들어가기 전에
최근 Microsoft는 Excel 프로그램에 여러 가지 새로운 인공지능(AI) 추가 기능을 출시했습니다. Excel의 AI 기능은 작업을 자동화하고 강력한 데이터 분석 도구를 제공하여 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. Excel의 AI 기능을 이용하여 생산성을 높이는 방법을 소개합니다.
※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: Improve your productivity by automating Excel tasks with AI
- URL: https://www.geeky-gadgets.com/improve-excel-productivity/
개요
Microsoft Copilot은 목록에서 가장 높은 순위를 차지하며 귀중한 도구 로 돋보입니다 . 필터링 및 피벗 테이블 생성과 같은 복잡한 작업을 자동화하여 보다 전략적인 작업에 시간을 할애할 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 데이터 세트에서 피벗 테이블을 만들어야 하는 경우 Copilot이 자동으로 처리하여 결과를 해석하고 데이터 기반 의사 결정에 집중할 수 있습니다. 가끔 버그가 있지만 광범위한 사용 사례와 시간 절약 기능이 있어 Excel 툴킷에 없어서는 안 될 추가 기능입니다.
- 필터링 및 피벗 테이블 생성과 같은 복잡한 작업을 자동화합니다.
- 더욱 전략적인 작업과 데이터 기반 의사 결정을 위한 시간을 확보합니다.
- 광범위한 사용 사례로 인해 가끔 버그가 발생하더라도 없어서는 안 될 도구입니다.
AI Formula 추가 기능: 즉각적인 데이터 생성
Microsoft Copilot 바로 아래에 있는 AI Formula Add-in은 복잡한 데이터 세트를 빠르게 생성하는 능력으로 인상적입니다. 예를 들어, 프로젝트를 위해 국가와 인구 목록이 필요한 경우 이 Add-in은 즉시 정보를 제공하여 데이터를 수동으로 조사하고 입력하는 데 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 지루한 데이터 입력의 필요성을 없애 작업의 효율성을 높이고 생성된 데이터를 효과적으로 분석하고 사용하는 데 집중할 수 있습니다.
- 국가 및 인구 목록과 같은 복잡한 데이터 세트를 빠르게 생성합니다.
- 수동 데이터 입력의 필요성을 없애 효율성을 향상시킵니다.
- 생성된 데이터를 효과적으로 분석하고 사용하는 데 집중할 수 있습니다.
데이터 분석 도구 팩: 강력한 통계 도구
Data Analysis Tool Pack은 다양한 고급 통계 분석 도구를 제공합니다 . 회귀 분석, t-검정, ANOVA 또는 기타 통계적 방법을 수행해야 하는지 여부에 관계없이 이 기능이 필요합니다. 예를 들어, 과학적 연구를 수행하거나 비즈니스 데이터를 분석하는 경우 이러한 도구를 사용하면 데이터를 정밀하게 분석하고 의미 있는 결론을 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 강력한 통계 기능이 Excel에 내장되어 있으면 데이터 분석 프로세스가 간소화되고 데이터에서 얻을 수 있는 통찰력의 깊이가 향상됩니다.
- 다양한 고급 통계 분석 도구를 제공합니다.
- 회귀 분석, t-테스트, ANOVA 등이 포함되어 있습니다.
- 데이터 분석을 간소화하고 통찰력의 심도를 향상시킵니다.
빠른 채우기와 자동 채우기
Flash Fill과 Auto Fill은 반복적인 작업을 자동화하는 일상적인 유틸리티 로 그 뒤를 따릅니다 . 이러한 기능은 데이터 패턴을 지능적으로 인식하고 완성하여 시간과 노력을 절약합니다. 예를 들어 이름 목록이 있고 성과 이름을 다른 열로 구분하려는 경우 Flash Fill은 몇 가지 예만으로 이를 자동으로 수행할 수 있습니다. 마찬가지로 Auto Fill은 일련의 숫자, 날짜 또는 사용자 지정 패턴을 확장하여 수동 입력의 필요성을 없앨 수 있습니다. Flash Fill과 Auto Fill은 상위 순위 기능만큼 혁신적이지는 않지만 일상적인 데이터 조작 작업에서 일관된 가치를 제공합니다.
