인스타그램 팔로워 분석 4. 파워BI 데스크탑 데이터 보고서 만들기

 

파워bi 데스크탑은 종종 대시보드라고도 불리는 보고서 화면을 제작하는 툴입니다.

데스크탑이라는 명칭이 붙은 만큼, PC에 설치하여 사용하는 소프트웨어입니다.

이전 포스팅에서 작업했던 데이터플로우는 파워bi 웹 또는 파워bi 클라우드라고 구분하겠습니다.


이 두가지를 기능상 아주 간단하게 구분해보자면
1. 데스크탑으로 보고서를 제작하고, 2. 웹으로 보고서를 공유합니다.
 
 

파워 BI 데스크탑와 파워 BI 서비스의 차이 (출처: 마이크로소프트 Learn)

 
👇자세한 내용은 다음 마이크로소프트 가이드를 참고해주세요
https://learn.microsoft.com/ko-kr/power-bi/fundamentals/service-service-vs-desktop

Power BI Desktop 및 Power BI 서비스 비교 - Power BI

 

 
 

1. 파워BI 다운로드

 

파워BI 데스크탑은 무료 사용이 가능합니다.
하지만 만든 보고서를 혼자 사용하는 경우는 거의 없기 때문에, 보고서 공유를 위해서 유료 라이센스를 사용할 수 밖에 없습니다.

평가판으로 먼저 사용해본 후에 유료 라이센스를 구독하기를 추천합니다.

파워BI를 다운로드 하여 pc에 설치합니다.
 
파워 BI 다운로드 링크👇
https://www.microsoft.com/ko-kr/power-platform/products/power-bi/downloads

 

2. 데이터 불러오기

 
 

파워BI 화면에서 데이터 불러오기를 선택합니다.
 

데이터 플로우를 선택하면 이전 포스팅에서 만들었던 테이블을 가져올 수 있습니다.
 

 

불러온 데이터 열 제목입니다.

 
 
 
URL 항목의 데이터 범주를 웹URL로 바꿔보겠습니다.

먼저 화면 왼쪽에서 테이블을 선택해주세요

그 다음 URL 항목을 클릭해주세요

데이터 범주항목을 웹URL로 바꿔주세요

이제 이 열은 엑셀 하이퍼링크처럼 클릭이 가능해졌습니다.

시각적 개체에 넣어보고 확인해보세요

3. 관계설정하기

 
관계를 만들어주기 위해 다음과 같이 계정과 계정의 카테고리 분류를 적어둔 엑셀파일을 불러와보겠습니다.

이 파일은 계정 별 브랜드 검색과 카테고리를 검색하기 위해 별도로 제작합니다.

아디다스를 adidas라는 계정 이름으로 보기보다는 아디다스라고 한글로 적혀있을때 보기에 편합니다.

또한 패션, 생활, 식품, 가구, 가전 등 다양한 영역의 계정을 모았을 때, 영역을 지정해서 필터하면 더 자세히 들여다 볼 수 있습니다.

구분을 위한 엑셀파일 예시

 
 

이 엑셀 파일을 불러옵니다.

 
 
불러온 분류 테이블의 계정 열과 인스타그램 팔로워 데이터의 계정 열의 관계를 설정합니다.
 
관계를 설정하고자 하는 값을 끌어서 다른 테이블의 관계 설정할 값에 놓아주면 됩니다.

관계는 1:1 또는 1:다의 관계로 구성되어야 합니다.

여기서 분류용 테이블(표1)의 계정 열과 수집 데이터의 계정 열은 1 : 다의 관계입니다.
 

즉, 분류 테이블의 계정은 중복값이 없는 고유의 값이어야 하고,
팔로워 데이터의 계정열은 복수로 존재해도 된다는 뜻이죠

관계가 설정이 되면 서로 다른 두 테이블의 데이터를
1개 테이블의 데이터처럼 활용할 수 있게 됩니다.
 
 

4. 측정값 만들기

측정값은 BI에서 사용하는 엑셀 함수라고 생각하시면 됩니다.
 
참고링크👇
https://learn.microsoft.com/ko-kr/power-bi/transform-model/desktop-measures

Power BI Desktop의 측정값 - Power BI

 

DAX함수라고 하는 언어로 되어 있으나 그렇게 어렵지는 않습니다.

일자별 팔로워 데이터를 기준으로,
어제 날짜의 팔로워 데이터를 만들어보겠습니다.

오늘 팔로워 데이터에서 어제 데이터를 빼면 두 날짜의 증감 수치가 됩니다.

팔로워 증감수 = 오늘 팔로워 수 - 어제 팔로워 수

 
오늘 팔로워 수는 팔로워 수의 합계 데이터에 오늘 날짜만 지정해주면 됩니다.
오늘 날짜 지정은 하단의 시각적 개체에서 처리하겠습니다.

팔로워 = SUM('수집데이터'[Followers])

 
어제 팔로워 수는 오늘 이전의 팔로워 수의 합계를 구합니다.
어제 날짜 지정도 하단의 시각적 개체에서 처리하겠습니다.
 
다음 식이 복잡해 보이나, 실상은 간단합니다.
 
