Power BI의 기본기를 익혔다면 다음 단계는 DAX 측정값(Measure)을 만드는 것입니다. 측정값은 보고서 안에서 합계, 평균, 백분율 등 동적인 결과를 계산하는 핵심 도구이기 때문에 초보자가 가장 먼저 익혀야 할 실무 스킬 중 하나입니다. 이 튜토리얼에서는 새 측정값(New measure) 버튼을 클릭해 첫 번째 DAX 측정값을 만드는 방법을 소개합니다. 최대한 단순하게, 클릭 순서와 기본 수식 위주로만 설명드리겠습니다. DAX 측정값이란? 측정값은 DAX(Data Analysis Expressions)라는 언어를 사용

Power BI는 Excel과는 매우 다른 방식으로 숫자 서식을 처리합니다. 셀을 우클릭해 셀 서식을 지정하는 Excel과 달리, Power BI에서는 데이터 보기(Data view)나 모델링 탭을 통해 서식을 적용하며, 이 서식은 해당 필드나 측정값을 사용하는 모든 시각적 개체에 일관되게 반영됩니다. 올바른 서식 지정은 시각적 개체를 더욱 인터랙티브하게 만들고, 보고서 전반에 깔끔하고 전문적인 느낌을 부여합니다.이 글에서는 Power BI 시각적 개체에서 통화와 백분율 형식을 지정하는 방법을 단계별로 살펴봅니다.Excel과 다르게

대용량 데이터를 다룰 때 IF나 VLOOKUP 같은 Excel의 고급 수식은 번거롭고 관리하기 어려워질 수 있습니다. 반면 Power BI에서 제공하는 DAX(Data Analysis Expressions)는 이러한 복잡한 계산을 한층 간결하고 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. DAX 수식을 활용하면 기존 Excel 수식보다 성능이 뛰어나고 유지보수가 쉬운 계산 열, 측정값, 계산 테이블을 만들 수 있습니다. 이 글에서는 복잡한 Excel 계산을 단순화해 주는 Power BI DAX 수식 5가지를 소개합니다. Excel 고급

Microsoft Access는 연결된 테이블 전반에 걸친 복잡한 계산을 자동화할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이를 활용하면 수작업 입력을 줄이고 오류를 최소화하며, 데이터베이스를 실시간으로 일관된 상태로 유지할 수 있습니다. 계산 필드(Calculated Field)를 사용하면 사용자가 합계, 할인액, 지급 기한, 이익 등을 일일이 입력할 필요 없이, Access가 기존 필드 값을 기반으로 자동으로 계산해 줍니다.이번 튜토리얼에서는 Access 테이블에 계산 필드를 추가하여 테이블 간 연산을 자동으로 처리하는 방법을 단계별

엑셀에서 데이터를 시각화하는 가장 강력한 도구는 바로 차트입니다. 엑셀 차트는 다양한 기능을 통해 데이터를 역동적으로 표현할 수 있게 해주며, 몇 가지 간단한 팁과 노하우만 익히면 평범한 차트도 인상적이고 전문적인 수준으로 바꿀 수 있습니다. 잘 만든 차트는 복잡한 데이터 속에서 핵심 인사이트를 한눈에 파악하게 해주고, 경영진·고객·동료에게 보고서를 발표할 때 설득력을 크게 높여줍니다. 이 글에서는 엑셀에서 멋진 차트를 만들기 위한 실전 팁을 단계별로 소개합니다. 1단계: 데이터에 맞는 올바른 차트 유형 선택 데이터의 성격과 시각

이 튜토리얼에서는 구글 폼(Google Form)과 Google Apps Script를 활용해 완전한 구글 스프레드시트 앱을 만드는 방법을 단계별로 소개합니다. 구글 폼으로 사용자 데이터를 수집하고, 앱스 스크립트로 처리 과정을 자동화한 뒤, 결과를 스프레드시트에 체계적으로 정리하는 간단하지만 실용적인 앱을 직접 구축할 수 있습니다. 1단계: 구글 폼 만들기 구글 폼 열기 메뉴에서 도구(Tools) >> 새 양식 만들기(Create a new form)를 선택합니다. 새 탭에서 구글 폼 편집 화면이 열립니다. 폼

데이터 정리는 데이터 분석과 계산을 수행하기 위해 반드시 거쳐야 하는 핵심 과정이며, 데이터 준비 및 포맷팅의 첫 번째 단계입니다. 데이터 정리란 불일치, 오류, 원치 않는 서식을 제거하는 작업을 의미합니다. 마이크로소프트 엑셀의 파워 쿼리(Power Query)와 구글 스프레드시트의 REGEX 함수는 모두 고급 데이터 정리에 강력한 도구입니다. 이 글에서는 두 도구를 비교하면서 각각을 활용해 고급 데이터 정리를 수행하는 방법을 소개합니다. 엑셀의 파워 쿼리(Power Query) 파워 쿼리는 엑셀에 내장된 기능으로, 직관적인 인

