자습서: Power BI Desktop에서 고유한 측정값 만들기Tutorial: Create your own measures in Power BI Desktop

Power BI Desktop에서 가장 강력한 데이터 분석 솔루션 중 일부는 측정값을 사용하여 만들 수 있습니다.Some of the most powerful data analysis solutions in Power BI Desktop can be created by using measures. 측정값은 보고서를 조작할 때 데이터에서 계산을 수행하여 도움을 줍니다.Measures help us by performing calculations on our data as we interact with our reports. 이 자습서에서는 Power BI Desktop에서 몇 가지 고유한 기본 측정값을 이해하고 만드는 과정을 안내합니다.This tutorial will guide you through understanding and creating some of your own basic measures in Power BI Desktop.

이 문서는 Power BI Desktop을 사용하여 고급 모델을 만드는 방법을 이미 알고 있는 Power BI 사용자를 위한 것입니다.This article is intended for Power BI users already familiar with using Power BI Desktop to create more advanced models. 데이터 가져오기 및 쿼리 편집기를 사용하여 데이터 가져오기, 여러 가지 관련 테이블 사용, 보고서 캔버스에 필드 추가와 같은 작업을 이미 알고 있어야 합니다.You should already be familiar with using Get Data and Query Editor to import data, working with multiple related tables, and adding fields to the Report Canvas. Power BI Desktop을 처음 사용하는 경우 Power BI Desktop 시작을 확인해야 합니다.If you’re new to Power BI Desktop, be sure to check out Getting Started with Power BI Desktop.

이 자습서의 단계를 완료하려면 Power BI Desktop용 Contoso 판매 샘플 파일을 다운로드해야 합니다.To complete the steps in this tutorial, you’ll need to download the Contoso Sales Sample for Power BI Desktop file. 이 파일에는 가상 회사 Contoso, Inc.의 온라인 판매 데이터가 이미 포함되어 있습니다. 파일의 데이터는 데이터베이스에서 가져온 것이므로 데이터 소스에 연결하거나 쿼리 편집기에서 볼 수 없습니다.It already includes online sales data from the fictitious company, Contoso, Inc. Because data in the file was imported from a database, you won’t be able to connect to the datasource or view it in Query Editor. 파일이 사용자 컴퓨터에 있는 경우 계속 진행하여 Power BI Desktop에서 엽니다.When you have the file on your own computer, go ahead and open it in Power BI Desktop.

측정값에 대한 모든 정보What are these measures all about?

필드 목록에서 Sales 테이블의 SalesAmount 필드 옆에 있는 확인란을 선택하거나 SalesAmount 를 보고서 캔버스로 끌어오는 경우처럼 측정값은 대부분 자동으로 만들어집니다.Measures are most often created for us automatically, like when we select the checkbox next to the SalesAmount field from the Sales table in the field list, or drag SalesAmount onto the Report canvas.

새 차트 시각화가 다음과 같이 나타납니다.A new chart visualization appears, like this:

SalesAmount 필드에서 총 판매 금액 값의 합계를 보여 주는 세로 막대형 차트가 표시됩니다.What we get is a Column chart showing a sum total amount of sales values from the SalesAmount field. 실제로 SalesAmount 필드는 이미 가져온 Sales 테이블의 SalesAmount라는 열일 뿐입니다.Our SalesAmount field is really just a column named SalesAmount in the Sales table we already imported.

SalesAmount 열에는 2백만 개가 넘는 판매액 값 행이 포함되어 있습니다.The SalesAmount column contains over two million of rows of sales values. 이러한 모든 값의 행이 있는 테이블이 표시되지 않는 이유가 궁금하실 수도 있습니다.You might be wondering why you don’t see a table with rows of all those values. Power BI Desktop은 SalesAmount의 모든 값이 숫자 데이터 형식임을 인식하므로 합계를 구하거나, 평균을 계산하거나, 개수를 세는 등 몇 가지 방식으로 값을 집계할 수 있습니다.Well, Power BI Desktop knows that all of the values in SalesAmount are of a numeric datatype, and you’ll probably want to aggregate them in some way, whether it be adding them up, averaging, counting, etc..

