Copilot를 사용하여 빠른 측정 제안
빠른 측정 제안은 템플릿을 사용하거나 DAX를 처음부터 작성하는 대신 자연어를 사용하여 DAX 측정값을 만드는 데 도움이 됩니다. Copilot 기능을 사용한 빠른 측정 제안은 더 이상 공개 미리 보기에서 사용할 수 없습니다.
이 기능을 사용하여 다음과 같은 일반적인 DAX 측정값 시나리오를 바로 만들 수 있습니다.
- 집계된 열(선택적 필터)
- 행 수(선택적 필터)
- 범주별 집계
- 수학 연산
- 선택한 값
- If 조건
- 텍스트 작업
- 시간 인텔리전스
- 상대 시간 필터링 값
- 가장 흔한 값 또는 가장 드문 값
- 상위 N 필터링 값
- 카테고리별 상위 N 값
- 정보 함수
측정 제안 활성화
이 기능을 사용하도록 설정하려면 Power BI Desktop의 옵션 메뉴로 이동하고 빠른 측정 제안미리 보기 스위치를 켭니다. 이 기능을 사용하여 다음과 같은 일반적인 DAX 측정값 시나리오를 바로 만들 수 있습니다.
- 집계된 열(선택적 필터)
- 행 수(선택적 필터)
- 범주당 집계
- 수학 연산
- 선택한 값
- If 조건
- 텍스트 작업
- 시간 인텔리전스
- 상대 시간 필터링 값
- 가장 흔한 값 / 가장 드문 값
- 상위 N 필터링 값
- 범주의 최상위 N 값
- 정보 함수
측정 제안을 사용하도록 설정하는 방법
이 기능을 사용하려면 먼저 Power BI Desktop의 옵션 메뉴로 이동하고 빠른 측정 제안미리 보기 스위치를 켜야 합니다.
이 기능을 사용하도록 설정한 후에는 리본 메뉴의 홈 또는 모델링 탭에서 빠른 측정을 시작하고 제안선택하여 빠른 측정값 제안에 액세스할 수 있습니다.
여기에서 만들려는 측정값을 설명하고, 생성을 클릭하거나(또는 Enter 키를 입력하여) DAX 측정값 제안을 받을 수 있습니다.
항상 DAX 제안의 유효성을 검사하여 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. 제안된 측정값에 만족하는 경우 추가 단추를 클릭하여 측정값을 모델에 자동으로 추가할 수 있습니다.
측정값에 대한 자연어 예제
이 기능을 보여 주기 위해 지원되는 각 측정값 시나리오에 대한 몇 가지 자연어 예제가 있습니다.
집계된 열
열에 집계를 적용하여 단일 값을 반환합니다. 지원되는 집계에는 합계, 개수, 고유 개수, 공백 없음, 평균, 최소, 최대값, 중앙값, 분산 및 표준 편차가 포함됩니다.
예제:
- 판매 합계를 보여줘.
- 총 판매액 가져오기
- 제품 개수 계산
- 제품 수
- 고유 사용자
- 공백이 없는 사용자의 고유한 수
- 고유 사용자 수 가져오기 및 공백 제외
- 최대 가격은 무엇인가요?
- 평균 연령
선택적 필터
집계 열에서 하나 이상의 필터 조건을 지정할 수도 있습니다. 필터 조건이 여러 개 있는 경우, 교집합(&&/AND) 또는 합집합(||/OR) 중 원하는 것을 지정할 수 있습니다.
예제:
- 런던의 고객 수
- 2022년 총 판매량
- 제품이 Word이고 지역이 북부인 판매액 계산
- 제품이 Word이거나 지역이 북쪽인 판매
- 제품으로 필터링된 판매액이 Word && 지역은 북부입니다.
- 제품 판매액은 Word || 지역이 북부입니다.
행 수
지정된 테이블의 레코드 수를 계산합니다. 테이블이 하나만 있는 경우 테이블을 지정할 필요가 없습니다.
예제:
- 판매 테이블의 레코드 수
- 판매 테이블 개수
- 판매 테이블 행 수
- 판매 테이블의 행 개수 계산
선택적 필터
행 수의 경우 하나 이상의 필터 조건을 지정할 수도 있습니다. 필터 조건이 여러 개 있는 경우 교집합(&&/AND) 또는 합집합(||/OR) 중 원하는 것을 지정할 수 있습니다.
