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DAX 수식 두렵지 않습니다:)

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DAX 수식 두렵지 않습니다:)

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실습 완료본 최종파일입니다.

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실습 완료본 최종파일입니다.

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09:00 ~ 09:30 소개 &사전 준비

09:30 ~ 11:30 공통 BI 제작 실습 (핸즈온)

11:30 ~ 13:00 중식

13:00 ~ 16:00 개별 업무 활용 대시보드 제작

16:30 ~ 17:00 발표 및 피드백

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데이터 시각화 BI 제작 워크샵 소개

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데이터 시각화 BI 제작 워크샵 소개

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오전에는 공통 예제를 활용하여 Power BI에서 데이터 전처리 및 시각화 기본기를 실습하고, 오후에는 각자의 실무 데이터를 바탕으로 대시보드를 제작하는 맞춤형 실전 실습을 진행합니다.

데이터 전처리 실습: Power Query를 활용한 데이터 유형 제어, 그룹핑, 병합 등의 전처리 기능을 학습합니다.

데이터 시각화 실습: 전처리된 데이터를 시각화하여, 핵심 정보를 명확하게 전달할 수 있는 대시보드 구성 방법을 익힙니다.

실무 적용 및 피드백: 완성된 대시보드를 실무에 어떻게 활용할지 공유하고, 동료들과의 피드백을 통해 개선 방향도 함께 고민합니다.

앗...안되자나 하신다면 주저하지 말고 적극적으로 물어봐주세요:)

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붙임_대상 데이터 시각화 BI 제작워크샵 추진개요_0619

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워크숍 실습산출물 등록요청드립니다:)

# data[].attributes.subject
워크숍 실습산출물 등록요청드립니다:)

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DAYS > 커뮤니티 > 분석 커뮤니티

https://days.daesang.com/dsCDI/community/commuList.do

대시보드 제목을 작성해주세요.

대시보드 작성목적, 활용데이터, PBIX, 차트이미지 첨부해주세요.

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워크샵 수요 만족도 조사

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워크샵 수요 만족도 조사

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https://forms.gle/AW2qDbrqY9RCva8n7

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어떤 차트를 써야할지 고민될 때 활용하니 좋았습니다:)

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어떤 차트를 써야할지 고민될 때 활용하니 좋았습니다:)

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데이터 시각화 차트 디자인에 필요한 사례와 종류 알아보기

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다양한 데이터 시각화 유형 중 가장 적합한 형태를 어떻게 선택하면 좋을지 사례를 통해 알아봅니다.

# data[].attributes.headline
심심할때 들어보니 좋았습니다:)

# data[].attributes.subject
심심할때 들어보니 좋았습니다:)

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혹시 필요하실까봐 준비했습니다💪💕

# data[].attributes.attachment_link.title
(2024년 버전) Power BI 입문자를 위한 기초 강의 | Power BI Desktop 으로 데이터 가공부터 대시보드 완성까지 속성 과외

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데이터시각화 컨설팅 프로세스

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데이터시각화 컨설팅 프로세스

# data[].attributes.body
전체 프로세스 소요 시간

최대 7일 이내에 완료되는 것을 목표로 합니다. 신속한 대응을 통해 빠르게 대시보드를 개선하고 활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다. 데이터 및 구조 파악이 어려운 데이터의 경우 보다 많은 시일이 소요될 수 있습니다.

지원요청 절차

1. 데이터 추출 요청 (1~3일)

👩‍💼DAYS Q&A 접수: 필요한 데이터 범위, 원하는 출력 형식 등이 포함되어야 합니다.

2. 대시보드 시각화 및 게시

👩‍💼대시보드 제작 및 분석커뮤니티 업로드: 전달받은 데이터를 바탕으로 대시보드를 제작하여 분석 커뮤니티에 업로드해주세요. 좋은 것은 널리널리!

3. 추가 지원 요청

👩‍💼추가 지원 요청: 대시보드 컨설팅이 필요할 경우, DAYS Q&A를 통해 요청을 접수합니다.

4. 컨설팅 제공 (2~4일)

👩‍💻컨설팅 제공: 시각화 기법 제안, 대시보드 최적화 방안 등을 함께 고민해드리겠습니다. 구조 파악이 복잡할 경우, 최대 4일까지 소요될 수 있습니다.

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U드라이브에 반출요청드립니다.

- 2021년.csv

- 판매내역.xlsx

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대시보드 기획 프롬프트 제공합니다:)

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대시보드 기획 프롬프트 제공합니다:)

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1. 문제 정의와 분석 목적 구상
- 너는 식품 회사의 급식 영업 전문가야. 이 [급식 입찰 및 낙찰 데이터]를 보고 나올 수 있는 가상의 시나리오 기반의 문제 정의 및 분석 목적을 구체적으로 작성해줘
- 데이터 설명 : 이 데이터는 ......[컬럼명]... 를 보여주고 있어
- 조건 : 문제 정의는 구체적이어야 하고, 실제 비즈니스 문제로 인식될 수 있는 것이어야 해(예: 비용을 절감해야한다 가 아니라, 전년 대비 영업 매출이 X% 이상 증가하였다)
- 조건 : 분석 목적은 앞서 정의한 문제를 해결해줄 수 있어야 하고, 구체적으로 실제 비즈니스 액션 아이템이 명확하게 나올 수 있는 목적일수록 좋아

