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지루한 작업에 Excel 자동화 워크플로를 사용하면 많은 시간을 절약할 수 있습니다. Excel의 파워 쿼리(Power Query)를 사용하여 반복적인 Excel 데이터 정리 작업에 소요되는 시간을 줄이는 방법을 소개합니다.
※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: Excel automation tips to save you time in 2024
- URL: https://www.geeky-gadgets.com/excel-automation-tips/
개요
Excel에서 데이터 관리 작업을 자동화하고 최적화하면 생산성을 크게 높일 수 있습니다. Power Query를 사용하면 VBA로 프로그래밍을 하지 않고서도 일반적인 데이터 수집 및 정리 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 글에서는 열 분할, 테이블 병합, 데이터 피벗 해제 등과 같은 작업을 자동화하기 위한 단계별 지침을 소개합니다. 이러한 기술을 숙달하면 시간을 절약하고 오류를 줄이며 데이터 분석 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.
열 분할: 데이터 세분화
Power Query를 사용하면 단일 셀의 데이터를 여러 행으로 분할할 수 있으며, 이는 더 나은 분석을 위해 데이터를 분할 해야 할 때 특히 유용합니다. 예를 들어, 전체 이름이 있는 열이 있는 경우 이름과 성을 위한 별도의 열로 쉽게 분할할 수 있습니다. 이 분할을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
- 더욱 세부적인 수준에서 데이터 분석
- 특정 이름 구성 요소를 기준으로 데이터 정렬 및 필터링
- 데이터 하위 집합 내의 패턴 및 추세 식별
Power Query를 사용하면 항목의 발생을 그룹화하고 계산하여 데이터 분포에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 데이터가 다양한 범주에 어떻게 분포되어 있는지 이해하면 보다 정보에 입각한 결정을 내리고 노력을 보다 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다.
영숫자 데이터 분리: 데이터 파싱
많은 데이터 세트에서 문자와 숫자가 모두 포함된 제품 코드나 식별자를 만날 수 있습니다. 이러한 영숫자(alphanumeric) 코드를 별도의 열로 분리하면 데이터 분석이 크게 간소화 될 수 있습니다. Power Query를 사용하면 코드 길이가 다르더라도 이러한 코드를 문자와 숫자에 대한 별도의 열로 분리할 수 있습니다. 이러한 분리는 여러 가지 이점을 제공합니다.
- 특정 코드 구성 요소를 기반으로 한 데이터의 더 쉬운 정렬 및 필터링
- 향상된 데이터 구성 및 가독성
- 데이터 내 패턴 및 상관 관계를 식별하는 향상된 기능
영숫자 데이터를 별도의 열로 구문 분석하면 데이터를 더 명확하게 이해하고 보다 효율적으로 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다.
데이터 가져오기 및 통합: 데이터 통합
여러 소스에서 데이터를 가져오고 통합하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있으며, 특히 다른 Excel 자동화로 수많은 CSV 파일을 처리할 때 더욱 그렇습니다. 그러나 Power Query는 데이터를 단일 테이블로 가져오고 통합하는 작업을 자동화 하여 이 프로세스를 간소화합니다 . 이 자동화는 더 이상 다양한 소스에서 데이터를 수동으로 결합할 필요가 없으므로 상당한 시간과 노력을 절약합니다.
데이터가 통합되면 피벗 테이블을 만들고 업데이트하여 정보를 요약하고 분석할 수 있습니다. Power Query는 소스 파일에 대한 모든 변경 사항이 통합된 데이터 세트에 자동으로 반영되므로 데이터가 항상 최신 상태인지 확인합니다. 이 실시간 동기화는 분석을 정확하고 관련성 있게 유지합니다.
목록 비교: 데이터 비교
목록을 비교하고 조정하는 것은 재고 관리나 고객 데이터베이스 유지 관리와 같은 많은 비즈니스 시나리오에서 일반적인 작업입니다. Power Query는 두 목록을 병합하고 비교하여 일치하는 항목과 일치하지 않는 항목을 식별할 수 있도록 하여 이 프로세스를 간소화합니다. 이 자동화는 목록을 수동으로 비교하는 데 드는 시간과 노력을 절약하여 오류와 불일치의 위험을 줄입니다.
목록 간의 불일치를 빠르게 식별함으로써 즉시 시정 조치를 취하여 데이터의 정확성과 무결성을 보장할 수 있습니다. 이는 재무 기록이나 고객 정보와 같은 중요한 비즈니스 데이터를 처리할 때 특히 중요합니다.
데이터 피벗 해제: 데이터 변환
어떤 경우에는 피벗 형식으로 데이터를 받을 수 있는데, 여기서는 정보가 여러 열에 분산되어 있습니다. 특정 유형의 분석을 수행하려면 이 피벗 데이터를 표 형식으로 변환해야 합니다. Power Query는 피벗 해제 프로세스를 자동화하여 새 데이터 항목을 처리하고 일관된 데이터 구조를 유지하기 쉽게 해줍니다. 데이터를 표 형식으로 변환하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 분석 및 시각화 간소화
- 피벗 테이블 및 차트 생성 지원
- 다른 데이터 분석 도구와의 원활한 통합 가능
피벗 해제 프로세스를 자동화하면 데이터가 분석 및 보고에 적합한 형식으로 유지되므로 데이터 준비에 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
파워 쿼리의 일반적인 이점: 프로세스 자동화
위에서 언급한 특정 작업 외에도 Power Query는 다양한 소스에서 데이터 수집 및 정리를 자동화하는 데 수많은 이점을 제공합니다. 데이터 변환 단계를 기록하고 다시 적용하면 데이터 관리 작업에서 일관성과 정확성을 보장할 수 있습니다. 이 자동화는 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 수동 데이터 조작이 최소화되므로 오류 가능성도 줄어듭니다.
Power Query는 대규모 데이터 세트와 복잡한 데이터 변환을 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있어 방대한 양의 정보를 다루는 기업에 귀중한 도구입니다. 반복적인 작업을 자동화함으로써 데이터 분석 및 의사 결정과 같은 보다 전략적이고 부가가치가 있는 활동에 시간과 에너지를 집중할 수 있습니다.
추가 팁: 피벗 테이블 트릭
- Power Query는 데이터 변환 및 자동화를 위한 강력한 도구이지만, 피벗 테이블은 데이터를 요약하고 분석하는 데 필수적입니다. 고급 피벗 테이블 기술을 활용하면 데이터 분석 프로세스를 더욱 간소화 하고 데이터에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 몇 가지 귀중한 피벗 테이블 트릭은 다음과 같습니다.
피벗 테이블 내에서 사용자 정의 계산을 수행하기 위한 계산 필드 생성 - 슬라이서를 사용하여 데이터를 동적으로 필터링하고 분할
- 중요한 데이터 포인트 또는 추세를 강조하기 위해 조건부 서식 적용
Power Query의 자동화 기능과 피벗 테이블의 분석 기능을 결합하면 시간을 절약하고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 강력하고 효율적인 데이터 분석 워크플로를 만들 수 있습니다.
마치며
Excel의 Power Query를 활용하면 다양한 데이터 관리 작업을 자동화하고 최적화하여 반복적인 데이터 정리 및 변환에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이 가이드에 설명된 기술을 구현하면 생산성을 높이고 오류를 줄이며 데이터 분석을 기반으로 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
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