엑셀 데이터 분석 입문: 엑셀(Excel)을 활용한 데이터 분석 기초

현재 정보 폭발의 시대에서 데이터는 의사 결정 및 혁신 개발의 핵심 요소로 자리잡았습니다. 가장 기본적인 Excel에서 강력한 Python으로, 그리고 셀프 서비스 데이터 분석 BI 도구  FineBI까지, 도구 선택은 점점 더 다양해지고 있습니다. 특히 FineBI는 사용자가 복잡한 코딩 없이 데이터를 시각화하고 분석할 수 있는 강력한 도구로, 기업의 데이터 분석 작업을 효율적으로 지원합니다.

FineBI는 간편한 인터페이스를 통해 누구나 쉽게 사용할 수 있으며, 데이터 가공, 시각화, 대시보드 작성, 그리고 실시간 모니터링까지 제공하는 종합적인 데이터 분석 솔루션을 제공합니다. 이는 데이터 분석 초보자부터 전문가에 이르기까지 폭넓게 사용 가능하며, 의사 결정을 더욱 정교하게 만드는 데 도움을 줍니다​.

오늘의 탐색을 통해 데이터 분석 세계를 더 깊이 이해하고, 각 도구가 어떻게 다양한 분석 요구에 맞춰 활용되는지 알아보며, 혁신 기회를 포착하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

엑셀 데이터 분석에서 Python, BI로의 진화

업무 상 필요로 해서, 저는 다양한 데이터 분석가와 프로그래밍 능력이 뛰어난 동료들과 자주 만납니다. 그러나 데이터 분석 방법론에 대해 질문을 받을 때, 일부 사람들은 혼란스러워 보이고 다른 사람들은 단순히 이것이 코드 작성에 관한 일이라고 생각합니다. 그러면, 먼저 데이터 분석의 개념을 간단히 명확하게 해 보겠습니다.

데이터 분석은 명확하게 정의된 분석 목표를 설정하고, 분석 로직을 계획하고 응답하며, 목표에 맞게 데이터를 수집하고 정리하며, 통계적 및 마이닝 기법을 사용하여 데이터를 정밀하게 분석하는 체계적인 프로세스입니다. 이 프로세스는 최종적으로 가치 있는 통찰력을 생성하고 의사 결정을 지원합니다. 본질적으로 데이터 분석은 데이터 과학 분야의 기본 기술을 형성합니다.

오늘, 저는 주로 사용되는 데이터 분석 논리 프레임워크와 기술 방법론에서 Excel, Python 및 BI 도구 프로젝트를 실제로 조작하여 데이터 분석을 전체적으로 설명하겠습니다. 이를 통해 데이터 분석의 기본 구조를 체계적으로 이해하고, 데이터 분석 요령을 빠르게 습득할 수 있기를 바랍니다. 이 추천된 BI 도구를 즐기고 유용하게 생각하신다면, 저장하고 사용해 보시기를 환영합니다.

엑셀 데이터 분석: Excel을 활용한 기본 데이터 분석 기법

현재 ICT 기술의 지속적인 발전 속에서도, Excel은 여전히 데이터 분석 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이 섹션에서는 Excel을 사용하여 기본적인 데이터 정리, 통계 및 시각적 데이터 분석을 어떻게 수행하는지, 그리고 Excel의 제한과 적용 시나리오를 탐색합니다.

엑셀 데이터 분석 Step 1: Excel에서 데이터 가져오기

먼저, 분석할 데이터를 규범화된 테이블 형식으로 정리하고 데이터의 정확성과 형식의 일관성을 확인해야 합니다. 예를 들어 시간, 지역, 상점 이름 등과 같은 다양한 차원에 따라 데이터를 분류할 수 있습니다.

엑셀 데이터 분석 Step 2: Excel에서 데이터 정리하기

이 단계에서는 데이터를 검사하고 중복 레코드, 빈 데이터 및 비정상 데이터와 같은 불필요한 정보를 제거해야 합니다. Excel의 내장 필터 기능을 사용하여 빠르게 삭제할 데이터를 식별하고, 이를 통해 분석의 정확성을 보장할 수 있습니다.

