DAX 공식에서 RELATED 함수 마스터하기
DAX에서 RELATED 함수 마스터하기: 엑셀 데이터 분석의 게임 체인저
오늘날 데이터 중심의 세상에서 엑셀의 DAX 공식은 기업이 정보를 분석하고 해석하는 방식을 혁신하고 있습니다. 그중에서도 RELATED 함수는 테이블 간 데이터를 손쉽게 연결하는 강력한 도구로 돋보입니다. 수동 조회나 복잡한 VLOOKUP 공식으로 어려움을 겪었다면, 이 가이드는 관련 데이터셋을 더 스마트하고 효율적으로 다루는 방법을 보여줄 것입니다.
데이터 분석가가 RELATED 함수를 반드시 알아야 하는 이유
DAX(데이터 분석 표현)의 RELATED 함수는 미리 정의된 관계를 기반으로 관련 테이블에서 데이터를 가져오도록 설계되었습니다. 전통적인 엑셀 함수와 달리 반복적인 조회가 필요 없으며, 정확성, 효율성, 동적 업데이트를 보장하여 정보에 기반한 비즈니스 결정을 내리는 데 핵심적인 요소를 제공합니다.
VLOOKUP 대비 RELATED 사용의 주요 장점
VLOOKUP이 오랫동안 주로 사용되었지만, RELATED는 상당한 개선점을 제공합니다:
- 동적 및 자동 업데이트 – VLOOKUP은 데이터가 변경되면 수동 조정이 필요하지만, RELATED는 데이터셋과 자동으로 동기화됩니다.
- 더 나은 성능 – 대규모 데이터셋을 더 효율적으로 처리하여 지연과 계산 시간을 줄입니다.
- 데이터 무결성 – 구조화된 데이터 모델 내에서 작동하여 참조 불일치로 인한 오류를 최소화합니다.
- 간단한 구문 – 복잡한 중첩 공식이 필요 없으며, 관련 열을 간단히 참조하기만 하면 됩니다.
사전 준비: RELATED 사용 전 필요한 사항
RELATED를 사용하기 전에 엑셀 설정이 다음 요구사항을 충족하는지 확인하세요:
✅ 파워 피벗 활성화 – RELATED 함수는 엑셀의 파워 피벗 추가 기능을 사용하므로 활성화되어 있는지 확인하세요.
✅ 정의된 테이블 관계 – 테이블은 일대다 관계로 연결되어 있어야 합니다(예: 고객 ID로 판매 테이블과 고객 테이블 연결).
✅ DAX 기본 지식 – RELATED는 간단하지만, DAX 구문에 대한 기본 이해가 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.
단계별 안내: 테이블 관계 설정 방법
- 데이터 가져오기 – 각 데이터셋이 별도의 테이블에 있는지 확인하세요.
- 파워 피벗 열기 → 관리를 클릭하여 데이터 모델에 접근하세요.
- 다이어그램 뷰로 전환 – 이 시각적 레이아웃은 연결을 쉽게 확인할 수 있습니다.
- 드래그 앤 드롭으로 테이블 연결 – 한 테이블의 키 필드(예: 제품 ID)를 다른 테이블의 해당 필드로 클릭하고 드래그하세요.
- 관계 확인 – 일대다 연결인지 확인하세요(‘일’ 측은 고유 레코드, ‘다’ 측은 여러 레코드).
실제 사례: RELATED를 효과적으로 사용하는 방법
예제 1: 판매 테이블에 제품 카테고리 추가
시나리오: 거래 세부 정보가 있는 판매 테이블과 카테고리 정보가 있는 제품 테이블이 있습니다. 각 판매 항목 옆에 제품 카테고리를 표시하려고 합니다.
해결책:
- 판매 테이블에 계산 열을 추가하세요.
- 입력: =RELATED(Products[Category])
- 엑셀이 각 제품 ID에 맞는 카테고리를 자동으로 가져옵니다.
예제 2: 고객 생애 가치(CLTV) 계산
시나리오: 주문과 고객 테이블을 연결하여 고객 지출을 분석해야 합니다.