필드 목록의 필드가 시그마 아이콘 과 함께 표시되면 항상 필드가 숫자이고 해당 값을 집계할 수 있음을 의미합니다.Whenever you see a field in the Fields list with a sigma icon , it means the field is numeric, and its values can be aggregated. 이 경우 SalesAmount를 선택하면 Power BI Desktop에서 고유한 측정값을 만들고 모든 판매액의 합계를 계산하여 차트에 표시합니다.In this case, when we select SalesAmount, Power BI Desktop creates its own measure and the sum of all sales amounts is calculated and displayed in our chart.

합계는 숫자 데이터 형식의 필드를 선택하는 경우 수행되는 기본 집계이며 다른 유형의 집계로 매우 쉽게 변경할 수 있습니다.Sum is the default aggregation when we select a field with a numeric datatype, but we can change to a different type of aggregation quite easily.

영역에서 SalesAmount옆에 있는 아래쪽 화살표를 클릭하면 평균을 선택할 수 있습니다.In the Value area, if we click the down arrow next to SalesAmount, we can then select Average.

시각화가 SalesAmount 필드에 있는 모든 판매액 값의 평균으로 변경됩니다.Our visualization changes to an average of all sales values in the SalesAmount field.

원하는 결과에 따라 집계 유형을 변경할 수 있지만 일부 집계 유형은 숫자 데이터 형식에 적용되지 않습니다.We can change the type of aggregation depending on the result we want, but not all types of aggregation apply to just any numeric datatype. 예를 들어 SalesAmount 필드의 경우 합계 및 평균이 적합합니다.For example, for our SalesAmount field, Sum and Average make sense. 최소값 및 최대값도 적용할 수 있습니다.Minimum and Maximum have their place as well. 그러나 해당 값은 숫자이지만 실제로는 통화이기 때문에 개수는 SalesAmount 필드에 적합하지 않습니다.But, Count won’t really make much sense for our SalesAmount field because while its values are numeric, they’re really currency.

모든 측정값은 일종의 집계를 수행하므로 집계를 이해하는 것은 측정값을 이해하는 것에 필수적입니다.Understanding aggregations is fundamental to understanding measures, because every measure will perform some type of aggregation. 합계 집계를 사용하는 추가 예제는 나중에 고유한 측정값을 만들 때 살펴보겠습니다.We’ll see more examples of using a Sum aggregation a little later, when you create some of your own measures.

측정값에서 계산된 값은 보고서 조작에 대한 응답으로 항상 변경됩니다.Values calculated from measures are always changing in response to our interactions with our report. 예를 들어 Geography 테이블에서 차트로 RegionCountryName 필드를 끌면 각 국가에 대한 판매액의 평균이 계산되어 표시됩니다.For example, if we drag the RegionCountryName field from the Geography table to our chart, sales amounts for each country are averaged and displayed.

보고서 조작으로 인해 측정값의 결과가 변경되면 측정값의 컨텍스트 에 영향을 주는 것입니다.When the result of a measure changes because of an interaction with our report, we are affecting our measure’s context. 실제로 보고서를 조작할 때마다 측정값이 결과를 계산하여 표시하는 컨텍스트가 변경됩니다.In fact, every time you interact with your report, you are changing the context in which a measure calculates and displays its results.

대부분의 경우 Power BI에서 해당 작업을 수행하며 추가한 필드 및 선택한 집계 유형에 따라 계산하고 값을 반환합니다.In most cases, Power BI does its thing and calculates and returns values according to the fields we’ve added and the types of aggregation we choose. 그러나 보다 복잡한 고유 계산을 수행하기 위해 고유한 측정값을 만들어야 하는 경우도 있습니다.But in other cases, you might have to create your own measures to perform more complex, unique calculations.

