파워쿼리 2주 챌린지_1주차 스터디노트

열피벗해제의 경우 회사생활에서 대표적으로 마주치게 되는 하기와 같은 데이터(숙제파일)이며. 열피벗 해제의 경우 잘못된열을 선택 후 열피벗 해

제나 제대로된 열을 선택 후 다른열 피벗해제를 통해 간단하게 정규화가 가능합니다.

열피벗해제의 경우 농구에서 피벗처럼 한점을 중심으로 퍼져있던 것들은 한개의 최상위 머리글 아래 모아주는 것을 말하며, 반대기능 피벗열의 경해당열의 이름을 기준으로 머리글을 가로로 다시 펼쳐주는 기능을 의미합니다.

4>아래 그림과 같이 데이터를 관리할 시 발생가능 한 문제점을 '①, ②, ③' 각 항목별로 자유롭게 정리합니다.
①머릿글이 2개 이상인 경우 피벗 및 데이터 특성상 머릿글을 기준으로 데이터를 구분하기에 데이터 범주가 엑셀에 잘못 인식되어

피벗이나 함수사용시 많은 제약을 받습니다. 머릿글을 최상위 개념으로 한줄만!!

 

②집계데이터의 경우 원본데이터에 들어가게 되면 피벗테이블 및 엑셀 함수의 경우 해당부분을 하나의 데이터로 인식하기 때문에 집계부분

또한 합산되어 두번계산되는 오류가 발생합니다. 집계데이터는 피벗이나 엑셀 기능으로!!

 

③열병합으로 인해 시각상으론 문제가 없지만. 데이터상으로 보면 첫행에만 데이터가 들어가 있어 연도에 대한 정보가 비게되고

이는 피벗테이블이나 각종 엑셀기능을 활용시 많은 제약을 받게 됩니다. 원본데이터는 열병합 금지!!5>숙제 스크린샷6>오늘 수업에서 배운 내용 중, 가장 기억에 남는 내용 2가지를 간략히 정리합니다.

오늘 수업의 경우 사실 지난년 파워쿼리 기초강의를 들었기에 새로운 내용보다는 기존에 들었던 내용이 더 많았지만, 이번 강의를 보면서

다시금 파워쿼리의 강한 기능에 대해 더 깨닫게 되었고, 파워쿼리의 꽃이라 할 수 있는 열피벗해제 및 피벗열, 그리고 오빠두님이 공유해주신

2줄이상의 제목이 되어있는 데이터를 공식화하여 손쉽게 정규화 할 수 있게 해주신점은 이번에도 인상 깊었습니다.