CurrentDate = 수집데이터의 일자 열 중 가장 큰 수 (가장 최근 일자)
PriorDates = 수집데이터 중 가장 최근 일자 이전의 날짜 ( 즉, 오늘 이전의 일자)
ClosestDate = 오늘 이전의 날짜중 가장 큰 날짜 (즉, 어제 일자)
팔로워 숫자 중 ClosestDate 인 날짜의 값만 합해서 더한 값

팔로워_bf_1d = VAR CurrentDate = MAX('수집데이터'[일자])
VAR PriorDates =
    FILTER(
        ALL('수집데이터'[일자]),
        '수집데이터'[일자] < CurrentDate
    )
VAR ClosestDate =
    MAXX(
        PriorDates,
        '수집데이터'[일자]
    )
RETURN
    CALCULATE(
        MAX('수집데이터'[Followers]),
        '수집데이터'[일자] = ClosestDate
    )

 
 
어제의 팔로워 값을 구했으니, 어제와 오늘의 팔로워 수의 차이를 구해줍니다.

팔로워_증감_1d = [팔로워] - [팔로워_bf_1d]

 
팔로워 증감을 어제자 팔로워 데이터로 나눠주면, 어제 대비 오늘의 팔로워 증감율 값이 나옵니다.

팔로워_증감율_1d = DIVIDE([팔로워_증감_1d],ABS([팔로워_bf_1d]))

 

이렇게 만든 측정값은  위 이미지처럼 확인할 수 있습니다. 아래 5번에서 이 테이블을 만들어보겠습니다.

5. 테이블 제작하기

시각적 개체에서 테이블을 클릭합니다.

시각적 개체에는 테이블 외에도 많은 개체들이 있습니다.

 

열 항목에 일자, 구분, 계정을 넣고,
측정값 오늘팔로워수, 어제팔로워수 증감수, 증감율 넣어줍니다.

마우스 우클릭하여 조건부 서식을 클릭합니다.
이후 색깔을 지정하여 데이터 막대를 넣어줍니다.

 

 
 

6. 차트 제작하기

테이블을 복사하여 꺾은선 차트로 변경해줍니다.

X축에는 일자, Y축에는 팔로워, 범례에는 브랜드를 넣어주겠습니다.

범례항목이 많아 차트 선이 엄청 많습니다.
이 상태로는 보기가 어렵습니다. 이 부분은 슬라이서를 만들면 해소가 됩니다.

 
동일하게 꺾은선 차트를 복사하여 Y축의 데이터만 변경 증감수와 증감율로 각각 만들어봅니다.
 
 

7. 슬라이서 제작하기

이번에는 시각적개체에서 슬라이서를 클릭하여, 구분과 일자를 각각 넣어주겠습니다.
 

일자 슬라이서는 설정에서 사이 값으로 지정합니다.
 

 

8. 보고서 게시하기

완성된 보고서를 게시 버튼을 눌러 웹에 게시합니다.
웹에 게시할 때, 적절한 작업영역을 선택해주어야 합니다.

 
게시하게 되면 해당 보고서를 웹에서 접근할 수 있게 됩니다.
 
 



✨ 여기까지 5단계중 4단계를 마무리했습니다.
 
0. 인스타그램 팔로워 분석. INTRO
1. RPA를 통한 데이터 수집 자동화
2. RPA 작업스케쥴러 세팅(정해진 시간에 작업 시작)
3. 저장한 데이터 BI 데이터플로우로 업로드
4. 파워 BI데스크탑에서 BI작업하기
5. 게시 및 업데이트 설정하기
 

RPA를 제작하였고,
작업스케줄러를 사용하여 RPA가 정해진 시간에 데이터를 크롤링하도록 했습니다.
 
데이터플로우를 활용하여 전해진 시간에 데이터를 전처리하고 저장하도록 했으며,
만들어진 데이터를 가져와서 파워BI 보고서를 제작하였습니다.

다음 포스팅에는 게시한 파워 BI 보고서를 일정 시간에 새로고침하도록 새로고침 시간을 설정해보겠습니다.

 
 
 
✨인스타그램 팔로워 분석에 대한 전체 개요는 다음 링크에서 확인해보세요
2024.07.22 - [이커머스 데이터 분석] - 인스타그램 팔로워 분석 0. INTRO

인스타그램 팔로워 분석 0. INTRO

2024.07.23 - [RPA-Power Automate] - 인스타그램 팔로워 분석 1. RPA를 통한 데이터 수집 자동화

인스타그램 팔로워 분석 1. RPA를 통한 데이터 수집 자동화

2024.07.23 - [RPA-Power Automate] - 인스타그램 팔로워 분석 2. 작업스케쥴러를 사용하여 RPA 실행 자동화

인스타그램 팔로워 분석 2. 작업스케쥴러를 사용하여 RPA 실행 자동화

2024.07.25 - [파워BI] - 인스타그램 팔로워 분석 3. 크롤링 데이터를 파워BI 데이터플로우 업로드 및 파워쿼리 작업

인스타그램 팔로워 분석 3. 크롤링 데이터를 파워BI 데이터플로우 업로드 및 파워쿼리 작업