예제:
- 제품이 Word이고 지역이 북쪽인 판매 테이블의 행 개수 계산
- 제품이 Word이거나 지역이 북부인 판매 테이블 수
- 제품으로 필터링된 판매 테이블의 개수 레코드는 Word && 지역이 북부입니다.
- 제품이 Word이거나 지역이 북부인 경우 판매 테이블의 행 개수 구하기.
범주당 집계
범주의 각 고유 값에 대한 측정값을 계산한 다음 결과를 집계하여 단일 값을 반환합니다. 지원되는 집계에는 평균, 가중 평균, 최소, 최대, 분산이 포함됩니다.
예제:
- 매장당 평균 판매액
- 우선 순위별로 가중치가 지정된 범주당 평균 점수
- 제품당 최소 점수
- 매장당 최대 수량
수학 연산
숫자 열, 측정값 또는 집계 열을 사용하여 수학 연산을 수행합니다. 테이블 내의 열에 대한 시나리오의 경우 단일 값을 반환하기 위해 평균(AVERAGEX) 또는 합계(SUMX)를 사용할 수 있습니다.
예제:
- 판매 - 톱니바퀴
- 판매액에서 톱니바퀴를 뺀 값
- 매출을 목표 수익 시간 100으로 나눈 값
- 판매/목표 수익 * 100
- 유럽 판매 + 일본 판매 + 북미 판매
- Sales 테이블의 각 행에 대해 Price * 단위를 계산하고 결과를 합산합니다.
- Sales 테이블의 각 행에 대해 '가격 * 단위'를 합산합니다.
- Sales 테이블의 각 행에 대해 Price * Discount를 계산한 다음 평균을 구합니다.
- 판매 테이블의 경우 가격 * 할인의 평균을 가져옵니다.
선택한 값
열의 선택한 값을 가져옵니다. 일반적으로 단일 선택 슬라이서 또는 필터와 함께 사용할 때 이를 사용하여 측정값이 비어 있지 않은 값을 반환하도록 합니다.
예제:
- 선택한 제품이란?
- 어떤 제품이 선택되었습니까?
- 제품에 대해 선택한 값
If 조건
조건에 따라 값을 반환합니다. 문자열 값을 반환하는 경우 큰따옴표를 사용해야 합니다. 조건은 =, ==, <>, <, >, <=, >= 비교 연산자를 사용할 수 있습니다.
예제:
- 판매 >가 10,000 이상이면 "높은 판매"를 반환하고, 그렇지 않으면 "낮은 판매"를 반환합니다.
- 판매액이 10,000개보다 크면 "높은 판매"를 표시하고, 그렇지 않으면 "낮은 판매"를 표시합니다.
- 선택한 제품 값이 비어 있으면 "선택한 제품 없음"을 표시하고 선택한 제품을 표시합니다.
- 선택한 제품이 Power BI인 경우 "PBI"를, 그렇지 않으면 "기타"를 표시합니다.
텍스트 작업
열, 측정값 또는 집계된 열을 사용하여 텍스트 작업을 수행합니다. 테이블 내의 열에 대한 시나리오의 경우 단일 값을 반환하기 위해 결과를 병합합니다(CONCATENATEX).
예제:
- 선택한 제품은 "&"입니다.
- "선택한 제품이 "선택한 제품과 연결됨" 표시
- 헤더_측정 & " - " & 서브헤더_측정
- Geography Dim 테이블의 각 행에 대해 State & ", " & City를 연결하고 결과를 결합합니다.
- Geography Dim 테이블의 각 행에서 State & ", " & City를 가져와 병합합니다.
시간 인텔리전스
이러한 시간 인텔리전스 시나리오에서는 올바르게 표시된 날짜 테이블 또는 자동 날짜/시간 계층 구조를 사용해야 합니다. YTD 시나리오의 경우 "회계" 또는 "회계 달력"을 지정하여 회계 달력(6월 30일 종료)에 대한 계산을 기반으로 할 수 있습니다.
