[꿀잼] 게이커플 / 웹툰 BJ알렉스 과몰입 시청자들의 불만 (휴게이소,디아 디너구리의 BL웹툰)

디아 : 나 저것도 웃겨 죽겠는 게 진짜 디아 : 나보고 "너 그렇게 살지마" 라고 이런 것 처럼 디아 : 듣다 보니까 억울한 거예요!!내가!! 디아 : 아니 내가 뭐 나쁘게 한 것도 없는데!! 디아 : [외국분들은 "BJ알렉스(웹툰)"에 대입해서] 디아 : [디아님, 디너구리님 좋아하는 듯] 디아 : 저것도 웃겨 죽겠는 게 진짜 디아 : 요새 제가BL웹툰 디아 : 요새 여러분들께서 추천해 주신 거 보고 있거든요 디아 : 그 "BJ알렉스" 에서 나오는 공! 디아 : 탑이 가면을 쓰고 이렇게 방송을 하는 사람이고 디아 : 거기서 나오는 바텀! 수가 팬인데 디아 : 팬으로 보다가 이렇게 사랑에 빠져서 디아 : 이렇게 되는 그런 스토리인데 디아 : 그걔 이름이 동균이더라구요~ 디아 : 근데 걔 닉네임을 외국에서 얘기를 하는데 디아 : DG라고 쓰더라구요 디아 : 제가 가면을 쓰고 디아 : 거기다 심지어 우연치 않게 디아 : 디너구리님의 닉네임이 DG인데 디아 : 그래서 외국 분들이 저희 커플에 대해서 디아 : 처음에 커플 영상 소개할 때 디아 : BJ알렉스와 DG 이렇게 만난 거에 대해서 디아 : 대입을 되게 많이 하는 거예요 디아 : 그 만화 작가의 캐릭터가 디아 : 그 가면을 쓴 공이 디아 : 약간 되게 쌀쌀맞은 츤데레예요 디아 : 그래서 거기 나오는 DG를 디아 : 맘고생 시키는 그런 스타일이에요 디아 : 근데도 그 동균이라는 캐릭터는 디아 : 걔가 아무리 쌀쌀맞고 이래도 디아 : 막 쫓아다니는 그런 스타일이거든요? 디아 : 근데 너무 웃긴 게 디아 : 우리 방송 소개한 영상 봤는데 거기 댓글에다가 디아 : 나보고 DG한테 잘 해주라고ㅋㅋㅋㅋ 디너구리 : 아핳핳핳핳핳 디아 : 킂나한텧착하게 대해주라고ㅋㅋㅋㅋㅋ 디아 : 나한테ㅋㅋ계속 그러는거얔ㅋㅋㅋ댓글로ㅋㅋㅋ 디아 : 약간 그런 거 있죠? 옛날에 시골 할머니들이 디아 : 드라마 작가악역 보면 실제로 만나도 악역한테만 디아 : "너 그러게 살지마!!!" 라고 이런 것 처럼 디아 : 댓글에다 대고 저한테 'DG한테 잘해주라고' 디너구리 : [과몰입ㅋㅋ] ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 디아 : 어ㅋㅋ약간 그래가지고 내가 너무 웃겨가지고ㅋㅋ 디아 : 난 충분히 잘해주고 있어!!(억울) 디아 : 'DG가 널 사랑해줄 평생의 남자야!!' 디아 : 약간 이러면서 나보고 잘해주라고ㅋㅋㅋㅋㅋ 디아 : 내가 이렇게 보고ㅋㅋ잘해주고 있는데!!ㅋㅋㅋㅋ 디아 : 약간 처음에는 아 알겠어요~ 디아 : 잘해드릴게요~잘해줄게요~ 디아 : 우리 알아서 예쁘게 있을게요 이랬는데 디아 : 너무 듣다 보니까 억울한 거예요!! 내가!!ㅋㅋㅋ 디아 : 아니 뭐 내가 나쁘게 한 것도 없는데 디아 : 나쁘게 한 것도 없는데 디아 : 왜 나한테 자꾸 잘해주라는 거야!!막 이러면서ㅋㅋ 디아 : 여기 채팅에도 있어요!!ㅋㅋㅋㅋ 디아 : 특히 대–님! 이분이 있는데 이분이 들어오자마자 디아 : 저한테 뭐라고 해요! 맨날!! 디아 : DG한테 잘해주라고!! 디아 : 그래서 제가 DG한테 뭔가, 조금이라도 뭔가 디아 : "왜 그러냐고!!" 막 나한테ㅋㅋㅋㅋ 디아 : 그러면서 막 "DG!!우리가 너 사랑하는 거 알지?" 디아 : 계속 이러는 거야ㅋㅋㅋㅋ 디너구리 : 외국 팬 여러분들 사랑합니다~I love you guys 디아 : 그래서 나보고 잘해주라고 디아 : 나도 그나중에 그 가면 살까봐요

디너구리 : 어떤 거요? (디아 : 네?) 디아 : BJ알렉스 가면 똑같은 걸로 살까봐요 디너구리 : 아~ 괜찮다ㅎㅎ 디아 : [BJ알렉스는 몸이 좋] 디아 : 나도 알아요! 알아!알아!! 디아 : 내가 BJ알렉스라는 게 아니잖아요? 디아 : 안되겠다 디아 : 그 가면 쓰면 안되겠다 디아 : 몸매가 비교되겠다 디너구리 : 아 벌크업은 되어있어요!! 디너구리 : 여기에 이제 근육만 붙으면 돼ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

최신 새:“‘치인트’ 쫑파티”…박해진x오연서x산다라박, 환상의 팀워크|KpKr

“‘치인트’ 쫑파티”…박해진x오연서x산다라박, 환상의 팀워크 영화 ‘치즈인더트랩’ 팀이 화기애애 쫑파티를 가졌다 25일 산다라박은 자신의 인스타그램에 “치인트 쫑파티

Cheese in the trap 감독님 눈감으셨네요 죄송해여~ 그래도 멋지십니다”라는 글과 함께 한 장의 사진을 게재했다 공개된 사진 속에는 화기애애하게 식사를 하고 있는 영화 ‘치즈인더트랩’ 팀의 모습이 담겼다 박해진, 오연서, 박기웅, 유인영, 산다라박 등은 밝은 미소로 카메라를 바라보고 있다

영화 ‘치즈인더트랩’은 순끼 작가의 동명의 웹툰을 원작으로 하는 영화 화려한 캐스팅으로 화제를 모으고 있다 김가영 기자 kky1209@tvreport kr/ 사진=산다라박 인스타그램

E-DAB 08: Power Pivot: Big Data, Data Modeling, DAX & Dashboards

[음악 재생] E-DAB 비디오 8 번에 오신 것을 환영합니다 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 Excel Power Tools로 손쉽게 제작할 수 있습니다

이 비디오에서는 큰 데이터를 처리합니다 우리는 SQL로부터 7 백만 행의 데이터를 가져올 것입니다 PowerQuery를 사용하여 데이터베이스 그리고 우리는 그것을 놀라운 Power Pivot에로드 할 것입니다 그리고이 수업에서 처음으로, 우리는 피벗 테이블에 사용할 DAX 수식을 만들게 될 것입니다

보고서 이제 마지막 비디오에서 엑셀 시트의 데이터를 얻었습니다 그리고 우리는 놀라운 관계 버튼을 사용했습니다 데이터를 가져온 데이터 리본 탭 Power Pivot 데이터 모델에 추가하고 자동으로 생성합니다 우리를위한 이러한 관계

그런 다음 우리는 보고서를 만들었습니다 그러나이 비디오에서 우리의 데이터는 Excel에서 나오지 않습니다 그것은 SQL 데이터베이스에서 왔습니다 이 커넥터 데이터베이스를 사용합니다 전원 쿼리의 SQL 서버 데이터베이스에서

Excel Power Pivot의 데이터 모델에로드합니다 이제이 데이터 모델에는 여러 가지 구성 요소가 있습니다 그리고 그 뒤에서는 원주 (columnar) 라 불리는 것이 있습니다 큰 데이터를 취할 수있는 데이터베이스 그 큰 데이터의 압축을 허용합니다 예를 들어 7 백만 행의 데이터를 가져옵니다

Excel로 파일 크기는 25 메가 바이트입니다 이제 데이터 모델링 및 Power Pivot 1 단계 열 데이터베이스에 데이터를로드 중입니다 그러나 그런 다음 우리는 관계를 만듭니다 Power Pivot 내부에서 수동으로 수행 할 것입니다

그런 다음보고 환경을보다 친숙하게 만들기 위해 보고 영역에 필요하지 않은 항목은 숨길 수 있습니다 그런 다음 명시적인 DAX 측정 값을 만듭니다 우리의 피벗 테이블에 사용합니다 모든 데이터 모델링이 완료된 후, 우리는 유용한 정보 보고서를 만들 수 있습니다 및 시각화

즉, 우리는 데이터 모델 피벗을 구축 할 것입니다 테이블 및 데이터 모델 피벗 차트 모든 파일을 다운로드하고 따라 할 수 있습니다 비디오와 함께 zip 폴더는 일단 다운로드하면, 모두 추출을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하십시오

이제 다운로드 할 수있는 모든 파일이 있습니다 동영상 전체에서 사용할 시작 파일이 있습니다 메모가 있으며 PDF 형식으로 요약됩니다 연습을위한 몇 가지 숙제 문제조차도 비디오를보고 나서 이제이 비디오에서 다루려고하는 주제가 있습니다

그러나 각 비디오 아래를보아야합니다 자, 이것은 Excel 기본 사항 1입니다 하지만 우리 비디오 아래서 보면 더 많은 버튼을 표시하고 클릭하십시오 시간 하이퍼 링크 목차 보고 싶은 것을 좋아한다면 구독하기를 클릭하십시오

버튼과 벨 아이콘 Power Pivot과 DAX를 사용할 때마다 우리는 확실히하고 사용하기를 원합니다 올바른 용어 우리는 데이터 모델 피벗 테이블을 사용하고 있습니다 표준 피벗 테이블과 다르게 작동합니다

