엑셀로 데이터 전처리하는 법

엑셀로 데이터 전처리하는 법

엑셀로 어느 정도 데이터를 전처리할 수 있다는 것, 아셨나요? 실무에서 엑셀을 잘 활용하는 방법을 꽉 채워 담은 하트카운트의 엑셀 강의를 소개합니다. 데이터 분석 도구 하트카운트를 사용하려면 꼭 필요한 데이터 전처리/정제, 엑셀로 진행해 보세요 :)

목차

안녕하세요, 하트카운트팀입니다. 실무자들에게 가장 보편화된 데이터 도구, 엑셀. 잘 활용하고 계신가요? 이 글을 읽고 계신 분들 중에서도 쓰던 함수, 피벗만 쓰고 숨겨진 기능들을 제대로 활용하지 못하고 계시는 분들도 많이 계실 것 같은데요.

하트카운트팀과 엑셀 전문 최재완 강사님이 함께 제작한 <하트카운트팀과 함께 쉽게 시작하는 엑셀 & 데이터 전처리> 를 소개합니다. 하트카운트를 비롯한 데이터 분석 도구를 사용할 때에도 필수적으로 요구되는 엑셀 데이터셋 정돈/전처리 과정, 다른 툴이나 언어를 배울 필요 없이 엑셀로 끝내는 방법을 정말 쉽고 간단하게 알려 드려요.

데이터를 분석하기 좋게 정제하고 전처리하는 것 그리고 엑셀 업무를 조금더 간편하게 자동화하는 것에 관심이 있으셨다면, 이 강의가 여러분께 어떻게 도움이 될 수 있을지 아래 인터뷰를 통하여 알아 보세요.

어떤 걸 배울 수 있는 강의인가요?

강사 소개 및 강의 차별점

Q. 안녕하세요, 최재완 강사님. 반갑습니다 :) 간단하게 강사님을 소개해 주세요!

안녕하세요. Excel, Power BI 강의, 교육 콘텐츠 제작 및 컨설팅을 하고 있는 최재완이라고 합니다. 엑셀, 스프레드시트, SQL, Power BI, Tableau 온라인 학습 플랫폼 ‘로도스 애널리틱스(https://RhodusAnalytics.com)을 운영하고 있고, 유튜브 채널 넵TV(https://youtube.com/@neptv1)를 통해서도 다양한 콘텐츠를 제작하고 있습니다.
2023년 11월 하트카운트팀과 협업하여 ‘하트카운트와 함께 쉽게 시작하는 엑셀 & 데이터 전처리’ 라는 강의를 제작해서 인사드리게 되었습니다.

Q. 이번에 하트카운트와 함께 협업하여 제작한 <하트카운트와 함께 시작하는 엑셀>은 어떤 강의인가요? 어떤 사람들에게 추천하시나요?


요리 과정으로 빗대어 소개드리자면 이 강의는 ‘멋진 요리를 하기 위한 재료를 준비하는 방법’을 알려드리는 강의입니다.

김치찌개를 만들기 위해서는 먼저 묵은 김치를 먹기 좋게 자르고, 돼지고기를 준비해서 깍둑썰기 또는 어슷썰기 등 원하는 모양으로 준비해야 합니다. 그리고 다양한 마늘을 다지고, 대파를 자르고, 조미료를 준비해야 합니다.


이렇게 재료(데이터)마다 적절하게 다듬고, 씻고, 잘라야하는데 우리는 이 과정을 보통 ‘전처리’라고 합니다. 개념적으로는 결코 어렵지 않지만, 현실은 아주 복잡하고 더럽습니다. 데이터마다 데이터셋마다 그야말로 ‘케바케’이기 때문입니다.

그 모든 ‘케’를 다 다룰 수는 없지만 엑셀에서 데이터를 다루는 기본 원리에 입각해서 빈번하게 발생하는 데이터 전처리 스킬을 소개해 드리는 것이 이번 강의의 목적이었습니다.

이렇게 만들어진 재료를 하트카운트라는 냄비에 담아서 끓일 수 있도록 말이죠!

실무를 위한 엑셀 활용의 바이블 교재로 사용하세요.