예제:
- 연간 누적 판매
- 판매 회계 연초부터 현재까지
- 판매 연도를 현재까지 가져오기
- 판매 MTD
- 분기 초부터 오늘까지의 판매액
- 미국과 캐나다의 YTD 판매
- 전년 대비 판매액 변경
- 판매 연간 변화율
- 월별 판매 증감
- 판매 QoQ 백분율 변경
- 작년 같은 기간의 판매액
- 지난 달 같은 기간의 판매액
- 28일 롤링 평균 판매액
- 28일 이동 평균 판매량
상대 시간 필터링 값
측정값 또는 집계 열을 지난 N시간/일/월/연도로 필터링하는 상대 시간 필터를 적용합니다.
예제:
- 지난 4시간 동안의 고유 사용자
- 지난 5일 동안의 고유 사용자
- 지난 6개월 동안의 총 판매액
- 지난 2년 동안의 총 판매액
가장 흔한 값 / 가장 드문 값
지정된 열에서 발생 횟수가 가장 많거나 최소인 값을 반환합니다.
예제:
- 제품에서 가장 일반적인 값
- 제품에서 가장 흔한 값은 무엇인가요?
- 제품에서 가장 일반적인 값은 무엇인가요?
- 제품에서 가장 적게 나타나는 값은 무엇입니까?
- Product에서 가장 적게 나타나는 값은 무엇인가요?
상위 N 필터된 값
동일한 측정값 또는 집계 열을 기반으로 상위 N 범주 값으로 필터링되는 측정값 또는 집계 열을 계산합니다.
예제:
- 상위 3개 제품의 총 판매액
- 상위 3개 제품으로 필터링된 매출 합계
- 상위 5명의 학생 평균 점수
- 상위 5명의 학생으로 필터링된 평균 점수
범주의 가장 높은 N 값
측정값 또는 집계 열을 기반으로 열 내의 상위 N 값에 대한 연결된 목록을 가져옵니다.
예제:
- 총 판매액이 가장 많은 상위 3개 제품
- 매출별 상위 3개 제품
- 매출 상위 3개 제품
정보 함수
현재 날짜/시간 또는 현재 사용자의 전자 메일, 도메인 또는 사용자 이름과 같은 시스템 또는 사용자 정보를 반환합니다.
예제:
- 오늘 날짜
- 지금
- 현재 사용자 전자 메일 반환
- 현재 도메인 이름 및 사용자 이름 반환
- 현재 사용자의 도메인 로그인 반환
제한 사항 및 고려 사항
- 빠른 측정 제안은 DAX 학습을 대체하는 것이 아닙니다. 이 기능에서 제공하는 제안은 측정값을 빠르게 만드는 데 도움이 됩니다. 그러나 DAX 제안이 잘못되거나 의도와 일치하지 않을 수 있으므로 여전히 유효성을 검사해야 합니다.
- LiveConnect 데이터 모델에는 이 기능이 지원되지 않습니다.
- 이 기능은 현재 미국 데이터 센터(미국 동부 및 미국 서부)에만 배포되는 기계 학습 모델을 통해 제공됩니다. 데이터가 미국 외부에 있는 경우, 테넌트 관리자가 사용자 데이터가 해당 지리적 테넌트를 벗어나도록 허용하는설정을 활성화하지 않는 한, 이 기능은 기본적으로 비활성화됩니다.
측정값 설명
여기서 만들려는 측정값을 설명하고 생성(또는 키를 입력)하여 DAX 측정값 제안을 가져올 수 있습니다.
항상 DAX 제안의 유효성을 검사하여 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. 제안된 측정값에 만족하는 경우 추가 단추를 클릭하여 측정값을 모델에 자동으로 추가할 수 있습니다.
기타 자연어 예제
이 기능을 보여 주기 위해 지원되는 각 측정값 시나리오에 대한 몇 가지 자연어 예제가 있습니다.
집계된 열
열에 집계를 적용하여 단일 값을 반환합니다. 지원되는 집계에는 합계, 개수, 고유 개수, 공백을 제외한 고유 개수, 평균, 최소값, 최대값, 중앙값, 분산 및 표준 편차가 포함됩니다.
예제:
- 판매 합계를 표시해줘
- 총 판매액 가져오기
- 제품 수 계산
- 제품 수
- 고유 사용자
- 공백이 없는 사용자의 고유 수
- 고유 사용자 수 가져오기 및 공백 제외
- 최대 가격은 무엇인가요?