Power BI Desktop에서는 DAX(Data Analysis Expressions) 수식 언어로 고유한 측정값을 만듭니다.With Power BI Desktop, you create your own measures with the Data Analysis Expressions (DAX) formula language. DAX 수식은 Excel 수식과 매우 비슷합니다.DAX formulas are very similar to Excel formulas. 실제로 DAX에서는 Excel 수식과 동일한 함수, 연산자 및 구문을 많이 사용합니다.In fact, DAX uses many of the same functions, operators, and syntax as Excel formulas. 그러나 DAX의 함수는 관계형 데이터에서 작동하고 보고서를 조작할 때 보다 동적인 계산을 수행하도록 설계되었습니다.However, DAX’s functions are designed to work with relational data and perform more dynamic calculations as we interact with our reports.

합계 및 평균과 같은 간단한 집계에서 보다 복잡한 통계 및 필터링 함수까지 모든 작업을 수행하는 DAX 함수는 200가지가 넘습니다.There are over 200 DAX functions that do everything from simple aggregations like Sum and Average to more complex statistical and filtering functions. 여기서는 DAX 언어에 대해 너무 자세히 다루지는 않지만 자세히 알아보는 데 도움이 되는 많은 리소스가 있습니다.We’re not going to go into too much detail on the DAX language here, but there are many resources to help you learn more. 이 자습서를 완료한 후에는 Power BI Desktop의 DAX 기본 사항을 참조해야 합니다.After you've gone through this tutorial, be sure to see DAX basics in Power BI Desktop.

고유한 측정값을 만들면 원하는 테이블의 필드 목록에 추가됩니다.When we create our own measures, they’re added to the Fields list for the table we want. 이를 모델 측정값이라고 하며 테이블에서 필드로 유지됩니다.This is known as a model measure, and it will remain in our table as a field. 모델 측정값의 가장 큰 장점 중 일부는 원하는 이름을 지정하여 보다 쉽게 식별할 수 있다는 것입니다.Some of the great advantages of model measures are that we can name them what we want, making them more identifiable. 또한 다른 DAX 식에서 인수로 사용할 수 있으며 복잡한 계산을 수행하는 측정값을 매우 빠르게 만들 수 있습니다.We can also use them as an argument in other DAX expressions, and we can create measures that perform complex calculations very quickly.

고유한 측정값 만들기Let’s create our own measure

순매출액을 분석하려는 경우를 가정해 보겠습니다.Let’s say we want to analyze our net sales. 필드 목록에서 Sales 테이블을 확인하면 NetSales라는 필드가 없습니다.If we look at our Sales table in the field list, we see that there's no field named NetSales. 그러나 고유한 측정값을 만들어 순매출액을 계산할 수 있는 구성 요소가 있습니다.But, we have the building blocks to create our own measure to calculate net sales.

판매액에서 할인 및 반품액을 빼는 측정값이 필요합니다.We need a measure to subtract discounts and returns from sales amounts. 측정값이 시각화에 있는 컨텍스트에 관계없이 결과를 계산하도록 하려고 하므로 SalesAmount의 합계에서 DiscountAmount 및 ReturnAmount의 합계를 빼야 합니다.Because we want our measure to calculate a result for whatever context we have in our visualization, in-effect, we need to subtract the sum of DiscountAmount and ReturnAmount from sum of SalesAmount. 지금은 약간 혼란스러울 수 있지만 잠시 후면 보다 명확해집니다.This might seem a little confusing at the moment; don’t worry, it will be more clear in a little bit.

순매출액Net sales

  1. 필드 목록에서 판매액 테이블을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하거나 해당 아래쪽 화살표를 클릭한 다음 새 측정값을 클릭합니다.Right click, or click the down arrow on the Sales table in the field list, and then click New Measure. 그러면 새 측정값이 Sales 테이블에 저장되므로 더 쉽게 찾을 수 있습니다.This will make sure our new measure is saved in the Sales table, where it will be easier to find.

    Power BI Desktop 리본의 홈 탭에서 새 측정값 단추를 클릭하여 새 측정값을 만들 수도 있습니다.You can also create a new measure by clicking on the New Measure button in the ribbon on Power BI Desktop’s Home tab.