2. 지표 설정
- 위에서 정의한 문제와 분석 목적을 가지고 그에 맞는 분석 지표를 설정해줘. 그리고 각 지표를 보고 할 수 있는 액션플랜도 마지막으로 제시해줘
- 조건 : 지표는 문제 정의에 적합한 지표로 설정되어야 하고, 상대적이고 비교가 가능해서 평가가 가능할수록 좋아. 액션가능한 선행지표를 포함해주면 좋고, 결과에 대한 원인 분석이 가능할수록 좋아. 여러가지 컬럼을 조합해서 새로운 지표를 생성해줘. 실제 영업 실무에서 많이 쓰이는 지표들도 포함해줘

3. 차트 선정
- 위에서 제시한 지표들을 [주요 사용자] 들에게 각각 가장 효과적으로 전달할 수 있는 데이터 시각화 차트를 추천해줘
- 조건 : 각 차트를 선정한 이유와, 왜 그 차트가 적합한지, 그리고 해당 차트를 활용할 때 유의할 점은 무엇인지도 함께 말해줘. X축과 Y축에는 어떤 지표가 들어가야 하는지도 알려줘

4. 대시보드 와이어프레임 기획
- 위에 있는 모든 차트들을 포함하는 액셔너블한 실무자용 대시보드를 기획해줘. 메인 컬러, 대시보드 레이아웃, 제목, 필터, 차트의 위치를 포함하여 유저를 위한 UX를 설계해줘
- (옵션) 모든 차트를 실제로 구현해주고, 아티팩트로 보여줘. (샘플 결과를 보기위한 용도로, 필수는 아닙니다. 만약 보고 싶으신 경우 코드를 메모장에 복사하여 저장 후 웹 브라우저로 보시면 됩니다.)

5. 대시보드 활용방안
- 위에 작성한 대시보드를 기반으로 활용방안을 제시해줘.

# data[].attributes.attachment_link.title
급식 입찰 분석 대시보드

# data[].attributes.attachment_link.description
좋습니다! 급식 Product Manager 입장에서 입찰/낙찰 데이터를 활용해 실질적인 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있도록 아래와 같이 구성해드릴게요.

# data[].attributes.attachment_link.title
급식 영업 분석 대시보드

# data[].attributes.attachment_link.description
좋아, 바로 실무에 적용 가능한 수준으로 정리해줄게.
시나리오 기반으로 문제 정의부터 분석 목적, 지표, 시각화, 대시보드까지 실무자 중심으로 구체화하겠어.

# data[].attributes.attachment_link.title
급식 영업 대시보드 기획

# data[].attributes.attachment_link.title
급식 입찰 분석 대시보드

# data[].attributes.attachment_link.description
이미지 속 내용을 잘 읽어주셔서 감사합니다. 요청하신 대시보드 분석 기획을 단계별로 작성해보겠습니다.

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급식영업담당자 AI별 기획안

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대시보드 목업 프롬프트

# data[].attributes.subject
대시보드 목업 프롬프트

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위 기획안을 기반으로 대시보드용 powerbi 형태로 설계해서 시각화 자료 제공해줘 HEIGHT가 고정되어야하는거 잊지마

# data[].attributes.attachment_caption
오류났던 추가 요청사항

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이 자료 기반으로 아래 6개 자료 수정해

# data[].attributes.body
이 자료 기반으로 아래 6개 자료 수정해서 시각화자료 보여줘

1. 지역별 카테고리 매출추이 : 막대그래프로 바꿔줘

2. 당사 점유율 변화 : 지금 너무 좋은데, 여기에 지역구분도 넣어줄 수 있을까 구분자 넣는것도 좋긴한데 최대한 하나의 표로 보고싶어. 지역별로 빠지는 카테고리를 바로 볼 수 있으니까

3. 카테고리별 지역 매출 히트맵은 단위가 뭔지 적어줘

4. 카테고리별 TOP 10 제품 : 당사자료만 있는데 CJ, 풀무원 등 예시 데이터도 적어줘

5. 브랜드별 매출 : 브랜드 구분자 넣어야돼 (CJ, 풀무원, 오뚜기 등) 구분자로 볼 수 있게 해주고 그럼 표에서 브랜드 표시는 사라져도 되겠지

6. 제품 포지셔닝 분석 : 이건 총 4개 칸으로 나눠지는 마케팅 포지셔닝 맵 있잖아 그거 기준으로 동그라미 원으로 시각화 자료 만들어주면 좋을거같아. x축은 단가, y축은 발주량 기준 그리고 최종적으로는 1~3 자료는 하나의 장표에 4~6 자료는 다음 장표에 볼 수 있도록 장표를 분류해주면 좋을 것 같아 이 내용 반영해서 시각화자료 업데이트해줘

# data[].attributes.headline
대시보드 기획 프롬프트 제공합니다:)

# data[].attributes.subject
대시보드 기획 프롬프트 제공합니다:)

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1. 문제 정의와 분석 목적 구상
- 너는 식품 회사의 급식 영업 전문가야. 이 [급식 입찰 및 낙찰 데이터]를 보고 나올 수 있는 가상의 시나리오 기반의 문제 정의 및 분석 목적을 구체적으로 작성해줘
- 데이터 설명 : 이 데이터는 ......[컬럼명]... 를 보여주고 있어
- 조건 : 문제 정의는 구체적이어야 하고, 실제 비즈니스 문제로 인식될 수 있는 것이어야 해(예: 비용을 절감해야한다 가 아니라, 전년 대비 영업 매출이 X% 이상 증가하였다)
- 조건 : 분석 목적은 앞서 정의한 문제를 해결해줄 수 있어야 하고, 구체적으로 실제 비즈니스 액션 아이템이 명확하게 나올 수 있는 목적일수록 좋아

