의 is_primes 함수를 할당할 것입니다 . 그런 다음 df 에서 Number 열을 호출합니다 . 

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이것은 숫자 열을 가져와 is_prime 함수를 통해 실행하여 숫자가 소수이면 TRUE, 그렇지 않으면 FALSE를 말합니다. 그러면 이 함수는 df 테이블isprime 열에 TRUE 또는 FALSE를 입력합니다 . 

결국 df 테이블을 호출하십시오 . 확인을 클릭합니다

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적용된 단계 창 에 df가 나타나는 것을 볼 수 있습니다 . 클릭하면 TRUE 또는 FALSE 분류가 포함된  isprime 열이 표시됩니다.

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소수 필터링

다음으로 소수가 아닌 숫자에 대한 행을 제거합니다. isprime 옆의 화살표를 클릭하여 필터를 엽니다. 소수를 계산할 수 있도록  FALSE를 선택 취소하십시오 .

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확인을 클릭한 다음 탭 으로 이동하여 그룹화 기준을 선택합니다 . 

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고급 옵션을 엽니다 . 팝업 창에서 하한으로 그룹화 하고 상한 에 대한 그룹을 추가합니다 . 그런 다음 Count 라는 열을 만들고 TRUE의 수를 세는 연산으로 Count Rows를 설정합니다 . 확인을 클릭합니다

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이것은 챌린지와 유사한 결과를 낳을 것입니다. 

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결론

결론적으로 데이터 세트 호출은 LuckyTemplates에서 가장 강력한 함수 호출이며 데이터에서 통찰력을 얻으려는 모든 사용자에게 유용한 도구입니다. 이 간단한 단일 LuckyTemplates 함수 호출을 사용하면 프로그램의 분석 기능을 획기적으로 확장하여 문자 그대로 파워 쿼리 내에서 수십만 개의 추가 함수를 바로 사용할 수 있습니다. 

이 기능을 올바르게 사용하는 방법을 이해하면 대규모 데이터 집합을 쉽게 조작하고 분석하여 보다 효과적이고 유익한 시각화를 얻을 수 있습니다. 이 기능에서 얻은 통찰력을 통해 데이터 기반 의사 결정을 내리고 데이터에 대한 전반적인 이해를 향상시킬 수 있습니다. 

모두 제일 좋다,

브라이언 줄리어스


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