그게 어때요? 우리가 700 만 줄에서 보고서를 만들 수 있기 때문에 우리 자신의 관계와 커스텀 수식을 만들 수 있습니다 이제 Microsoft가이 놀라운 도구를 명명 한 이유는 열 데이터베이스 관계와 DAX 수식을 가진, 그들이 파워 피벗이라고 명명 한 이유, 최종 결과에서 피벗 테이블을 사용하고 있기 때문입니다 그래서 그들은 표준의 피봇 테이블을 원했습니다 사용자 인터페이스를 만들고 세 가지를 추가하십시오 큰 데이터, 컬럼 데이터베이스, 관계, v 조회, DAX 공식,보다 다양한 계산, 및 숫자 서식 지정

따라서 Power Pivot이라는 이름을들을 때, 그 피벗 피벗 테이블 사용자 인터페이스를 의미합니다 그 힘은 큰 데이터 관계와 DAX를 의미합니다 표준 피벗 테이블의 차이점은 무엇입니까? 및 데이터 모델 피벗 테이블? 글쎄, 데이터 소스 물론, 우리는 Excel 시트에서 왔습니다 데이터 모델의 표준을 수행 할 때 외부에 연결 피벗 테이블

물론, 그것은 데이터 모델에서 오는 것입니다 데이터 모델을 사용해야하는 이유는 무엇입니까? 데이터 모델은보다 정교하고 다중 테이블을 제공합니다 관계 및 DAX 계산은 표시 값을 기준으로 값을 요약합니다 계산 된 필드 또는 항목에서와 같이 그것들은 모두 표준 피벗 테이블에 있습니다

데이터 모델 – 음, 그래, 우리는 요약 된 값을 할 수있다 그러나 마지막 비디오를 보았을 때 암묵적인 측정 값을 만듭니다 그리고 여기에는 몇 가지 단점이 있습니다 데이터 모델 피벗 테이블에서와 같이 표시 값을 수행 할 수 있습니다 하지만 DAX – 그게 진짜 힘입니다

DAX 수식에는 더 많은 옵션이 있습니다 표준 피벗 테이블보다 숫자 서식 지정 – 글쎄, 그냥 추격하자 수식에 숫자 서식을 추가 할 수 없습니다 표준 피벗 테이블에서 하지만 DAX 공식은? 수식에 숫자 서식을 첨부하기 만하면됩니다

시간을 절약 할 수 있습니다 수식을 다시 사용할 수 있습니까? 표준 피벗 테이블에 없습니다 너 데이터 모델 피벗 테이블에서 해당 DAX 수식을 사용할 수 있습니다 반복해서 데이터 크기? Excel 시트에서 1 백만 행으로 제한됩니다

놀라운 컬럼 데이터베이스를 가진 데이터 모델 피벗 테이블에서, 수백만 개의 데이터 행을 최대 10 억 행까지 가질 수 있습니다 따라서 데이터 모델은 더 많은 데이터를 보유 할 수 있습니다 표준 피벗 테이블이 아닌 여러 테이블 – 물론, 데이터 모델 피벗 테이블에서 이점은 여러 테이블에서 작업 할 수 있다는 것입니다 관계 – 표준 피벗 테이블이 아닙니다

하지만 그래 데이터 모델 피벗 테이블에서 우리는 물론, 관계를 사용할 수 있습니다 우리는 많은 VLOOKUP 함수를 사용할 필요가 없습니다 이는 데이터 모델의 장점입니다 파일 크기 – 시트에 데이터가있는 경우, 표준 피벗 테이블을 만들고, 파일 크기가 커집니다

동일한 데이터가 데이터에 직접로드 된 경우 데이터 모델 피벗 테이블을 모델링하고 구축하고, 파일 크기가 훨씬 작습니다 따라서 작은 파일 크기를 원할 때, 데이터 모델은 갈 길이 멀다 DAX 수식에 더 많은 옵션이있는 예제로 표준 피벗 테이블보다 시트 평균 일일 수익으로 이동하십시오 이 판매 거래 테이블에는 11,000 개의 레코드 행이 있습니다 Google의 목표가 평균 광고 항목을 계산하는 것이라면 매월 거래 가능한 판매액을 우리가 할 수 있습니다

데이터를 표준 피벗 테이블에 넣습니다 우리의 집계 계산은 평균 함수가 될 것입니다 그러나 우리의 목표가 평균 일일 매출을 계산하는 것이라면 매월 금액을 직접 계산할 수는 없습니다 표준 피벗 테이블 내부 이 데이터를 가져 와서 일일 합계를 계산하는 중간 테이블

그런 다음이 중간 표에서 우리는 표준 피벗 테이블을 만들 수 있습니다 우리는 계산 평균을 사용합니다 표준 피벗 테이블을 사용할 수 있습니다 그러나 우리는 중간 단계를 만들어야합니다 DAX를 사용하는 경우이 형식을 사용하기 만하면됩니다

그리고 아무런 문제가 없습니다 트랜잭션 테이블 및 날짜 차원 또는 날짜 조회에서 평균 일일 수익을 계산합니다 이제이 동영상의 뒷부분에서이 공식을 볼 수 있습니다 이제 PDF 노트에서 언제 생각해 볼 수 있습니까? 표준 피벗 테이블에서 전환하는 방법 데이터 모델 피벗 테이블로 넘어갑니다 이 중 하나가 발생하면 우리는 하나 이상의 테이블을 가지며, 데이터 모델

약 50,000 개가 넘는 데이터 행 – 데이터 모델 피벗 테이블 또는 DAX 수식을 원합니다 보다 다양한 계산을하십시오 그리고 이것은 단순 해 보이지만, 우리는 수식에 숫자 서식을 첨부 할 수 있습니다 이제 피벗 테이블을 만든 많은 사람들이 영업 칼럼을 반복해서 사용한다면 매번 우리는 숫자 서식을 추가해야합니다

DAX와 물론, 우리는 수식을 사용할 수 있습니다 우리는 DAX를 반복해서 만듭니다 자, SQL 데이터베이스 란 무엇입니까? 음, 마지막 비디오에서 우리는 Access 데이터베이스를 보았습니다 그리고 그것은 비슷합니다 SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스입니다

테이블간에 관계가 있음을 의미합니다 구조화 된 쿼리 언어를 나타내는 SQL 코드를 사용하는 쿼리하거나 데이터베이스와 통신합니다 이제 데이터베이스를 가져올 데이터베이스 부메랑이라고합니다 실제로 Amazon 서버에 저장됩니다 그것이 서버 이름입니다

사용자 이름과 비밀번호가 있습니다 이제, 우리가 테이블을 보러 간다면, 그들은 우리가 몇 개의 비디오를 사용했던 테이블과 비슷하게 보입니다 – 날짜, 웹 사이트, 제품 수량, 수익 할인, 순 표준 비용 및 국가 코드 두 개의 조회 테이블 또는 차원이 있습니다 제품 및 국가 하지만 Excel에서는 여기 있습니다

Power Query는 SQL 데이터베이스에 쉽게 연결할 수 있습니다 추출 테이블 데이터를 가져 와서 변환하고 데이터를 얻습니다 데이터베이스에서 그리고 거기에 있습니다

첫 번째 옵션 – SQL 서버 데이터베이스에서 클릭하십시오 – 우리는 서버와 데이터베이스 이름을 입력해야합니다 이제 확인을 클릭합니다 이제 우리는 데이터베이스를 원합니다 사용자 이름과 암호를 입력해야합니다

그리고 암호는 대문자 EXCEL, 대문자 I, 자본 F, 거의 un, 느낌표 그리고 우리는 서버 또는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다 우리는 데이터베이스를 선택하려고합니다 이제 연결할 수 있습니다 이제 우리는 암호화 된 연결이 필요하지 않습니다

그래서 확인을 클릭하겠습니다 그리고 Access 데이터베이스에 연결할 때와 마찬가지로, 우리는 우리가 가져올 수있는 테이블을 가지고 있습니다 여러 항목을 선택하겠습니다 dCountry, dProduct 및 fTransaction을 원합니다 이제 변환 데이터를 볼 것입니다

그러면 Power Query 편집기가 열립니다 여기 왼쪽에는 세 개의 표가 모두 있습니다 각 테이블을 확인하고 싶습니다 이 두 열은 괜찮습니다 그리고 우리의 액세스와 마찬가지로,이 경우, 이것이 하나의 측면입니다

이것은 조회 테이블입니다 그래서 우리가 바로 여기를 클릭한다면, 그 나라와 일치하는 모든 단일 거래입니다 우리는이 칼럼이 필요하지 않습니다 마우스 오른쪽 단추로, 제거를 누르 십시오 이름이 있습니다

단계가 있습니다 그것들은 좋다 fTransactions – 우리는 트랜잭션 ID가 필요하지 않습니다 여기에 마지막 두 열은 필요 없습니다 그러면 날짜를 클릭하고 국가 코드로 슬라이드 한 다음 Shift 키를 누른 상태에서 마우스 오른쪽 버튼으로 다른 항목 제거를 클릭합니다

각 데이터 유형과 열 이름을 확인하십시오 모든게 잘 어울려요 우리는 우리의 계단, 우리의 이름, 제품을 가지고 있습니다 모든 것이 잘 보이고 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 제거하십시오 이제 닫기 및로드 드롭 다운을 선택하고 닫기를 원합니다

및로드 (Load To)를 선택하면 연결 만 생성되고, 이것을 데이터 모델에 추가하십시오 우리의 데이터는 시트에로드되지 않습니다 데이터 모델은 우리에게 유일한 옵션입니다 확인을 클릭하십시오 이제 쿼리 창에서 Power Query를 사용했음을 알 수 있습니다

1, 2, 3 개의 다른 테이블을 데이터 모델에로드합니다 호버링으로 확인할 수 있습니다 왼쪽에는로드 상태가 표시됩니다 그것을 데이터 모델에로드하십시오 이제 두 개의 다른 버튼이 있습니다