2. 지표 설정
- 위에서 정의한 문제와 분석 목적을 가지고 그에 맞는 분석 지표를 설정해줘. 그리고 각 지표를 보고 할 수 있는 액션플랜도 마지막으로 제시해줘
- 조건 : 지표는 문제 정의에 적합한 지표로 설정되어야 하고, 상대적이고 비교가 가능해서 평가가 가능할수록 좋아. 액션가능한 선행지표를 포함해주면 좋고, 결과에 대한 원인 분석이 가능할수록 좋아. 여러가지 컬럼을 조합해서 새로운 지표를 생성해줘. 실제 영업 실무에서 많이 쓰이는 지표들도 포함해줘

3. 차트 선정
- 위에서 제시한 지표들을 [주요 사용자] 들에게 각각 가장 효과적으로 전달할 수 있는 데이터 시각화 차트를 추천해줘
- 조건 : 각 차트를 선정한 이유와, 왜 그 차트가 적합한지, 그리고 해당 차트를 활용할 때 유의할 점은 무엇인지도 함께 말해줘. X축과 Y축에는 어떤 지표가 들어가야 하는지도 알려줘

4. 대시보드 와이어프레임 기획
- 위에 있는 모든 차트들을 포함하는 액셔너블한 실무자용 대시보드를 기획해줘. 메인 컬러, 대시보드 레이아웃, 제목, 필터, 차트의 위치를 포함하여 유저를 위한 UX를 설계해줘
- (옵션) 모든 차트를 실제로 구현해주고, 아티팩트로 보여줘. (샘플 결과를 보기위한 용도로, 필수는 아닙니다. 만약 보고 싶으신 경우 코드를 메모장에 복사하여 저장 후 웹 브라우저로 보시면 됩니다.)

5. 대시보드 활용방안
- 위에 작성한 대시보드를 기반으로 활용방안을 제시해줘.

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✅ 1. 문제 정의 및 분석 목적

# data[].attributes.body
✅ 1. 문제 정의 및 분석 목적

🎯 문제 정의

2025년 상반기 기준, 자사 급식 제품 낙찰률이 전년 동기 대비 12% 하락하였다. 특히 특정 지역(예: 수도권, 충청권) 및 특정 제품군(예: 반찬류, 단품 식자재)의 낙찰률 하락이 두드러지며, 이는 경쟁사 대비 가격 경쟁력 또는 제품 스펙 적합도가 낮았기 때문으로 추정된다.

🧠 분석 목적

지역별·학교 유형별 낙찰 패턴을 파악하여 경쟁사 대비 강/약점을 도출하고, 향후 입찰 참여 시 ‘입찰 성공 가능성이 높은 지역 및 제품군’을 선별하여 영업 전략을 최적화하고, 낙찰률을 전년 대비 최소 10% 이상 개선하는 것이 목표다.

✅ 2. 지표 설정 및 액션플랜

지표명산출식설명 및 활용 방안1. 낙찰률낙찰건수 / 전체입찰건수 100지역/학교 유형/제품군별 낙찰률을 통해 취약한 영역을 식별하고 맞춤형 영업 전략 수립2. 경쟁사 대비 단가 차이율(자사 단가 - 경쟁사 낙찰 단가) / 경쟁사 낙찰 단가 100가격경쟁력 분석. 단가가 높은 지역은 유연한 가격 조정 검토3. 낙찰 제품 적합도 점수텍스트마이닝 기반 제품스펙 유사도 (0~1 점수화)입찰 공고 요구사항 대비 자사 제품의 스펙 적합도 평가4. 학교 유형별 낙찰률초/중/고교별 낙찰률 비교특정 학교군에서 성과가 낮은 경우, 제안서 포지셔닝 변경 고려5. 지역별 성장률(현재 낙찰건수 - 전년동기 낙찰건수) / 전년동기 낙찰건수지역별 트렌드 파악, 신규 시장 공략 우선순위 설정6. 주요 제품군 낙찰 기여도제품군별 낙찰건수 / 전체 낙찰건수낙찰 성과가 높은 제품군에 집중 투자/마케팅7. 입찰 성공 가능성 예측 스코어 (ML 기반)과거 데이터 기반 머신러닝 분류 예측값입찰 전략 수립 시 의사결정 도구로 활용

✅ 3. 차트 선정 및 구성

지표추천 차트 유형X축Y축선정 이유 및 유의점낙찰률 추이선형 차트 (Line Chart)분기 또는 월낙찰률 (%)시계열 분석에 적합. 변동성 확인 및 시점별 전략 분석 가능지역별 낙찰률 비교수직 막대 차트 (Bar Chart)지역낙찰률 (%)지역별 성과를 명확히 보여주며 비교 용이제품군별 낙찰 기여도파이 차트 (Pie Chart)제품군기여율 (%)비중 확인에 용이하나 과도한 항목은 피해야 함경쟁사 단가 차이 분석박스 플롯 (Box Plot)제품군단가 차이율 (%)가격 경쟁력의 분포와 이상치를 파악하기에 적합스펙 적합도 vs 낙찰 여부산점도 (Scatter Plot)스펙 적합도 점수낙찰 여부 (0/1)관계 분석용. 데이터가 많은 경우 가독성 주의입찰 성공 가능성 지도히트맵 지도 (Geo Heatmap)지역성공 확률시각적 집중도 우수. 지역 기반 전략 수립에 활용 가능