엑셀 데이터 분석 Step 3: Excel에서 데이터 계산하기

Excel의 내장 함수와 수식을 사용하여 합계, 평균, 표준 편차 등 다양한 계산을 수행할 수 있습니다. 이러한 함수와 수식은 Excel의 내장 함수 라이브러리를 호출하거나 특정 계산 요구 사항을 충족시키기 위해 직접 작성할 수 있습니다.

엑셀 데이터 분석 Step 4: Excel에서 데이터 시각화하기

데이터를 더 직관적으로 이해하기 위해 막대 그래프, 선 그래프, 파이 차트 및 레이더 차트와 같은 차트 형식으로 표시할 수 있습니다. Excel에서는 차트 삽입 기능을 통해 이러한 차트를 빠르게 생성하고 스타일 및 형식을 조정하여 최상의 시각적 효과를 얻을 수 있습니다.

엑셀 데이터 분석 Step 5: Excel에서 깊이 있는 데이터 분석 수행하기

정렬, 필터링, 피벗 테이블 등 Excel이 제공하는 데이터 분석 도구를 사용하여 깊이 있는 탐색을 수행할 수 있습니다. 이러한 도구는 사용자가 데이터를 다양한 각도에서 분석하고 데이터의 패턴과 추세를 발견하는 데 도움을 줍니다.

엑셀 데이터 분석의 장점

입문이 쉽고 다양한 학습 자료가 제공됩니다.

모델링, 시각화 및 보고서 작성을 포함한 다양한 기능을 제공합니다.

사용자가 작업의 의미를 이해하는 데 도움을 줍니다. 다른 도구를 깊이 이해하기 위한 기초를 마련합니다.

초급 데이터 분석 도구로서 여러 분석 작업을 완료할 수 있습니다.

엑셀 데이터 분석의 단점

VBA를 이해해야 하는 깊은 학습이 필요합니다.

대량 데이터 처리 시 카드 때문에 속도 저하가 발생할 수 있습니다.

Excel 2016 버전은 단일 데이터 파일에 1,080,000 행만 저장할 수 있으므로 대규모 데이터 집합을 처리하기에 적합하지 않습니다.

내장 통계 분석 기능이 상대적으로 간단하며 유용성이 제한될 수 있습니다.

요약하면, 백만 단위 이하의 데이터 처리와 데이터 분석에는 Excel이 좋은 선택입니다. 데이터 분석을 배우려는 새로운 사람들에게는 Excel이 절대적인 선택이며, 필수적인 도구입니다!

Python 데이터 분석에서 강점 발휘하기

Python은 강력한 프로그래밍 언어로, 데이터 과학 분야에서 이미 주목받고 있습니다. 오늘, 저는 Python이 데이터 정리, 시각화 및 모델링에 어떻게 활용되는지를 소개하고자 합니다.

Python - 데이터 분석 준비

Python을 사용하여 데이터 분석을 수행하기 전에 다음 단계를 따라야 합니다:

데이터 획득

데이터는 CSV 파일, 데이터베이스, 웹 API 또는 기타 데이터셋에서 가져올 수 있습니다.

데이터 정리

데이터 정리는 분석에 적합한 형식으로 데이터를 변환하는 과정입니다. 이 과정에는 중복 항목 삭제, 결측값 채우기, 데이터 유형 변환 등이 포함될 수 있습니다.

탐색적 데이터 분석

시각화와 통계 수단을 사용하여 데이터를 탐색하고 데이터셋에 대한 통찰력을 얻습니다. 이 과정에는 레이더 차트, 상자 그림, 산점도 등을 만드는 것이 포함될 수 있습니다.

데이터 모델링

데이터 모델링을 수행하기 전에 데이터를 추가로 정제하고 머신러닝 알고리즘이 이해할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다. 그런 다음 예측, 분류 등을 위해 머신러닝 알고리즘을 적용할 수 있습니다.

모델 평가

모델의 성능을 평가하기 위해 정확도, 재현율 등의 다양한 지표를 사용해야 합니다.

