Excel은 데이터를 수집, 분석하는 강력한 도구지만 최대한 활용하려면 데이터를 적절하게 구성해야 합니다. Excel에서 수집된 데이터를 구조화하는 다양한 사례와 팁을 소개합니다. 맨 아랫 쪽에 있는 데이터 구조화 관련 자주 묻는 질문 15가지도 참고하세요.
※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: How to Structure Collected Data in Excel
- URL: https://winbuzzer.com/2024/02/11/how-to-structure-collected-data-in-excel-xcxwbt/
[참고] 본문 내용과 함께 다음 글도 참고하세요.
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Excel에서 데이터 구조가 중요한 이유
데이터 구조는 스프레드시트에서 데이터를 구성하는 방법을 나타냅니다. 좋은 데이터 구조를 사용하면 쉽게 계산을 수행하고, 데이터를 필터링 및 정렬하고, 차트와 피벗 테이블을 만들고, 수식과 함수를 적용할 수 있습니다. 잘못된 데이터 구조는 오류, 혼란, 비효율성을 초래할 수 있습니다.
Excel에서 수집된 데이터를 구조화하는 방법
Excel에서 수집된 데이터를 구성하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그러나 모든 유형의 데이터에 대해 따라야 하는 몇 가지 일반적인 지침이 있습니다.
- 데이터베이스처럼 데이터 형식 지정: 각 행은 레코드(예: 고객 또는 거래)를 나타내고 각 열은 필드(예: 이름 또는 날짜)를 나타냅니다. 데이터 범위 내에서 빈 행이나 열을 사용하지 마세요. 각 열에 포함된 내용을 설명하는 헤더에는 하나의 행을 사용하세요. 날짜, 숫자, 텍스트에 일관된 형식을 사용하세요.
- 모든 머리글 행이 동일한지 확인: 하나의 워크시트에 여러 개의 데이터 테이블이 있는 경우 머리글 행의 이름과 각 테이블의 순서가 동일한지 확인하세요. 이렇게 하면 서로 다른 테이블을 참조하거나 결합할 때 혼란을 피하는 데 도움이 됩니다.
- 모든 행과 열에 데이터가 포함되어 있는지 확인: 데이터 범위 내에서 셀을 비워 두지 마세요. 값이 누락되었거나 알 수 없는 경우 공백으로 두는 대신 N/A 또는 0과 같은 자리 표시자를 사용하세요. 이렇게 하면 모든 셀에 값이 필요한 수식이나 함수를 적용할 때 오류가 발생하지 않습니다.
- 셀 병합을 사용하지 말 것: 셀을 병합하면 스프레드시트가 보기 좋게 보일 수 있지만 수식을 정렬, 필터링 또는 적용할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 셀을 병합하는 대신 정렬이나 들여쓰기 옵션 등을 사용하세요.
데이터 유형 결정
데이터 정리를 시작하기 전에 작업 중인 데이터의 유형을 결정하는 것이 중요합니다. 이는 데이터에 가장 적합한 구조를 선택하는 데 도움이 됩니다. 데이터는 크게 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다.
- 숫자 데이터: 이 유형의 데이터는 숫자로 구성되며 계산 및 통계 분석에 사용할 수 있습니다. 날짜 데이터도 넓은 의미에서 보면 숫자 데이터에 해당합니다.
- 텍스트 데이터: 이 유형의 데이터는 텍스트로 구성되며 설명 분석에 사용할 수 있습니다.
Excel에서 스크랩된 데이터 사용
스크랩된 데이터(scraped data)는 웹 스크래핑 도구, API, 수동 복사 및 붙여넣기 등 다양한 방법을 사용하여 웹사이트나 기타 소스에서 추출한 데이터입니다. 스크랩된 데이터는 분석, 연구, 보고 등 다양한 목적으로 유용할 수 있습니다. 그러나 스크랩된 데이터는 항상 Excel이나 기타 스프레드시트 애플리케이션과 호환되는 형식이 아닐 수도 있습니다. 따라서 Excel에서 사용하려면 몇 가지 전처리(preprocessing) 단계가 필요할 수 있습니다.
Excel에서 스크랩한 데이터를 사용하기 위한 일반적인 전처리 단계는 다음과 같습니다.
- Excel 기능이나 수식을 방해할 수 있는 원치 않는 문자, 공백, 기호 또는 HTML 태그를 제거하기 위해 데이터를 정리하고 서식을 지정합니다.
- 데이터를 텍스트, 숫자, 날짜, 통화 등 적절한 데이터 유형으로 변환합니다. 이는 데이터에 대한 계산이나 작업을 수행할 때 오류나 불일치를 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 명확한 헤더와 라벨이 있는 구조화된 테이블로 데이터를 구성합니다. 이를 통해 데이터의 가독성과 접근성을 향상하고 정렬, 필터링 또는 피벗 테이블과 같은 기능을 활성화할 수 있습니다.