우리는 데이터 모델에 접근 할 수 있습니다 – 데이터 리본 탭, 데이터 도구, 해당 버튼, 또는 Power Pivot 데이터 모델 이제 데이터 모델 관리를 클릭합니다 버튼을 클릭하여 Excel 용 Power Pivot 창을 엽니 다 자 여기, 여기에 5 개의 테이블이 있습니다 처음 두 테이블 또는 이미 데이터 모델 이 통합 문서에 존재했습니다

가져온 테이블은 dCountry, fTransactions, 및 dProduct 특정 테이블을 클릭 할 때마다주의하십시오 그것은 얼마나 많은 행이 있는지 알려줍니다 이제보기 그룹에서 데이터보기로 이동합니다 우리가 테이블을보고 있음을 의미합니다

이것은 fTransactions 테이블입니다 나는이 술집을 끌어 올릴 수있다 각 표 아래에서 이것을 계측 그리드라고합니다 여기서 우리는 수식이라는 수식을 만듭니다 피벗 테이블 값 영역에서 사용하는 이제 마지막 비디오에서 우리는 함축적 인 방법을 만드는 법을 배웠습니다

측정 그리드에 표시했습니다 고급, 쇼 암시 적으로이를 수행했습니다 사실, 우리는 항상 이것을 가지고 있어야합니다 우리는 피벗 테이블에 필드를 드래그 앤 드롭합니다 우리는 시각적으로 여기에서보고 싶습니다

나중에 여기로 돌아와서 첫 번째 명시적인 조치 데이터보기의 측정 그리드에서 오버 계산 된 열을 만들 수도 있습니다 우리는 또한 어떻게하는지 배울 것입니다 이제 다이어그램 뷰를 살펴 보겠습니다 그 아이콘을 봐

관계가있는 테이블 이제 다이어그램보기를 클릭하겠습니다 이제는 이미 데이터 모델입니다 이 Excel 통합 문서 내에 존재합니다 – fSales 및 dDate 다음은 SQL 데이터베이스에서 가져온 세 개의 테이블입니다

그래서 첫 번째 단계는 이러한 테이블을 컬럼으로 가져 오는 것입니다 데이터 베이스 2 단계 – 우리는 관계를 구축 할 것입니다 이제 이것이 fTransaction 테이블입니다 이것은 많은면이 있습니다

이 dProduct의 경우, 우리는 피벗 테이블 행에서 카테고리 및 제품 사용 및 열 영역,하지만 우리는 또한 원하는 가격과 비용을 조사 할 수 있어야합니다 우리는 관계를 사용하여 그렇게 할 수 있습니다 그래서 여기에 한 쪽이 있습니다 클릭하고 여러면으로 드래그합니다 일대 다 관계가 생성됩니다

이제 우리는 관계 대화 상자를 사용하여이 마지막 비디오를 만들었습니다 Excel에서 상자를 닫습니다 어느 쪽이든 당신이 그것을한다면, 그것은 똑같은 일을합니다 이제 데이터 모델에 관계가 저장됩니다 자, 우리는 똑같은 일을 나라에합니다

한 쪽, 기본 키, 나는 외래 키로 끌고 간다 많은면 그래서 우리는 관계를 형성했습니다 데이터 모델링에서 우리가해야 할 일은 다음과 같습니다 실제로 조회 또는 특성 항목을 작성해야합니까? 날짜 열의 표

여기, 우리는 많은 판매를 할 수 있습니다 어느 특정 날에 하지만 룩업 테이블이 필요합니다 고유 목록이있는 첫 번째 열이 있어야합니다 fTransaction에서 가능한 매일 매일의 표

그런 다음 속성 열을 추가하고, 년과 달 같이 이제 표준 피벗 테이블에서 날짜순으로 그룹화 할 수 있습니다 그리고 날짜 별 그룹화는 피벗 테이블에서 발생합니다 은닉처 데이터 모델에서 우리는 그렇게하고 싶지 않습니다

명시 적으로 날짜 조회 테이블을 만들고 싶습니다 그리고 만약 우리가 1 년과 1 개월을 가질 예정이라면, 우리는 그것들을 추가 컬럼으로 추가합니다 Power Pivot에서는 쉽습니다 데이터보기로 돌아가겠습니다 여기에 fTransaction이 있습니다

나는이 테이블에있다 우리는 디자인에 나선다 그리고 너는 그걸 믿지 않을거야 달력, 데이트 테이블, Power Pivot에 자동으로 날짜 테이블을 만들 수 있습니다 그래서 나는 New를 클릭한다

그리고 그것을 보아라 실제로 전체 fTransaction 테이블을 통과했습니다 최소 날짜와 최대 날짜를 찾았습니다 그리고 캘린더에서 여기까지 확인했습니다 가능한 모든 해에 정확히 하루를 나열한 것 fTransaction 테이블에서 over

자, 그 이유는 데이터 모델에서 내부적으로 할 일 어떻게 날짜 계산을하는지 이제 시간이라는 함수가 있습니다 인텔리전스 DAX 기능 우리는 TOTALYEAR-TO-DATE라고 불리는 그 중 하나를 보게 될 것입니다 그러나 당신이 모든 가능한 일을 가진 날짜 테이블이 있으면 않는 한, 이러한 기능 중 많은 기능이 작동하지 않습니다 그래서 우리가 Power Pivot에있을 때, 우리가 날짜와 관련된 계산을 할 것입니다

우리는 새로운 날짜 표를 사용합니다 자, 여기 몇 가지 – 우리는이 칼럼들을 필요로하지 않을 것입니다 우리는 년과 월 만 사용할 것입니다 이제 여기에 남겨 둘 수 있습니다 우리는 또한 삭제할 수 있습니다

첫 번째 항목을 선택합니다 Shift 키를 누른 채로 클릭하십시오 마지막 하나를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 삭제를 클릭하고 예를 클릭합니다 그리고 우리의 칼럼은 삭제됩니다 이제, 우리가 Date Table, New, 뭔가 다른 것을 자동으로 클릭했을 때 일어난

표준 피벗 테이블에서 끝나면 피벗 테이블에서 개월을 사용합니다 1 월에서 12 월까지 완벽하게 정렬됩니다 그것은 내부적으로 Excel의 사용자 지정 목록과 관련이 있습니다 그러나 여기 데이터 모델에는 사용자 지정 목록이 없습니다 그럼 우리는 이것을 어떻게 정렬 할 것인가? 알파벳순 대신 월별로? 글쎄, 어떻게되는거야

이 자동 날짜 표가 자동으로 수행되었습니다 수동으로해야한다면 집에 가야합니다 열별로 정렬, 열순으로 정렬 그리고 우리는 이달을 정렬 해주세요 월별로 열

그래서 우리는 달 번호가 있어야합니다 왜냐하면 1에서 12 항상 1 월에서 12 월까지 올바르게 정렬됩니다 그래서 우리가 말할 때, 이봐, 우리는 1 월에서 12 월을 얻습니다 자, 다시 이것은 자동으로 행해졌습니다 그러나 처음부터 날짜 표를 만드는 경우, 이 단계를 수행해야합니다

취소를 클릭하십시오 이제, 다음으로 내려와 이름을 바꾸고 싶습니다 나는 그걸 없애고 들어갈거야 대부분의 날짜 또는 달력 표는 일정 또는 날짜라고합니다 좋아, 이건 우리 달력 테이블이야

7 백만 행에 대해 fTransaction 테이블 이제 다이어그램보기로 넘어 갑시다 오 캘린더가 여기 있습니다 나는 그것을 옮길거야 한쪽 – 기본 키

나는 많은 측면, 외래 키로 클릭하고 끌어 온다 그리고 거기에는 많은 관계가 있습니다 드래그 앤 드롭으로 행이나 열로 월 또는 연도를 이동할 수 있습니다 피벗 테이블의 영역 그런 다음 DAX 측정 값 또는 수식 우리가 만들려고하는 것입니다

값 영역으로 이동합니다 그리고 우리는 월과 년을 기준으로 계산을 할 것입니다 좋아, 그럼 그게 1 단계 야 SQL 데이터베이스에서 가져 오기 및 날짜 테이블 만들기, 2 단계 – 우리 관계를 만드는 것 다음 단계는 일부 열을 숨기고 싶다는 것입니다

우리는 피벗 테이블에서 사용하지 않을 것입니다 예를 들어, 유일한 열은 dCountry에서 사용하려고하는 것은 국가 이름입니다 나는 국가 코드가 옵션이되기를 원하지 않는다 피벗 테이블 필드 목록에서 그래서 마우스 오른쪽 버튼으로 클라이언트 도구에서 숨기기를 클릭하십시오 우리는 소매 가격을 필요로하지 않을 것이며, Shift를 누르고, 또는 피벗 테이블 필드 목록의 표준 비용

우리는 그것들을 계산에 사용하려고합니다 그래서 클라이언트 도구에서 숨기기를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하십시오 클라이언트 도구에서 숨길 때, 그냥 필드 목록에 나타나지 않을 것임을 의미합니다 나는 여전히 계산에 사용할 수 있습니다 날짜가 지나면 월 번호가 필요하지 않습니다

그것은 단지 내부 계산을위한 것입니다 여기, 클라이언트 도구에서 숨 깁니다 자, 여기에 돌아와서 일부 열을 숨길거야 DAX 수식을 만든 후에 하지만 이제 데이터보기로 넘어가십시오 fTransaction 테이블을 찾으십시오

필요한 경우이 테이블을 끌어 올 수 있습니다 우리에게는 선택의 여지가 있습니다 측정 격자에 수식을 만들 수 있습니다 또는 때때로 계산 된 열을 만들고 싶습니다 자, 실제로, 우리는 이미 계산기 칼럼을 가지고 있습니다

우리의 데이터 모델에서 우리가 달력에 다시 들어가면 내가 클릭하면 여기 오, 저거 봐

Excel에서는 이것을 헬퍼 컬럼이라고 부릅니다 여기에 계산 열이라고 부릅니다 그러나 올해가 있습니다 그 달이 있습니다 그리고 그것은 이상합니다

Excel에서는 텍스트 함수를 사용하여 날짜 형식을 지정합니다 월 이름으로 표시하십시오 하지만 여기서는 포맷이라고 부릅니다 이것은 FORMAT이라는 DAX 함수입니다 Excel에서 텍스트 기능과 동일한 기능을 수행합니다

