파워쿼리로 데이터 프로파일링 마스터하기 🚀

안녕, 데이터 친구들! 오늘은 엄청 재밌고 유용한 주제로 찾아왔어. 바로 '파워쿼리를 활용한 고급 데이터 프로파일링 시스템'에 대해 깊이 파헤쳐볼 거야. 😎 데이터 분석이 어렵다고? 걱정 마! 내가 친구처럼 쉽고 재미있게 설명해줄게.

우리가 살고 있는 이 디지털 시대에 데이터는 그야말로 황금이야. 근데 그 황금을 제대로 활용하려면 어떻게 해야 할까? 바로 여기서 파워쿼리와 데이터 프로파일링의 힘이 빛을 발하지! 🌟

이 글을 다 읽고 나면, 너도 데이터 프로파일링의 달인이 될 수 있을 거야. 그리고 혹시 이런 실력을 더 키우고 싶다면? 재능넷(https://www.jaenung.net)에서 다양한 데이터 분석 전문가들의 강의를 들어보는 것도 좋은 방법이 될 거야. 자, 이제 본격적으로 시작해볼까?

1. 파워쿼리란 뭐야? 🤔

파워쿼리? 처음 들어보는 친구들도 있을 거야. 걱정 마, 지금부터 차근차근 설명해줄게.

파워쿼리는 마이크로소프트에서 개발한 데이터 변환 및 로드 도구야. 엑셀, 파워BI 같은 프로그램에서 사용할 수 있지. 쉽게 말해, 데이터를 요리조리 변형시키고 정리해주는 마법 지팡이 같은 거라고 생각하면 돼!

파워쿼리의 주요 특징을 간단히 살펴볼까?

🔄 데이터 변환의 달인: 복잡한 데이터도 척척 변환해줘.
🔗 다양한 데이터 소스 연결: 엑셀, CSV, 데이터베이스 등 여러 곳에서 데이터를 가져올 수 있어.
🔁 반복 작업 자동화: 한 번 만든 쿼리는 계속 재사용할 수 있어. 시간 절약의 끝판왕!
🧹 데이터 정제의 고수: 지저분한 데이터도 깔끔하게 정리해줘.

파워쿼리를 사용하면 데이터 분석 시간을 엄청나게 줄일 수 있어. 예를 들어, 매일 업데이트되는 판매 데이터를 분석해야 한다고 생각해봐. 파워쿼리 없이는 매일 수작업으로 데이터를 정리하고 분석해야 할 거야. 하지만 파워쿼리를 사용하면? 한 번 쿼리를 만들어놓으면 그 다음부터는 버튼 하나로 모든 게 해결돼! 👍

위 그림을 보면 파워쿼리의 마법이 한눈에 들어오지? 복잡하고 지저분한 데이터가 파워쿼리를 통과하면 깔끔하고 분석하기 좋은 데이터로 변신한다니까! 🎩✨

자, 이제 파워쿼리가 뭔지 대충 감이 왔지? 그럼 이제 본격적으로 데이터 프로파일링에 대해 알아보자고!

2. 데이터 프로파일링이 뭐길래? 🕵️‍♂️

데이터 프로파일링. 뭔가 멋있어 보이는 이름이지? 사실 이건 데이터를 깊이 들여다보는 과정이야. 마치 형사가 범인의 프로필을 만들듯이, 우리는 데이터의 프로필을 만드는 거지.

데이터 프로파일링은 데이터의 구조, 내용, 품질을 분석하고 이해하는 과정이야. 이를 통해 데이터의 특성, 패턴, 문제점 등을 파악할 수 있지.

데이터 프로파일링을 하면 뭐가 좋을까? 여러 가지 이점이 있어:

🔍 데이터 품질 향상: 오류나 이상치를 쉽게 발견할 수 있어.
📊 데이터 이해도 증가: 데이터의 전반적인 특성을 한눈에 파악할 수 있지.
🚀 분석 효율성 증대: 데이터를 더 잘 이해하니까 분석도 더 효과적으로 할 수 있어.
💡 인사이트 도출: 데이터의 숨겨진 패턴이나 관계를 발견할 수 있어.

예를 들어볼까? 너가 온라인 쇼핑몰을 운영한다고 생각해봐. 고객 데이터베이스가 있을 거 아니야? 이 데이터를 프로파일링하면 어떤 걸 알 수 있을까?