OpenAI의 GPT-3를 엑셀과 연동하면 함수 정의, 데이터 요약, 제품 설명 작성 등 다양한 용도로 활용할 수 있는 콘텐츠 생성 도구를 손쉽게 만들 수 있습니다. OpenAI에서는 GPT-3 및 GPT-3.5 모델을 통해 텍스트 생성 기능을 제공하는데요. text-davinci-003 같은 초기 GPT-3 모델은 다양한 텍스트 생성 작업에 널리 사용되었지만, 2024년 1월부터 지원이 중단되었습니다. 대신 OpenAI는 대화형 작업에 최적화되어 있고 채팅 기반 형식을 따르는 GPT-3.5(예: gpt-3.5-turbo) 모델을

이 글을 읽고 계시다면, 엑셀이 전 세계 거의 모든 산업 분야에서 널리 사용되는 스프레드시트 프로그램이라는 점은 이미 잘 알고 계실 것입니다. 회사 규모와 무관하게 엑셀은 비즈니스 데이터 분석에 없어서는 안 될 필수 도구입니다. 하지만 엑셀 시트에서 데이터를 분석하는 일은 생각보다 어려울 수 있습니다. 방대한 데이터량, 복잡하게 얽힌 데이터 간의 관계, 한눈에 파악하기 힘든 데이터셋 등이 대표적인 이유입니다. 만약 이런 어려움을 겪고 있다면, 이제 AI의 힘을 빌려 문제를 해결할 수 있습니다. 바로 GPT Excel입니다. 이번

피벗 테이블(Pivot Table)은 데이터 분석에 강력한 도구입니다. 여기에 계산 필드(Calculated Field)와 다중 데이터 소스(Multiple Data Sources) 같은 고급 기법을 더하면 한층 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 글에서는 계산 필드를 만드는 방법과 피벗 테이블에서 여러 데이터 소스를 활용하는 방법을 단계별로 자세히 살펴보겠습니다. 피벗 테이블에서 계산 필드 만들기 계산 필드는 기존 데이터를 바탕으로 피벗 테이블 안에 사용자 지정 계산을 추가하는 기능입니다. 새로운 열이 하나 생기고, 그

대용량 데이터셋, 복잡한 수식, 여러 시트가 서로 연결된 환경에서는 스프레드시트의 오류 처리가 쉽지 않습니다. 고급 오류 처리 기법을 활용하면 데이터 정확성을 유지하고 사용성을 높일 수 있으며, 문제를 더 빠르게 발견하고 해결할 수 있습니다. 이 글에서는 복잡한 스프레드시트에서 활용할 수 있는 고급 오류 처리 방법을 실전 예제와 함께 단계별로 살펴봅니다. 설명을 돕기 위해 일부 불일치가 포함된 마트 판매 데이터를 예제로 사용하겠습니다. 1. IFERROR로 일반적인 오류 처리하기 #DIV/0!(0으로 나누기 오류)는 IFERROR

조건부 서식(Conditional Formatting)은 스프레드시트의 데이터 값에 따라 색상, 아이콘, 굵은 글씨 같은 서식을 자동으로 적용해 주는 Excel의 강력한 기능입니다. Excel에서는 사용하기 쉬운 기본 규칙들을 제공하지만, 수식 기반 규칙을 활용하면 훨씬 더 유연하고 정교한 서식 지정이 가능합니다. 이 글에서는 기본 제공 옵션으로는 구현하기 어려운 고급 조건부 서식 기법을 수식 기반 규칙을 통해 자세히 알아보겠습니다. 수식 기반 조건부 서식 규칙 만들기 조건부 서식은 특정 조건에 따라 작동하며, 사용자가 직접 수식

엑셀(Excel)의 시나리오 관리자(Scenario Manager)는 매출 증감, 판매원가(COGS), 운영 비용 등 다양한 경영 가정 변수에 따라 사업 결과가 어떻게 달라지는지 분석해 주는 강력한 What-If 분석 도구입니다. 최선의 경우와 최악의 경우를 미리 평가함으로써 체계적인 재무 계획과 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이 글에서는 엑셀의 시나리오 관리자를 활용해 재무 계획을 수립하는 방법을 단계별로 소개합니다. 예를 들어 소규모 사업체를 운영하고 있으며, 내년도 순이익을 분석하고 예측하려 한다고 가정해 보겠습니다. 핵심