이제 fTransactions로 돌아가십시오 이제 첫 번째 DAX 공식을 작성하려고합니다 DAX 수식에는 두 가지 유형이 있습니다 및 계산 된 열 측정 값은 총 수익과 같은 측정 지표에서 작성됩니다

피벗 테이블 값 영역에있는 값을 사용하십시오 DAX 공식의 두 번째 유형 – 계산 된 열 예를 들어 광고 항목 수익 계산 우리의 캘린더 테이블에 우리는 fTransactions에서 애트리뷰트 컬럼을 다시 만들었다 이제 우리가 원하는 것은 계산 된 컬럼을 생성하는 것입니다 광고 항목 수익을 계산합니다

그런 다음 광고 항목을 추가하는 측정 항목을 만듭니다 총 수익을 얻으려는 수익 이 측정 값은 피벗 테이블에서 사용됩니다 그것은 두 단계 과정입니다 열을 계산 한 다음 측정 값을 사용하십시오

해당 계산 된 열의 결과를 추가하십시오 총 수익과 같은 것을 성취하는 두 번째 방법 곧바로 법안으로가는 것입니다 그건 우리가 두 단계를 모두 수행 할 수 있음을 의미합니다 광고 항목 수익 계산, 반복 이 전체 테이블 위에, 그런 다음 모든 결과를 추가하십시오 먼저 두 단계 과정을 살펴 보겠습니다

이제이 특정 데이터 세트의 수익을 어떻게 계산합니까? 음, 우리는 양을 가지고 있습니다 그리고 실제로 아래로 스크롤 할 수 있습니다 이것은 데이터 세트가 아닙니다 이것은 원주 형 데이터베이스에있는 내용의 미리보기입니다 하지만 아래로 스크롤 할 수 있습니다

그리고 많은 레코드가 있다는 것을 알았습니다 우리는 다른 단위가 있습니다 수익 할인도 있습니다 이 표에서 광고 항목을 계산하기 위해 누락 된 항목 dProduct에서 수익이 끝났습니다 우리는 소매가를 얻어야합니다

이제는 일반적인 조회입니다 우리는 제품이있는 정확한 매치 상황을 가지고 있습니다 fTransactions에서 우리는 실제로 제품 이름을 가지고 있습니다 따라서 우리 수식의 세 번째 부분에 대해서는, 이 값을 조회 값으로 사용합니다 그리고 가격을 올려라

이제 열 추가를 두 번 클릭합시다 우리는이 전화를 수입이라고 부르겠습니다 그리고 DAX에서는 수식을 만들 수 없습니다 측정 값 또는 셀의 계산 된 열을 여기에 표시합니다 실제로 수식 표시 줄에 와야합니다

자, 여기서 우리가 배울 점은 무엇보다도 VLOOKUP하는 방법입니다 이제는 VLOOKUP 기능이 없습니다 그리고 사실 테이블 사이에는 관계가 있기 때문에 그 dProduct 테이블, VLOOKUP 함수의 이름 관계가 있기 때문에 관련성이 있다고합니다 이제는 VLOOKUP보다 훨씬 쉽습니다 우리가 필요로하는 것은 실제 이름뿐이기 때문에 우리가 가서 가져오고 가져 가고 싶은 항목을 가진 칼럼 다시이 사실 테이블

그래서 마우스로 클릭하거나 다운시킬 수 있습니다 dProduct 소매 가격 및 Tab 키를 누르십시오 자, 이것이 어떻게 작동하는지 간단합니다 많은면에서 관계가 있기 때문에 한쪽 측면에서 제품과 제품 사이, 각 행에 대해 자동으로 알게됩니다 우리의 검색 값인 제품을 보게됩니다

그렇다면 관계가 있기 때문에, 그것은 룩업 테이블이 어디에 있는지를 안다 그래서 우리가주는 유일한 것 우리가 가고 싶어하는 것이있는 칼럼입니다 그래서 닫는 괄호 Enter 키를 눌러보세요 이것이 DAX에서 얼마나 시원한지를 보여줍니다

여기에는 관련성이 있습니다 그것은 같은 수식입니다 미리보기를보기 위해 스크롤 할 수 있습니다 그리고 확실히, 그것은 적당한 가격을 얻었다 모든 단일 행에 대해 이제는 실제로 특별한 이름이 있습니다

DAX 수식이 이와 같은 테이블에서 계산되는 방식 행 컨텍스트라고합니다 Excel 표와 비슷한 방식입니다 기능은 Excel에서 작동합니다 각 행에 대해 자동으로 이러한 항목을 볼 수 있습니다 좋아, 우리 공식을 계속합시다

그것은 단위 시간당 가격입니다 자, 이것을 보아라 실제로 수량을 클릭 할 수 있습니다 이것은 우리의 단위 수입니다 이전 버전의 Power Pivot에서는, 그것은 단지 열 이름을 넣었습니다

그것은 틀 렸습니다 언제든지 테이블에서 전체 열을 참조하면, 당신은 테이블 이름을 넣어야합니다 대괄호 안에 필드 이름 당신은 dProduct– 그것이 테이블 이름입니다 대괄호 – 열 또는 필드 이름입니다

이것이 구문과 관습입니다 열을 참조하십시오 자, 내가 여기에 Enter를 누르면, 이것은 나에게 전체 수입을 줄 것이다 단위 시간은 판매 할인없이 가격입니다 그래서 우리는이 칼럼을 사용해야합니다

그래서 수식 바 시간에 와서 – 이것은 빼앗긴 금액입니다 예를 들어, $ 1 당 171 페니와 할인 그래서 우리는 괄호 안에, 1 마이너스, 매출 할인 없음, 닫는 괄호 및 입력 이제 우리가 조금 아래로 스크롤하면 오 불필요한 많은 소수

그리고 우리는 이러한 모든 결과를 하나의 척도로 추가 할 것입니다 그래서 우리는 둥글게하고 싶다 다행히도 Excel 기능과 동일한 이름입니다 나는 끝까지 온다 쉼표, 둘, 닫는 괄호 안에 들어가라

그리고 거기에서 우리는 모든 것이 둥글다는 것을 볼 수 있습니다 계산 된 열입니다 모든 단일 행을 반복하며, 행 컨텍스트를 사용하여 요소를 가져옵니다 그 특정한 행으로부터의 필요와 모든 계산을합니다 라인 수익

자, 이제 우리의 첫 번째 시책을 만들어 보겠습니다 해당 열을 추가하려고합니다 이제 이름을 입력하면 어떻게 될지 지켜보십시오 수식 바까지 나를 쏜다 TotalRevenue, 공백, 콜론, 등호 없음 – 우리 계산기 칼럼과 다릅니다

계산 된 열은 등호 만 사용했습니다 그러나 Power Pivot에서 측정 값을 만들 때, 콜론과 등호를 써야 해 수식을 입력하기 전에 Sum – 그리고 우리는 라인 수입을 원합니다 이제 콜론이 중요합니다 서명, 왼쪽 모든 것

그것은 측정의 이름입니다 이것이 피봇 테이블 필드 목록에 표시됩니다 모든 것이 올바른 것이고 그것은 우리의 공식입니다 나는 Enter를 칠거야 우리의 대답이 있습니다

나는 올라올거야 서식 지정 그룹에서 몇 가지 번호를 선택하겠습니다 서식 지정 저는 미국을 선택하겠습니다 그 숫자 포맷팅은 공식을 따릅니다

따라서 피벗 테이블 필드 목록에서 총 수익을 드래그하면 값 영역에 입력하면 형식이 지정됩니다 이제 피봇 테이블을 만들기 전에 마술 대책이 어떻게 될 수 있는지보고, 두 번째 방법을 만들어 보겠습니다 이는 하나의 측정에서 두 단계를 수행하는 하나의 수식입니다 이제 몇 가지 사항이 있습니다 우리가 할 일을 완전히 놀라게해라

이제 Excel에서는 거의 항상 이처럼 도우미 열을 만드는 것이 더 효율적입니다 Sum 함수를 사용하십시오 그러나 수식 내부의 도우미 열을 시뮬레이션 할 수 있습니다 하지만 그것은 배열 수식이 될 것입니다 그리고 배열 수식은 계산 집약적입니다

그들은 계산하는데 오랜 시간이 걸립니다 그러나 DAX에서 그들은 방법을 만들었습니다 우리가 사용할 수있는 것은 빠를뿐만 아니라 큰 데이터에서도 작동합니다 이제 우리가 여기서 한 일을 생각해보십시오 fTransaction 테이블을 통해 행 단위로 반복했습니다

그래서 우리의 조치에서 우리는 가고 있습니다 두 단계를 시뮬레이트하기 위해 생성하려면, 우리는 반복 할 테이블이 필요합니다 그리고 우리는 똑같은 공식을 필요로 할 것입니다 만들어진 그래서이게 뭐야

나는 속일거야 수식 표시 줄로 가서 모든 것을 복사 할 것입니다 등호 제외 – 제어 C, 탈출

그리고 우리는 반복하고 있습니다 그리고 우리는 무엇을 했습니까? 우리는 합계했다 따라서 두 단계를 모두 시뮬레이트하는 함수의 이름은 SUMX입니다 우리가 추가하고 있기 때문에 SUM이 있습니다 우리가 반복하고 있기 때문에 X가 있습니다

그래서 나는 이름을 타이프한다 콜론은 부호와 같습니다 그리고이 놀라운 기능이 있습니다 SUMX 그리고 그걸보세요

그냥 테이블과 표현이 필요합니다 이제 expression은 수식과 동의어입니다 하지만 우리가 여기서 한 일을 기억해 우리는 테이블을 가지고있었습니다 우리는 공식이 있었어