데이터 분석 도구
데이터 분석도 핵심 기능으로, 데이터의 요약, 추세, 패턴을 빠르게 제공합니다 . 이 도구는 한 번의 클릭으로 수동 분석이 필요한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 판매 수치의 대규모 데이터 세트가 있는 경우 데이터 분석 버튼을 사용하면 데이터를 수동으로 걸러낼 필요 없이 주요 추세, 이상치, 상관 관계를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기능은 특히 데이터 패턴을 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 유용하며 심층 분석을 위한 시작점이 될 수 있습니다.
피벗 테이블과 데이터 시각화
다음은 Excel에서 시각화 및 피벗 테이블을 제안하는 기능으로, 데이터에 가장 적합한 차트와 표를 추천하여 시간을 절약 할 수 있습니다. 예를 들어, 지역 및 제품 범주별로 판매 데이터를 분류한 경우 Excel에서 정보를 효과적으로 요약하기 위해 쌓인 막대형 차트나 피벗 테이블을 제안할 수 있습니다. 이러한 권장 사항이 항상 여러분의 특정 요구 사항과 완벽하게 일치하지는 않지만, 유용한 시작점을 제공하고 효과적인 데이터 시각화 및 분석에 대한 아이디어를 불러일으킬 수 있습니다. 그러나 차트와 표를 원하는 대로 완전히 사용자 지정하려면 권장 사항을 조정해야 할 수도 있습니다.
Excel의 데이터 유형 기능은 제한적으로 자주 사용되지만 귀중한 보충 정보를 제공합니다. 국가의 수도와 인구 또는 회사의 주식 데이터와 같은 특정 데이터 포인트에 대한 추가 컨텍스트를 제공합니다. 이 정보는 재무 분석이나 인구 통계 연구와 같은 특정 프로젝트에 유익할 수 있지만 매일 사용하지는 않을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 관련 데이터로 작업할 때 데이터 유형 기능은 보충 정보를 수동으로 찾는 데 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
예측 기능
예측 기능은 과거 데이터를 기반으로 미래 추세에 대한 기본적인 예측을 제공합니다. 간단한 예측 요구 사항에는 유용하지만 보다 전문화된 도구의 고급 기능과 정확성을 제공하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 작년의 판매 데이터가 있는 경우 Excel은 기본 알고리즘을 사용하여 미래 판매 추세를 예측할 수 있습니다. 그러나 여러 변수와 계절성이 있는 보다 복잡한 예측 시나리오의 경우 전용 예측 소프트웨어가 더 나은 선택일 수 있습니다. 제한 사항에도 불구하고 Excel의 예측 기능은 여전히 간단한 사용 사례에 대한 빠르고 쉬운 예측을 제공할 수 있습니다.
이미지를 표로 변환
마지막으로, 가장 낮은 순위를 차지한 이미지 데이터를 Excel 표로 변환하는 기능은 특정 시나리오에서 유용할 수 있지만 일상적인 사용에는 제한이 있습니다 . 예를 들어, 인쇄된 표나 데이터 스크린샷이 있는 경우 이 기능을 사용하여 사진을 찍어 Excel로 직접 가져와서 수동 데이터 입력에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다. 그러나 이미지 인식의 정확도가 때때로 일관되지 않아 중요한 작업이나 대규모 데이터 세트에는 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 무기고에 넣어두면 편리한 도구이기는 하지만 워크플로에서 정기적으로 의존하는 기능은 아닐 수 있습니다.
마치며
Excel의 AI 기능은 생산성을 높이고 데이터 분석 프로세스를 간소화하는 광범위한 도구를 제공합니다. Microsoft Copilot 으로 복잡한 작업을 자동화하는 것부터 AI Formula Add-in으로 즉시 데이터 세트를 생성하는 것까지 이러한 기능은 상당한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 각 기능의 강점과 사용 사례를 이해하면 Excel에서 데이터로 작업할 때 효율성과 효과성을 극대화하기 위해 워크플로에 전략적으로 통합할 수 있습니다.
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