LuckyTemplates의 쿼리 편집기 | 개요

이 자습서에서는 LuckyTemplates에서 항상 쿼리 편집기를 사용해야 하는 이유와 이를 사용하여 달성할 수 있는 작업에 대한 자세한 예를 보여줍니다. 

항상 데이터를 쿼리 편집기로 먼저 가져오는 것이 가장 좋습니다.

발생할 수 있는 몇 가지 예와 문제, 그리고 쿼리 편집기를 사용하지 않을 경우 데이터가 표시되는 방식을 실행하여 이를 보여주고 증명할 것입니다.

목차

• LuckyTemplates에서 항상 쿼리 편집기를 사용해야 하는 이유
• LuckyTemplates에서 쿼리 편집기를 사용한 데이터 변환
  • 1. Null 값 제거
  • 2. 중복 정보 제거
  • 3. LuckyTemplates에서 열 피벗 해제
  • 4. 파워 쿼리 편집기에서 오류 제거
  • 5. 쿼리를 실제 테이블로 바꾸기
• 결론

LuckyTemplates에서 항상 쿼리 편집기를 사용해야 하는 이유

이제 데이터 가져오기 옵션 을 클릭하여 해당 데이터를 데이터 모델로 가져올 수 있습니다 . 이 옵션을 사용하면 데이터 모델에서 파일을 쉽게 가져올 수 있습니다. 그러나 항상 먼저 쿼리 편집기 에서 데이터를 정리하고 최적화해야 하므로 이 작업을 권장하지 않습니다 .

데이터를 데이터 모델로 직접 가져오는 것이 좋지 않은 이유에 대한 예를 보여주기 위해 데이터 가져오기를 클릭하고 Excel 통합 문서를 클릭 하여 샘플 파일을 가져오겠습니다 .

이 예에서는 제조 작업 에 대한 이 샘플 Excel 데이터 파일을 사용합니다 . 파일을 두 번 클릭하여 데이터 모델로 가져옵니다. 

네비게이터 내에서 이 Operation_Data 테이블을 선택 하고 로드 버튼을 클릭합니다. 

그런 다음 테이블을 데이터 모델에 즉시 커밋합니다. 여기에서 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 아직 최적화되지 않은 데이터 파일을 커밋하면 데이터 모델에 도달하기 전에 조정하거나 수정할 수 없는 일부 오류가 발생할 수 있기 때문입니다.

닫기 버튼을 클릭하여 닫을 수 있습니다 .

그런 다음 데이터 모델에 오류가 있는 이 최적화되지 않은 데이터를 계속 커밋합니다.

데이터 테이블에서 이 데이터를 보면 이 테이블이 얼마나 큰지 알 수 있습니다. 이것은 데이터가 LuckyTemplates 내부에 있기를 원하는 방식이 아닙니다. 중복 열이나 이 테이블 내부에 필요하지 않은 정보가 많을 수도 있지만 먼저 삭제해야 합니다. 우리가 원하는 것은 데이터를 중심으로 모델을 구축할 수 있도록 최적화되고 정리된 테이블을 갖는 것입니다. 

이는 항상 데이터를 쿼리 편집기로 먼저 가져와야 하는 많은 이유 중 일부에 불과합니다. 

LuckyTemplates에서 쿼리 편집기를 사용한 데이터 변환

이 다른 샘플 스프레드시트는 LuckyTemplates 관점에서 지저분해 보입니다. 이 항목을 보면 이러한 모든 미니 테이블, 중복된 제목 및 일부 관련 없는 정보를 사용하여 LuckyTemplates에서 수행할 수 있는 좋은 작업이 없습니다. 따라서 먼저 해야 할 일은 이것을 쿼리 편집기로 가져오는 것입니다. 그런 다음 최적화하고 정리하십시오. 

변환을 서로 겹쳐서 이 스프레드시트 또는 워크시트를 효과적으로 정리하는 방법을 보여드리겠습니다. 다시 말하지만 데이터를 LuckyTemplates로 직접 가져오지 마십시오. 항상 먼저 쿼리 편집기에서 데이터를 변환하거나 정리하십시오. 

쿼리 편집기를 열려면 데이터 변환 옵션을 클릭하기만 하면 됩니다.

쿼리 편집기 내에서 새 소스 를 클릭하여 파일을 가져옵니다 . 그런 다음 쿼리할 파일 유형을 선택합니다. 이 예에서는 스프레드시트 또는 워크시트 파일을 쿼리하려고 하므로 Excel 통합 문서를 클릭합니다 .

그런 다음 쿼리할 파일을 선택합니다. 이 예에서는 iPhone6 ​​엑셀 파일을 쿼리합니다 .

전체 워크시트를 정리해야 하므로 Sheet1 을 선택 하고 확인 버튼을 클릭합니다.

그러면 정리해야 하는 중복 열, 정보 및 null 값이 모두 표시됩니다. 이는 쿼리 편집기 내에서 달성할 수 있는 작업을 보여주는 좋은 예입니다. 다음 단계에서는 이 테이블을 정리하고 최적화합니다.