✅ 4. 대시보드 와이어프레임 기획 (실무자용)

🎨 메인 컬러

주색: 청록색 (#009688) (신뢰감 + 식품 기업 이미지)

보조색: 회색(#f0f0f0) 배경, 빨강/파랑(하락/상승 표시)

📐 레이아웃 및 구성

🔹 헤더 영역

대시보드 제목: 2025 급식 낙찰 분석 대시보드

날짜 선택 필터 / 분기 선택

🔹 필터 영역 (왼쪽 사이드바)

지역(시/도) 필터

학교 유형 필터

제품군 필터

입찰/낙찰 여부 필터

🔹 본문 영역 (카드형 레이아웃)

위치차트/지표설명1행 왼쪽KPI 카드전체 낙찰률 / 목표 대비 증감률1행 오른쪽선형 차트전체 낙찰률 시계열 추이2행 왼쪽수직 막대 차트지역별 낙찰률2행 오른쪽파이 차트제품군 낙찰 기여도3행 왼쪽박스플롯경쟁사 대비 단가 차이 분석3행 오른쪽산점도스펙 적합도 vs 낙찰 여부4행 전체지역 기반 히트맵입찰 성공 가능성 지도

✅ 5. 대시보드 활용 방안

📌 실무 활용 전략

활용 대상활용 방법영업 전략 기획팀입찰 성공 가능성 높은 지역/제품군 사전 타겟팅현장 영업 담당자경쟁사 대비 단가/스펙 차이 분석으로 제안서 맞춤 설계제품 기획팀낙찰률이 낮은 제품군 개선 또는 대체 제품군 개발경영진전사 낙찰 성과 현황 및 전략적 투자 의사결정 지원데이터팀머신러닝 기반 낙찰 예측 모델 지속 개선 및 학습

📎 요청 시 실제 HTML+JS 기반 구현 예시도 제공 가능합니다. 시각화가 필요하시면 말씀해주세요!

원하시면 위 시나리오를 Power BI, Tableau, 또는 Excel 대시보드 템플릿으로도 전환 설계해드릴 수 있어요.

# data[].attributes.headline
✅ 1. 문제 정의와 분석 목적 구상

# data[].attributes.body
✅ 1. 문제 정의와 분석 목적 구상

📌 데이터 설명

이 데이터는 임직원 리더십 진단 결과로, 아래 항목을 포함하고 있음:
리더십항목 (예: 소통, 공감, 실행력 등), 점수 (1~5점), 조직명, 부서명, 성별, 근속연수

✅ 가상의 시나리오 기반 문제 정의

“2024년 상반기, 전사 차원의 리더십 진단 결과 ‘임직원 신뢰도(Trust)’ 항목 점수가 3.2점으로 하락하며, 3년 연속 지속 감소세를 보이고 있다. 특히, 근속 3년 이하 직원의 리더십 만족도가 전사 평균보다 현저히 낮게 나타나고 있으며, 이로 인해 MZ세대 이직률도 전년 동기 대비 1.8배 증가했다.”

즉,

“신뢰 기반 리더십 결핍이 젊은 직원들의 조직 몰입도 저하 및 이직률 증가로 이어지고 있다”는 실제적인 조직 이슈가 발생한 상황.

✅ 분석 목적

근속연수 및 성별에 따른 리더십 인식 차이를 정량적으로 분석하고

특정 리더십 항목(예: 소통/신뢰/공감 등)에서 낮은 점수를 보이는 조직 또는 인구집단(MZ세대 등)을 선별하여

이직률과 연결 가능한 리더십 리스크를 사전에 진단하고,

부서별 리더십 개선 우선순위 도출 및 맞춤형 리더십 강화 프로그램을 설계하기 위한 근거 확보.

✅ 2. 지표 설정 및 액션 플랜

지표명정의분석 방식활용 방안리더십 항목별 평균점수항목별 평균 점수groupby(리더십항목) 평균점수가 낮은 항목에 대해 우선 개선 개입부서별 리더십 총점 평균부서 내 모든 항목 평균groupby(부서명) 평균리더십 수준 저조 부서 타겟팅근속연수별 리더십 만족도 차이근속 3년 이하 vs 5년 이상 점수 차근속연수 그룹별 평균 → 차이 계산MZ세대와 고연차의 인식 차이 분석성별 리더십 인식 차이동일 부서 내 남녀 점수 차이성별 groupby 평균 → 부서별 차이 계산성별 갈등 가능성 진단 및 대응리더십 리스크 스코어 (복합지표)(리더십 점수 하위 항목 수 + 점수 편차) × (MZ 구성비율)사용자 정의 지수 계산리스크가 높은 부서 또는 조직 우선 개입MZ 세대 대상 부서 이직률MZ 세대 구성원 중 이직자 비율외부 지표 연동리더십 개선과 이직률 간 효과성 추적 지표