해결책:
- 주문 테이블에 계산 열을 생성: =RELATED(Customers[TotalPurchases])
- 이 데이터를 사용하여 고객당 평균 지출을 계산하고 CLTV를 예측하세요.
일반적인 함정과 이를 피하는 방법
🚫 관계가 정의되지 않음? → RELATED는 작동하지 않습니다. 항상 테이블 연결을 확인하세요.
🚫 잘못된 관계 방향? → RELATED는 ‘다’ 측에서 ‘일’ 측으로만 작동합니다.
🚫 순환 참조? → 오류를 일으킬 수 있으므로 모델이 루프를 피하도록 하세요.
RELATED vs. VLOOKUP: 어떤 것을 사용해야 할까?
기능 RELATED (DAX) VLOOKUP 동적 업데이트 ✅ 예 ❌ 아니요 (수동 새로고침 필요) 성능 ⚡ 대규모 데이터에서 더 빠름 🐢 대규모 데이터셋에서 느림 사용 편의성 ✔ 간단한 구문 ❗ 다중 조건에서 복잡 데이터 무결성 🔒 안전 (관계에 의존) 🚧 데이터 이동 시 오류 발생 가능
FAQ: 자주 묻는 질문에 대한 빠른 답변
❓ RELATED는 여러 테이블에서 동시에 데이터를 가져올 수 있나요?
아니요—공식당 하나의 관련 테이블에서만 데이터를 가져옵니다. 다중 테이블 조회에는 LOOKUPVALUE 또는 중첩 DAX 함수를 사용하세요.
❓ 일치하는 값이 없으면 어떻게 되나요?
오류 대신 빈칸을 반환하여 디버깅이 더 쉬워집니다.
❓ RELATED를 측정값에 사용할 수 있나요?
예, 하지만 컨텍스트가 중요합니다—측정값은 열과 다르게 평가됩니다.
최종 생각: RELATED가 당신에게 적합할까?
파워 피벗에서 연결된 데이터셋을 다룬다면, RELATED는 반드시 사용해야 할 함수입니다. 조회를 단순화하고 정확성을 높이며 시간을 절약하여 구조화된 데이터 모델에서 VLOOKUP의 우수한 대안이 됩니다.
프로 팁: 최상의 경험을 위해 RELATED를 Power BI와 함께 사용하여 더 깊은 데이터 인사이트를 얻어보세요!
🚀 엑셀 분석을 강화할 준비가 되셨나요? 오늘부터 RELATED를 사용해보고 차이를 경험하세요!
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데이터 분석가가 RELATED 함수를 반드시 알아야 하는 이유
DAX(데이터 분석 표현)의 RELATED 함수는 미리 정의된 관계를 기반으로 관련 테이블에서 데이터를 가져오도록 설계되었습니다. 전통적인 엑셀 함수와 달리 반복적인 조회가 필요 없으며, 정확성, 효율성, 동적 업데이트를 보장하여 정보에 기반한 비즈니스 결정을 내리는 데 핵심적인 요소를 제공합니다.
VLOOKUP 대비 RELATED 사용의 주요 장점
VLOOKUP이 오랫동안 주로 사용되었지만, RELATED는 상당한 개선점을 제공합니다:
- 동적 및 자동 업데이트 – VLOOKUP은 데이터가 변경되면 수동 조정이 필요하지만, RELATED는 데이터셋과 자동으로 동기화됩니다.
- 더 나은 성능 – 대규모 데이터셋을 더 효율적으로 처리하여 지연과 계산 시간을 줄입니다.
- 데이터 무결성 – 구조화된 데이터 모델 내에서 작동하여 참조 불일치로 인한 오류를 최소화합니다.
- 간단한 구문 – 복잡한 중첩 공식이 필요 없으며, 관련 열을 간단히 참조하기만 하면 됩니다.
사전 준비: RELATED 사용 전 필요한 사항
RELATED를 사용하기 전에 엑셀 설정이 다음 요구사항을 충족하는지 확인하세요:
✅ 파워 피벗 활성화 – RELATED 함수는 엑셀의 파워 피벗 추가 기능을 사용하므로 활성화되어 있는지 확인하세요.
