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Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

이 기사에서는 대규모 데이터 세트 를 분석하는 방법을 보여줍니다. 엑셀에서. 사업 활동의 장단점을 아는 것은 매우 중요합니다. 계정 및 판매 기록을 유지하는 동적 프로세스입니다. 조직의. 판매, 구매 또는 교환이 일정 기간 동안 자주 발생하기 때문입니다. 따라서 오늘부터 지난 3, 4개월 동안의 매출 또는 이익 기록을 알고 싶다면 그에 대한 엄청난 양의 데이터를 찾을 수 있습니다. 다행히 Excel에는 이 문제에 도움이 되는 몇 가지 멋진 기능이 있습니다. 분석할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트 Excel에서 부품별로 계산할 수 있으므로 계산이 더 쉬워집니다.

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 6가지 방법

이 기사에서는 다음 데이터 세트를 사용할 것입니다. 이 데이터 세트에는 많은 양의 데이터가 포함되어 있지 않지만 큰 데이터 세트 를 분석하는 방법의 예를 보여드릴 수 있습니다. 사용 중입니다.

판매 가 있습니다. 이 데이터 세트의 일부 전자 장치에 대한 정보입니다.

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

이 데이터세트를 표 로 사용하는 것이 편리합니다. 분석하는 동안. 이 데이터를 표로 변환하려면

  • 먼저 데이터 세트를 선택한 다음 삽입 으로 이동합니다.>> 표 .
  • 그 후 대화 상자 나타납니다. 내 테이블에 헤더가 있음을 선택했는지 확인하세요. .
  • 다음으로 확인을 클릭합니다. .

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

이 작업을 실행하면 데이터세트가 Excel 표로 변환됩니다. .

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

1. 분석 잉 대용량 데이터 세트 피벗 테이블 

대규모 데이터 세트 를 분석하는 몇 가지 다른 방법이 있습니다. 엑셀에서. 그 중 하나는 피벗 테이블 을 사용하는 것입니다. 삽입 탭에서 . 피벗 테이블 필요한 열과 행별로 제품 판매에 대한 정보를 볼 수 있도록 도와줍니다. 또한 몇 달 또는 몇 년 후에 볼 수 있습니다. 아래 과정을 진행해 보겠습니다.

단계:

  • 먼저 데이터 표를 선택한 다음 삽입 으로 이동합니다.>> 피벗 테이블 .
  • 나중에 대화 상자 나타납니다. 새 워크시트 를 선택할 수 있습니다. 또는 기존 워크시트 . 편의에 따라 선택하세요.

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

  • 그 후 새 워크시트를 선택했습니다. , 피벗 테이블 을 찾습니다. 새 워크시트의 기능. 필요한 범위(날짜 , 가격 , 판매자 이름 등) 피벗 테이블 필드 . 피벗 테이블에 판매 정보 요약이 표시됩니다. .
  • 여기서 날짜 를 드래그했습니다. 행 필드 범위 . 월 이라는 또 다른 범위를 제공했습니다. 몇 개월 동안 판매 정보를 관찰할 수 있도록 자동으로 범위를 지정합니다.
  • 그 후에 판매자 이름 도 추가했습니다. 열 필드에서 , 어떤 직원이 가장 많은 항목을 판매했는지 알고 그에게 보너스를 주기를 원할 수 있기 때문입니다.
  • 그리고 값 입력란 , 가격 을 드래그했습니다. 해당 기간에 얼마나 많은 판매가 발생했는지 확인할 수 있습니다.

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피벗 테이블 을 보면 그 후 다음과 같은 정보를 볼 수 있습니다. 필드 에 따르면 우리가 선택한 총 매출 이 표시됩니다. 월까지 , 판매액 각 판매자가 수행했습니다. 및 총계 판매 기간이 끝날 때까지.

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

  • 이 정보는 날짜로도 볼 수 있습니다. . 더하기 아이콘 을 클릭하기만 하면 됩니다. (+ ) 월 이름 옆 .

