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복잡한 스프레드시트에 갇혀 데이터를 정리하는 데 많은 시간을 허비하는 것은 Excel 사용자라면 누구에게나 익숙한 상황입니다. Excel에는 이러한 지루한 작업을 간소화하고 데이터 준비 및 분석 방식을 혁신할 수 있는 도구들이 여러 가지 있습니다. 파워 쿼리(Power Query)도 그 중 하나이며, 이 도구의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 7가지 필수 팁을 소개합니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: 7 Power Query Tricks to Save You Hours in Excel
- URL: https://www.geeky-gadgets.com/7-power-query-tricks-to-save-you-hours-in-excel/
파워 쿼리가 꼭 필요한 도구인 이유
파워 쿼리는 수식, 피벗 테이블, 차트 등 Excel의 기존 기능을 대체하는 것이 아니라 보완하도록 설계되었습니다. 데이터 세트를 정리하고 구조화하며 분석에 즉시 사용할 수 있도록 하여 데이터를 효율적으로 준비하는 능력을 향상시킵니다. 이러한 기반은 정확하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 생성하는 데 필수적이며, 파워 쿼리는 데이터 전문가와 Excel 사용자 모두에게 필수적인 도구입니다.
참고 영상:
1. 데이터를 원활하게 가져오고 결합
파워 쿼리의 가장 큰 장점 중 하나는 CSV 파일, Excel 통합 문서, 데이터베이스, 심지어 전체 폴더까지 다양한 소스에서 데이터를 가져올 수 있다는 것입니다. 또한 여러 파일의 데이터를 하나의 통합 테이블로 결합할 수 있습니다.
예를 들어, 여러 파일로 저장된 월별 판매 보고서를 관리하는 경우, Power Query를 사용하면 몇 단계만으로 이들을 하나의 통합 데이터 세트로 병합할 수 있습니다. 이렇게 하면 수동 통합 작업이 필요 없어 일관성을 유지하고 상당한 시간을 절약할 수 있습니다. 이 프로세스를 자동화하면 데이터 준비보다는 분석에 집중할 수 있습니다.
2. 데이터를 쉽게 정리하고 변환
데이터 정리 및 변환은 분석을 위한 데이터세트 준비에 필수적인 단계이며, Power Query는 직관적인 인터페이스를 통해 이러한 작업을 간소화합니다. Power Query를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 세트를 정리하기 위해 빈 행과 불필요한 열 제거
- 날짜 형식이나 대문자 사용 등 일관되지 않은 형식을 표준화
- 정확성을 유지하기 위해 중복되거나 관련 없는 데이터 추출
예를 들어, 데이터 세트에 일관되지 않은 날짜 형식이 포함된 경우, Power Query는 몇 초 만에 전체 테이블의 날짜 형식을 표준화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 정확성과 분석 가능성을 보장하고 오류 발생 위험을 줄일 수 있습니다.
참고 자료:
3. 단계적 워크플로 관리
파워 쿼리의 "적용된 단계" 창은 데이터에 적용된 모든 변환에 대한 자세한 로그를 제공하는 강력한 기능입니다. 이 기능을 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 준비 워크플로의 각 단계를 검토하고 추적
- 조정이 필요한 경우 특정 단계를 수정하거나 삭제
- 업데이트된 데이터로 쿼리를 새로 고쳐 동일한 변환을 재사용
이 기능은 반복적인 프로세스를 자동화하므로 월별 보고서 작성과 같은 반복적인 작업에 특히 유용합니다. 이 기능을 사용하면 데이터 준비 작업의 일관성과 효율성을 높일 수 있습니다.
4. 정확성을 위한 데이터 유형 할당 및 관리
정확한 분석을 위해서는 열에 올바른 데이터 유형을 지정하는 것이 중요합니다. 파워 쿼리를 사용하면 텍스트, 숫자, 날짜 등의 데이터 유형을 정의하여 데이터가 올바르게 해석되도록 할 수 있습니다.
또한 대시나 빈 셀과 같이 유효하지 않거나 누락된 값을 대체하여 분석 중 오류를 방지할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트와 숫자가 혼합된 열을 숫자 형식으로 변환하면 계산이 정확하게 수행되어 결과의 신뢰성이 향상됩니다.
5. 향상된 기능을 위한 고급 기능 탐색
Power Query는 데이터 준비 프로세스를 크게 향상시킬 수 있는 다양한 고급 도구를 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- "열 추가" 옵션을 사용하여 계산된 열을 만들어 새로운 통찰력을 얻기
- AI 기반 "예시에서 열 추출" 도구를 사용하여 패턴이나 특정 데이터 추출
예를 들어, 복잡한 수식을 작성하지 않고도 이메일 주소 목록에서 도메인 이름을 빠르게 추출할 수 있습니다. 이러한 고급 기능은 워크플로를 간소화하고 데이터에서 귀중한 인사이트를 더 쉽게 발견할 수 있도록 도와줍니다.
6. 더 나은 분석을 위한 데이터 피벗 해제
데이터는 범주나 기간이 열로 표현되는 넓은 형식으로 제공되는 경우가 많습니다. 파워 쿼리의 비피벗 기능은 이러한 데이터를 긴 형식으로 변환하여 피벗 테이블 분석이나 동적 보고에 더욱 적합하게 만들어 줍니다.
이러한 변환은 특히 시계열 데이터 작업 시 유용합니다. 추세와 패턴을 더욱 효과적으로 분석할 수 있기 때문입니다. 데이터 피벗을 해제하면 새로운 관점을 얻고 분석의 심도를 향상시킬 수 있습니다.
7. 고급 제어를 위한 M 코드 사용자 정의
Power Query의 모든 변환은 로우코드 스크립팅 언어인 M 코드를 기반으로 합니다. Power Query가 자동으로 코드를 생성하지만, 사용자가 직접 보고 편집하여 고급 사용자 지정이 가능합니다.
예를 들어, 사용자 인터페이스에서 사용할 수 없는 특정 필터나 변환을 적용해야 하는 경우, M 코드를 수정하면 원하는 결과를 얻을 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다. 이 기능은 쿼리를 세부적으로 조정하고 데이터 준비 프로세스를 더욱 효율적으로 제어하려는 준기술적 전문 지식을 갖춘 사용자에게 특히 유용합니다.
마치며
이상에서 소개한 7가지 팁은 Power Query를 처음 사용하든, 이미 사용해 본 경험이 있든 도움이 되리라 생각합니다. 이러한 방법을 데이터 준비 프로세스에 적용하면 시간을 절약하고 오류를 줄이며 분석의 전반적인 품질을 향상시킬 수 있습니다.
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