고객들의 평균 나이
가장 많이 구매하는 제품 카테고리
구매 금액의 분포
지역별 고객 분포
데이터의 누락이나 오류 (예: 잘못된 이메일 주소)

이런 정보들을 알면 어떻게 될까? 마케팅 전략을 세우는 데 큰 도움이 되겠지? 타겟 고객층을 정확히 파악할 수 있고, 어떤 제품에 더 집중해야 할지도 알 수 있어. 게다가 데이터 오류를 발견하면 고객 서비스 품질도 개선할 수 있고. 👍

위 그림을 보면 데이터 프로파일링이 마치 동심원처럼 여러 층의 효과를 가져온다는 걸 알 수 있지? 중심에서 시작해 점점 더 넓은 영향을 미치는 거야. 멋지지 않아? 😎

자, 이제 데이터 프로파일링이 뭔지, 왜 중요한지 알겠지? 그럼 이제 진짜 꿀잼 파트로 넘어가볼까? 바로 파워쿼리로 어떻게 데이터 프로파일링을 할 수 있는지 알아볼 거야!

3. 파워쿼리로 데이터 프로파일링 시작하기 🚀

자, 이제 진짜 재미있는 부분이 시작됐어! 파워쿼리를 사용해서 데이터 프로파일링을 어떻게 하는지 알아볼 거야. 준비됐어? 그럼 고고! 🏃‍♂️💨

3.1 데이터 불러오기

먼저, 우리가 분석할 데이터를 파워쿼리로 불러와야 해. 엑셀을 사용한다고 가정해볼게.

엑셀을 열고 '데이터' 탭으로 가.
'데이터 가져오기' 버튼을 클릭해.
데이터 소스를 선택해. (예: 엑셀 워크북, CSV 파일, 데이터베이스 등)
파일을 선택하고 '불러오기'를 클릭해.

짜잔! 🎉 이제 데이터가 파워쿼리 편집기에 로드됐어. 여기서부터 진짜 마법이 시작되는 거야!

3.2 기본적인 데이터 프로파일링

파워쿼리에서 제공하는 기본적인 프로파일링 기능부터 살펴볼까?

🔢 열 품질: 각 열의 유효한 값, 오류, 빈 값의 비율을 보여줘.
📊 열 분포: 각 열의 고유 값 개수, 고유 값 비율 등을 확인할 수 있어.
🔍 열 프로필: 숫자 열의 경우 최소값, 최대값, 평균 등의 통계를 보여줘.

이런 기본 기능만 사용해도 데이터의 전반적인 상태를 파악할 수 있어. 예를 들어, '이메일' 열에 오류가 많다면 고객 연락에 문제가 있을 수 있다는 걸 알 수 있지. 또는 '나이' 열의 최소값이 -5라면? 뭔가 이상하다는 걸 바로 캐치할 수 있어!

3.3 고급 데이터 프로파일링 기법

기본 기능도 좋지만, 우리는 여기서 멈추지 않아. 파워쿼리의 진짜 힘을 보여줄 시간이야! 🦸‍♂️

3.3.1 중복 데이터 찾기

중복 데이터는 분석 결과를 왜곡시킬 수 있어. 어떻게 찾을 수 있을까?

= Table.Group(
    원본테이블,
    {"이름", "이메일"},  // 중복 체크할 열
    {{"Count", each Table.RowCount(_), type number}}
)

이 쿼리를 실행하면 이름과 이메일이 동일한 레코드의 개수를 볼 수 있어. Count가 1보다 크면? 중복이라는 뜻이지!

3.3.2 이상치(Outlier) 탐지

이상치는 전체 데이터의 패턴에서 크게 벗어난 값을 말해. 이걸 어떻게 찾을 수 있을까?

= Table.AddColumn(
    원본테이블, 
    "Is Outlier", 
    each if [가격] > Average(원본테이블[가격]) + 2 * StandardDeviation(원본테이블[가격]) 
         or [가격] < Average(원본테이블[가격]) - 2 * StandardDeviation(원본테이블[가격]) 
    then true else false
)

이 쿼리는 가격이 평균에서 표준편차의 2배 이상 벗어난 경우를 이상치로 표시해. 이런 데이터는 특별히 주의 깊게 봐야 해!

