매출 분석 모델 프로젝트 (고객/상품/주문 스타 스키마)
난이도 고급 · 예상 8시간
산출물 유형: 매출 분석 데이터 모델 + 측정값 정의서 · 도구: Data Model Studio, Measure Builder, 관계 검증
시나리오
고객/상품/주문 데이터를 스타 스키마로 모델링하고, 관계 검증과 핵심 측정값(총매출, 고유고객, YTD)을 정의해 제출합니다.
데이터셋 링크
제출 체크리스트
- 관계 다이어그램 1개(customers/products → orders)
- 관계 검증 결과(카디널리티, 누락 키, 중복 키)
- 측정값 6개 이상 정의(합계/고유수/간이YTD 포함)
- 보고용 해석 메모 5줄(이슈/원인/조치)
프로젝트 모드 실수 방지 빌더
아래 도구를 열면 현재 프로젝트 ID를 기준으로 샘플 워크북이 준비됩니다. 규칙셋은 로컬 저장/JSON 내보내기로 다른 프로젝트에 재사용할 수 있습니다.
실무 팁: 입력 검증 규칙을 먼저 걸면 팀 단위 취합 시 정제 시간이 크게 줄어듭니다.
흔한 실수: 시트마다 다른 기준값을 써서 제출 파일 간 수치 일관성이 깨집니다.
현업 기준: 규칙 템플릿(JSON)을 팀 공용 기준으로 유지해 월별 보고 품질을 표준화합니다.
실무 팁
결과 파일은 계산 근거 탭과 보고 탭을 분리해 전달하면 검수 속도가 빨라집니다.
흔한 실수
결과 숫자만 제출하고 필터/정렬 조건을 누락하면 재현 검증에서 반려됩니다.
현업 기준
파일만 전달하지 말고 담당자·기한·검증 방식이 포함된 실행 요약을 함께 제공해야 합니다.
프로젝트 목표
- 스타 스키마 관점으로 매출 분석 모델을 설계합니다.
- 관계 오류를 정량적으로 검증해 모델 신뢰도를 확보합니다.
- 측정값과 필터 컨텍스트 개념을 실무 보고서 수준으로 정리합니다.
진행 절차
orders,customers,products를 로드합니다.customers.customer_id -> orders.customer_id,products.product_id -> orders.product_id관계를 생성합니다.- 관계 검증에서 누락 키/중복 키 0건을 확인합니다.
- Measure Builder로 아래 측정값을 구현합니다.
- 총매출(SUM)
- 완료 주문 건수(COUNTROWS + status 필터)
- 고유 고객 수(DISTINCTCOUNT)
- 서울 고객 매출(차원 필터 전파)
- 전자기기 매출(차원 필터 전파)
- 간이 YTD 매출
- 최종 해석 문장을 작성해 제출합니다.
실무 팁 / 흔한 실수 / 현업 기준
- 실무 팁: 모델 다이어그램과 측정값 정의서를 같이 제출하면 리뷰 시간이 크게 줄어듭니다.
- 흔한 실수: 관계 검증을 생략하고 측정값부터 만들어 오류 원인을 뒤늦게 찾습니다.
- 현업 기준: 데이터 모델 산출물은 “관계 검증표 + KPI 정의표”를 필수 포함합니다.