Google 스프레드시트는 데이터를 관리하고 분석하며 팀원들과 협업하는 데 강력한 도구입니다. 여기에 Google Sheets API를 연동하면 데이터 입력, 요약 정리, 보고서 생성, 실시간 데이터 동기화 같은 반복 작업을 손쉽게 자동화할 수 있습니다. 이 글에서는 Google Sheets API를 연동하여 업무를 자동화하는 전 과정을 단계별로 소개합니다. 1단계: Google Sheets API 사용 설정 Google Cloud Console에 로그인 Google Cloud Console 사이트에 접속합니다. 본인의 Goog

대량의 데이터를 다루다 보면 스프레드시트의 속도가 눈에 띄게 느려집니다. 수천 개의 행과 복잡한 계산식이 얽힌 Excel 통합 문서를 관리하는 일은 결코 쉽지 않습니다. 대규모 데이터 세트를 원활하게 처리하려면 스프레드시트 최적화가 필수적입니다. 최적화를 통해 더 부드러운 성능, 더 빠른 로딩 속도, 그리고 향상된 작업 효율을 확보할 수 있습니다. 이 글에서는 대용량 통합 문서의 성능을 개선하기 위해 스프레드시트를 최적화하는 방법을 단계별로 소개합니다. 1. 불필요한 데이터 삭제 통합 문서를 깔끔하게 유지하고, 사용하지 않는 행·

대화형 대시보드는 Excel에서 방대한 데이터를 동적으로 시각화하고 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 데이터를 유연하게 탐색하며 빠르게 인사이트를 얻을 수 있죠. Excel의 양식 컨트롤(Form Controls)은 VBA 코드 없이도 이러한 대시보드를 만들 수 있는 훌륭한 기능으로, 버튼·슬라이더·콤보 상자·확인란 등을 통해 사용자가 데이터와 직접 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 매출 데이터셋을 예제로 삼아, 양식 컨트롤을 활용해 대화형 대시보드를 단계별로 만드는 방법을 소개합니다. 1단계: 데이터셋 준비하기 매출

Excel은 데이터 관리와 분석을 위한 다양한 조회(Lookup) 기법을 제공합니다. VLOOKUP은 데이터 검색에 널리 사용되지만, 조회 열이 항상 왼쪽에 있어야 하고 오류 처리가 유연하지 못하다는 등의 한계가 있습니다. 이러한 한계는 XLOOKUP과 INDEX-MATCH-MATCH 같은 고급 함수로 극복할 수 있으며, 이를 활용하면 훨씬 더 큰 유연성과 제어력, 효율성을 얻을 수 있습니다. 이 글에서는 실제 판매 데이터셋을 예시로 삼아, VLOOKUP 이상의 성능을 발휘하는 고급 조회 기법을 하나씩 살펴보겠습니다. XLOOKU

엑셀의 IF 함수는 조건에 따라 판단하고 그 결과에 맞는 값을 반환하는 강력한 의사결정 도구입니다. 조건이 참(TRUE)이면 지정된 첫 번째 값을, 거짓(FALSE)이면 두 번째 값을 돌려줍니다. 이 글에서는 실무에서 자주 마주치는 복잡한 상황에 IF 함수를 적용하는 방법을 다양한 예제와 함께 살펴보겠습니다. 여러 조건이나 계산이 동시에 필요한 경우에는 단순한 IF보다 한층 정교한 활용 기술이 요구됩니다. IF 함수의 기본 문법 IF 함수의 기본 구조는 다음과 같습니다. =IF(logical_test, value_if_true,

엑셀의 파워 쿼리(Power Query)는 데이터 연결, 변환, 실시간 업데이트를 처리할 수 있는 가장 강력한 기능 중 하나입니다. 원본 데이터에 변경 사항이 생길 때마다 파워 쿼리는 다양한 데이터 소스에서 최신 데이터를 자동으로 불러와 갱신할 수 있습니다. 이번 글에서는 파워 쿼리를 활용해 실시간 데이터 대시보드를 구축하는 전 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 판매 데이터 세트를 확장한 뒤 파워 쿼리에서 추가 작업을 수행하여 실시간 판매 대시보드를 만들어 보겠습니다. 사용할 판매 데이터 세트의 열 구성은 다음과 같습니다. 주문

Power Pivot은 Excel에서 복잡한 데이터 모델과 테이블 간 관계를 구축할 수 있도록 지원하는 강력한 추가 기능입니다. 견고한 데이터 모델을 만들어 고급 데이터 계산을 수행할 수 있으며, 외부 소프트웨어 없이도 동적이고 대규모의 데이터 모델을 생성함으로써 Excel의 기능을 한층 확장해 줍니다. 이 글에서는 실전 예제를 통해 Power Pivot으로 복잡한 데이터 모델과 관계를 구축하는 방법을 단계별로 살펴봅니다. Power Pivot이란? Power Pivot은 Excel에서 다음과 같은 작업을 가능하게 해주는 강력한