- 평균 연령
선택적 필터
집계 열의 경우 하나 이상의 필터 조건을 지정할 수도 있습니다. 필터 조건이 여러 개 있는 경우, 필터의 교집합(&&/AND)이나 합집합(|| /OR)을 원하는지 지정할 수 있습니다.
예제:
- 런던의 고객 수
- 2022년 총 판매 수량
- 제품이 Word이고 지역이 북부인 판매액 계산
- 제품이 Microsoft Word이거나 지역이 북부인 판매
- 판매가 제품 "Word &&"과 지역 "북부"로 필터링되었습니다.
- 제품 판매액은 Word || 지역이 북부입니다.
행 수
지정된 테이블의 레코드 수를 계산합니다. 테이블이 하나만 있는 경우 테이블을 지정할 필요가 없습니다.
예제:
- 판매 테이블의 레코드 개수
- 판매 테이블 개수
- 판매 테이블 행 수
- 판매 테이블의 행 개수 계산
선택적 필터
행 수의 경우 하나 이상의 필터 조건을 지정할 수도 있습니다. 필터 조건이 여러 개 있는 경우 필터의 교집합(&&/AND) 또는 합집합(||/OR)을 지정할 수 있습니다.
예제:
- 제품이 Word이고 지역이 북쪽인 판매 테이블의 행 개수 계산
- 제품이 "Word"이거나 지역이 "북부"인 판매 테이블의 수
- 제품으로 필터링된 판매 테이블의 개수 레코드는 Word && 지역이 북부입니다.
- 제품이 Word이거나 지역이 북부인 경우 판매 테이블 행 수 가져오기.
범주당 집계
범주의 각 고유 값에 대한 측정값을 계산한 다음 결과를 집계하여 단일 값을 반환합니다. 지원되는 집계에는 평균, 가중 평균, 최소, 최대, 분산이 포함됩니다.
예제:
- 매장당 평균 판매액
- 우선 순위별로 가중치가 지정된 범주당 평균 점수
- 제품당 최소 점수
- 매장당 최대 단위
수학 연산
숫자 열, 측정값 또는 집계 열을 사용하여 수학 연산을 수행합니다. 테이블 내의 열에 대한 시나리오의 경우 단일 값을 반환하기 위해 평균(AVERAGEX) 또는 합계(SUMX)를 사용할 수 있습니다.
예제:
- 판매 - 톱니바퀴
- 판매액에서 톱니바퀴를 뺀 값
- 매출을 목표 수익으로 나눈 값에 100을 곱한 결과
- 판매/목표 수익 * 100
- EU 판매 + JP 판매 + NA 판매
- Sales 테이블의 각 행에 대해 Price * 단위를 계산하고 결과를 합산합니다.
- Sales 테이블의 각 행에 대해 가격과 단위의 총합을 구합니다.
- Sales 테이블의 각 행에 대해 Price * Discount를 계산한 다음 평균을 구합니다.
- 판매 테이블의 경우 가격 * 할인의 평균을 가져옵니다.
선택한 값
열의 선택한 값을 가져옵니다. 이 값은 일반적으로 단일 선택 슬라이서 또는 필터와 페어링될 때 사용되므로 측정값이 비어 있는 값이 아닌 값을 반환합니다.
예제:
- 선택한 제품이란?
- 어느 제품이 선택되었나요
- 제품에 대해 선택한 값
조건이 있는 경우
조건에 따라 값을 반환합니다. 문자열 값을 반환하는 경우 큰따옴표를 사용해야 합니다. 조건은 =, ==, <>, <, >, <=, >= 비교 연산자를 사용할 수 있습니다.
예제:
- 판매 > 10,000이라면 "높은 판매"를 반환하고, 그렇지 않으면 "낮은 판매"를 반환하십시오.
- 판매액이 10,000개보다 크면 "높은 판매"를 표시하고, 그렇지 않으면 "낮은 판매"를 표시합니다.
- 선택한 제품 값이 비어 있으면 "선택한 제품 없음"을 표시하고 선택한 제품을 표시합니다.
- 선택한 제품이 Power BI인 경우 "PBI"를, 그렇지 않으면 "기타"를 표시합니다.