따라서 SUMX의 첫 번째 인수에서 fTransaction– 그건 테이블이야, 쉼표 그리고 표현식에서, 그것은 우리의 공식, Control V입니다 지금, SUMX – 글쎄,이 수식을 걸릴 것입니다 모든 행을 반복, 7 백만 개의 중간 값을 모두 계산하십시오 그리고 그 합계가 집계 계산입니다 다른 반복자 함수가 있습니다

예 : AVERAGEX 유일한 차이점은 평균값을 사용한다는 것입니다 그래서 우리의 서사시 반복자는 배열 수식과 같습니다 Excel에서 끝났습니다 하지만 내가 Enter를 누르면 훨씬 더 효율적입니다

이제 숫자 서식을 추가해 보겠습니다 해당 숫자 서식은 해당 공식을 따릅니다 이제 차이가 있습니다 계산 된 열, 합계입니다 그것은 두 단계입니다

계산 된 열을 계산할 때 이러한 값 기본 데이터 모델에 저장됩니다 즉, Excel 파일을로드하면 처음으로, 그리고 따라서, 데이터베이스, 또는 새로 고침을 클릭하면 이 값들이 계산됩니다 SUMX 내부에서는 값이 계산되지 않습니다 이것을 피벗 테이블에 드래그 앤 드롭 할 때까지, 또는 피벗 테이블에서 조건 또는 기준을 변경합니다 엄지 손가락의 규칙은 이것입니다 – 우리는 중간 단계보다는 측정을 사용할 것입니다

계산 된 열 천천히 계산하는 척도에 문제가있다 피벗 테이블에 생각 해봐 슬라이스 나 줄을 바꾼다면 조건의 지역, 및 공식은 진짜로 느리게 갔다, 그것은 좋은 사용자 경험이 아닐 것입니다

그래서이 경우 값을 저장하려고합니다 계산 된 열에서 및 합계를 사용하십시오 자, 위대한 마르코 루소와 알베르토 페라리 – DAX에 대해 내가 아는 가장 똑똑한 사람들 – 그들이 말하길, 헤이, 봐, 1 억 줄 이하의 것들, 일반적으로 어떤 방법을 선택 하든지 당신은 더 편하게 느끼고 있습니다 이제 두 가지 조치가 있습니다 돌아와서 좀 더 만들자

Diagram View로 넘어 가면, 나는 날짜부터 강조하고 싶다 Shift, 줄 수익까지, 오른쪽 클릭, 클라이언트 도구에서 숨기기 그래서 데이터 모델링에서 1 단계 – 모든 테이블을 가져옵니다 2 단계 – 관계, 3 단계 – 보고서보기에서 필요하지 않은 열을 숨 깁니다 4 단계 – 우리의 조치를 만듭니다

이제 피벗 테이블을 만듭니다 그리고 여기 피봇 테이블을 만들 수 있습니다 Excel 용 Power Pivot 창에서이 단추를 클릭하십시오 피벗 테이블을 클릭하면이 창이 열립니다 그러나 그것은 우리를 Excel로 옮긴다

그래서 피벗 테이블을 클릭하겠습니다 새로운 워크 시트에서는 완벽합니다 확인을 클릭하십시오 내가 할 일은이 시트의 이름을 3 피벗 표를 입력하십시오 이제 올바른 테이블을 활성으로 옮겨야합니다

따라서 dProduct를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 비활성 상태로 표시하십시오 fSales 및 dDate는 다른 데이터의 값입니다 모델, 오른쪽 클릭, 비활성보기, 오른쪽 클릭,보기 비활성 이제 우리가 활성화 될 때 fTransaction 시그마가 있습니다 우리가 모든 칼럼들을 감추었 기 때문입니다

우리의 조치만을 열거하십시오 그것은 사실 테이블을 구조화하는 효율적인 방법이며, 왜냐하면 우리는 정말로 조건과 기준을 끌어 내기만을 원하기 때문입니다 우리의 차원이나 조회 테이블에서 이제 우리의 첫 번째 피벗 테이블은 1 년 동안 줄줄이 나옵니다 그리고 이것을보십시오 – 나는 이것을 사랑합니다 – 총 수익은 가치에 달려 있습니다

해당 숫자 서식을보십시오 이제 아래의 몇 행을 클릭하고 피벗 테이블 삽입으로 이동합니다 또는 키보드 Alt, n, v를 사용하십시오 피벗 테이블 만들기 대화 상자를 열었습니다 Excel에서 끝났습니다

우리가 빈 셀에 있었기 때문에, 우리는 데이터 모델에 무엇인가를 가지고 있습니다 기본값은 데이터 모델입니다 확인을 클릭하십시오 자, 잠시만 기다려 이 테이블을 다시 옮길 필요가 없습니다

그래서 나는이 테이블을 숨기고 싶습니다 그리고 그 법안을 숨기고 싶습니다 그것을 사용하려고합니다 Alt Tab을 클릭하십시오 다이어그램보기에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 클라이언트 도구에서 숨기기, 마우스 오른쪽 단추로 클라이언트 도구에서 숨기기를 누르십시오

여기를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 클라이언트 도구에서 숨기기를 클릭하십시오 Alt Tab – 제품을 엽니 다 제품의 행 수를 줄입니다 가치에 이르는 나의 척도 그리고 그것을 계산합니다

그 번호 서식이 있습니다 옆으로, Alt N, V, 국가 행을 입력하십시오 총 수익을 측정합니다 그리고 숫자 서식이 있습니다 이제 측정 값을 계산하는 방법에 대해 이야기하고 싶습니다 이제 계산 된 열에 대해서 이야기했습니다

행 컨텍스트를 사용하는 방법에 대해 설명합니다 측정 값은 필터 컨텍스트를 사용합니다 그것은 단지 어떤 조건 행, 열, 필터 또는 슬라이서에있는 경우 실제로는 측정 값으로 흘러 들어가서 기본 테이블을 필터링하십시오 fTransaction 테이블에는 700 만 개의 행이 있음을 기억하십시오 그러나 특정 행에 대한 조건 – Carlota, Eagle,이 쿼드 제품 – DAX 측정 방법의 아름다움 행으로부터의 조건이 측정 값으로 흐를 때입니다

사실 테이블, 7 백만 행을 필터링합니다 쿼드 행만 표시합니다 그렇게하면 DAX 측정 값이 큰 데이터를 계산해야합니다 이런 식으로 시각화 할 수 있습니다 여기에 우리의 조치가 있습니다

다음은 fTransaction 테이블입니다 쿼드 행에 도달하면 쿼드가 제품 테이블에 있는지 확인하십시오 일대 다 관계가 있다는 것을 알 수 있습니다 사실 테이블에서 볼 수 있습니다 많은 쿼드 트랜잭션입니다

쿼드 제품이 제품 테이블을 필터링하면 하나의 행에 필터가 관계를 가로 질러 흐른다 사실 테이블을 치면 사실 테이블 quad에 대한 레코드로 필터링됩니다 그런 식으로 측정 값은 다음과 같이 계산합니다 훨씬 작은 테이블에서 DAX 수식 만들기 큰 데이터에서 더 효율적입니다 이제 Power Pivot for Excel 창으로 돌아가십시오

측정 그리드에는 4 가지 추가 측정 방법이 있습니다 우리는 총 수익을 창출했습니다 하지만 지금은 총 물품 비용이 필요합니다 그것이 제품과 관련된 비용입니다 콜론, 등호

그리고 우리는 SUMX를 사용할 것입니다 그리고 우리는 모든 거래를 반복하고 싶습니다 fTransaction 테이블에서 쉼표 그리고 우리는 표현을 타자합니다 판매 된 품목 품목 원가에 대한 항목이 없습니다

우리는 라운드를 사용할 것입니다 우리가 할 첫 번째 일은 관련 d 제품을 찾아 본다 우리는 소매가를 원하지 않습니다 표준 비용이 필요합니다 비용 괄호를 닫습니다

그것을 곱하면 Quantity를 클릭 할 수 있습니다 f 거래량 시간 – 이 경우 순 표준 비용이 있습니다 실제 할인이 아닙니다 그것은 1 달러의 비용으로 1 페니의 숫자입니다 그래서 나는 단순히 그 열에 그것을 곱하면됩니다

숫자의 내부에는 계산이 있습니다 카르마 역시 페니 클로즈업으로 반올림하고 있기 때문에 전체 괄호는 표현식입니다 전체 라운드가 모든 행에서 반복됩니다 fTransactions에서 하지만 이제는 판매 된 제품의 광고 항목 비용을 계산하게됩니다

그리고 나서 물론 합계가 추가됩니다 그래서 내가 Enter를 누르면 그랜드 총 판매 된 제품의 원가 숫자 서식을 추가 할 것입니다 자, 우리는 총 이익이 필요합니다 그리고 무엇을 추측해라

우리는 세 번째 방법으로이 두 가지 방법을 모두 사용할 것입니다 총 매출 총액, 콜론, 등호 측정 격자에서 간단히 클릭 할 수 있습니다 그리고 그것을보십시오 측정 값 사용에 올바른 구문을 사용합니다

다른 조치들 우리는 하나의 소절 주위에서 사각 괄호를 사용합니다 우리는 테이블 이름을 앞에 두지 않습니다 그것은 열에 예약되어 있습니다 그런 다음 빼십시오

그리고 판매 된 총 원가를 클릭합니다 Enter 키를 누르고 숫자 서식을 추가하면 총 이익 총액이 있습니다 이제 우리는 매출 총 이익을 원합니다 아래에는 총 이익, 비율, 콜론, 등호 그리고 나눌 필요가있어

따라서 DAX 함수를 사용할 것입니다 분자, 우리는 대괄호를 입력 한 다음 아래쪽 화살표를 입력합니다 총 매출 총 이익을 얻으려면 쉼표를 사용하십시오 그리고 우리는 분모 안에 있어야합니다 이를 총 수익과 비교하십시오

대괄호가 있고 총 수익은 SUMX입니다 이제 쉼표를 입력하고 0으로 나누기 오류가 있으면 무엇을 표시해야합니까? 내가 비워두면 비어있는 것을 보여줄 것이다 괄호를 닫고 입력하십시오 이제 백분율 숫자 서식을 추가하려고합니다 두 개의 십진법을 보여주기 위해 줄이려고합니다

