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Project 6. 유통 SCM 데이터 분석 (2) 이 글은 24.03.01에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다. Project 6. 유통 SCM 데이터 분석 지난 시간에 이어서... Power BI 대시보드 제작 고객 판매 데이터 대시보드 해당 대시보드에 들어갈 내용들을 하나하나 시각화 개체로 생성해 보자. 가장 많이 판 날은? 분해 트리 사용자가 분석해보고 싶은 대상을 특정 기준에 맞춰서 tree 모양으로 분해할 수 있게 하는 시각화 개체. 예시를 들어보자. 총 Sales Quantity를 날짜별로 분해해 보고 싶다. 우선, 필드에 분석 대상과 분석 기준 역할을 할 데이터를 올린다. 그리고 + 아이콘을 누르면 아래와 같이 어떻게 데이터를 분할할 지를 선택할 수 있다. 높은 값 기준으로 쭉쭉쭉 분할 해 나가 보면 다음과 같은 tree 구조의 ..
Project 6. 유통 SCM 데이터 분석 (1) 이 글은 24.02.28에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다. Project 6. 유통 SCM 데이터 분석 주류 오프라인 유통업체 SCM 프로젝트의 데이터 분석 담당자가 되었다고 가정해보자. 담당자인 나의 목표는, SCM process별 Power BI 대시보드를 제작하는 것이다. 다음과 같은 데이터를 볼 수 있는 대시보드를 제작해보자. 1. 구매 데이터 : Vendoer별 실적 모니터링 하기 위함. 2. 재고 데이터 : 기초재고와 기말재고 차이를 모니터링하기 위함. 3. 고객 판매 데이터 : 날짜, 요일별 판매 경향을 모니터링하기 위함. 유통 과정은 어떻게 되는가?? 상품 구매/발주 -> 입고 -> 재고 -> 판매 -> 출고 그렇다면, 구매부터 입고까지의 과정은? 브랜드사 -> 공급업체Ven..
Project 5. 재고 분석을 통한 물류기획 관리 (2) 이 글은 24.02.27에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다. Project 5. 재고 분석을 통한 물류기획 관리 이번 시간에는 inventory table 데이터를 Power BI로 시각화 해 보고 대시보드를 작성할 것이다. Power BI 데이터를 가져오자. 상단 데이터 가져오기 - MySQL - 서버 이름 적어주고, 스키마 이름 입력하고 - 적당히 쿼리 짜서 데이터 로드하기. 지난 프로젝트인 HR데이터 분석 때 했던 방식과 동일하다. 그리고 이제부터... 대시보드 작성에 쓰일 주요 지표 정의하기 SKU count : 물품 종류 Inventory count : 재고 보유량 Count per SKU : 물품 종류 별 평균 갯수. Inventory cost : 총 재고 가치 Inventory ..
Project 5. 재고 분석을 통한 물류기획 관리 (1) 이 글은 24.02.26에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다. Project 5. 재고 분석을 통한 물류기획 관리 물류 창고 재고관리 데이터분석 담당자가 되었다고 가정해보자. 담당자인 나는 악성 재고 파악과 관리방안 플랜 수립 이라는 프로젝트를 진행한다. 목표는 악성 재고 현황 파악 및 최소화 플랜 수립이다. 다음과 같은 포인트에서 분석을 진행해볼 수 있다. 일반 재고와 악성 재고의 비율은? 악성 재고의 추산 가치는? 해당 악성 재고가 창고에 보관된 기간은? 악성 재고를 모두 팔려면 시간이 얼마나 필요한가? 악성 재고 내에서도 등급을 매겨서 관리해볼 수 있을까? 중요하게 봐야 할 지표는 무엇이 있을까? 입고량, 판매량, 재고(입고량-판매량) 권장 판매가(List price), 실 판매가(Net..
Project 4. HR 데이터를 통한 채용 기획하기 (6) 이 글은 24.02.23에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다. Project 4. HR 데이터를 통한 채용 기획하기 지난 시간 DAX 문법에 이어서... Power BI 카드 이건 어따 쓰는 시각화 개체인가? 백문이 불여일견이라. 바로 아무 값이나 넣어보자. 이렇다. 즉, 말 그대로 카드처럼 중요한 정보만 표시해주는 시각화 개체. 주요 지표들을 보여줄 때 유용하게 사용할 수 있다. 한 카드에 하나의 필드만 올릴 수 있다. 신규 카드 개체도 있다. 카드와의 차이점은, 한 카드에 여러 필드를 올릴 수 있다는 것이다. 방향도 바꿔줄 수 있다. 단일 행(가로), 단일 열(세로) Slicer + 상호작용 편집 1) 쉽게 말해, 필터와 같은 기능을 한다. 2) 필터로 사용할 필드를 올려주면 해당 필드의 ..
Project 4. HR 데이터를 통한 채용 기획하기 (5) 이 글은 24.02.22에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다. Project 4. HR 데이터를 통한 채용 기획하기 이제 Power BI로 시각화와 기타 작업을 해 볼 것이다. Power BI 꺾은선 막대 그래프 직급별로 인원이 몇 명이나 되는가? 1) 우측 시각화 개체 필드 중 꺾은선형 및 묶은 세로 막대형 차트 선택 2) X축에 직급(Job Level), Y축에 사번(Employee Number) 필드를 Drag & Drop으로 놓아준다 3) 우측의 시각화 개체 서식지정 메뉴에서 이것저것 설정을 더해주자 4) 전체 인원수와, 해당 직급의 인원들이 전체의 몇%인지도 나타내보자. 동일한 사번 필드를 선 y축 필드에도 놓아준다. 이제 막대그래프 안의 숫자를 전체에서 차지하는 비중으로 바꿔 줄 것..
Project 4. HR 데이터를 통한 채용 기획하기 (4) 이 글은 24.02.20에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다. Project 4. HR 데이터를 통한 채용 기획하기 DBeaver는 잠시 안녕~ Power BI를 다뤄 보도록 하자. 시각화 시각화 시각화 ! Power BI csv 데이터 가져오기 메인 화면에서, 사진과 같이 상단의 데이터 가져오기 - 텍스트/CSV 선택 후 원하는 csv 데이터 선택. ...하면 이런 화면이 나오는데, 로드를 누르면 csv데이터를 Power BI에 불러올 수 있고, 우측에 다음과 같이 표시된다 MySQL DB 데이터 가져오기 메인 화면 상단의 데이터 가져오기 아이콘 클릭(화살표 클릭 후 '자세히'를 눌러도 됨) - MySQL DB 선택 그러고 나면 아래와 같은 화면이 나올 것이다. 입력할 거 입력해주자. 서버 ..
Project 4. HR 데이터를 통한 채용 기획하기 (3) 이 글은 24.02.19에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다. Project 4. HR 데이터를 통한 채용 기획하기 지난번 내용에 이어서... DBeaver에 MySQL을 연결해서 사용하고 있다! SQL분석 Ad hoc Query(2) 연봉 협상 전에 전 직원들에게(당연히 재직자들) 내년 예상 연봉 고지를 하기로 한다. 아래 조건에 맞춰서 Salary 관련 지표를 집계하도록 하라. 지표 : 부서/직급/직무 별 평균 월급과 평균 Salary 인상률과 부서/직급/직무 별 내년 추정 월급 및 추정 연봉 1) 부서, 직급, 직무 별 평균 월급과 평균 Salary 인상률 2) 부서, 직급, 직무 별 내년 추정 월급 및 추정 연봉 3) 올해 승진자가 있는 그룹 대상으로 내년 추정연봉이 20만 이상인 그룹..

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