    리본에서 측정값을 만들면 모든 테이블에서 측정값을 만들 수 있습니다.When you create a measure from the ribbon, the measure could be created in any of the tables. 측정값이 특정 테이블에 속할 필요는 없지만 가장 적합한 테이블에 만들면 더 쉽게 찾을 수 있습니다.While a measure doesn’t have to belong in a particular table, it will be easier to find if you create them in a table most logical to you. 측정값을 특정 테이블에 배치하려면 먼저 테이블을 클릭하여 활성화합니다.If you want it to be in a particular table, click the table first, to make it active. 그런 다음 새 측정값을 클릭합니다.Then click New Measure. 여기서는 Sales 테이블에 첫 번째 측정값을 만듭니다.In our case, we’re going to create our first measure in the Sales table.

    보고서 캔버스 맨 위에 수식 입력줄이 나타납니다.The formula bar appears along the top of the Report Canvas. 여기서 측정값의 이름을 바꾸고 DAX 수식을 입력할 수 있습니다.This is where we can rename our measure and enter a DAX formula.

    새 측정값 이름을 지정해 보겠습니다.Let’s give our new measure a name. 기본적으로 새 측정값의 이름은 간단히 측정값입니다.By default a new measure is simply named Measure. 이름을 바꾸지 않으면 다른 측정값을 만들 때 이름이 측정값 2, 측정값 3 등으로 지정됩니다.If we don’t rename it, when we create another, it will be named Measure 2, Measure 3, and so on. 여기서는 측정값을 더 쉽게 식별할 수 있도록 새 측정값의 이름을 Net Sales로 지정하겠습니다.We want our measures to be more identifiable, so let’s name our new measure Net Sales.

  2. 수식 입력줄에서 측정값 을 강조 표시한 다음 순매출액을 입력합니다.Highlight Measure in the formula bar, and then type Net Sales.

    이제 수식 입력을 시작할 수 있습니다.Now we can begin entering our formula.

  3. 등호 기호 뒤에 S를 입력합니다. 드롭다운 추천 목록에 문자 S로 시작하는 모든 DAX 함수가 나타나는 것을 확인할 수 있습니다. 더 많이 입력할수록 필요한 함수에 더 가깝게 조정된 추천 목록이 더 많이 표시됩니다.After the equals sign type an S. You’ll see a dropdown suggestion list appear with all of the DAX functions beginning with the letter S. The more we type, the more the suggestion list is scaled closer to the function we need. 아래로 스크롤하여 합계를 선택하고 Enter 키를 누릅니다.Select SUM by scrolling down, and then press Enter.

    Enter 키를 누르면 SUM 함수에 전달할 수 있는 사용 가능한 모든 열 추천 목록과 함께 여는 괄호가 나타납니다.After we press Enter, an opening parenthesis appears along with another suggestion list of all of the available columns we can pass to the SUM function.

    식은 항상 여는 괄호와 닫는 괄호 사이에 나타납니다.An expression always appears between an opening and closing parenthesis. 이 경우 SUM 함수에 전달할 단일 인수 즉, 합계를 계산할 열을 식에 포함하려고 합니다.In this case, our expression is going to contain a single argument to pass to the SUM function; a column to sum up. 원하는 열의 첫 문자를 입력하여 열 목록의 범위를 좁힐 수 있습니다.We can narrow down our list of columns by typing the first letters of what we want. 이 경우 SalesAmount 열을 사용하려고 하므로 salesam 입력을 시작하면 목록이 더 작아지고 선택할 수 있는 두 개의 항목이 표시됩니다.In this case, we want the SalesAmount column, so when we begin typing salesam, our list gets smaller, and we are shown two items we can select. 실제로는 동일한 열입니다.They’re actually the same column. 한 경우는 [SalesAmount]가 바로 표시되는데, SalesAmount 열이 속한 것과 동일한 테이블에 측정값을 만들고 있기 때문입니다.One just shows [SalesAmount], because we’re creating our measure in the same table the SalesAmount column is in. 다른 경우는 열 이름 앞에 테이블 이름이 있는 항목이 표시됩니다.The other, we see the table name preceding the column name.

    일반적으로 열의 정규화된 이름을 입력하는 것이 좋습니다.In general, it’s good practice to enter the fully qualified name of a column. 그러면 수식을 읽기가 더 쉽습니다.It will make your formulas easier to read.