이제 우리는 두 가지 더 필요한 조치를 취합니다 그러나 이러한 계산을 보여주는 피벗 테이블을 만들어 보겠습니다 피벗 테이블로 이동하여 새 워크 시트를 클릭하고, 확인을 클릭하십시오 이제 우리의 조치를 살펴 보겠습니다 여기 있습니다

달력에서 연도, 행, 월, 행까지 우리는 세 가지 조치가 필요합니다 총 매출액, 판매 된 제품 원가 및 우리 비율 Alt Tab – 여기서 이름을 바꿀 것입니다 총 이익 백분율 및 Enter, Alt Tab

슬라이서 (Slicer), 분석 (Analyze) 필터, 슬라이서 그리고 저는 올해를 슬라이서 (Slicer)로보고 싶습니다 확인을 클릭하고 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 슬라이서 설정, 항목 숨기기를 클릭하십시오 데이터가 없으면 확인을 클릭하십시오 이제 이것을 움직여서 피벗 테이블을 클릭하십시오

그리고 나는 차트를 원합니다, 그래서 Insert 우리는 꺾은 선형 차트를 원한다 크기를 조정하고 크기를 조정하고, 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고, 모든 필드 버튼 숨기기, 범례 선택, 컨트롤 1, 그것을 맨 위에 놓아 라 자, 잠시만 기다려 퍼센트를 선택하겠습니다

그리고 물론, 그들은 너무 작습니다 그들은 모두이 축에 그려져 있습니다 그리고 이것을 보조 축에 그려보기를 원합니다 저거 정말 예쁘다 이 번호를 선택하고 번호를 매기는 시리즈를 찾아 보겠습니다

그리고 우리는 사용자 지정 숫자 서식을 사용할 것입니다 여기 형식으로 – 달러 기호 및 0입니다 우리가 쉼표를 입력하면 1000, 쉼표로 나누는 것과 같습니다 그건 백만분의 일입니다 그런 다음 큰 따옴표로 m을 입력합니다

그렇게하면 Add를 클릭하면됩니다 수백만의 금액을 볼 수 있습니다 이제 Power BI Desktop의 다음 비디오, 우리는 실제로 이런 종류의 포맷팅을 보게 될 것입니다 자동입니다 우리는 이와 같이 사용자 지정 숫자 서식을 지정할 필요가 없습니다

이제 2014, 2015를 선택할 수 있습니다 그것은 절대적으로 놀라운 필터입니다 마지막으로 한 번의 터치 – 맨 위의 오른쪽 클릭 행을 봅니다 1, 삽입 나는 표제를 붙일거야

몇 가지 서식으로 제목을 추가했습니다 이제 그리드 선을 끄십시오 그리고 거기에는 r-4가 있습니다 저거 정말 예쁘다 DAX 수식과 데이터로 700 만 행을 모두 수행 할 수 있습니다

모델 이제 우리는 두 가지 더 많은 조치를 취합니다 – Alt Tab을 누릅니다 측정 격자에서 우리는 누적 합계를 계산하는 방법 – 콜론, 등호 그리고 Running Total은 1 월에서 12 월을 의미합니다 누적 또는 누적 합계를 원합니다

내장 된 함수가 있는데, 총 월 – 분기 별, 그리고 우리는 연초까지를 원한다 그리고이 함수는 표현식을 필요로합니다 우리가 누적 합계를 얻으려고하는 동안 대괄호는 총 수익, SUMX 그리고 이것은 시간 정보의 하나입니다 함수, 날짜 – 테이블과 함께 작동하는 총 연도 – 날짜

달력 날짜 열을 입력해야합니다 그리고 나서 연대순으로 나머지는 닫히고, 괄호는 닫고, 입력하십시오 몇 가지 숫자 서식을 추가 할 것입니다 이제 피벗 테이블을 클릭하십시오 달력에서 나는 년과 월을 원해

총 수익, 누적 합계를합시다 그리고 그것은 누적 합계입니다 그건 우리가 3 월에 갈 때, 실제로 3 월의 마지막 날까지 모든 수익을 추가했습니다 Alt Tab 우리가 만들고자하는 조치는 평균 일일 수입 – 콜론, 등호

그리고 SUMX 대신 AVERAGEX를 사용할 것입니다 멋진 트릭이 있습니다 Excel 시트에서 평균 일일 수익을 확인했습니다 동영상 시작 부분 그리고 우리는 거래 테이블에서 그것을 할 수 없었습니다

우리는 매일 매일의 날짜를 기재해야했습니다 합계를 더하십시오 자, DAX에서해야 할 일은 오른쪽 테이블에 놓는 것입니다 올바른 크기 또는 세분성으로 우리가 원하는 테이블은 달력 테이블입니다 기억하기 때문에, 그 테이블의 첫 번째 칼럼 사실로부터 가능한 모든 날짜의 유일한 목록을 가지고있다

표 그래서 우리의 공식이 반복 될 때, 그것은 모든 일을 쉼표로 봅니다 우리의 대책은 대괄호입니다 그리고 그것은 우리의 총 수익이 될 것입니다 그것은 우리가 그 테이블을 반복 할 것이라는 것을 의미합니다

첫째 날, 둘째 날, 셋째 날, 총 일일 매출액을 계산합니다 매일 매일, 그 전체 일일 판매 가치 배열 그런 다음 평균 계산에 사용됩니다 괄호와 입력하십시오 숫자 서식을 추가 할 것입니다 Excel의 예제보다 훨씬 쉽습니다

우리는 비디오의 시작 부분에서 보았습니다 Alt Tab – 이제 Average Daily Revenue를 드래그 할 수 있습니다 그 법안에 대한 아름다운 점은 바로 여기에 있습니다 그것은 1 월을 본다 따라서 매일 매일 총 판매량 만 계산했습니다

1 월에 그리고 평균을 계산했습니다 2014 년에 실제로 2014 년에 매일 보았습니다 따라서이 측정에는 2014 년의 모든 요일에 대한 판매 합계가 있습니다 그런 다음 평균을 계산합니다 총 매출액에서 실제로 모든 단일 날짜가 표시됩니다

모든 년 동안, 개별 총 매출액을 계산합니다 양을 계산 한 다음 평균을 계산합니다 꽤 놀라운 DAX 계산입니다 와우, Power Pivot에 관한 멋진 비디오였습니다 우리는 SQL 데이터베이스에서 7 백만 행을 취하는 방법을 보았습니다

Power Query를 사용하여 Clean 및 Transform을 가져오고, 이를 컬럼 데이터베이스에로드하고, 달력 표를 만들고, 우리 관계를 만들고, 모든 열 및 기타 요소 숨기기 우리는보고 관점에서보고 싶지 않았습니다 그리고 우리는 우리의 조치를 만들었습니다 그리고 최종 결과 – 데이터 모델 피벗 테이블 및 데이터 모델 피벗 차트 네가 그 비디오를 좋아한다면, 엄지 손가락을 클릭하고, 댓글을 남기고, 항상 구독하기 때문에 구독하십시오 ExcelIsFun에서 올 비디오가 더 많이 있습니다

E-DAB 9 호를 포함 해 Power BI Desktop 사용 방법을 배우게됩니다 좋아, 다음 비디오를 보자 [음악 재생]

Splunk Tutorial | What Is Splunk | Splunk Tutorial For Beginners | Splunk Careers | Intellipaat

안녕하세요 여러분, Intellipaat의 또 다른 재미있는 세션에 오신 것을 환영합니다 오늘 세션에서 우리는 Splunk가 왜 토론 하는가? Splunk 및 그 구성 요소 란 무엇입니까? Splunk 및 유스 케이스의 작동 메커니즘은 무엇입니까? 로컬 컴퓨터에서 데이터를 입력하는 실전 연습

Splunk의 커리어 기회? Splunk가 필요한 이유로 이동하기 전에? Splunk은 무엇입니까? Splunk라는 단어를 들었습니까? Splunk는 머신 데이터를 분석하는 데 사용되는 소프트웨어 또는 도구입니다 그러나 당신은 기계 데이터를 분석해야하는 이유가 무엇인지 생각 해본 적이 있습니까? 당신은 지수 함수를 알고 있어야합니다 지난 10 년간 기계 데이터의 성장 이것은 주로 증가하는 기계의 수와 IoT 장치 그리고 다른 문제에 대한 해결책이 숨겨져 있기 때문에 데이터를 분석해야합니다

머신 데이터에서 이 머신 데이터를 분석하면 고객 행동 및 요구 사항 이는 우리에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것입니다 이 컴퓨터 데이터는 시스템 관리자에게 보안 문제 및 시스템 오류에 대해 설명합니다 기계 데이터를 분석하면 기계 기능을 향상시키는 데 도움이됩니다

그러나 머신 데이터를 분석하는 것은 간단한 작업이 아닙니다 그럼, 어떻게해야합니까? 우리가 어떻게 보는지 보자 당신이 시스템으로 일하고 있다고 생각해보십시오 일부 조직의 관리자 조직에서 센서와 같은 다양한 출처에서 데이터를 생성 할 수 있습니다

네트워크 장치, 클라우드 서비스, 사물의 인터넷 및 모바일 서비스 그리고 이러한 자원에서 생성 된 데이터는 비 구조화 된 시스템의 형태로 나타납니다 데이터 예를 들어 머신 데이터는 이런 식으로 하나의 시스템에서 장애가 발생했으며 솔루션을 찾아야한다고 가정 해 보겠습니다

그것을 위해 하드웨어를 어느 단계에서 실패했는지 알아내는 것은 매우 어려울 것입니다 프로그램 머신 데이터 : 이해해야 할 복잡한 구조화되지 않은 형식으로 분석 / 시각화에 적합하지 않음 그래서 어떻게 생각합니까? 어떻게 해결할 수 있습니까? 이 경우 기계 데이터를 이해하고 어디에서 식별 할 수 있는지에 대한 도구를 필요로합니다 정확히 하드웨어 나 소프트웨어가 실패했습니다