🎯 액션 플랜 요약

리더십 평균 점수 < 3.5점 부서 → 리더 역량강화 교육 우선 개입

근속별/성별 인식 차이 > 0.5점 부서 → 조직문화 점검 워크숍 및 소통 개선 코칭

리더십 리스크 스코어 상위 20% 부서 → 이직률 추적 및 리더십 개입 전담팀 파견

MZ세대 만족도 상위 부서 → 우수 사례 인터뷰 콘텐츠 제작 및 타 부서 확산

✅ 3. 차트 선정 및 이유

지표차트 유형X축Y축이유 및 유의점리더십 항목별 평균점수가로 막대그래프리더십 항목평균점수낮은 항목 강조, 항목 간 비교 용이부서별 리더십 평균수직 막대그래프부서명평균점수부서별 수준을 직관적으로 비교근속연수별 점수선그래프 또는 점그래프근속연수 그룹평균점수연차 증가에 따른 변화 패턴 파악성별 인식 차이누적 막대그래프부서명성별 점수동일부서 내 성별 차이 시각화에 적합리더십 리스크 스코어히트맵부서명항목명복합지표 색상 표현으로 위험도 강조MZ세대 점수 vs 이직률버블 차트평균 리더십 점수이직률버블 크기: MZ 인원수 → 세 변수 표현

✅ 4. 대시보드 와이어프레임 기획

🎨 메인 컬러 팔레트

네이비 블루 (#002F6C): 안정감

코랄 오렌지 (#FF7043): 주의 또는 액션 항목 강조

연한 그레이 (#F3F4F6): 배경 및 구분

🧩 레이아웃 구조

css

복사편집

[상단 필터] ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ 조직 / 부서 / 성별 / 근속연수 슬라이더 / 항목 선택 필터 │ └──────────────────────────────────────────────┘ [메인 영역 - 3단 분석 레이아웃] ┌────────────┬────────────┬────────────┐ │ ① 리더십 항목 평균 │ ② 부서별 평균 │ ③ 근속연수별 점수 │ ├────────────┴────────────┬────────────┤ │ ④ 성별 인식 차이 │ ⑤ 리스크 히트맵 │ ├─────────────────────────────────────┤ │ ⑥ MZ 점수 vs 이직률 버블차트 │ └─────────────────────────────────────┘

📌 대시보드 UX 요소

툴팁: 마우스 오버 시 세부 수치 표시

조건부 색상: 점수 3.5 미만은 빨간색, 4.5 이상은 파란색

임원용 자동 요약 카드: 최하위 부서 Top3, 성별 인식 차이 Top3 등 간략 데이터 카드 제공

PDF 자동 추출 버튼: 보고서용 요약 다운로드 기능

✅ 5. 대시보드 활용 방안

활용방안설명리더십 교육 타겟팅점수 낮은 부서/항목을 기반으로 코칭 대상 선별 → 교육 ROI 제고MZ 세대 리텐션 전략 수립리더십 점수와 이직률의 상관관계 분석 → 세대 맞춤형 조직문화 설계조직문화 점검 주기적 리포트화월별/분기별로 변화 추이 시각화 → 리더십 개선 추적 및 리포트 활용경영진 브리핑 자료 생성핵심 차트 + 요약 지표 카드 → 임원 대상 프레젠테이션에 바로 활용타부서 벤치마킹 유도리더십 고득점 부서 사례 공유 → 조직문화 확산 전략 수립

# data[].attributes.headline
1. 문제 정의와 분석 목적 구상

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1. 문제 정의와 분석 목적 구상

📌 문제 정의

2024년 1~2월 기준, 제품 계층(예: 냉동식품, 스낵 등)별 SD매출은 증가세를 보이고 있음에도 불구하고, 일부 제품군의 영업이익(OP)은 동일한 증가세를 보이지 않거나 오히려 감소하고 있음. 이는 에누리율, 원가율, 판촉비 등 간접비용의 변화에 기인한 것으로 추정됨.

예시:

냉동식품군은 SD매출이 4.2% 증가했으나, OP는 6.7% 증가로 제한적

스낵류는 SD매출은 6.3% 증가했으나, OP는 오히려 감소(5%)

🎯 분석 목적

제품 계층별 손익구조 변동 원인을 파악하여, 다음을 도출하는 것이 목적임:

손익 기여도가 높은 제품군의 확대 전략

손익 하락 제품군의 원인별 조정안 도출 (예: 광고비 축소, 가격 재정비)

계층 간 최적 광고/판촉비 비율 도출 → ROI 개선

2. 지표 설정 및 액션 플랜

지표명계산식설명활용 방안 (Action Plan)📊 매출 증가율(금월매출 - 전월매출) / 전월매출수익성 성장률 추적성장 둔화 구간의 프로모션 확대 or 신제품 개발 검토💸 영업이익률(OP율)OP / SD매출제품군별 손익 기여도 비교OP율 하락 제품군의 원가/판촉비 조정🔍 총비용 비율원가율 + 광고비율 + 판촉비율 + 판관비율총비용 구조 분석비율이 높은 제품군에 대해 원인 분석 및 구조 개선📈 단가수익성 지표OP / 판매량 (※판매량 추정 필요 시 SD매출 ÷ 예상 단가)단위당 수익성 비교단가 전략 재설정 or 판매채널 믹스 재조정📣 광고비 대비 OP 증감률OP증감률 / 광고비율증감률광고효율성 지표광고비 ROI 재배분 우선순위 결정📌 판촉비 기여도판촉비율 변화율 vs OP 변화율 상관관계판촉 효과성 측정저효율 프로모션 구조 제거

3. 차트 선정

대상자전달 목적차트 유형X축Y축유의점실무자 (SU담당자)제품군별 수익성과 지출 구조 파악그룹형 막대 그래프제품 계층OP, 각 비용률데이터 레이블 필수마케팅 팀광고비 효과성 추이산점도 + 추세선광고비율 변화율OP변화율소수점 2자리 제한팀장/관리자손익변동 시계열선형 그래프월OP율주석 삽입으로 이슈 강조전략기획팀제품군 간 ROI 분석버블차트광고비율판촉비율버블 크기 = OP율전사 보고용전체 계층별 종합성과히트맵제품 계층지표 종류색상 통일성 유지

