[POWER BI/파워비아이] 롤링 3, 6, 12개월 계산으로 트렌드 예측하기

 

 

안녕하세요? 

데이터를 활용하는 법은 단순히 숫자를 보여주고,  KPI를 체크하는 것을 넘어 다양한 분석을 할 수 있습니다. 이때에 POWER BI는 단순한 시각화 보고서를 넘어서 데이터를 분석하고, 트렌드를 예측하는 분석형 보고서를 만드는 데 큰 도움을 줍니다. 그래서 오늘은 앞서 배운 롤링 계산법을 이용해 계절성, 성장성, 패턴 등의 트렌드를 파악하는 법에 대해 알아보겠습니다. 

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앞서 롤링 계산법에 대해 궁금하시다면, 아래의 포스트를 참고해 주세요. 

2024.11.09 - [POWER BI] - [POWER BI/파워비아이] DAX로 이동합계(롤링 12개월) 데이터 분석하기

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1. 롤링 3개월, 6개월, 12개월 계산하기 

 

롤링 계산법은 단기, 중기, 장기 트렌트를 파악하는 데에 큰 도움이 됩니다. 

 

 

• 단기 트렌드 (롤링 3개월): 가장 최근의 트렌드 변화를 빠르게 파악할 수 있어 단기 의사결정에 유용합니다. 예를 들어, 특정 제품의 최근 인기 변화를 확인할 때 적합합니다.
• 중기 트렌드 (롤링 6개월): 계절성 변동이나 분기별 트렌드를 파악할 수 있어, 프로모션 계획이나 재고 관리에 활용할 수 있습니다.
• 장기 트렌드 (롤링 12개월): 연간 패턴을 통해 전체적인 성장성과 안정성을 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 연간 매출 성장률을 추정하거나 향후 1년간의 수요를 예측할 때 사용됩니다. 

위의 트렌드를 계산할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

Rolling 3 Month Sales =
CALCULATE(
    [Total Sales],
    DATESINPERIOD(
        'Date'[Date],
        LASTDATE('Date'[Date]),
        -3,
        MONTH
    )
)

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Rolling 6 Month Sales =
CALCULATE(
    [Total Sales],
    DATESINPERIOD(
        'Date'[Date],
        LASTDATE('Date'[Date]),
        -6,
        MONTH
    )
)

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Rolling 12 Month Sales =
CALCULATE(
    [Total Sales],
    DATESINPERIOD(
        'Date'[Date],
        LASTDATE('Date'[Date]),
        -12,
        MONTH
    )
)

각 DAX 함수는 Total Sales 측정값을 기준으로 하며, DATESINPERIOD 함수를 통해 지정된 기간 동안의 총합을 계산합니다. 이 방식으로 월 단위로 이전 3, 6, 12개월의 데이터를 누적해 분석할 수 있습니다.

 

3. 시각화와 예시 

롤링 데이터를 시각화하는 가장 좋은 방법 중 하나는 선 그래프를 사용하는 것입니다. 롤링 3개월, 6개월, 12개월 값을 동시에 시각화하면 월별 데이터의 추세를 더 명확히 볼 수 있습니다. Power BI에서 각 기간별 롤링 값을 라인 차트에 겹쳐 시각화하여 서로 다른 트렌드가 어떻게 변동하는지 쉽게 파악할 수 있습니다.

 

다음과 같은 예시를 보면, 

 

1. 롤링 3개월의 트렌드의 하강과 6개월의 트렌드 정체를 토대로 하여, 전반적인 성장이 하락세 (롤링 12개월) 일 것임을 예측할 수 있습니다. 

2. 롤링 3개월과 6개월의 폭이 좁아지고, 3개월의 트렌드의 상승으로 전반적 세일즈의 양이 증가하고 있음을 보여줍니다. 

3. 마지막으로 3개월 6개월의 성장세를 통해 전반적인 상승이 기대됨을 예측할 수 있습니다 (롤링 12개월). 

이러한 데이터를 선 그래프로 시각화하면, 각 기간의 변동성을 비교하면서 가장 최근의 변화를 파악하거나 장기적인 트렌드를 예측할 수 있습니다. 롤링 계산은 쉽게 트렌드를 파악하는 데에 도움이 되며, 이러한 분석 보고서는 여러분의 시각화 보고서를 한 층 더 고급스럽고, 다이내믹하게 만들 수 있습니다! 

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오늘은 롤링 계산을 이용해 분석 보고서를 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. 여러분도 이를 통해 트렌드를 분석하는 데에 도움이 되시기를 바랍니다!