Python - 데이터 분석 예제

다음은 Python을 사용하여 데이터 분석을 수행하는 예제입니다. Python을 사용하여 위에서 설명한 단계를 수행하는 방법을 보여줍니다:

Pandas 라이브러리에서 제공하는 데이터셋을 사용할 것입니다. 이 데이터셋에는 영화 흥행에 관한 정보가 포함되어 있습니다. 우리는 다음 작업을 수행할 것입니다:

데이터 획득: Pandas의 read_csv 메서드를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 읽어옵니다.

데이터 정리: 결측값이 있는 행을 삭제합니다.

EDA: 막대 그래프로 흥행 수익의 분포를 변환합니다.

데이터 모델링: 선형 회귀 알고리즘을 사용하여 영화 흥행 수익을 예측합니다.

모델 평가: 모델의 성능을 평가하기 위해 평균 제곱 오차를 사용합니다.

다음은 Python 코드 예시입니다:

이 코드 예시는 Python을 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법을 명확하게 보여줍니다. 주석과 코드 구조를 통해 각 단계의 역할과 작업을 이해하기 쉽게 만들어 줍니다.

Python - 데이터 분석 장점

강력한 프로그래밍 능력: Python은 일반적인 프로그래밍 언어로서 다양한 라이브러리와 패키지를 제공하여 복잡한 대용량 데이터 분석 및 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 처리 능력: Python은 구조화된 데이터, 텍스트, 이미지 등 다양한 데이터 유형을 쉽게 처리할 수 있으며, 대규모 데이터셋을 다룰 수 있습니다.

통계 및 머신러닝 라이브러리: NumPy, Pandas, Scikit-Learn 등의 라이브러리는 강력한 통계 분석 및 머신러닝 도구를 제공하여 고급 데이터 분석 및 모델링을 지원합니다.

시각화 능력: Matplotlib, Seaborn, Plotly와 같은 라이브러리를 사용하여 Python은 풍부한 시각적 차트를 생성하여 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다.

엑셀 데이터 분석과 파이썬 데이터 분석의 단점 비교"

높은 학습 곡선: 초보자에게는 기본 프로그래밍 개념과 파이썬 문법을 익히는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

코드 작성 필요: 일부 그래픽 사용자 인터페이스 도구와 비교해 파이썬을 사용한 데이터 분석은 코드 작성이 필요해 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 이는 IT 부서의 지원이 필수적일 수 있습니다.

소규모 데이터 처리: 소규모 데이터 분석에 있어서는 파이썬 사용이 너무 복잡하고 비효율적일 수 있습니다.

대규모 데이터 집합 처리 효율성: 대규모 데이터 집합을 처리할 때 파이썬은 추가적인 최적화와 고려가 필요하여 분석 효율성을 보장하기 어려울 수 있습니다.

고급 기능의 복잡성: 일부 고급 데이터 분석 기능은 깊은 통계 및 수학 이해를 요구하여 사용자에게 도전적일 수 있습니다.

엑셀 데이터 분석을 넘어서: Python과 Self-Service BI 도구를 활용한 고급 데이터 분석

Excel과 Python을 사용한 데이터 분석에 대해 이해한 후에는, Excel이 간단하고 사용하기 쉽지만 기능이 제한되어 기업 수준의 데이터 분석 요구를 충족시키기 어려운 것을 인식합니다. 한편, 프로그래밍 언어인 Python은 강력하지만 학습 곡선이 높아 데이터 분석에는 IT 부서의 지원이 필요할 수 있습니다. 

그렇다면 강력한 기능과 사용 편의성을 모두 갖춘 데이터 분석 소프트웨어가 존재할까요? 그것이 바로 우리가 추천하는 Self-Service BI 도구입니다. Self-Service BI 도구는 비즈니스 사용자가 데이터 분석 및 탐색을 자유롭게 수행할 수 있는 도구입니다. 전통적인 Excel 및 전문 프로그래밍 도구와 비교했을 때, Self-Service BI 도구는 고급 분석 요구를 충족하는 동시에 비즈니스 사용자가 데이터 분석을 손쉽게 수행할 수 있도록 지원합니다.

