들어가기 전에
기본적인 Excel 작업은 그렇지 않을 수 있지만, Excel을 제대로 된 데이터 분석 도구로 사용하는 것은 정말 어려울 수 있습니다. 복잡한 수식을 사용하고, 추세를 직접 파악하고, 실제로 의미가 있는 데이터를 만드는 것은 쉽지 않습니다. 구글의 NotebookLM을 Excel과 함께 사용하여 새로운 유형의 워크플로를 만드는 방법을 소개합니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: I brought NotebookLM into my Excel workflow, and it changed how I analyze data
- URL: https://www.xda-developers.com/notebooklm-paired-with-excel/
데이터가 흐릿(?)해지기 시작하면 Excel 시트를 노트북LM에 업로드
NotebookLM은 구글의 "AI 기반 연구 보조 도구"로, 스프레드시트가 아니기 때문에 Excel을 "대체"하는 데 사용할 수는 없습니다. 스프레드시트를 만들고, 데이터를 정리하고, 수식을 적용하는 작업은 여전히 직접 해야 합니다. 그래서 평소처럼 Excel에서 작업을 시작합니다. 새 스프레드시트를 만들고, 데이터를 추가하고, 읽기 쉽도록 표로 정리합니다.
프로세스가 바뀐 부분은 스프레드시트가 준비된 후의 작업 방식입니다. 혼자서 모든 것을 이해하려고 몇 시간을 허비하는 대신, NotebookLM에 파일을 업로드하면 데이터를 분석하고, 패턴을 찾고, 더 빠르게 데이터를 이해할 수 있습니다.
[참고] 이 글에서는 file-examples.com의 샘플 스프레드시트, 5,000행 예제 시트를 사용했습니다. NotebookLM은 현재 .xlsx 파일을 소스로 지원하지 않습니다. 따라서 스프레드시트를 PDF로 내보내 기존 또는 새 NotebookLM 노트북에 업로드합니다. 원한다면 .xlsx 파일을 .csv, .txt 또는 마크다운 문서로 업로드할 수도 있습니다.
통찰력을 요약하고 추세를 표면화하는 데 유용
예시 스프레드시트에는 5,000개의 행이 있는데, 필자가 주로 다루는 대규모 데이터세트의 유형을 잘 보여주는 수치이며, 수동으로 처리해야 할 부분도 많습니다. NotebookLM이 바로 이런 종류의 스프레드시트를 분석해 주기를 바랍니다. 그렇지 않으면 수작업이 훨씬 많이 필요할 테니까요.
NotebookLM 노트북에 소스를 업로드하면 노트북 이름 바로 아래에 소스 내용을 요약하는 단락이 생성됩니다(소스 내용을 기반으로 자동 생성됨). 또한 세 가지 질문이 생성되는데, 특히 무엇에 먼저 집중해야 할지 모를 때 데이터를 더 잘 이해하기 위한 좋은 출발점이라고 생각합니다. 예를 들어, NotebookLM이 5,000행 스프레드시트에 제안한 세 가지 질문은 다음과 같습니다.
- 성별, 연령, 국가별 인구 분포는 어떻게 되나요?
- ID와 같은 수치적 추세는 데이터 세트 전체에서 어떻게 변합니까?
- 이러한 출처에 있는 개인의 기록된 날짜에는 어떤 패턴이 존재합니까?
NotebookLM에 세 가지 질문을 모두 물어보기로 했는데, 답변이 모두 정말 도움이 되었습니다. 예를 들어, 첫 번째 답변에서는 스프레드시트에 5,000개의 행이 있지만 실제로는 50개의 고유 항목이 100번 반복되어 있다는 점을 지적했습니다. 그런 다음 성별, 연령, 국가별 인구 통계 분포를 분석하고, 평균 연령을 계산하고, 심지어 개인을 연령대별로 분류하기도 했습니다.
