들어가기 전에
엑셀 코파일럿(Copilot in Excel)은 수식 작성·차트 생성·데이터 정리 등 반복 작업을 자연어 명령으로 처리해 작업 부담을 줄여줍니다. 또 데이터 분석·추세 요약·피벗·통찰 도출 등을 자동 수행해 복잡한 데이터 이해와 의사결정을 빠르게 지원합니다. 텍스트 정리·시각화·수식 제안 등 다양한 기능을 통합 제공해 엑셀 초보자도 고급 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: Copilot in Excel is actually brilliant — 6 ways I use it to make spreadsheets easier
- URL: https://www.makeuseof.com/ways-i-use-copilot-to-make-excel-spreadsheets-easier/
1. 복잡한 엑셀 수식 작성
공식을 처음부터 작성하는 건 결코 즐거운 일이 아닙니다. 데이터에서 필요한 값을 파악할 수는 있지만 매번 수동으로 구문을 조합하고 싶진 않습니다.
판매 스프레드시트의 ‘커미션’ 열을 예로 들어보죠. 이 수식은 LET를 사용해 각 판매액의 5%를 계산하고 변수에 저장한 후, 해당 커미션이 500달러를 초과하는지 확인합니다. 초과할 경우 1.1배의 보너스 배율을 적용합니다. 이는 LET가 IF를 감싼 구조인데, 수동으로 입력하려면 괄호와 쉼표를 확인하다 보면 눈이 침침해질 지경입니다. LET이 수식 복잡성을 절반으로 줄이는 원리를 이해하려면 배우는 게 좋겠지만, Copilot은 어떤 방식으로든 구문을 처리할 수 있습니다.
Copilot에 “판매 금액의 5% 수수료를 계산하고, 결과가 500달러를 초과하면 1.1을 곱하라”는 식으로 프롬프트를 입력했습니다. Copilot은 첫 시도에서 올바른 LET 및 IF 구조를 반환했습니다. 또한 출력 결과를 미리 보여주기 때문에 원시 데이터와 수치를 비교하여 확인할 수 있습니다.
복잡한 수식을 항상 바로 정확하게 계산해내지는 못하지만, 근사치일지라도 생성된 수식을 수정하는 것이 처음부터 직접 만드는 것보다 빠릅니다.
2. 데이터를 더 빠르게 정렬 및 필터링하기
엑셀에서 정렬과 필터링을 하는 것은 어렵지는 않지만 번거롭습니다. 열을 선택하고, 드롭다운 메뉴를 열고, 조건을 설정하고, 데이터에 대한 새로운 질문이 생길 때마다 이 과정을 반복하다 보면 시간이 훌쩍 지나갑니다.
동부, 서부, 남부, 북부의 네 지역과 네 가지 제품 카테고리에 걸쳐 총 33개의 행으로 구성된 데이터가 있습니다. 북부 지역의 전자제품 판매량만 보고 싶었을 때, Copilot에 "북부 지역의 전자제품 판매량만 표시하도록 데이터 필터링"이라고 입력했습니다. 그러자 드롭다운 메뉴를 사용하지 않고도 두 가지 필터가 모두 적용되었습니다.
정렬도 마찬가지입니다. "판매 금액이 높은 순서부터 낮은 순서로 정렬"을 선택하면 정렬 대화 상자를 클릭할 필요 없이 예상대로 정렬됩니다. 또한 여러 요청을 결합할 수도 있습니다. Copilot에 "Lisa Brown의 모든 판매 내역을 판매량 기준으로 정렬하여 표시"라고 요청하면 한 번에 필터링되고 정렬된 화면을 볼 수 있습니다.
이 모든 것이 심도 있는 분석을 위한 피벗 테이블을 대체할 수는 없지만, 이미 보고 있는 데이터 세트에서 빠르게 답을 얻으려면 메뉴를 클릭하는 것보다 문장을 입력하는 것이 훨씬 편리합니다.
3. 원시 데이터로 차트 만들기
엑셀에서 차트를 만들려면 올바른 데이터 범위를 선택하고, 다양한 차트 유형 중에서 하나를 고른 다음, 보기 좋게 레이블과 서식을 조정해야 합니다. 이렇게 하면 차트를 만들 수는 있지만, 간단하게 만들 수 있는 작업을 위해 클릭을 너무 많이 해야 합니다.
Copilot을 사용하여 "제품 카테고리별 총 매출액을 비교하는 막대 차트를 만들어줘"라고 요청했더니, 전자제품, 의류, 가정 및 정원, 스포츠의 네 가지 카테고리에 대한 깔끔하고 레이블이 지정된 차트가 생성되었습니다.
Copilot의 장점은 맥락에 따라 차트 유형을 제안해준다는 점입니다. 예를 들어, 날짜별 매출을 시각화해달라고 요청했을 때 막대 차트 대신 선 차트를 추천해줬는데, 이는 제 데이터 세트에서 월별 추세를 보여주는 데 더 적합했습니다. "데이터 레이블 추가" 또는 "원형 차트로 전환"과 같은 추가 옵션을 통해 차트를 더욱 세밀하게 조정할 수도 있습니다.