3.3.3 시계열 데이터 분석

시간에 따른 데이터 변화를 보고 싶다면? 파워쿼리로 이것도 가능해!

= Table.Group(
    원본테이블,
    {"날짜"},  // 그룹화 기준
    {
        {"총 판매액", each List.Sum([판매액]), type number},
        {"평균 판매액", each List.Average([판매액]), type number}
    }
)

이 쿼리를 실행하면 날짜별 총 판매액과 평균 판매액을 볼 수 있어. 트렌드를 한눈에 파악할 수 있지!

위 그림은 파워쿼리를 사용한 데이터 프로파일링의 전체 프로세스를 보여줘. 데이터 로드부터 시작해서 기본 프로파일링, 고급 분석을 거쳐 최종적으로 인사이트를 도출하는 과정이야. 그리고 이 과정은 계속 반복되면서 더 깊은 이해를 가능하게 해주지.

와, 벌써 이렇게나 많은 걸 배웠어! 👏 파워쿼리로 데이터 프로파일링을 하면 정말 많은 걸 알 수 있다는 게 느껴지지? 근데 잠깐, 아직 끝이 아니야. 더 재미있는 게 기다리고 있다고!

4. 파워쿼리로 만드는 고급 데이터 프로파일링 시스템 🏗️

자, 이제 진짜 고수들의 영역으로 들어가볼 거야. 단순히 파워쿼리의 기능을 사용하는 것을 넘어서, 우리만의 고급 데이터 프로파일링 시스템을 만들어볼 거야. 준비됐어? Let's go! 🚀

4.1 자동화된 데이터 품질 보고서

매일 아침, 커피 한 잔 마시면서 데이터 품질 보고서를 확인할 수 있다면 얼마나 좋을까? 그걸 가능하게 해주는 시스템을 만들어보자!

let
    원본 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="데이터"]}[Content],
    타입변경 = Table.TransformColumnTypes(원본,{
        {"날짜", type date}, {"판매액", Int64.Type}, {"제품명", type text}
    }),
    품질체크 = Table.AddColumn(타입변경, "품질점수", each 
        (if [날짜] = null then 0 else 1) +
        (if [판매액] = null or [판매액] < 0 then 0 else 1) +
        (if [제품명] = null or [제품명] = "" then 0 else 1)
    ),
    요약 = Table.Group(품질체크, {}, {
        {"총 레코드", each Table.RowCount(_), type number},
        {"완벽한 레코드", each List.Count(List.Select([품질점수], each _ = 3)), type number},
        {"문제있는 레코드", each List.Count(List.Select([품질점수], each _ < 3)), type number}
    }),
    결과추가 = Table.AddColumn(요약, "품질점수", each [완벽한 레코드] / [총 레코드] * 100)
in
    결과추가

이 쿼리는 뭘 하는 걸까? 간단히 설명해줄게:

원본 데이터를 불러와.
각 열의 데이터 타입을 적절하게 변경해.
각 행마다 '품질점수'를 계산해. (날짜, 판매액, 제품명이 모두 유효하면 3점)
전체 데이터의 품질 상태를 요약해.
최종적으로 전체 데이터의 품질 점수를 백분율로 계산해.

이 보고서를 매일 아침 확인하면, 데이터 품질에 문제가 생겼을 때 바로 알 수 있어. cool하지 않아? 😎

4.2 스마트 이상치 탐지 시스템

앞서 봤던 이상치 탐지를 좀 더 스마트하게 만들어볼까? 여러 열을 동시에 고려하는 시스템을 만들어보자!

let
    원본 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="데이터"]}[Content],
    통계계산 = Table.Group(원본, {}, {
        {"평균_가격", each List.Average([가격]), type number},
        {"표준편차_가격", each List.StandardDeviation([가격]), type number},
        {"평균_수량", each List.Average([수량]), type number},
        {"표준편차_수량", each List.StandardDeviation([수량]), type number}
    }),
    이상치탐지 = Table.AddColumn(원본, "이상치", each 
        let
            z점수_가격 = ([가격] - 통계계산{0}[평균_가격]) / 통계계산{0}[표준편차_가격],
            z점수_수량 = ([수량] - 통계계산{0}[평균_수량]) / 통계계산{0}[표준편차_수량]
        in
            if Number.Abs(z점수_가격) > 3 or Number.Abs(z점수_수량) > 3 then true else false
    )
in
    이상치탐지

이 시스템은 뭐가 특별할까?