마찬가지로 두 번째 답변에서는 데이터세트 전체에서 ID가 어떻게 구성되어 있는지 분석했습니다. 스프레드시트 대부분이 순차적인 오름차순 ID 패턴을 따른다고 지적했습니다. 흥미롭게도 NotebookLM은 파일 후반부에서 변화를 발견했습니다. 즉, 이전 패턴을 따르지 않는 비순차적이고 반복되는 ID 집합이 나타난 것입니다.
마지막으로, 세 번째 답변에서 NotebookLM은 모든 항목이 시트 전체에서 반복되는 세 날짜, 즉 2017년 10월 15일, 2016년 8월 16일, 2015년 5월 21일에만 연결되어 있다고 표시했습니다. 질문을 할 때마다 세 개의 후속 질문이 더 나타나는데, 이는 다음에 무엇을 살펴봐야 할지 모를 때 도움이 될 수 있습니다. 물론, 업로드한 스프레드시트에 대해 궁금한 점이 있으면 질문할 수 있으며, NotebookLM은 몇 초 안에 데이터에서 답변을 가져옵니다.
참고:
업로드한 데이터 세트에 대한 자세한 보고서 생성
방대한 스프레드시트 보고서를 작성해 달라는 요청을 받는 것은 드문 일이 아닙니다. 몇 번이나 해봤더라도, 특히 끝이 보이지 않는 수천 개의 행을 마주하고 있을 때는 여전히 부담스러울 수 있습니다. NotebookLM은 이 과정을 훨씬 쉽게 만들어 줍니다. 보고서를 그대로 복사하여 붙여넣을 필요는 없지만(저도 권장하지 않습니다), 시간을 크게 절약해 주는 훌륭한 시작점입니다.
예를 들어, NotebookLM에 데이터 세트에 대한 심층 보고서를 생성하도록 요청했고, 생성된 보고서에는 다음이 포함되었습니다.
- 데이터 세트 개요 및 구조
- 인구 통계 분포
- ID의 수치적 추세
- 기록된 날짜의 패턴
- 전반적인 인사이트
보고서에는 관련 사례와 인용문이 포함되어 있어 모든 내용을 빠르게 검증하기가 정말 쉬웠습니다. 나중에 문구나 구조를 수정하고 싶더라도, 초기 개요가 이미 마련되어 있었기 때문에 처음부터 다시 시작할 필요가 없었습니다. 어떤 통찰력을 강조할 가치가 있는지 명확하게 파악할 수 있었고, 추세나 이상 징후를 찾기 위해 시트를 직접 샅샅이 뒤지는 수고를 덜 수 있었습니다.
환각이 거의 없어 신뢰할 수 있는 노트북LM 답변
스프레드시트 작업을 돕기 위해 AI 도구를 사용한 건 이번이 처음은 아닙니다. 하지만 그럴 때마다 답변이 약간 어긋나는 느낌이 들 때가 있습니다. 마치 AI가 추측하거나 파일에 실제로 존재하지 않는 정보를 가져오는 것처럼 말이죠. 데이터 관련 작업에 AI를 사용할 때 항상 가장 걱정되는 부분이 바로 이 부분입니다. 물론 NotebookLM의 답변이 항상 정확하다고 주장하려는 건 아닙니다. NotebookLM 자체에도 "NotebookLM은 부정확할 수 있으니 답변을 다시 한번 확인해 보세요."라는 문구가 있습니다.
필자는 이 도구가 널리 보급되기 전부터 사용해 왔는데, 단 한 번도 틀린 답을 낸 적이 없었습니다. NotebookLM의 가장 큰 장점은 제공하는 정보를 쉽게 확인할 수 있다는 것입니다. 각 답변 바로 옆에 인용 정보가 표시되므로, 궁금한 점이 있으면 클릭만 하면 바로 출처로 이동할 수 있습니다. 수천 개의 행을 일일이 훑어보지 않고도 세부 정보를 교차 확인할 수 있어서 정말 유용했습니다.
마치며
Excel과 NotebookLM을 함께 사용해 보세요. 무료 버전도 대용량 데이터를 처리할 만큼 강력하므로 추가 비용 없이 바로 사용할 수 있습니다.
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