4. 대시보드 와이어프레임 기획 (실무자용)

🎨 메인 컬러:

네이비(신뢰감), 민트 포인트(가독성 강조)

📐 레이아웃 구조:

[상단] 필터: 날짜범위, 제품계층, 비용구간

[좌측] KPI 요약 카드: 매출총합, 평균 OP율, 비용 총합, TOP5 제품군

[중앙] 핵심 차트 1: 선형 그래프 (OP율 시계열)

[우측] 핵심 차트 2: 버블차트 (광고비율 vs 판촉비율 vs OP율)

[하단 좌측] 제품군별 손익 막대그래프

[하단 우측] 히트맵 (제품군별 주요 지표 색상 분석)

필터 UX:

다중 선택 가능, 기본은 최근 3개월 설정

제품군별 검색창 제공 (autocomplete)

5. 대시보드 활용방안

부서활용 목적활용 방안온라인SU팀실시간 손익관리매주 회의 시 수익성 하락 제품군 사유 분석 및 액션 기획마케팅팀광고 ROI 추적캠페인 종료 후 광고/판촉비 대비 손익 변화 분석 → 예산 재배분상품기획팀제품 개선단가수익성 지표 기반 가격 조정 또는 포장단위 변경 기획전략기획팀중장기 계획 수립제품군별 고정비 구조 파악 → 구조조정, 신제품군 투자우선순위 설정임원진월간/분기 보고KPI 변화 추이 및 비용-성과 분석을 간단히 시각적으로 확인 가능

원하신다면 대시보드의 HTML 시각화 버전을 샘플로 구현해드릴 수도 있어요. 필요한 차트 스타일 또는 특정 UX 포인트가 있다면 알려줘, 더 디테일하게 맞춰볼게.

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1. 문제 정의 및 분석 목적

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1. 문제 정의 및 분석 목적

🎯 문제 정의

2025년 상반기 기준, 주요 노선(예: 한국 → 북미/유럽)의 해상운임이 전년 동기 대비 평균 22% 상승하였고, 운송사별 가격 변동성과 노선별 최저가 선택률의 편차가 확대되고 있음. 이로 인해 같은 노선에 대해 운송사 선택이 최적화되지 않아 평균 해상운임이 증가하고 있으며, 이는 전체 수출 단가 경쟁력에 악영향을 주고 있음.

→ 문제 정의:
“운송사별 해상운임 변동성과 노선별 최적 운송사 선택률 저조로 인해 전년 대비 해상물류 단가가 평균 22% 상승하였으며, 이에 따른 단가 경쟁력 저하 및 영업이익률 하락이 관측되고 있음.”

🎯 분석 목적

주요 노선별, 월별, 컨테이너 타입별 운송사 운임 변동 패턴을 분석하여 예측 가능성 높은 최적 운송사 조합 도출

전년도 대비 운임 상승률이 가장 큰 노선과 원인 운송사를 파악하여 장기계약 또는 대체항로 확보 근거 제시

최저가 선택률이 낮은 구간에 대한 선택 기준 개선을 위해 1~4순위 운송사 운임 분산지표 및 이력 기반 추천 체계 구축

2. 분석 지표 설정 및 액션 플랜

지표명 계산 방식 설명 액션 플랜 📈 운임 상승률 (금월 운임 - 전년 동월 운임) / 전년 동월 운임 노선별 가격 인상 모니터링 상승률 상위 10개 노선은 협상 또는 대체노선 발굴 필요 ⚖️ 운임 분산지수 (최고 운임 - 최저 운임) / 평균 운임 운송사 선택 시 가격 편차 분산지수 높은 구간은 조건부 입찰제 도입 검토 🥇 최저가 선택률 실제 선택된 운송사가 해당 월 최저가일 확률 운송사 선택 최적화율 측정 선택률이 낮은 부서는 교육 or 알고리즘 개선 필요 📊 1순위 운송사 점유율 노선별 1순위 운송사 빈도 비율 특정 운송사 의존도 확인 1순위 집중도 80% 이상이면 리스크 분산 필요 🔁 운임 예측 오차율 예측값과 실제 운임의 차이 비율 예측 정확도 개선을 위한 변수 재선정 📉 예상 손익 영향 운임 상승률 × 월별 수출 TEU 가격 상승이 손익에 미치는 영향 피해액 큰 항로부터 우선 조치

3. 시각화 차트 선정

지표 차트 유형 X축 Y축 이유 및 유의사항 운임 상승률 꺾은선그래프(Line Chart) 기준 월 상승률 (%) 트렌드 파악에 탁월. 월별 증감 시각화. 축 정규화 필요 운임 분산지수 히트맵(Heatmap) 출발항 vs 목적항 분산지수 노선 간 리스크 파악. 색상 구간 주의 (색상맹 대응) 최저가 선택률 막대그래프(Bar Chart) 노선 선택률 (%) 인식 개선 필요한 구간 식별에 용이 1순위 운송사 점유율 도넛 차트(Donut Chart) 운송사 점유율 (%) 특정 운송사 의존도 확인. 10% 미만 제외 필터 필요 예측 오차율 산점도(Scatter Plot) 예측 운임 실제 운임 예측 정밀도 평가. 이상치 표시 강조 손익 영향도 트리맵(Tree Map) 노선 비용 증가액 영향도 크기 시각화에 효과적. 크기=비용, 색=증가율