이미 논의한 광고는 해결할 수 있습니다 Splunk를 사용하여 Splunk는 기계 데이터를 처리하여 인간을 추출하는 도구입니다 읽을 수있는 형태의 데이터 이렇게하면 문제를 분석하는 데 도움이됩니다 소프트웨어 나 하드웨어의 상태를 찾고있을 때마다 소프트웨어의 상태를 이해하는 데 도움이되는 로그 파일입니다

Splunk는 Google 로그 파일로 정의 할 수 있습니다 즉, Splunk는 IT 인프라에 머신 데이터를 제공합니다 Splunk의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다 전달자, 인덱서 및 검색 헤드가 있습니다 전달자는 데이터를 수집하여 다른 사람에게 전달해야합니다 Splunk 인스턴스 또는 인덱서

인덱서는 데이터가 저장되는 장소입니다 그러나 인덱서에서 데이터에 액세스 할 수는 없으며 검색을해야합니다 데이터를 분석, 시각화 및보고하는 데 도움이되는 정보를 제공합니다 Splunk는 사용자가 시스템 데이터 분석 : 시스템 성능 분석 시스템의 장애 상태 식별 비즈니스 매트릭스 모니터링 이유 검색 및 조사 데이터 시각화 및 결과 대시 보드 생성에 도움을줍니다 또한 나중에 참조 할 수 있도록 데이터를 저장할 수도 있습니다

이제 Splunk가 어떻게 작동하는지 보겠습니다 우리는 로그 형태의 머신에 저장된 데이터를 가지고 있습니다 데이터베이스, 뷰 또는 API 절 다른 한편, 우리는 정보 분배 자 역할을하는 사용자를 다양한 출처 비즈니스 운영에는 그래프, 이미지, 피벗 및 대시 보드가 필요합니다

비즈니스를 위해 더 나은 결정을 내린다 따라서 데이터와 사용자 간의 가교 역할을하는 것은 무엇이라고 생각하십니까? 예, 데이터 색인입니다 아니면 데이터베이스의 테이블이라고 생각할 수도 있습니다 이것이 데이터가 기계에 저장되는 방법입니다 데이터를 저장하면 추출 할 수 있습니다

데이터는 검색 처리 언어 또는 SPL을 사용합니다 머신의 모든 데이터는 이제 이벤트 형태로 저장됩니다 컴퓨터에서이 데이터를 검색하면 편집, 계산 또는 콘서트를 할 수 있습니다 필요에 따라 이 기술은 구현하기 쉽습니다 또한 사용자에게 다양한 서비스를 제공합니다

그 중 일부는 데이터 인덱싱입니다 검색에 대한 지식 매핑 및 검색을 용이하게합니다 경고 예약 Splunk 보고서 준비 및 공유 요즘 우리는 저장 장치를 보았습니다 몇 년 동안 더 좋아지고 나아졌으며, 우리는 프로세서가 더 많아지는 것을 보았습니다 모든 노화 방지 효과는 있지만 데이터 이동은 아닙니다

Splunk는 이것을 수행하는 데 유용한 도구입니다 왜 조직이 Splunk를 선택합니다 Splunk의 장점 중 일부는 다음과 같습니다 그것은 로그 파일을위한 "구글"로 일하기 시작했습니다 즉, 더 간단한 방법을 사용하여 Splunk 검색 형식으로 데이터를 입력 할 수 있습니다 검색 처리 언어 (SPL)의 도움으로 어떤 백엔드 나 데이터베이스도 데이터를 직접 저장하므로 필요하지 않습니다

Splunk 파일 시스템에서 단일 실패 지점이 발생하지 않습니다 위에서 언급 한이 기술의 주요 특징 외에도 많은 기능이 있습니다 빠른 설치, 쉬운 확장 성, 세분성 손실없이 유지, 이 기술에 특유의 경쟁력을 부여합니다 Splunk의 주요 고객은 Vodafone, 도미노 스, ING 은행 및 뉴욕 에어 브레이크

Vodafone은 엄청난 양의 고객 데이터가 생성되는 통신 회사입니다 따라서 Vodafone은 Splunk를 사용하여이 큰 데이터를 최적화하고 제공합니다 더 나은 고객 지원 Domino는 Splunk가 고객 행동을 이해하기로 결정했습니다 ING 은행은 Splunk를 사용하여 주요 앱 문제를 해결하고 고객 행동에 대한 통찰력을 얻고 있습니다

뉴욕의 에어 브레이크는 Splunk를 구현하여 한 달에 거의 10 억 달러를 절약했습니다 이제 사례를 사용하고 어떻게 사용하는지 살펴 보겠습니다 Splunk는 조직이 기술적으로 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다 도미노의 피자가 전자 상거래 용 패스트 푸드 거인이라는 사실을 알고 있을지 모르지만, 그러나 그들이 직면 한 어려움과 도전에 대해 알고 계십니까? 고객의 요구 사항을 이해하고보다 효과적으로 고객에게 제공하고자했습니다 빅 데이터를 사용합니다

많은 것을 생성하는 데 사용 된 Dominos 데이터베이스 구조화되지 않은 데이터로 인해 유지 관리가 어려워집니다 수동 검색의 오류, 기본 설정의 차이 및 기타 등등 이것은 Splunk가 해결했습니다 Splunk는 도미노가 데이터를 더 빨리 검색하고 성능을 모니터링하며 더 나은 통찰력을 얻도록 도왔습니다 그것은 도미노가 다른 대화 형지도를 설정하는 것을 도왔습니다 고객으로부터의 실시간 피드백, 다양한 지불 방법 분석, 사내 판매 팀의 성과를 모니터링 할 수 있습니다

Splunk의 폭 넓은 응용 프로그램과 설치 용이성으로 인해 응용 프로그램이 엄청나게 다양해졌습니다 빅 데이터 분석 분야에서 널리 사용됩니다 로우 프로파일의 대용량 데이터 회사에서 가장 보편적 인 기술 중 하나에 이르기까지 첨단 기술 기업에 대한 탄탄한 영향력을 창출하는 데 성공했습니다 이제 실전 연습을 살펴 보겠습니다 데이터 추가 방법 Splunk 도구에서? 먼저 Splunk 관리에 로그인해야합니다

당신의 방식으로 오는 기회 이 기술을 배우면 가까운 장래에 성공할 수 있습니다 뭘 기다리고 있니? Intellipaat Splunk Training 과정에 참여하여 Splunk 전문가가 되십시오 이 과정은 웹 로그 분석, 디자인 보고서 및 차트를 이해하는 데 도움이됩니다 또한 Splunk 배포에서 서버 구성이 수행되는 방법을 배우게됩니다

우리가 토론 한 내용을 요약 해 보겠습니다 오늘 세션 : 우리는 Splunk의 필요성에 착수했습니다 Splunk과 그 구성 요소는 무엇입니까? Splunk의 작동 메커니즘과 사용 사례에 대해서도 논의했습니다 Splunk에서 사용 가능한 다양한 직업 옵션, Splunk를 사용하는 다양한 조직 기술 및 실무 연습은 데이터를 입력합니다 이 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다

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[플레이보이 웹툰] 어쩌다플레이보이 #16 아찔했던 헌팅 썰

가서 가서 말라 고맙습니다… 직원 엔지니어, 임

탭핑 탭 태핑 탭 걱정 마세요 블러셔 내 자켓을 안 입었 어 일반 관리자가 쉬는 날 덕분에 일몰 전에 일을 끝내기에 너무 좋습니다

어! 필 – 니고! 너 아직도 여기 있다고 믿을 수 없어 일찍 떠났어 네 마지막 두 대의 버스를 가야했습니다 당신이 할 수있는 일은 아무것도 없습니다

항상이 시간대에 혼잡합니다 니블 조금 후에 나오는게 나을지도 몰라 알 겠어

고맙습니다 아무것도 아니야 니블 니블도

오늘 일찍 나를 도와 주셔서 감사합니다 슬러 프 그것에 대해 걱정하지 마십시오 그것은 정말로 아무것도 아니 었습니다

아 하하 티 여기 버스가옵니다 와우, 네가 데려가는 버스 야? 나는 우리가 이웃이라고 믿을 수 없다 우리는 통근 친구가 될 수 있습니다 하하

나는 이것이 어떻게 될지 좋아한다!? 왜?? 이게 그들이 녹색 빛이라고 부르는 것!? 나는 지인의 충고를 지금 당장 쓸 수있다

나는 그에게 문자 메시지를 보낼 것인가? 오우 와우, 델라 크로이 (Delacroix) 전시회가 있습니다 들라크루아? (포스터) 드라크 루아, 어둠과 빛을 그린 20 세기 마스터 아티스트 / 유진 델라 크로이 (Yugene Delacroix) 특별전 아, 네 말이 맞아 그녀와 동의하는 것은 잘못 될 수 없습니다 오 가고 싶다 그녀는 나와 함께 가고 싶어한다는 것을 의미합니까 ?? 아니면 완전히 틀렸어

? 지 남자가 필요해! 우 나는 닥치는대로의 소녀를 데리러 가고 싶지 않다 사무실 로맨스에 대한 조언을 해주세요 괜찮아 너의 방식으로 어! 응? 가자, 개자식! 뭐? 잡종?!! 문자 그대로 서로를 선택하는 사람들을보십시오 아직도, 그녀의 머리로 여자를 붙잡는 것은 조금은 아니, 바보 잘 봐봐 뭐야? !! 필이 ~ !! – 계속 될 –

혁명공주 – 웹툰(Webtoon) 프로모션 영상 모션그래픽

밝은, 오늘 이벤트에 늦지 마라 "폐하는 매우 사려 깊습니다

" "당신은 그런자를 매우 자랑스럽게 생각합니다" 뭐? 우리 아빠? 우리 아버지는 카반 왕국의 왕이다 "나는 당신의 무능력을 믿을 수 없다 나는 너 같은 무지한 딸이 필요 없다" 항상 폭력을 사용하십시오