✅ 정의된 테이블 관계 – 테이블은 일대다 관계로 연결되어 있어야 합니다(예: 고객 ID로 판매 테이블과 고객 테이블 연결).
✅ DAX 기본 지식 – RELATED는 간단하지만, DAX 구문에 대한 기본 이해가 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.
단계별 안내: 테이블 관계 설정 방법
- 데이터 가져오기 – 각 데이터셋이 별도의 테이블에 있는지 확인하세요.
- 파워 피벗 열기 → 관리를 클릭하여 데이터 모델에 접근하세요.
- 다이어그램 뷰로 전환 – 이 시각적 레이아웃은 연결을 쉽게 확인할 수 있습니다.
- 드래그 앤 드롭으로 테이블 연결 – 한 테이블의 키 필드(예: 제품 ID)를 다른 테이블의 해당 필드로 클릭하고 드래그하세요.
- 관계 확인 – 일대다 연결인지 확인하세요(‘일’ 측은 고유 레코드, ‘다’ 측은 여러 레코드).
실제 사례: RELATED를 효과적으로 사용하는 방법
예제 1: 판매 테이블에 제품 카테고리 추가
시나리오: 거래 세부 정보가 있는 판매 테이블과 카테고리 정보가 있는 제품 테이블이 있습니다. 각 판매 항목 옆에 제품 카테고리를 표시하려고 합니다.
해결책:
- 판매 테이블에 계산 열을 추가하세요.
- 입력: =RELATED(Products[Category])
- 엑셀이 각 제품 ID에 맞는 카테고리를 자동으로 가져옵니다.
예제 2: 고객 생애 가치(CLTV) 계산
시나리오: 주문과 고객 테이블을 연결하여 고객 지출을 분석해야 합니다.
해결책:
- 주문 테이블에 계산 열을 생성: =RELATED(Customers[TotalPurchases])
- 이 데이터를 사용하여 고객당 평균 지출을 계산하고 CLTV를 예측하세요.
일반적인 함정과 이를 피하는 방법
🚫 관계가 정의되지 않음? → RELATED는 작동하지 않습니다. 항상 테이블 연결을 확인하세요.
🚫 잘못된 관계 방향? → RELATED는 ‘다’ 측에서 ‘일’ 측으로만 작동합니다.
🚫 순환 참조? → 오류를 일으킬 수 있으므로 모델이 루프를 피하도록 하세요.
RELATED vs. VLOOKUP: 어떤 것을 사용해야 할까?
| 기능 | RELATED (DAX) | VLOOKUP |
|---|---|---|
| 동적 업데이트 | ✅ 예 | ❌ 아니요 (수동 새로고침 필요) |
| 성능 | ⚡ 대규모 데이터에서 더 빠름 | 🐢 대규모 데이터셋에서 느림 |
| 사용 편의성 | ✔ 간단한 구문 | ❗ 다중 조건에서 복잡 |
| 데이터 무결성 | 🔒 안전 (관계에 의존) | 🚧 데이터 이동 시 오류 발생 가능 |
FAQ: 자주 묻는 질문에 대한 빠른 답변
❓ RELATED는 여러 테이블에서 동시에 데이터를 가져올 수 있나요?
아니요—공식당 하나의 관련 테이블에서만 데이터를 가져옵니다. 다중 테이블 조회에는 LOOKUPVALUE 또는 중첩 DAX 함수를 사용하세요.
❓ 일치하는 값이 없으면 어떻게 되나요?
오류 대신 빈칸을 반환하여 디버깅이 더 쉬워집니다.
❓ RELATED를 측정값에 사용할 수 있나요?
예, 하지만 컨텍스트가 중요합니다—측정값은 열과 다르게 평가됩니다.
최종 생각: RELATED가 당신에게 적합할까?
파워 피벗에서 연결된 데이터셋을 다룬다면, RELATED는 반드시 사용해야 할 함수입니다. 조회를 단순화하고 정확성을 높이며 시간을 절약하여 구조화된 데이터 모델에서 VLOOKUP의 우수한 대안이 됩니다.
프로 팁: 최상의 경험을 위해 RELATED를 Power BI와 함께 사용하여 더 깊은 데이터 인사이트를 얻어보세요!
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