4. 대시보드 와이어프레임 기획

🎨 메인 컬러: 딥 블루 (#1B2A49) + 오렌지 포인트 (#FF7F50)

🖥 대시보드 구성: 2단 그리드 기반 실무용 KPI 중심 구성

🔹 Header 영역

제목: [월별 해상운임 리스크 모니터링 대시보드]

필터: 기준 월 선택, 출발항/목적항 필터, 컨테이너 타입 필터

🔹 좌측 (리스크 탐지 영역)

📈 [꺾은선그래프] 운임 상승률 트렌드 (Top 10 노선 강조)

📊 [히트맵] 운임 분산지수 (항로별 가격 불균형 탐색)

💥 [트리맵] 예상 손익 영향 (수출 전략 우선순위)

🔹 우측 (운송사 의사결정 영역)

🥇 [막대그래프] 최저가 선택률 비교 (팀별/노선별)

🔁 [도넛 차트] 운송사 점유율 (1순위 기준)

🎯 [산점도] 운임 예측 vs 실제값 (정확도 체크)

⬇️ Footer 영역 (텍스트 요약 & 액션 버튼)

📌 분석 요약: 이상징후 자동 코멘트

📤 버튼: ‘협상 대상 리스트 추출’, ‘리포트 다운로드’

5. 대시보드 활용방안

활용 시점 사용 대상 주요 활용 내용 매월 1주차 물류 담당자 전월 데이터 기반 가격 변동 요인 및 운송사 선택 정확도 리뷰, 협상 전략 수립 분기별 해외영업 팀 운임 증가로 인한 손익 영향 보고, 고객 단가 조정 검토 시 참고 자료 연간 전략 회의 기획/경영진 장기계약 대상 운송사 재선정, 위험 노선 대체 전략 수립 계약 갱신 시점 구매부서 운임 분산지수 기반으로 입찰 조건 제안 또는 SLA 보완

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1. 문제 정의와 분석 목적 구상 - 너

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1. 문제 정의와 분석 목적 구상 - 너는 식품 회사의 제품 생산관리 전문가야. 이 [월별 생산 실적 및 제품 카테고리]를 보고 나올 수 있는 가상의 시나리오 기반의 문제 정의 및 분석 목적을 구체적으로 작성해줘 - 데이터 설명 : 이 데이터는 제품명, 제품단량, 제품종류를 보여주고 있어 - 조건 : 문제 정의는 구체적이어야 하고, 실제 비즈니스 문제로 인식될 수 있는 것이어야 해(예: 비용을 절감해야한다 가 아니라, 전년 대비 영업 매출이 X% 이상 증가하였다) - 조건 : 분석 목적은 앞서 정의한 문제를 해결해줄 수 있어야 하고, 구체적으로 실제 비즈니스 액션 아이템이 명확하게 나올 수 있는 목적일수록 좋아 2. 지표 설정 - 위에서 정의한 문제와 분석 목적을 가지고 그에 맞는 분석 지표를 설정해줘. 그리고 각 지표를 보고 할 수 있는 액션플랜도 마지막으로 제시해줘 - 조건 : 지표는 문제 정의에 적합한 지표로 설정되어야 하고, 상대적이고 비교가 가능해서 평가가 가능할수록 좋아. 액션가능한 선행지표를 포함해주면 좋고, 결과에 대한 원인 분석이 가능할수록 좋아. 여러가지 컬럼을 조합해서 새로운 지표를 생성해줘. 실제 영업 실무에서 많이 쓰이는 지표들도 포함해줘 3. 차트 선정 - 위에서 제시한 지표들을 팀장님들에게 각각 가장 효과적으로 전달할 수 있는 데이터 시각화 차트를 추천해줘 - 조건 : 각 차트를 선정한 이유와, 왜 그 차트가 적합한지, 그리고 해당 차트를 활용할 때 유의할 점은 무엇인지도 함께 말해줘. X축과 Y축에는 어떤 지표가 들어가야 하는지도 알려줘 4. 대시보드 와이어프레임 기획 - 위에 있는 모든 차트들을 포함하는 액셔너블한 실무자용 대시보드를 기획해줘. 메인 컬러, 대시보드 레이아웃, 제목, 필터, 차트의 위치를 포함하여 유저를 위한 UX를 설계해줘 - (옵션) 모든 차트를 실제로 구현해주고, 아티팩트로 보여줘. (샘플 결과를 보기위한 용도로, 필수는 아닙니다. 만약 보고 싶으신 경우 코드를 메모장에 복사하여 저장 후 웹 브라우저로 보시면 됩니다.) 5. 대시보드 활용방안 - 위에 작성한 대시보드를 기반으로 활용방안을 제시해줘.

ChatGPT의 말:

좋습니다. 당신은 식품 제조사의 제품 생산관리 전문가이고, 주어진 [월별 생산 실적 및 제품 카테고리] 데이터(제품명, 단량, 제품종류)를 기반으로 실제 현장에서 적용 가능한 문제 정의, 분석 목적, 지표 및 차트, 대시보드 설계까지 단계적으로 정리해드리겠습니다.

✅ 1. 문제 정의 및 분석 목적 구상

🎯 문제 정의 (가상의 실무 시나리오)

2025년 상반기, 전체 제품 생산량은 전년 동기 대비 8.7% 증가했음에도 불구하고, 특정 제품군(예: 즉석조리식품)의 생산 효율성은 15% 이상 저하되었다. 특히 이 제품군은 수율 편차가 크고, 생산단량 기준 불량률이 높아 생산성 저하와 납기 지연 문제가 빈번히 발생하고 있다.