이어서 평가받고 있는 Self-Service BI 도구인 FineBI를 예로 들어, 데이터 분석의 장점을 소개하겠습니다:

데이터 통합 능력:  FineBI는 다양한 데이터 원본과 연결이 가능하며, 다양한 데이터의 종합적 분석을 위한 한 번의 통합을 지원합니다.

코딩 불필요, 사용 편의성:  FineBI는 직관적인 시각화 인터페이스를 제공하여 사용자가 코드를 작성하지 않고도 분석 보고서와 시각화 차트를 구축할 수 있습니다. 이는 프로그래밍 배경이 없는 비즈니스 사용자에게 적합하며, IT 부서의 일정을 기다릴 필요 없이 자유롭게 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

자동화 및 실시간 분석: FineBI는 데이터 연결, 정제 및 변환을 자동으로 처리하여 데이터 전처리의 복잡성을 줄이고, 사용자가 분석에 집중할 수 있도록 합니다.

강력한 시각화 능력: FineBI는 다양한 차트와 그래프 옵션을 제공하여 사용자가 데이터 패턴, 트렌드, 관계를 시각적으로 이해할 수 있도록 합니다.

상호작용 가능성:  FineBI로 구축된 시각화 대시보드는 높은 상호작용성을 제공하여 사용자가 다양한 데이터 차원을 탐색하고 필터링할 수 있습니다.

협업 및 공유: FineBI는 다수의 사용자가 협업할 수 있도록 지원하며, 분석 보고서와 대시보드를 쉽게 공유하여 팀 협업과 의사 결정 프로세스를 원활하게 합니다.

대용량 데이터 지원: FineBI는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 기능을 제공하여, 대규모 데이터 환경에서도 요구되는 데이터 분석을 충족시킬 수 있습니다.

요약하자면,  FineBI는 Self-Service BI 도구로서 데이터 시각화와 대용량 데이터 분석에 중점을 두며, 비즈니스 사용자부터 데이터 전문가까지 넓은 사용자 범위에게 직관적이고 효율적인 데이터 분석 경험을 제공합니다.

엑셀 데이터 분석의 미래 전망: 데이터 분석 도구의 발전과 가능성

현재 우리는 정보 기반 시대를 살고 있습니다. 간단한 데이터 분석은 Excel로 쉽게 구현할 수 있지만, 프로그래밍이 필요한 복잡한 데이터 분석은 전문 기술이 필요합니다. 그러나 코드 작성 기술을 숙달한 사람은 소수에 불과하여, 많은 기업 직원들이 데이터 분석과 디지털화 흐름에 참여하기 어렵습니다.

더 많은 기업 직원들이 데이터 분석 흐름에 참여할 수 있도록 하기 위해, Self-Service BI 도구는 Excel 및 프로그래밍 도구와 결합하여 사용될 것입니다. 이러한 결합은 사용자가 사용 편의성을 유지하면서 강력한 분석 능력을 부여하며, 프로그래밍 배경이 없는 사람들도 쉽게 데이터 분석에 참여할 수 있게 지원합니다.

위의 내용은 Excel, Python 및 BI 도구 데이터 분석에 관한 전체 내용입니다. 여기에 포함된 다양한 시각화 차트 및 대시보드는  FineBI를 사용하여 제작되었습니다.

 FineBI는 강력한 데이터 처리 엔진과 뛰어난 차트 렌더링 메커니즘을 내장하고 있어, 대규모 데이터 분석과 시각화 요구를 충족시키는 데 도움을 줍니다.

 FineBI는 대만, 홍콩, 맥라오, 싱가포르, 말레이시아 등 지역에서 지역화 서비스를 제공하며, 현지 파인소프트 팀이 기술 지원, 2차 개발 및 프로젝트 구현을 담당합니다. 아래 이미지를 클릭하여 직접 BI Self-Service 데이터 분석 도구와 오피스 및 프로그래밍 소프트웨어의 차이를 경험해보세요! 기술적인 문제가 발생하면 언제든 기술 지원 엔지니어에게 문의하세요. 데이터 분석 여정을 돕겠습니다!

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