데이터의 정확성과 완전성을 검증하고 검증합니다. 이는 분석 또는 보고서의 품질에 영향을 미칠 수 있는 누락된 값, 중복, 이상치 또는 이상치를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음 단계를 수행하면 Excel에서 스크랩된 데이터를 보다 효과적이고 효율적으로 사용할 수 있습니다.
데이터 구조 결정
데이터 유형을 결정한 후에는 데이터에 가장 적합한 구조를 결정할 수 있습니다. Excel에서 사용되는 일반적인 데이터 구조는 다음과 같습니다.
- 평면(flat) 구조: 변수 수가 적은 데이터에 적합합니다. 데이터는 행으로 구성되며 각 변수는 별도의 열에 표시됩니다.
- 관계형(relational) 구조: 변수 수가 많은 데이터에 적합합니다. 데이터는 여러 테이블로 구성되며 각 테이블은 별도의 변수를 나타냅니다.
- 계층(hierarchical) 구조: 계층 관계가 있는 데이터에 적합합니다. 데이터는 트리 구조로 구성되어 있으며 각 수준은 서로 다른 변수를 나타냅니다.
헤더 및 라벨 생성
머리글과 레이블은 Excel에서 데이터를 구성하는 데 필수적입니다. 헤더는 변수의 이름이고 레이블은 데이터 포인트의 이름입니다. 헤더와 라벨을 만들려면 다음 단계를 따릅니다.
- 데이터 내부의 셀을 하나 선택하고 [삽입] 탭 - [표] 그룹 - [표]를 선택합니다.
- 표의 스타일과 서식을 선택합니다.
- 데이터의 헤더와 라벨을 입력합니다.
데이터 정렬 및 필터링
데이터를 정렬하고 필터링하면 특정 데이터 포인트를 찾고 데이터를 보다 효과적으로 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터를 정렬하고 필터링하려면 다음 단계를 따릅니다.
- [데이터] 탭 - [정렬 및 필터] 그룹에서 [정렬] 또는 [필터]를 클릭합니다.
- 데이터를 정렬하려는 순서를 선택합니다([정렬]을 선택한 경우).
- 데이터를 필터링할 기준을 선택합니다([필터]를 선택한 경우).
수식과 함수
공식과 함수는 데이터를 분석하고 계산을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 수식과 함수를 사용하려면 다음 단계를 따릅니다.
- 수식이나 함수를 입력하려는 셀을 선택합니다.
- 수식 표시줄에 수식이나 함수를 입력합니다.
- Enter를 누르면 결과가 표시됩니다.
더 나은 이해를 위한 차트 활용
Excel의 차트와 그래프는 데이터를 시각화하고 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다. 차트와 그래프를 만들려면 다음 단계를 따릅니다.
- 차트에 사용하려는 데이터를 선택합니다.
- [삽입] 탭 - [차트] 그룹에서 적당한 차트 유형을 선택합니다.
- 차트의 스타일과 서식을 선택하고 필요에 따라 차트를 맞춤 설정합니다.
Excel 데이터 구조화에 대해 자주 묻는 질문 15가지
Q1. 새 항목을 추가할 때 Excel 데이터 구조의 일관성을 유지하려면 어떻게 해야 하나요?
Excel 표( Ctrl+T )를 활용하여 데이터를 구조화하세요. Excel의 표는 새 데이터를 포함하도록 자동으로 확장되며, 일관된 형식을 유지하고 수식이 새 행에 균일하게 적용되도록 하여 새 항목이 추가될 때 데이터 구조를 일관되게 유지하는 데 도움이 됩니다.
Q2. Excel에서 누락된 데이터를 처리하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
셀을 비워 두는 대신 상황에 따라 'N/A' 또는 '0'과 같은 자리 표시자를 사용하여 누락된 데이터를 채우세요. 이 접근 방식은 계산 오류를 방지하고 분석을 위해 데이터 구조가 그대로 유지되도록 합니다.
Q3. 조건부 서식을 사용하여 데이터 구조 불일치를 강조하려면 어떻게 해야 하나요?
조건부 서식 규칙을 적용하여 정의된 데이터 구조에서 이상값, 오류 또는 편차를 감지합니다. 예를 들어 예상되는 데이터 형식이나 패턴과 일치하지 않는 셀을 강조 표시하여 구조적 불일치를 빠르게 식별하고 수정할 수 있습니다.
Q4. Excel에서 수집된 데이터의 구조화를 자동화할 수 있나요?
예, Excel의 파워 쿼리 도구를 사용하여 데이터 구조화를 자동화하세요. 파워 쿼리를 사용하면 반복 가능한 프로세스를 통해 데이터를 구조화된 형식으로 가져오고 정리하고 변환할 수 있습니다. 이는 특히 반복적인 데이터 수집 작업에 유용합니다.