  4. 판매액[SalesAmount] 를 선택하고 닫는 괄호를 입력합니다.Select Sales[SalesAmount], and then type a closing parenthesis.

    구문 오류는 닫는 괄호가 누락되거나 잘못 배치되어 발생하는 경우가 가장 많습니다.Syntax errors are most often caused by a missing or misplaced closing parenthesis.

    이제 다른 두 열을 빼려고 합니다.Now we want to subtract our other two columns.

  5. 첫 번째 식의 닫는 괄호 뒤에 공백을 입력한 다음 빼기 연산자(-)와 공백을 차례로 입력합니다.After the closing parenthesis for our first expression, type a space, and then a minus operator (-), followed by another space. 그런 다음 Sales[DiscountAmount] 열을 인수로 사용하는 또 다른 SUM 함수를 입력합니다.Then enter another SUM function with the Sales[DiscountAmount] column as its argument.

    이제 수식의 공간이 부족하기 시작합니다.We’re starting to run out of space for our formula. 그러나 문제가 되지 않습니다.No problem.

  6. 수식 입력줄의 오른쪽에 있는 아래쪽 펼침 단추를 클릭합니다.Click the down chevron on the right side of the formula bar.

    이제 공간이 더 많아졌습니다.Now we have more space. Alt+Enter를 눌러 수식의 새 요소를 새 줄에 입력할 수 있습니다.We can enter new parts to our formula on a new line by pressing Alt-Enter. Tab 키를 사용하여 항목을 이동할 수도 있습니다.We can also move things over by using Tab.

    이제 수식의 마지막 요소를 추가할 수 있습니다.Now we can add the final part of our formula.

  7. 또 다른 빼기 연산자를 추가한 다음 또 다른 SUM 함수와 판매액[ReturnAmount] 열을 인수로 추가합니다.Add another minus operator followed by another SUM function and the Sales[ReturnAmount] column as its argument.

    이제 수식이 준비되었습니다.Our formula now looks ready.

  8. Enter 키를 누르거나 수식 입력줄에서 확인 표시를 클릭하여 완료합니다.Press Enter or click the checkmark in the formula bar to complete. 수식의 유효성이 검사되고 Sales 테이블의 필드 목록에 추가됩니다.The formula is validated and added to the field list in the Sales table.

보고서에 새 측정값 추가Let’s add our new measure to a report

이제 Net Sales 측정값을 보고서 캔버스에 추가할 수 있습니다. 그러면 보고서에 추가하는 다른 모든 필드에 대해 순매출액이 계산됩니다.Now we can add our Net Sales measure to the report canvas, and net sales will be calculated for whatever other fields we add to the report. 국가별로 순매출액을 살펴보겠습니다.Let’s look at net sales by country.

  1. 매출액 테이블에서 보고서 캔버스로 순매출액 측정값을 끕니다.Drag the Net Sales measure from the Sales table onto the Report canvas.

  2. 이제 지리 테이블에서 차트로 RegionCountryName 필드를 끕니다.Now drag the RegionCountryName field from the Geography table into the chart.

    데이터를 더 추가해보겠습니다.Let’s add some more data.

  3. SalesAmount 필드를 차트로 끌어 순매출액과 판매액의 차이를 확인합니다.Drag the SalesAmount field into the chart, to see the difference between net sales and sales amount.

    이제 차트에 두 개의 측정값이 있습니다.We now really have two measures in our chart. 자동으로 합계가 계산된 SalesAmount와 직접 만든 Net Sales 측정값이 있습니다.SalesAmount, which was summed up automatically, and the Net Sales measure we created. 각각의 경우 결과는 RegionCountryName의 국가와 같이 차트에 있는 다른 필드의 컨텍스트에서 계산되었습니다.In each case, the results were calculated in context of another field we have in the chart, the countries in RegionCountryName.

    순매출액 및 판매액을 연도별로 자세히 분석할 수 있도록 슬라이서를 추가해보겠습니다.Let’s add a Slicer, so we can further break down our net sales and sales amounts by calendar year.

  4. 차트 옆에 있는 빈 영역을 클릭한 다음 시각화에서 테이블 시각화를 클릭합니다.Click a blank area next to the chart, then in Visualizations, click on the Table visualization.