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

따라서 대규모 데이터 세트 를 분석할 수 있습니다. 피벗 테이블을 사용하여 . 거의 일상적인 판매 정보로 작업할 때 정말 유용합니다.

자세히 보기:피벗 테이블을 사용하여 Excel에서 데이터를 분석하는 방법(적합한 예 9개)

2. 대용량 데이터 세트를 분석하기 위한 필터 명령

대용량 데이터 세트 를 분석하는 또 다른 방법 Excel에서 필터 명령을 사용하는 것입니다. . 이는 필터링에 도움이 될 수 있습니다. 설정한 기준에 따른 정보입니다.

단계:

  • 먼저 데이터 세트의 범위를 선택한 다음 홈 으로 이동합니다.>> 정렬 및 필터링>> 필터

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  • 그 후에 필터 아이콘 이 표시됩니다. 헤더에 나타납니다.
  • 그러나 총 매출 을 보려면 VAT 포함 필터 명령을 사용하는 동안 , 다음 공식을 사용해야 합니다.

=SUBTOTAL(9,Table13[Net Price])

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여기 공식은 SUBTOTAL 함수를 사용합니다. 필터링된 데이터의 총 순매출액을 반환합니다.

  • 이제 원하는 대로 필터링하세요. 먼저 필터링 하는 방법을 보여 드리겠습니다. 월별로. 드롭다운 아이콘 을 클릭하기만 하면 됩니다. 날짜 옆에 헤더를 확인하고 하나 또는 여러 개월을 확인합니다. .

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  • 5월 확인 후 확인을 클릭합니다. , 판매액 이 표시됩니다. 그 달의 정보입니다. 총 매출 도 볼 수 있습니다. VAT 포함 그 달에.

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  • 마찬가지로, 개별 판매자가 얼마나 많은 판매를 했는지 알고 싶다면 그의 이름을 확인하고 확인을 클릭하세요. .

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

  • 그 후에 해당 판매 가 표시됩니다. Excel 시트의 정보입니다.

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

따라서 대규모 데이터 세트 를 분석할 수 있습니다. 필터 명령을 사용하여 .

3. 분석을 위한 Excel 파워 쿼리 편집기 구현

파워 쿼리 편집기 대용량 데이터 세트를 분석하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 엑셀에서. 아래 과정을 진행해 보겠습니다.

단계:

  • 먼저 데이터 표를 선택한 다음 데이터 로 이동합니다.>> 표/범위에서 .

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  • 그 후에는 파워 쿼리 편집기에서 데이터세트를 볼 수 있습니다. . 이 기능에는 필터도 있습니다. . 이를 적용하여 영업 또는 직원에 대한 특정 기록을 요약하거나 볼 수 있습니다.

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  • 필수는 아니지만 날짜에서 시간 부분을 생략하는 것이 편리합니다. 날짜 간단한 과정이므로 스크린샷은 보여드리지 않겠습니다. 변환 탭 으로 이동하십시오. 파워 쿼리 편집기 그런 다음 날짜 를 선택하십시오.>> 날짜만 .
  • 나중에 드롭다운 아이콘 을 사용하십시오. 날짜를 필터링합니다. 개별 날짜 또는 월별로 필터링할 수 있습니다.

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  • 월별로 필터링하는 것을 선호하므로 5월을 선택했습니다. . 맞춤 필터를 사용하여 일정 기간 동안 필터링하는 옵션이 있습니다. . 여러 달 또는 기간 동안의 판매 기록을 보고 싶을 때 사용할 수 있습니다.

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  • Thereafter, you will see the sales for the month of May .

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  • If you want to load this data in an Excel sheet, just click on Close &Load .

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After that, you will see the sales records for the month of May as a table in a new sheet.

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

You can also filter by the Seller Names or Price Range in the Power Query Editor and load them in a new sheet following the same procedure. Thus you can analyze large data sets by using the Power Query Editor .