Q5. Excel에서 구조화된 데이터의 유효성을 검사하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
데이터 검증 규칙을 활용하여 데이터 무결성을 보장합니다. 예를 들어 데이터 입력을 특정 형식, 범위 또는 목록으로 제한하고 수식을 사용하여 데이터세트의 다른 값과 비교하여 데이터의 유효성을 검사함으로써 구조화된 데이터가 예상 매개변수를 준수하는지 확인할 수 있습니다.
Q6. 데이터 구조를 손상시키지 않고 Excel에서 대규모 데이터 세트를 어떻게 처리하나요?
대규모 데이터 세트의 경우 Excel의 Power Pivot 추가 기능을 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 구조화된 관계형 데이터 모델을 유지하면서 많은 양의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있으므로 Excel의 표준 그리드를 압도하지 않고도 분석 기능이 향상됩니다.
Q7. Excel에서 구조화된 데이터를 분석하는 데 피벗 테이블이 어떻게 도움이 되나요?
피벗 테이블은 구조화된 데이터를 요약하고 분석하는 강력한 도구입니다. 피벗 테이블을 생성하면 데이터를 쉽게 집계, 정렬, 필터링할 수 있으며, 이는 수집한 구조화된 데이터에서 추세와 통찰력을 찾는 데 도움이 됩니다.
Q8. Excel의 구조화된 데이터를 외부 데이터베이스와 연결하는 방법이 있나요?
예, Excel의 외부 데이터 연결 기능을 사용하여 구조화된 데이터를 SQL Server 또는 Access와 같은 외부 데이터베이스와 연결하세요. 이를 통해 Excel 시트에서 실시간 데이터 업데이트가 가능하므로 구조화된 데이터가 최신 상태로 유지되고 데이터 소스에 연결됩니다.
Q9. Excel에서 여러 원본의 데이터를 구조화할 때 데이터 정확성을 어떻게 보장할 수 있나요?
파워 쿼리를 사용하여 데이터를 통합하여 다양한 원본의 데이터를 병합하고 정리합니다. 가져오기 프로세스 중에 데이터 유형 및 형식의 일관성을 보장하고 Excel의 데이터 유효성 검사 기능을 사용하여 구조화된 데이터세트 전체에서 데이터 정확성을 유지하세요.
Q10. Excel에서 시계열 데이터를 구성하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
한 열에는 날짜를, 인접한 열에는 데이터 포인트를 사용하여 시계열 데이터를 시간순으로 구성합니다. 동적 범위에 Excel의 테이블 형식을 활용하고 피벗 테이블 또는 차트를 적용하여 시간 경과에 따른 추세를 효과적으로 분석하세요.
Q11. 쉬운 분석을 위해 Excel에서 계층적 데이터를 어떻게 구성하나요?
그룹화를 사용하여 계층적 데이터를 관리합니다. 관련 행이나 열을 그룹화하여 계층 구조를 반영하는 축소 가능한 구조를 만듭니다. 이 방법을 사용하면 Excel 내 중첩된 데이터 세트의 가독성과 분석이 향상됩니다.
Q12. Excel을 사용하여 정성적 데이터를 구조화하고 분석할 수 있나요?
예, Excel에서는 텍스트 응답을 별도의 열에 있는 테마나 코드로 분류하여 정성적 데이터를 구조화할 수 있습니다. 조건부 서식을 활용하여 주요 주제를 강조하고 피벗 테이블을 사용하여 분석을 위한 각 범주의 빈도를 요약합니다.
Q13. 여러 변수가 포함된 데이터 세트를 관리하고 구조화하기 위해 Excel에서 어떤 전략을 사용할 수 있나요?
변수가 여러 개인 데이터세트의 경우 별도의 워크시트를 활용하여 다양한 데이터 측면이나 범주를 관리하세요. 데이터 통합 또는 파워 쿼리를 사용하여 분석을 위해 이러한 변수를 결합하면 각 변수가 명확하게 정의되고 워크시트 전체에서 일관되게 형식이 지정됩니다.
Q14. Excel 기능을 사용하여 보고 및 프레젠테이션 구조를 향상하려면 어떻게 해야 하나요?
일관된 서식을 위해 Excel에 내장된 스타일과 테마를 사용하여 구조를 향상하세요. 차트와 조건부 서식을 활용하여 데이터를 시각적으로 표현하고, 피벗 테이블을 사용하여 동적 요약을 수행하여 보고서와 프레젠테이션을 더욱 효과적으로 만듭니다.
Q15. 지리적 분석을 위해 Excel에서 데이터를 구조화하는 방법이 있나요?
지리적 분석을 위해 위치별 열(예: 국가, 도시, 우편번호)로 데이터를 구조화합니다. Excel의 3D 지도 기능을 활용하여 지리적 데이터를 시각적으로 표시하고 공간 패턴과 추세에 대한 통찰력을 제공합니다.
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