    보고서 캔버스에 빈 테이블 시각화가 만들어집니다.This creates a blank table visualization in the Report canvas.

  5. 달력 테이블에서 새 빈 테이블로 연도 필드를 끕니다.Drag the Year field from the Calendar table into the new blank table.

    Year는 숫자 필드이므로 Power BI Desktop에서 해당 값의 합계를 계산하여 차트에 제공했습니다.Because Year is a numeric field, Power BI Desktop summed up its values and gave us a chart. 그러나 슬라이서만큼 적절한 역할을 수행하지는 않습니다.But, that doesn’t do us much good as a Slicer.

  6. 에서 연도 옆에 있는 아래쪽 화살표를 클릭한 다음 요약하지 않음 을 클릭합니다.In Values, click the down arrow next to Year, and then click Do Not Summarize.

    이제 테이블 시각화의 Year 필드를 슬라이서로 변경할 수 있습니다.Now we can change the Year field in the table visualization into a Slicer.

    1. 시각화에서 슬라이서 시각화를 클릭합니다.In Visualizations, click the Slicer visualization.

      이제 연도를 슬라이서로 사용할 수 있습니다.Now we have Year as a Slicer. 개별 연도나 연도 그룹을 선택할 수 있으며 그에 따라 보고서의 시각화가 모두 조각화됩니다.We can select any individual or group of years and our report’s visualizations will all be sliced accordingly.

  7. 계속 진행하여 2013을 클릭합니다.Go ahead and click on 2013. 차트가 변경되는 것을 확인할 수 있습니다.You’ll see the chart change. Net Sales 및 SalesAmount 측정값이 다시 계산되어 2013에 대한 새 결과만 표시합니다.Our Net Sales and SalesAmount measures are re-calculated, showing new results just for 2013. 여기서 다시 측정값이 계산되어 결과를 표시하는 컨텍스트를 변경했습니다.Here again, we’ve changed the context in which our measures calculate and display results.

또 다른 측정값 만들기Let’s create another measure

고유한 측정값을 만드는 방법을 배웠으므로 다른 측정값을 만들어 보겠습니다.Now that you know how to create your own measures, let’s create a another.

단위당 순매출액Net sales per unit

단위당 판매액이 가장 많은 제품을 확인하려면 어떻게 해야 할까요?What if we want to find out which products with the most sales per unit sold is?

다른 측정값을 만들면 됩니다.Well, we can create another measure. 이 경우 순매출액을 판매 단위 수량으로 나누려고 합니다.In this case, we want to divide net sales by the quantity of units sold. 실제로는 Net Sales 측정값의 결과를 Sales[SalesQuantity]의 합계로 나눕니다.In-effect, we want to divide the result of our Net Sales measure by the sum of Sales[SalesQuantity].

  1. 매출액 또는 상품 테이블에 단위당 순매출액이라는 새 측정값을 만듭니다.Create a new measure named Net Sales per Unit in either the Sales or Products table.

    이 측정값에서는 앞에서 만든 Net Sales 측정값을 사용하겠습니다.In this measure, we’re going to use the Net Sales measure we created earlier. DAX를 사용하면 수식에서 다른 측정값을 참조할 수 있습니다.With DAX, we can reference other measures in our formula.

  2. 순매출액을 입력하기 시작합니다.Begin typing Net Sales. 제안 목록에 추가할 수 있는 항목이 표시됩니다.The suggestion list will show what we can add. [Net Sales]를 선택합니다.Select [Net Sales].

    여는 대괄호([)만 입력하여 다른 측정값을 참조할 수도 있습니다.You can also reference another measure by just typing an opening bracket ([). 추천 목록에는 수식에 추가할 수 있는 측정값만 표시됩니다.The suggestion list will show us only the measures we can add to our formula.