4. 수식을 작성하지 않고 계산열 추가
파생 데이터를 포함하는 새 열을 추가할 때 첫 번째 셀에 수식을 입력하고 아래로 드래그해야 합니다. 간단한 계산에는 문제가 없지만, 임계값을 기준으로 값을 분류하는 등 논리가 복잡해지면 수식 작성에 시간을 너무 많이 잡아먹게 되어 다른 곳에 쓰고 싶은 시간을 낭비하게 됩니다.
스프레드시트에는 이미 판매량과 매출액 열이 있었기 때문에 Copilot에게 "매출액을 판매량으로 나누는 열을 추가해 줘"라고 요청했습니다. 그러자 '단위당 매출액' 열이 생성되었고, 모든 행에 자동으로 해당 수식이 적용되었습니다.
더 유용한 테스트는 "매출액을 높음, 중간, 낮음으로 구분하는 열을 추가해 주세요. 10만 달러 이상이면 높음, 5만 달러에서 10만 달러 사이면 중간, 나머지는 낮음으로 표시해 주세요."라고 요청하는 것이었습니다. Copilot은 중첩된 IF 함수를 생성하여 해당 열 전체를 채웠습니다. 이는 기존의 이익률 열이 LET 구조를 사용하는 방식과 기본적으로 동일하지만, 저는 그 구문을 알 필요가 없었습니다.
5. 추세와 이상치 강조 표시
수백 줄에 달하는 매출 데이터를 훑어보는 것만으로는 패턴을 스스로 파악하기 어렵습니다. SUMIF 함수를 만들거나 조건부 서식 규칙을 적용하여 눈에 띄는 부분을 찾아내는 데 시간을 소비할 수도 있지만, Copilot은 단 한 번의 프롬프트로 이 작업을 수행합니다.
"이 데이터의 주요 추세는 무엇인이지?"라고 질문하자, Copilot은 존 스미스가 대부분의 달에 판매량에서 꾸준히 선두를 차지했고, 전자제품이 거래당 평균 판매액이 가장 높았으며, 서부 지역이 전체 매출에서 다른 세 지역에 비해 뒤처졌다는 점을 파악했습니다. 이러한 분석 결과는 특별히 독창적인 것은 아니지만, 수동으로 추출하려면 여러 열을 정렬하고, 합산하고, 비교하는 작업을 거쳐야 했을 것입니다.
보다 구체적인 질문도 효과적입니다. "월별 매출 감소폭이 가장 큰 영업사원은 누구지?" 같은 질문을 통해 단순히 스프레드시트를 훑어보는 것만으로는 알아차리지 못했을 항목들을 확인할 수 있었습니다.
심층적인 통계 분석이나 공식 보고서 작성에는 이 도구를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 하지만 데이터 세트를 빠르게 파악하는 데는, 특히 다른 사람에게서 물려받았거나 몇 주 동안 살펴보지 않은 데이터 세트의 경우, 공식을 만들어 방향을 잡는 것보다 훨씬 빠른 출발점이 될 수 있습니다.
6. 정돈되지 않은 데이터 정리하기
실제 스프레드시트는 엉망진창이고, Copilot이 있는데도 불구하고 엑셀에서 수동으로 정리하는 건 정말 최악입니다. 위의 통합 문서의 두 번째 시트가 좋은 예인데, 전화번호가 네 가지 다른 형식으로 되어 있고, 이메일 주소는 텍스트 문자열 속에 파묻혀 있습니다.
전화번호 열에는 "(123) 456-7890", "123-456-7890", "+1 123 456 7890", "123.456.7890"과 같은 형식이 있습니다. 이러한 형식을 수동으로 표준화하려면 정규 표현식 바꾸기(REGEXREPLACE)를 사용하거나 셀 단위로 작업해야 합니다. 그래서 Copilot에 "모든 전화번호를 (XXX) XXX-XXXX 형식으로 표준화"하도록 요청했더니, 모든 행에 걸쳐 정리된 수식이 자동으로 생성되었습니다.
고객 정보 열은 훨씬 더 복잡했습니다. "연락처: jane.doe@email.com"이나 "주문 담당자: john_smith@domain.org"처럼 이메일 주소와 일반 텍스트가 뒤섞여 있었습니다. Copilot에서 "고객 정보 열에서 이메일 주소 추출"을 요청했더니 이메일 주소만 깔끔하게 별도의 열로 추출되었습니다.
이런 데이터 정리 작업은 예전에는 시간이 많이 걸렸습니다. 다행히 Copilot이 제가 직접 하기 싫었던 힘든 작업을 대신해 줍니다.
마치며
코파일럿을 비롯한 생성형 AI는 프롬프트가 명확할수록 결과도 더 정확해집니다. “이걸 분석해줘” 같은 모호한 요청은 애매한 결과를 내놓지만, “1분기 지역별 총매출 비교”처럼 구체적인 요청은 유용한 결과를 제공합니다. Microsoft 365 Copilot을 구독 중이고 AI 크레딧이 남아 있다면, 미뤄두었던 스프레드시트 작업에 적용해 보세요.
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