Microsoft Power BI 데이터 분석가 준회원 학습 가이드 (Korean Edition)

부록. 연습 문제해답

이 부록에는 2장부터 5장 말미에 수록된 연습 문제들의 해답이 에 나와 있습니다.

제2장

1. 정답: C. “데이터 품질 평가 및 개선”을 참조하십시오 .

   정답 이유:

   1. 데이터 유형 선택은 특정 조건 하에서, 그리고 특정 데이터 유형에 한해 열 정렬에 영향을 미칠 수 있지만, 이것이 주된 이점은 아닙니다.

   2. 데이터 유형 선택이 올바른 시각화를 보장하지는 않습니다. 이는 시각화를 위한 준비 단계인 데이터 변환 및 모델링의 일부일 뿐, 주된 이점은 아닙니다.

   3. '데이터 가져오기' 환경에서 가장 적절한 데이터 유형을 선택하면 열의 값에 대한 압축 효율이 향상되어 쿼리 성능이 개선되고 저장 용량이 최소화될 수 있습니다.

   4. 쿼리에서 열 데이터 유형을 변경해도 로드 시간은 개선되지 않습니다.

2. 정답: A. “데이터 변환” 및 “데이터 품질 평가 및 개선”을 참조하십시오 .

   정답 이유:

   1. 데이터가 보고서 계층에 도달하기 전에 Power Query에서 데이터 정리 변환을 생성하여 데이터 품질 문제를 해결하십시오.

   2. 데이터 정제는 보고서 레이아웃 최적화와 직접적인 관련이 없지만, 보고서 디자인 전에 데이터를 변환하고 형상화하면 많은 보고서 문제를 피할 수 있습니다.

   3. 보고서 시각화 요소에서 데이터를 필터링하는 것은 데이터 품질 문제에 대한 임시 해결책에 불과합니다. 잘못된 데이터를 수정하여 보고서에서 필터링할 필요가 없도록 하는 것이 더 좋습니다.

   4. 승인, 승격 및 인증을 수행하면 보고서 데이터의 품질과 신뢰성에 대한 사용자의 기대치를 설정할 수 있지만, 데이터를 정리하거나 오류를 제거하지는 못합니다.

3. 정답: C. “데이터 소스 및 연결”을 참조하십시오 .

   정답 이유:

   1. 보고서의 페이지 수와 시각화 개수는 데이터 모델 내 테이블의 저장 모드와 거의 관련이 없습니다.

   2. 쿼리 폴딩은 가져오기 모드 테이블의 데이터 새로 고침을 최적화하지만, 데이터가 로드된 후에는 성능에 영향을 미치지 않습니다.

   3. 테이블에 대해 가져오기, DirectQuery 및 이중 모드 저장소 중 하나를 선택할 때는 데이터 새로 고침을 위한 데이터 크기와 지연 시간 요구 사항을 고려해야 합니다.

   4. 컴퓨터 하드웨어 요구 사항은 테이블의 저장 모드를 선택하는 데 고려 대상이 아닙니다.

4. 정답: B. “데이터 변환”을 참조하십시오 .

   정답 이유:

   1. 데이터를 플랫 테이블로 변환할 수 있지만, 이렇게 하면 보고서 상호 작용 기능, 기능 추가 기능 및 데이터 볼륨의 규모가 제한됩니다.

   2. 차원 모델은 키와 관계를 사용하여 상호 연결된 팩트 테이블과 차원 테이블로 구성됩니다. 이는 Power BI를 사용한 분석 보고를 위한 최적의 데이터 스키마입니다.

   3. Power BI는 소스 데이터가 차원 데이터 웨어하우스에 저장될 것을 요구하지는 않지만, Power BI의 "업스트림"에서 차원 형상화 및 모델링을 수행하는 것이 엔터프라이즈급 솔루션에서는 종종 모범 사례로 간주됩니다.

   4. 차원 테이블에는 일대다 관계의 "1" 쪽에 있는 키로 고유하게 ...