유사한 수치

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  • How to Analyze Time-Scaled Data in Excel (With Easy Steps)

4. Analyzing Large Data with Pivot Chart

If you want to analyze your data by a chart, you can effectively use the Pivot Chart . Let’s go through the description below.

단계:

  • First, follow the procedure of Section 1 to create a Pivot Table .
  • Later, in the sheet of the Pivot Table , go to PivotTable Analyze >> PivotChart .
  • Make sure you select any of the cells of the Pivot Table .

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  • After that, you will see a variety of options for the Pivot Chart . Select any of them and click OK . I chose a simple bar chart

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  • Thereafter, you will see monthly total sales in the Pivot Chart .

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  • In addition, if you want to see the sales by dates , just drag the Date range above the Month range in the Pivot Table Fields .

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  • Later, you will see the sales by dates in the chart .

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Thus you can analyze large data sets by using the Pivot Chart . If your data contains yearly sales or transactions in a huge amount, you can use the Pivot Chart effectively for a better visualization.

5. Using Power Pivot to Analyze Large Data Sets

You can also do the Pivot Table analysis of large data sets by using the Power Pivot 특징. Please follow the instructions below.

단계:

  • First, close the current workbook and open a new Workbook and go to Power Pivot >> Manage .

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  • Next, in the Power Pivot window, select Home >> From Other Sources .
  • After that, the Table Import Wizard 나타납니다. In that wizard, select Excel File >> Next .

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  • Thereafter, browse your Excel Workbook where the data set is stored.
  • Later, click Next .

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  • We will be working on the power pivot sheet of that workbook. So we checked it and clicked Finish .

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  • A confirmation message will show up, just click on Close .

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  • After that, this operation will upload the dataset of the selected sheet as a table in the Power Pivot

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  • The data you see does not have a proper header name. Rename the column headers by right-clicking and selecting Rename Column 컨텍스트 메뉴에서 .

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  • To do the Pivot Table analysis, we select the Pivot Table .

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  • At this time, a dialog box 나타날거야. If you want your Pivot Table in the Existing Worksheet , select it and click OK . In my case, I chose the Pivot Table to appear in a New Worksheet .

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  • Next, you will see the Pivot Table Fields in a new sheet. Select Power Pivot and it will show you all the ranges it contains like Date , Price , VAT 등

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  • After that, follow this link of Section 1 to see how to analyze the data using a Pivot Table .
  • You may use a chart to visualize monthly sales information. To see how analyze data with a Pivot Chart , kindly follow this link of Section 4 .

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6. Applying Analyze Data Feature 

Last but not least, if you want all the data analysis in one sheet, you must use the Analyze Data Feature 데이터 탭에서 . This will save you a huge amount of time. 아래 과정을 진행해 보겠습니다.

단계:

  • First, select your table and select Analyze Data .

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  • Just after that, you will see the Analyze Data window at the right side of your Excel sheet.

Scroll down and you will get the options to analyze your data. Below here, you will see option for the Pivot Table analysis.

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The following image shows the Bar Chart analysis option to compare the Price and Net Price of the product.

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  • Let’s just select the Net Price by Product chart to show you the analysis.

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This operation will show you a bar chart analysis of the variation of Net Price by the Products .

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You will find more other options if you scroll down. Select any of your choosing and proceed to analyze.

Thus you can analyze large data sets by using Analyze Data Feature .

Read More:[Fixed:] Data Analysis Not Showing in Excel (2 Effective Solutions)

연습 섹션

Here, I’m giving you the dataset of this article so that you can practice these methods on your own.

Excel에서 대용량 데이터 세트를 분석하는 방법(6가지 효과적인 방법)

결론

In the end, we can surmise the fact that you will learn very productive methods on how to analyze large data sets 엑셀에서. If you don’t know how to analyze your large data sets , you will have to use manual processes which will cost you a lot of time. If you have any better methods or questions or feedback regarding this article, please share them in the comment box. This will help me enrich my upcoming articles. For more queries, kindly visit our website ExcelDemy .

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