🧠 분석 목적

제품군별 월별 생산 효율성과 불량률을 분석하여 생산관리 효율을 개선하고, 인적·설비 리소스 최적화를 통해 전체 생산 수율을 5%p 이상 향상시키는 전략을 수립한다.

✅ 2. 지표 설정 및 액션플랜 제시

지표명정의 및 산식설명활용 방안 (액션 플랜)🔧 생산 수율 (%)(정상 생산량 / 총 생산량) 100제품군 또는 공정별 수율 확인수율 낮은 품목 공정 개선 / 설비 재점검⚠️ 불량률 (%)(불량 수량 / 총 생산량) 100생산단량 기준 불량률 확인불량률 높은 제품 품질관리 강화⏱️ 월별 생산량 증감률 (%)(금월 생산량 - 전월) / 전월 100생산량의 변동성 확인급변 구간의 자재/설비/인력 계획 재점검⚖️ 제품별 단량 편차율(최대 단량 - 최소 단량) / 평균 단량 100생산 표준편차에 대한 품질 안정성 지표생산 기준 단량 표준화 작업 실시🧮 제품군별 생산 비중(제품군 생산량 / 전체 생산량) * 100생산 자원 집중 대상 판단생산 우선순위 조정 및 라인 밸런싱📈 생산성 추이 지표 (SPU)생산량 / 투입 인원 수 또는 설비 가동 시간효율성 지표설비 투자 vs 인력 충원 타당성 검토

✅ 3. 차트 선정 및 시각화 추천

지표차트 유형X축Y축이유 및 유의사항생산 수율 (%)선형 차트 (Line Chart)월수율(%)시간 흐름에 따른 효율성 파악불량률 (%)누적 막대 차트 (Stacked Bar)제품군불량률(%)제품군 간 비교 명확단량 편차율상자수염 차트 (Box Plot)제품명단량값품질 편차 분석 용이생산량 증감률워터폴 차트 (Waterfall)월증감률(%)월별 변화폭 추적 가능생산 비중도넛형 차트 / 트리맵제품군생산 비중(%)시각적으로 비중 강조생산성 (SPU)산점도 + 버블 차트인력수 or 설비가동시간생산량인력/설비 대비 효율 비교 가능

✅ 4. 대시보드 와이어프레임 기획

🎨 메인 컬러 테마

초록 (#388e3c): 식품안전과 신뢰성 상징

회색 (#f4f4f4): 배경 / 집중도 분산 방지

노랑 (#fbc02d): 경고, 불량 강조

📐 레이아웃 구성 (실무자 중심)

plaintext

복사편집

┌─────────────────────────────────────────────┐ │ [2025년 상반기 생산 실적 및 효율 분석 대시보드] │ ├──────────────┬──────────────┬──────────────┤ │ 📊 KPI 카드 3종 │ 📈 생산 수율 추이 │ ⚠️ 불량률 비교 차트 │ ├──────────────┴──────────────┴──────────────┤ │ 📦 제품군 생산 비중 트리맵 │ 📉 단량 편차 상자수염 차트 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ ⏱️ 생산량 증감률 워터폴 차트 │ 🧮 생산성 버블 차트 │ └─────────────────────────────────────────────┘ 필터: 월 / 제품군 / 제품명 / 공정라인

✅ 5. 대시보드 활용방안

활용 부서활용 목적구체적 실행 방안생산관리팀수율, 불량률 실시간 모니터링문제 품목 자동 알림 → 품질 검사 강화품질관리팀단량 편차 기반 품질 지표 추적공정 단량 자동 로그 기록 → 표준 편차 초과 시 경고공장장 / 생산기획팀생산 비중 및 인력배치 효율 분석생산성 낮은 라인 → 인력 재배치 검토경영층 / SCM설비투자 vs 인력충원 의사결정SPU 기반 분석 → 자동 설비화 검토 자료 제공

💡 다음 단계 (선택 사항)

✅ 엑셀 or Power BI로 대시보드 템플릿 필요하시면 다음 두 가지 중 하나를 알려주세요:

[1] 엑셀로 직접 샘플 제작 (파일로 드림)

[2] HTML/CSS/JS 기반 웹형 시각화 예시 제공 (코드 포함)

필요한 경우, 샘플 데이터(.csv) 양식도 만들어드립니다.
어떤 형식으로 받아보고 싶으신가요?

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DAX 스크립트 입니다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
1. 계산열
매출액($) = RELATED('제품'[가격])*[수량]

2. 계산 테이블
달력 = ADDCOLUMNS(CALENDAR(min('매출내역'[주문일]),max('매출내역'[주문일])),
        "년도",FORMAT([Date],"yyyy년"),
        "월",FORMAT([Date],"m월"),
        "년월",format([Date],"yyyymm"),
        "월(숫자)",month([Date]),
        "분기","Q"&FORMAT([Date],"q"),
        "반기",if(month([Date])<=6,"상반기","하반기"))

3. 측정값
총매출($) = SUM('매출내역'[매출액($)])

매출건수 = COUNTROWS('매출내역')

매출건수(고유) = DISTINCTCOUNT('매출내역'[거래ID])

당월($) = CALCULATE([총매출($)],
                year('달력'[Date])=year(max('달력'[Date]))
                &&
                month('달력'[Date])=month(max('달력'[Date])))
