Category: Excel Formula(Function)

Power Query는 데이터 정리 및 변환 작업을 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다. 한 번 작성한 쿼리를 저장하고 재사용하면 반복적인 작업을 간소화할 수 있습니다. 이 문서에서는 반복 작업 자동화에 대한 상세한 설명과 실무 예제를 제공합니다. 1. 반복 작업 자동화란? 정의 장점 2. Power Query 자동화의 핵심 요소 2.1 단계 저장 2.2 쿼리 재사용 2.3 새로 고침 3. 반복 작업 자동화 예제

Power Query에서 데이터를 병합하거나 추가하는 기능은 여러 테이블을 하나로 결합하고 데이터를 통합하는 데 매우 유용합니다. 이 문서에서는 **데이터 병합(Merge)**과 데이터 추가(Append) 기능을 상세히 설명하고, 실무에서 활용할 수 있는 구체적인 예제와 결과를 제공합니다. 1. 데이터 병합(Merge) 병합이란? 병합 유형: 예제: 고객 정보와 주문 데이터를 병합 더미 데이터: 고객 테이블: 고객 ID 이름 지역 C001 김민수 서울 C002 이영희 부산 C003 박철수

1. 필터링 필터링이란? 필터링은 특정 조건에 맞는 데이터만 선택하는 작업입니다. Power Query에서 필터링을 사용하면 대량의 데이터에서 필요한 데이터만 추출할 수 있습니다. 사용 방법 예제: 특정 매출 이상인 데이터 필터링 제품명 카테고리 매출 노트북 전자제품 1,000,000 스마트폰 전자제품 800,000 키보드 컴퓨터용품 300,000 태블릿 전자제품 500,000 모니터 컴퓨터용품 600,000 필터링 조건: 작업 단계: 결과: 제품명 카테고리 매출 노트북 전자제품 1,000,000 스마트폰 전자제품

데이터 분석을 시작할 때 가장 중요한 단계는 데이터를 가져오고 정리하는 것입니다. Power Query는 Excel과 Power BI에서 제공되는 강력한 도구로, 다양한 소스에서 데이터를 불러와 쉽게 정리할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 Power Query의 개념과 주요 기능을 소개하고, CSV 파일을 활용한 데이터 가져오기 예제를 통해 실무에서 활용할 수 있는 방법을 설명하겠습니다. Language Toggle EN ver. Power Query란? 정의: Power Query는 데이터를 가져오고

엑셀에서 숫자로만 데이터를 분석하는 것은 한계가 있습니다. “월별 매출 변화를 한눈에 확인하고 싶다면?”, “카테고리별 성과를 쉽게 비교하고 싶다면?” 데이터를 더욱 직관적으로 이해하려면 차트와 그래프를 활용한 시각적 표현이 필수적입니다. 차트와 그래프를 사용하면 데이터의 트렌드와 비교를 쉽게 분석할 수 있으며, 보고서나 발표에서도 효과적으로 활용할 수 있습니다. 이번 글에서는 엑셀의 차트와 그래프를 활용하는 방법을 소개합니다. 꺾은선형 그래프, 막대그래프, 원형그래프, 혼합 차트 등 다양한

엑셀을 사용할 때, 중요한 데이터 포인트를 더 빠르게 식별하고 시각적으로 구분하는 것이 필요할 때가 많습니다. “매출이 특정 금액 이하일 때 자동으로 색을 변경하고 싶다면?”, “상위 10%의 데이터를 강조해서 분석하고 싶다면?” 이럴 때 조건부 서식(Conditional Formatting) 기능을 활용하면 데이터를 효과적으로 시각화하고, 분석 속도를 높일 수 있습니다. 이번 글에서는 조건부 서식을 활용해 특정 조건에 맞는 데이터를 강조하는 방법을 소개합니다. 기본적인 설정 방법부터

엑셀을 사용할 때, 데이터를 단순히 정리하는 것뿐만 아니라 빠르게 요약하고 인사이트를 도출하는 것이 중요합니다. 특히 대량의 데이터를 효율적으로 분석하려면 피벗 테이블을 활용하는 것이 필수적이죠. “카테고리별 매출을 쉽게 분석하고 싶다면?”“날짜별 매출 추이를 한눈에 확인하고 싶다면?” 이 글에서는 피벗 테이블을 활용한 데이터 요약 및 시각화 방법을 소개합니다. 기본적인 개념부터 실무에서 자주 쓰이는 활용 사례, 그리고 업무 효율을 높이는 실용적인 팁까지 담았으니, 엑셀로

엑셀을 사용하다 보면 단순한 계산뿐만 아니라 데이터 검색, 보안 설정, 오류 처리, 그리고 고급 분석까지 다양한 작업이 필요합니다. 특히 대량의 데이터에서 필요한 값을 빠르게 찾거나, 데이터 무결성을 유지하고, 반복적인 작업을 자동화하는 기능이 필수적이죠. 이번 글에서는 실무에서 자주 활용되는 추가 함수들을 소개합니다. 이 글을 통해 데이터 관리와 분석을 보다 스마트하게 할 수 있는 다양한 함수들을 익혀보세요! 💡🚀 Language Toggle

엑셀에서 데이터를 효율적으로 분석하고 원하는 정보를 빠르게 찾는 것은 실무에서 매우 중요한 능력입니다. “고객 데이터에서 특정 정보를 검색해야 할 때”, “제품 코드에 맞는 가격을 찾아야 할 때”, “데이터베이스처럼 여러 시트에서 정보를 연관 지어 활용해야 할 때”, 어떻게 하면 더 빠르고 정확하게 작업할 수 있을까요? 이럴 때 강력한 도구가 바로 엑셀의 데이터 분석 함수입니다. 특히 VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH 같은 검색

엑셀에서 숫자만큼이나 자주 다루는 것이 바로 텍스트 데이터입니다. 고객 정보, 제품 코드, 이메일 주소 등 다양한 데이터를 정리할 때 “이름과 성을 분리하거나 결합해야 할 때”, “코드에서 특정 부분만 추출해야 할 때”, “대소문자를 변환해야 할 때” 어떻게 하면 효율적으로 작업할 수 있을까요? 이런 문제를 해결해 주는 것이 바로 **엑셀의 텍스트 처리 함수(LEFT, RIGHT, CONCATENATE, TEXTJOIN, MID 등)**입니다. 실무에서 데이터를 보다 쉽게