  3. [Net Sales] 바로 뒤에 공백을 입력하고, 나누기 연산자(/)를 입력한 다음 SUM 함수와 Quantity를 차례로 입력합니다.Right after [Net Sales], enter a space, then a divide operator (/), then enter a SUM function, then type Quantity. 이름에 Quantity가 포함된 모든 열이 추천 목록에 표시됩니다.The suggestion list shows all of the columns with Quantity in the name. Sales[SalesQuantity]를 선택합니다.Select Sales[SalesQuantity]. 이제 수식이 다음과 같이 표시됩니다.The formula should now look like this:

    Net Sales per Unit = [Net Sales] / SUM(Sales[SalesQuantity])Net Sales per Unit = [Net Sales] / SUM(Sales[SalesQuantity])

    정말 멋지지 않나요?Pretty cool, huh? DAX 편집기의 검색 및 추천 기능을 사용하면 DAX 수식을 매우 쉽게 입력할 수 있습니다.Entering DAX formulas is really quite easy when we use the DAX Editor’s search and suggestion functionality. 이제 새로운 Net Sales per Unit 측정값으로 얻을 수 있는 항목을 살펴보겠습니다.Now, let’s see what we get with our new Net Sales per Unit measure.

  4. 단위 당 순매출액 측정값을 보고서 캔버스의 빈 영역으로 끕니다.Drag the Net Sales per Unit measure onto a blank area in the report canvas.

    그다지 흥미로워 보이지는 않는 것 같죠?Not very interesting is it? 걱정하지 마세요.Don’t worry.

  5. 차트 시각화 형식을 트리 맵으로 변경합니다.Change the chart visualization type to Tree Map.

  6. 이제 ProductCategory 테이블에서 그룹 영역 아래로 ProductCategory 필드를 끕니다.Now drag the ProductCategory field from the ProductCategory table down into the Group area.

    좋은 정보를 제공하기는 하지만 제품별로 순매출액을 확인하려면 어떻게 해야 할까요?That’s some good info, but what if we want to look at net sales by product?

  7. ProductCategory 필드를 제거한 다음 대신 ProductName 필드를 상품 테이블에서 그룹 영역 아래쪽으로 끕니다.Remove the ProductCategory field, and then drag the ProductName field from the Product table down into the Group area instead.

    이제 모두 완료했습니다. 즐거운 경험이었을 것입니다!Ok, now we're just playing, but you have to admit, that's just cool! 물론 이 트리 맵을 원하는 방식으로 필터링할 수 있지만 이는 이 자습서의 범위를 벗어나는 것입니다.Of course, we can filter this tree map down any number of ways, but that's out of scope for this tutorial.

학습한 내용What we’ve learned

측정값은 데이터에서 원하는 정보를 가져올 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.Measures give us a lot of power in getting the insights we want from our data. 수식 입력줄을 사용하여 측정값을 만드는 방법을 배웠습니다.We’ve learned how to create measures by using the formula bar. 가장 적합한 이름으로 측정값의 이름을 지정할 수 있으며, 추천 목록을 사용하면 수식에 추가할 적합한 요소를 쉽게 찾아 선택할 수 있습니다.We can name measures whatever makes most sense, and the suggestion lists make it easy to find and select the right element to add to our formulas. 또한 측정값의 계산 결과가 다른 필드에 따라 변경되거나 측정값 수식의 다른 식에 의해 변경되는 컨텍스트에 대해 검토했습니다.We’ve also been introduced to context, where the result of calculations in measures change according to other fields, or by other expressions in your measure formula.

다음 단계Next steps

DAX 수식에 대해 깊이 있게 이해하고 고급 측정값을 만들려면 Power BI Desktop의 DAX 기본 사항을 참조하세요.If you want to take a deeper dive into DAX formulas, and create some more advanced measures, see DAX basics in Power BI Desktop. 이 문서에서는 구문, 함수 및 컨텍스트에 대한 보다 철저한 이해와 같은 DAX의 기본 개념에 중점을 둡니다.This article focuses on fundamental concepts in DAX, such as syntax, functions, and a more thorough understanding of context.

잊지 말고 DAX(Data Analysis Expressions) 참조를 즐겨찾기에 추가하세요.Be sure to add the Data Analysis Expressions (DAX) Reference to your favorites. 여기서는 DAX 구문, 연산자 및 200개가 넘는 DAX 함수에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.This is where you'll find detailed info on DAX syntax, operators, and the over 200 DAX functions.