텍스트 작업
열, 측정값 또는 집계된 열을 사용하여 텍스트 작업을 수행합니다. 테이블 내의 열에 대한 시나리오의 경우 단일 값을 반환하기 위해 결과를 병합합니다(CONCATENATEX).
예제:
- 선택된 제품은 "&"입니다.
- "선택한 제품이 "선택한 제품과 연결됨" 표시
- 헤더_측정값 & " - " & 서브헤더_측정값
- Geography Dim 테이블의 각 행에 대해 State & ", " & City를 연결하고 결과를 결합합니다.
- Geography Dim 테이블의 각 행에 대해 State &, City & 형식으로 가져와서 병합합니다.
시간 인텔리전스
이러한 시간 인텔리전스 시나리오에서는 올바르게 표시된 날짜 테이블 또는 자동 날짜/시간 계층 구조를 사용해야 합니다. YTD 시나리오의 경우 "회계" 또는 "회계 달력"을 지정하여 회계 달력(6월 30일 종료)에 대한 계산을 기반으로 할 수 있습니다.
예제:
- YTD 판매
- 회계 연도 누적 판매
- 판매 연도를 현재까지 가져오기
- 판매 MTD
- 분기 누적 판매액
- 미국과 캐나다의 YTD 판매
- 전년 대비 판매액 변경
- 판매 연간 증감률
- 월간 판매 변화량
- 판매 QoQ 백분율 변경
- 작년 같은 기간의 판매액
- 지난 달 같은 기간의 판매액
- 28일 롤링 평균 판매액
- 28일 이동 평균 판매
상대 시간 필터링 값
측정값 또는 집계 열을 지난 N시간/일/월/연도로 필터링하는 상대 시간 필터를 적용합니다.
예제:
- 지난 4시간 동안의 고유 사용자
- 지난 5일 동안의 고유 사용자
- 지난 6개월 동안의 총 판매액
- 지난 2년 동안의 총 판매액
가장 자주 또는 가장 드물게 나타나는 값
지정된 열에서 발생 횟수가 가장 많거나 최소인 값을 반환합니다.
예제:
- 제품에서 가장 일반적인 값
- 제품에서 가장 흔한 값은 무엇입니까?
- 제품에서 가장 일반적인 값은 무엇인가요?
- 제품의 어떤 값이 가장 적게 나타납니까?
- Product에서 가장 드문 값은 무엇인가요?
상위 N 필터링 값
동일한 측정값 또는 집계 열을 기반으로 상위 N 범주 값으로 필터링되는 측정값 또는 집계 열을 계산합니다.
예제:
- 상위 3개 제품의 총 판매액
- 상위 3개 제품으로 필터링된 매출 합계
- 상위 5명의 학생 평균 점수
- 상위 5명의 학생으로 필터링된 평균 점수
특정 범주에 대한 상위 N개의 값
측정값 또는 집계 열을 기반으로 열 내의 상위 N 값에 대한 연결된 목록을 가져옵니다.
예제:
- 총 판매액이 가장 많은 상위 3개 제품
- 매출별 상위 3개 제품
- 매출 상위 3개 제품
정보 함수
현재 날짜/시간 또는 현재 사용자의 전자 메일, 도메인 또는 사용자 이름과 같은 시스템 또는 사용자 정보를 반환합니다.
예제:
- 오늘 날짜
- 지금
- 현재 사용자 전자 메일 반환
- 현재 도메인 이름 및 사용자 이름 반환
- 현재 사용자의 도메인 로그인 반환
DAX에 대한 제한 사항 및 고려 사항
- 빠른 측정 제안은 DAX 학습을 대체하는 것이 아닙니다. 이 기능에서 제공하는 제안은 측정값을 빠르게 만드는 데 도움이 됩니다. 그러나 DAX 제안이 잘못되거나 의도와 일치하지 않을 수 있으므로 여전히 유효성을 검사해야 합니다.
- LiveConnect 데이터 모델에는 이 기능이 지원되지 않습니다.
- 이 기능은 현재 미국 데이터 센터(미국 동부 및 미국 서부)에만 배포되는 기계 학습 모델을 통해 제공됩니다. 데이터가 미국 외부에 있는 경우, 테넌트 관리자가 "사용자 데이터가 지리적 테넌트를 벗어나도록 허용" 설정을 활성화하지 않는 한, 이 기능은 기본적으로 비활성화되어 있습니다.