🔍 다변량 분석: 가격과 수량을 동시에 고려해.
📊 Z-점수 사용: 표준화된 점수를 사용해 더 정확한 이상치 탐지가 가능해.
🔄 동적 계산: 데이터가 변해도 자동으로 새로운 기준을 계산해.

이런 시스템이 있으면 단순히 '비싼 제품'이 아니라, '이 제품의 가격과 판매량이 모두 비정상적'이라는 걸 찾아낼 수 있어. 훨씬 더 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있겠지?

4.3 시계열 패턴 분석기

이번엔 시간에 따른 패턴을

시간에 따른 패턴을 분석하는 시스템을 만들어볼게. 이건 특히 계절성이나 트렌드를 파악하는 데 아주 유용해!

let
    원본 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="판매데이터"]}[Content],
    날짜변환 = Table.TransformColumnTypes(원본,{{"날짜", type date}}),
    주별그룹화 = Table.Group(날짜변환, {"년도", "주"}, {
        {"총판매액", each List.Sum([판매액]), type number},
        {"평균판매액", each List.Average([판매액]), type number},
        {"판매건수", each Table.RowCount(_), type number}
    }),
    이동평균추가 = Table.AddColumn(주별그룹화, "4주이동평균", each 
        let
            현재인덱스 = [인덱스],
            최근4주 = Table.Range(주별그룹화, 
                if 현재인덱스 < 3 then 0 else 현재인덱스 - 3, 4)
        in
            List.Average(최근4주[총판매액])
    ),
    트렌드계산 = Table.AddColumn(이동평균추가, "트렌드", each 
        if [총판매액] > [4주이동평균] * 1.1 then "상승"
        else if [총판매액] < [4주이동평균] * 0.9 then "하락"
        else "안정"
    )
in
    트렌드계산

이 시스템이 하는 일을 자세히 살펴볼까?

원본 데이터를 주 단위로 그룹화해.
각 주의 총판매액, 평균판매액, 판매건수를 계산해.
4주 이동평균을 계산해 단기적인 트렌드를 파악할 수 있게 해.
현재 판매액과 이동평균을 비교해 트렌드(상승/하락/안정)를 판단해.

이런 분석을 통해 우리는 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있어:

🌊 계절성 패턴: 특정 시기에 판매가 늘어나는지 확인할 수 있어.
📈 장기 트렌드: 전반적인 판매 추세가 상승인지 하락인지 파악할 수 있어.
💥 이상 징후 감지: 갑자기 판매가 급증하거나 급감하는 시점을 쉽게 찾아낼 수 있어.

위 그래프를 보면, 파란색 선은 실제 판매액을, 빨간색 점선은 4주 이동평균을 나타내. 이를 통해 단기적인 변동과 장기적인 트렌드를 한눈에 파악할 수 있지! 👀

4.4 고객 세그먼트 분석기

마지막으로, 고객을 여러 그룹으로 나누는 세그먼트 분석 시스템을 만들어볼게. 이건 마케팅 전략을 세우는 데 정말 유용해!

let
    원본 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="고객데이터"]}[Content],
    통계계산 = Table.Group(원본, {}, {
        {"평균_구매액", each List.Average([총구매액]), type number},
        {"평균_구매횟수", each List.Average([구매횟수]), type number}
    }),
    세그먼트추가 = Table.AddColumn(원본, "고객세그먼트", each 
        let
            구매액비율 = [총구매액] / 통계계산{0}[평균_구매액],
            구매횟수비율 = [구매횟수] / 통계계산{0}[평균_구매횟수]
        in
            if 구매액비율 > 1.5 and 구매횟수비율 > 1.5 then "VIP"
            else if 구매액비율 > 1 or 구매횟수비율 > 1 then "우수고객"
            else if 구매액비율 < 0.5 and 구매횟수비율 < 0.5 then "이탈위험"
            else "일반고객"
    ),
    세그먼트요약 = Table.Group(세그먼트추가, {"고객세그먼트"}, {
        {"고객수", each Table.RowCount(_), type number},
        {"평균구매액", each List.Average([총구매액]), type number},
        {"평균구매횟수", each List.Average([구매횟수]), type number}
    })
in
    세그먼트요약

이 시스템은 다음과 같은 일을 해: