Excel에서 빅 데이터를 작업하려면 원활하고 효율적이며 정확한 분석을 보장하기 위한 전문적인 접근 방식이 필요합니다. 올바른 기술을 사용하면 이를 강력한 분석 엔진으로 변환할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하는 기술과 함께 빅 데이터에 Excel을 사용하는 방법을 보여줍니다.
Excel의 한계:
Excel에는 빅 데이터 처리에 영향을 미치는 특정 제한이 있습니다.
- 워크시트 제한 :1,048,576행 × 16,384열.
- 메모리 제약 :32비트 Excel의 RAM 사용량은 2GB로 제한됩니다.
- 계산 엔진 :대부분의 작업에 단일 스레드가 사용됩니다.
- 파일 크기 :합리적인 성능을 위한 실제 제한은 약 100MB입니다.
1. 파워 쿼리로 대용량 데이터 가져오기
파워 쿼리는 대규모 데이터 세트를 효율적으로 가져오고, 변환하고, 로드하는 데 탁월합니다.
- 데이터 로 이동 탭>> 데이터 가져오기 선택>> 텍스트/CSV에서를 선택합니다. .
- 파일 위치로 이동>> 가져오기를 클릭합니다. .
- 탐색기에서 창>> 데이터 변환을 선택합니다. .
- 파워 쿼리 편집기에 데이터를 로드합니다.
- 행 조기 필터링 :
- 데이터 볼륨을 즉시 줄이려면 불필요한 행을 조기에 제거하세요.
- 날짜별로 필터링합니다(예:월, 연도 또는 분기).
- 수량을 필터링하여 대량 판매된 제품을 분석할 수 있습니다.
- 드롭다운을 선택합니다. 아이콘 및 필터.
- 데이터 유형 수정:
- 숫자는 숫자로, 날짜는 날짜로, 텍스트는 텍스트로 저장되는지 확인하세요.
- 이렇게 하면 오류가 방지되고 성능이 향상됩니다.
- 열을 신중하게 선택하세요 :
- 열 선택을 선택하여 필요한 열만 가져오세요.
- 홈으로 이동 탭>> 선택 열 선택 .
- 원하는 열을 선택하세요.
- 확인을 클릭하세요. .
- 변환 날짜:
- 날짜 열을 선택하세요.
- 마우스 오른쪽 버튼 클릭>> 변환 선택>> 월 선택>> 월 선택 .
- 그룹 데이터 :
- 홈으로 이동 탭>> 그룹화 기준 선택 .
- 주문 날짜(월)별로 그룹화 및 카테고리 .
- 총 매출 집계 및 총 수량 .
- 확인을 클릭하세요. .
2. Power Pivot 및 데이터 모델 사용
Excel의 데이터 모델 기능은 복잡한 데이터 세트를 효율적으로 관리합니다.
- 파워 쿼리로 변환한 후
- 워크시트에 직접 로드하는 대신 Excel의 데이터 모델에 데이터를 로드합니다.
- 홈으로 이동 탭>> 닫기 및 로드 선택>> 다음으로 로드를 선택합니다. .
- 이 데이터를 다음에 추가를 선택합니다. 데이터 모델>> 확인을 클릭하세요. .
활성화: 리본에서 Power Pivot을 사용할 수 없는 경우
- 파일로 이동 탭>> 옵션 선택>> 추가 기능을 선택합니다.>> COM 추가 기능을 선택합니다.>> Microsoft Power Pivot for Excel을 선택합니다. .
- 확인을 클릭하세요. .
Power Pivot 열기:
- 파워 피벗으로 이동 탭>> 관리 선택 .
관계 만들기: 제품, 고객, 지역 등 여러 테이블이 있는 경우
- 여러 관련 데이터 세트를 Power Pivot으로 가져옵니다.
- 홈으로 이동 탭>> 다이어그램 보기 선택 효율적인 데이터 모델을 만드는 것입니다.
- 연결된 필드를 드래그하여 관계를 만듭니다.
DAX 수식 사용:
- DAX(Data Analysis Expressions)는 데이터 요약 및 분석을 위한 강력한 수단을 제공합니다.
- DAX로 측정값 정의:
TotalRevenue := SUM(Sales[Total])
AvgUnitPrice := AVERAGE(Sales[UnitPrice])
이점:
- 수백만 개의 행을 처리합니다.
- 복잡한 KPI를 만듭니다(예:YoY 성장률, 카테고리별 마진).
- 여러 데이터 세트(제품, 고객)를 통합합니다.
3. 대화형 대시보드 구축
데이터 모델에 연결된 피벗 테이블을 사용하세요.
- 삽입으로 이동>> 피벗 테이블을 선택합니다.>> 데이터 모델에서를 선택합니다. .
- 피벗 테이블 필드에서 모든 데이터세트를 가져옵니다. .
- 지역을 드래그하세요. 지역의 필드 행 .
- 총계 를 드래그하세요. 판매의 필드 값 .
- 슬라이서 삽입:
- 피벗 테이블 분석으로 이동 탭>> 슬라이서 삽입을 선택합니다. .
- RegionManager, Category, Month 등과 같은 필드를 선택하세요.
- 확인을 클릭하세요. .
- 피벗 차트 사용:
- 피벗 테이블 분석으로 이동 탭>> 피벗 차트 선택>> 파이 선택 차트.
- 확인을 클릭하세요. .
- 지역 성과를 시각화합니다.
- 카테고리별 매출을 시각화합니다.
4. Excel 성능 최적화
- 자동 계산 끄기:
- 수식으로 이동 탭>> 계산 옵션을 선택합니다.>> 수동을 선택하세요. .
- F9 누르기 다시 계산하고 싶을 때.
- 완료되면 다시 자동으로 전환하세요.
- 범위 대신 표 사용:
- 데이터를 선택하세요.
- 삽입으로 이동 탭>> 표 선택 .
- 표가 더 빨라지고 수식을 더 쉽게 작성할 수 있습니다.
- 휘발성 함수 방지:
- 이러한 함수는 지속적으로 재계산하여 작업 속도를 늦춥니다.
- NOW(), TODAY(), RAND(), INDIRECT().
- 이를 아껴 사용하거나 가능하면 정적 값으로 바꾸세요.
- 80/20 규칙: 성능 문제의 80%는 데이터 또는 수식의 20%에서 발생합니다. 가장 큰 병목 현상을 먼저 찾아서 해결하는 데 집중하세요.
Excel의 빅데이터 모범 사례
Excel 그 이상
- Power BI로 내보내기 :고급 상호작용을 위해 Excel 모델을 기반으로 구축하세요.
- Python 또는 R 사용 :필요한 경우 원시 데이터를 외부에서 정리/처리합니다.
- SQL 데이터베이스에 연결 :파워 쿼리를 사용하여 관련 데이터 청크만 가져옵니다.
결론
Excel은 전략적으로 사용할 때 놀라울 정도로 확장성이 뛰어납니다. 파워 쿼리 및 파워 피벗은 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 기반을 제공하는 동시에 적절한 최적화 및 데이터 모델링은 지속 가능한 성능을 보장합니다. 수만, 심지어 수십만 개의 행을 효율적으로 분석할 수 있습니다. 결국 Excel에서 빅 데이터를 작업하려면 올바른 도구와 기술을 결합한 전략적 접근 방식이 필요합니다.
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