[성동3기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 29~30_엑셀 _데이터 분석 프로세스, 필수 함수

시각화 (차트 / 스파크 라인)

스파크 라인 : 셀에 삽입 가능한 차트
엑셀은 다양한 차트와 스파크 라인을 제공한다. 각 차트의 목적에 부합하게 사용해야 좋은 효과를 볼 수 있다.
 

차트 종류

• 막대형 차트 : 항목이나 계열 간의 비교 또는 길지 않은 항목 별 추이 비교에 정점
• 꺾은선형 차트 : 긴 기간의 추이를 표시할 때 유용한 차트
• 원형 차트 : 전체 항목을 비율로 표시하는 차트
• 분산형 차트 : 계역의 연관선을 설명하는 차트

 

차트 삽입

 
 

스파크라인 - 꺾은선

 
 

스파크라인 - 승패

 
 

Y축 최솟값 조정

 
 

데이터 레이블 조정

 
 

파워쿼리 활용하기

파워쿼리 : 데이터 가공을 위한 엑셀의 필수 기능

• 엑셀에서 데이터를 변환하고 정리하는 도구 (전처리)
• 모든 작업을 단계별로 기록하여 쉽게 수정 가능
• 데이터가 계속 추가되는 상황에서 자동화 (한 번 설정하면 반복 실행 가능)

 

파워쿼리를 잘 활용하기 위한 올마른 데이터 구조 규칙 3가지

1. 머리글은 반드시 1줄로 입력해야 함
   • 머리글이 2줄이면 첫번째 행만 이름으로 인식하고 나머지는 데이터로 처리함
2. 병합된 셀이 없어야 함
   • 각 열이 독립적으로 데이터를 가지고 있어야 원활하게 분석 가능
   • 데이터를 자동으로 인식하는 과정에서 오류 발생 가능성이 높음
3. 집계된 데이터(합계, 소계)는 원본 데이터에 포함되면 안됨
   • 파워쿼리는 원본데이터를 정리하는 도구
   • 합계나 소계가 포함된 데이터라면 중복된 값이 계산되어 잘못 분석 될 수 있음

 

파워쿼리 따라하기 1

 
목표: 내역 시트의 세부유형을 펀드명과 펀드 시트에서 판매사명이 같은 것으로 찾아서 연결하기
 
 

데이터 병합 (세부유형)

파워쿼리 편집기 진입

내역, 펀드 쿼리 병합

 

세부유형 데이터 병합

 

데이터 로드 및 확인

 
 
 

파워쿼리 따라하기 2

 
목표 : 잘못 된 머리글 포함된 자료, 필드 추가하기

머리글 수정, 매출 이익률/달성률 열 추가

데이터 로드 결과 확인

 
 

원본 데이터에 행 추가

 

자동화 확인 (데이터 > 모두 새로고침)

 
 
 

피벗테이블 (Pivot Table)

• Pivot : 축을 중심으로 회전하다 / 중심축
• 우리가 보고자 하는 형태로 데이터를 다시 정렬하고 집계한 보고서
• 데이터 분석의 핵심
• 누적되는 데이터를 자동으로 관리하기 좋음

 

피벗테이블 따라해보기

 

제조사별 매출현황 분석해주세요.

 
 
1. 제조사별 금액 목록 만들기 (함수)

raw data > 제조사별 금액 목록 추가

 
함수로 분석 테이블을 만들 때의 문제점

• 조건을 중간에 추가하고 싶을 때
• 3가지 이상의 조건을 사용하고 싶을 때
• 여러가지의 평균값을 다양하게 구해서 비교하고 싶을 때

-> 업무의 시간이 많이 들고, 난이도가 높다.😓
 
 
2. 피벗테이블 생성하고, 슬라이서 추가

 
 

Ctrl + T : 영역을 표로 설정

 
이렇게 만들어 놓게 되면, 표 내용이 수정되어도 자동으로 확장하며 피벗테이블을 관리할 수 있다.
 
 

시각화(대시보드)

경찰청 무인 교통 단속 카메라 대시보드

 
 
 

Reflection

 
엑셀 데시보드에 대한 내용이 가장 유익했다. 실무에서 필요로하는 부분이라, 주의 깊게 들었다. 확실히 디자인적 요소를 무시할 수 없는 것 같다. 특히, 그래프와 폰트 크기의 밸런스를 잘 맞춰줘야 한 눈에 잘 들어올 수 있다는 걸 알았다. 앞으로 다양한 대시보드 형태를 만들어 보며 숙달될 수 있도록 해야겠다.