먼저 테이블 이름을 바꾸겠습니다. Properties 아래에서 이 테이블의 이름을 Sales Data 로 바꿉니다 .

그런 다음 다양한 방법과 순서로 이 스프레드시트 정리를 시작할 수 있습니다. 이 자습서에서는 null 값을 제거하는 것으로 시작합니다.

1. Null 값 제거

null 값이 있는 열의 아래쪽 화살표 아이콘을 클릭하여 null 값을 쉽게 제거할 수 있습니다. 

그런 다음 필터 옵션 에서 (null) 을 선택 취소 하고 확인 버튼을 클릭합니다.

이제 null 값이 사라진 것을 볼 수 있습니다. 

2. 중복 정보 제거

다음으로 할 수 있는 일은 테이블의 이러한 행에서 중복 정보를 제거하는 것입니다. 현재 ItemNumber , ProductName , ClassificationGroup 및 일부 날짜 범위가 있습니다 . 이러한 반복을 제거하고 대신 첫 번째 행을 헤더로 가져옵니다.

그렇게 하려면 변환 탭을 클릭하십시오. 그런 다음 Use First Row as Headers 를 선택합니다 .

결과적으로 해당 항목은 실제로 있어야 하는 실제 헤더가 되었습니다.

그런 다음 Filters 에서 항목을 선택 취소하여 행에서 동일한 항목을 제거할 수 있습니다 . ItemNumber 열의 경우 필터에서 ItemNumber 옵션을 선택 취소할 수 있습니다 .

이것에 대한 좋은 점은 해당 행의 다른 인접한 열에서 모든 특정 항목을 자동으로 숨긴다는 것입니다. 보시다시피 다른 열의 중복 항목도 이제 사라졌습니다. 이제 데이터 테이블이 더 깔끔해졌습니다.

3. LuckyTemplates에서 열 피벗 해제

여기서 수정할 수 있는 또 다른 사항은 여러 날짜 열입니다. 우리가 할 수 있는 것은 그것들을 대신 하나의 열 안에 넣는 것입니다. 열 피벗을 해제 하여 이를 수행할 수 있습니다 . 

먼저 피벗을 해제하지 않으려는 열을 선택합니다. 그런 다음 마지막으로 선택한 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Unpivot Other Columns 를 선택합니다 . 

이제 한 열에 날짜가 있고 다른 열에도 판매 금액이 있습니다.

이제 이러한 열의 이름을 Dates 및 Sales Amount 로 바꿀 수 있습니다 .

판매 금액 열 왼쪽에 있는 데이터 유형 아이콘을 클릭합니다 . 그런 다음 데이터 유형을 정수 로 변경하십시오 .

마찬가지로 날짜 열 왼쪽에 있는 데이터 유형 아이콘을 클릭합니다 . 그런 다음 데이터 유형을 Date 로 변경하십시오 .

4. 파워 쿼리 편집기에서 오류 제거

경우에 따라 데이터를 정리하는 동안 일부 오류가 발생할 수 있습니다. 이 예에서는 날짜 열 아래에 오류가 있습니다 . 

이는 열의 데이터 유형을 Date 로 변경하기 전에 텍스트 값이 있기 때문입니다 . 아래 예에서 볼 수 있듯이 Date 열에는 요약된 정보가 있습니다. 

날짜 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 오류 제거 옵션을 선택하면 이러한 오류를 쉽게 제거할 수 있습니다 .

결과적으로 모든 오류를 제거하므로 테이블에 더 이상 오류가 없습니다. 이제 테이블이 훨씬 깨끗해졌습니다. 

5. 쿼리를 실제 테이블로 바꾸기

마지막으로 쿼리에서 실제 테이블로 변환하고 커밋해야 합니다. 홈 탭 에서 닫기 및 적용 옵션을 클릭하기만 하면 됩니다 .

이제 LuckyTemplates를 위한 완벽하고 최적화된 테이블이 있습니다. 이 테이블은 모든 DAX 수식 및 패턴을 실행하는 측면에서 훌륭해 보입니다. 

결론

요약하자면, 우리는 보기 흉한 데이터 워크시트를 LuckyTemplates에 완벽하게 최적화된 정제된 테이블로 변환했습니다. 이제 그 주위에 모델을 만들 수 있습니다.

이 자습서가 LuckyTemplates에서 쿼리 편집기를 사용하여 달성할 수 있는 것과 항상 데이터를 쿼리 편집기로 먼저 가져와야 하는 이유에 대해 계몽적이 되었기를 바랍니다. 작은 테이블만 있더라도 열 이름이나 열 데이터 유형을 변경하는 것만큼 작은 일이 있을 수 있습니다. 데이터 최적화를 시작하기 위해 다양한 변환 및 정리 절차로 작업할 수 있도록 먼저 쿼리 편집기에서 작업하는 데 익숙해지기를 원합니다. 

모두 제일 좋다,