"폐하, 제 인생을 살려주세요 !" "아 ~ !!!" 무고한 민간인 살해 이게 진짜 내 아버지 야? "제 아이를 구 해주세요

제발!" / 닥쳐! 주문이야 " "너 너 누구 니?" "저는 카르 반 왕국의 밝은 왕자입니다

" "그리고 혁명적 인 군대의 지도자" 그리고 "모두들 준비!" 우리는이 전쟁의 종식을 보게 될 것입니다

「혁명의 공주님」

"만화 찢고 나왔다"…'치인트' 홍설과 100% 싱크로율 자랑하는 오연서

"만화 찢고 나왔다"…'치인트' 홍설과 100% 싱크로율 자랑하는 오연서 [인사이트] 진민경 기자 = 웹툰 원작 영화 치즈인더트랩의 여주인공 홍설과 싱크로율 100%를 자랑하는 만찢녀 오연서의 미모가 화제다 21일 각종 SNS와 온라인 커뮤니티에는 내년 개봉을 앞둔 영화 치즈인더트랩에서 홍설 역을 맡은 오연서의 사진이 여러 장 게재됐다

공개된 사진 속 오연서는 곧게 뻗은 콧날과 갸름한 턱선, 사슴 같은 눈망울로 인형같은 비주얼을 뽐내고 있다 특히 굵게 웨이브진 오랜지빛 헤어스타일을 한 오연서의 모습에서 홍설이 웹툰에서 튀어나온 것 같다는 말이 절로 나온다 이미 원작 웹툰을 읽은 독자들은 군더더기 없이 깔끔한 홍설 패션이 영화에서 어떻게 연출될지도 궁금하다는 반응을 보이고 있다 몇몇 사진 속에서 오연서는 작은 얼굴을 꽉 채운 이목구비와 여리여리한 몸매로 완벽한 옷 태를 자랑하고 있어 더욱 기대감을 키운다 오연서는 최근 한 패션 잡지와의 인터뷰에서 많은 분이 홍설과 닮았다는 이야기를 해주셨다며 저도 머리 색깔이나 옷을 원작과 비슷하게 맞추려고 했다고 캐릭터 싱크로율에 대한 자신감을 보였다

앞서 지난해 1월 tvN 드라마로 제작됐던 치즈인더트랩에서는 배우 김고은이 홍설 역을 맡았었다 이를 두고 김고은의 이미지가 웹툰 속 홍설과 다르다는 시청자들의 지적이 많았고, 영화 치즈인더트랩의 배우 캐스팅에 관심이 집중됐다 다행히도 오연서의 외모가 홍설과 상당히 닮았다는 점에서 합격이라는 반응이 주도적이다 이와 관련해 이번 영화의 남자 주인공이자 드라마에서도 열연을 펼쳤던 배우 박해진은 김고은과 오연서를 두고 서로 정말 다른 매력을 가졌다고 말했다 박해진은 드라마 홍설은 고은 씨 특유의 매력으로 웹툰 홍설과 전혀 다른 홍설을 만들어냈다며 연서 씨는 싱크로율이나 여러 가지에 있어 조금 더 웹툰 홍설을 많이 참고한 거 같다고 설명했다

영화 치즈인더트랩은 엄친아 선배 유정(박해진)과 치열하게 주어진 삶을 살아가는 후배 홍설(오연서) 등 88만원 세대의 고민과 사랑을 그린 동명의 웹툰 작품을 원작으로 한다 어디로 튈지 모르는 백인호(박기웅), 백인호의 누나이자 까칠한 성격의 백인하(유인영) 등도 웹툰과 완벽한 싱크로율을 이루는 비주얼의 배우들이 열연할 것으로 알려져 기대를 모은다 한편 촬영을 모두 끝마친 영화 치즈인더트랩은 현재 막바지 후반 작업 중에 있는 것으로 전해졌다 영화에서도 웹툰 원작의 뜨거운 인기를 과연 이어나갈 수 있을지 벌써부터 귀추가 주목된다

[플레이보이 웹툰] 어쩌다플레이보이 #17 참을 수 없는 존재의 가벼움

우발적 인 플레이 보이 # 9 # 009 필요성의 참기 힘든 가벼움은 마법의 공식을 알지 못합니다

너 정말 내 신경을 쓰고있어 어그! 멈춰! 파악 충분 해 너는 누구라고 생각하니?! 아, 내 머리 나는 경찰! 뭐? 경찰!? 실례합니다 내 이름은 무진 경찰 순찰대의 수 한이다

? 와우, 그게 빠르다 나는 단지 몇 분 전에 전화를했다 그것은 단지 낯선 사람들 사이의 논쟁 일뿐입니다 괜찮아 당신은 갈 수 있습니다

그래, 맞아 아무도 상처 입지 않을거야? 우리는 괜찮아요 괜찮을거야? 예 고맙습니다 오, 이걸 사무실에서 언급 할 수 없나요? 걱정 마세요, 나는 한 마디도하지 않을 것입니다

우리의 작은 비밀이야! 아하 그래 우리의 작은 비밀

안녕 그는 완전히 그것을 잃어 버렸습니다 이런 종류의 여성들이 있습니다

우연히 또는 필연적으로 그렇게하십시오 우리는있을 운명이었다! 대부분의 경우, 잘 끝나지 않습니다 당신은 한 번만 살 수 있습니다

너의 회의론을 테스트 할 방법이 없어 물론, 나는 항상 내 마음이 원하는 것과 함께 갔다 그러나 그녀는 실제로 학습 경험 일 수 있습니다 괜찮아 나는 사무실 로맨스를 극복하는 방법을 가르쳐 줄 것이다

정말!? 감사!! 첫째, 눈치 채지 못한 채 돌보는 것을 보여줘야합니다 많은 경험이없는 당신 같은 사람들에게는 사전에 사례 별 매뉴얼을 가지고있는 것이 좋습니다 점심 먹으러 가자 알겠습니다 나는 통과 할 것이다

나는 그렇게 기분이 좋지 않습니다 예를 들어, 그녀에게 빚을 졌을 때 그녀에게 상환하는 법 정말?? 너 괜찮을 거 같니? 확실한

나는 단지 위장이있다

김래원, 시나리오를 보고 멜로 라고 생각한 이유는? (영화 롱리브더킹)

난, 바보인가봐 ㅎㅎㅎ 찍으면서도 사실 애정신이 많다거나 그러진 않았거든요

한번만? 아니! 두번 세번 네번 여러번 진짜 처럼 보여야 하는 것이 가장 관건이었어요 조광춘이 그려져 있는 모습을 보면 웹툰과 거의 싱크로율이 없다고 생각

네, 저두 나중에 한번 멜로하고 싶습니다

"만화 찢고 나왔다"…'치인트' 홍설과 100% 싱크로율 자랑하는 오연서

"만화 찢고 나왔다"…'치인트' 홍설과 100% 싱크로율 자랑하는 오연서 [인사이트] 진민경 기자 = 웹툰 원작 영화 치즈인더트랩의 여주인공 홍설과 싱크로율 100%를 자랑하는 만찢녀 오연서의 미모가 화제다 21일 각종 SNS와 온라인 커뮤니티에는 내년 개봉을 앞둔 영화 치즈인더트랩에서 홍설 역을 맡은 오연서의 사진이 여러 장 게재됐다

공개된 사진 속 오연서는 곧게 뻗은 콧날과 갸름한 턱선, 사슴 같은 눈망울로 인형같은 비주얼을 뽐내고 있다 특히 굵게 웨이브진 오랜지빛 헤어스타일을 한 오연서의 모습에서 홍설이 웹툰에서 튀어나온 것 같다는 말이 절로 나온다 이미 원작 웹툰을 읽은 독자들은 군더더기 없이 깔끔한 홍설 패션이 영화에서 어떻게 연출될지도 궁금하다는 반응을 보이고 있다 몇몇 사진 속에서 오연서는 작은 얼굴을 꽉 채운 이목구비와 여리여리한 몸매로 완벽한 옷 태를 자랑하고 있어 더욱 기대감을 키운다 오연서는 최근 한 패션 잡지와의 인터뷰에서 많은 분이 홍설과 닮았다는 이야기를 해주셨다며 저도 머리 색깔이나 옷을 원작과 비슷하게 맞추려고 했다고 캐릭터 싱크로율에 대한 자신감을 보였다

앞서 지난해 1월 tvN 드라마로 제작됐던 치즈인더트랩에서는 배우 김고은이 홍설 역을 맡았었다 이를 두고 김고은의 이미지가 웹툰 속 홍설과 다르다는 시청자들의 지적이 많았고, 영화 치즈인더트랩의 배우 캐스팅에 관심이 집중됐다 다행히도 오연서의 외모가 홍설과 상당히 닮았다는 점에서 합격이라는 반응이 주도적이다 이와 관련해 이번 영화의 남자 주인공이자 드라마에서도 열연을 펼쳤던 배우 박해진은 김고은과 오연서를 두고 서로 정말 다른 매력을 가졌다고 말했다 박해진은 드라마 홍설은 고은 씨 특유의 매력으로 웹툰 홍설과 전혀 다른 홍설을 만들어냈다며 연서 씨는 싱크로율이나 여러 가지에 있어 조금 더 웹툰 홍설을 많이 참고한 거 같다고 설명했다

영화 치즈인더트랩은 엄친아 선배 유정(박해진)과 치열하게 주어진 삶을 살아가는 후배 홍설(오연서) 등 88만원 세대의 고민과 사랑을 그린 동명의 웹툰 작품을 원작으로 한다 어디로 튈지 모르는 백인호(박기웅), 백인호의 누나이자 까칠한 성격의 백인하(유인영) 등도 웹툰과 완벽한 싱크로율을 이루는 비주얼의 배우들이 열연할 것으로 알려져 기대를 모은다 한편 촬영을 모두 끝마친 영화 치즈인더트랩은 현재 막바지 후반 작업 중에 있는 것으로 전해졌다 영화에서도 웹툰 원작의 뜨거운 인기를 과연 이어나갈 수 있을지 벌써부터 귀추가 주목된다