Q. 다른 엑셀 강의들 대비 어떤 차별점이 있나요?

‘전처리 스킬’이 주요 토픽인 강의이지만 단순 나열식으로 소개드리고 싶지는 않아서 전반부에는 엑셀 데이터를 이해하기 위한 ‘엑셀 데이터 기초’라는 챕터를 약 30분 정도 할애했습니다. 적어도 엑셀이 숫자와 텍스트를 어떻게 취급하는지, 입력한 데이터와 보이는 데이터가 왜 다를 수 있는지 등에 대해서 이해하는 것이 먼저였기 때문입니다.


그래서 (재미 없지만) 이러한 개념적인 지점을 출발지로 설정한 것이 하나의 차별점일 것 같습니다.


그리고 이 강의 하나로 무언가를 마스터하거나 할 수 없지만 적어도 하나의 교두보 역할에는 충실히 했으면 하는 바램으로 후반부에는 피벗 테이블 데이터 분석ChatGPT를 활용한 자동화도 소개해 드렸습니다.

하트카운트라는 냄비에 담아내기 위해 재료 다듬는 법을 소개 드렸지만, 같은 재료를 다른 프라이팬이나 찜기에 담으면 또 다른 요리를 다르게 만들 수 있으니 이런 방향도 관심을 갖어보시면 좋겠다는 의도였습니다.

Q. 이 강의를 들으면 어느 정도 수준까지 ‘엑셀을 통한 데이터 전처리’를 할 줄 안다고 말할 수 있을까요?

‘이 강의만 들으면 세상 모든 데이터를 엑셀로 다 처리할 수 있습니다!’ 라고 말씀드리면 참 좋겠지만 안타깝게도 그렇지는 못합니다. 오히려 반대로 ‘내가 뭘 모르는지 아는 상태’가 될 수 있을 것으로 기대합니다.


예를 들어, 엑셀에서 ‘텍스트 형식으로 지정된 숫자’를 정상적인 숫자 데이터로 전환하는 방법을 4가지 정도 소개해 드렸습니다. 하지만 4가지 방법을 안다는 것보다 중요한 것은 ‘내 눈에 숫자로 보이지만 데이터 형식이 숫자가 아닐 수 있다’라는 사실을 인지하는 것이라고 생각합니다.


그 다음에는 어떤 방법을 사용해도 상관 없고 당연히 제가 소개해드린 방법 외에 더 좋은 방법이 있을 수 있습니다.


이 강의는 실무에서 어떤 문제 상황을 만났을 때 설령 처리 방법을 잊어버렸거나 배우지 못했을 수 있지만, ‘아 지금 오류 상황이 왜 발생했다 (하지만 나는 해결 방법을 외우고 있지는 못하다)’라는 것을 인지하는 상태가 될 수 있기를 기대하고 제작했습니다.

관련 학습 교재/콘텐츠 추천

Q. 본 강의를 다 들은 후 다음 스텝으로 추천하는 강의 혹은 책이 있다면 알려 주세요!

재료 준비하는 방법을 익혔다면, 본격적으로 요리하는 방법을 익혀야겠죠?

  • 진주 속의 진주 같은 도서 ‘최반장의 실무 엑셀 with 피벗 테이블(이지스퍼블리싱)’와 온라인 강의 ‘최반장의 피벗 테이블 마스터클래스(https://rhodusanalytics.com/classes/156658)를 추천드립니다.
    (여기까지는 80% 정도의 전면 광고입니다 ㅎㅎ)
  • Power Query(파워 쿼리) 라는 기능을 깊이 공부해보시기를 추천 드립니다. 이번 강의에서도 섹션 4에서 몇 개 클립으로 소개드리기도 했습니다(클립 제목에 #PowerQuery 라고 기재되어 있는). 엑셀의 기본 기능과 함수로 해결하기 어려운 전처리 기능 또, 내가 작업한 워크플로우를 자동화 프로세스로 만들 수 있는 기능이 모두 여기에 있고 엑셀 2013이후 버젼에서는 기본적으로 엑셀에 내장되어 있습니다.
  • 꼭 공부해보시기를 권해 드리고, 여기까지 가셨다면 이제 엑셀의 한계에 답답함을 느끼실만한 수준이시니 Power BI를 공부해보시기를 권해 드립니다. Power BI는 Microsoft에서 개발한 BI 즉, 데이터 대시보드를 제작하는 도구입니다.


추가 QnA) 엑셀, 더 똑똑하게 쓰는 방법 없을까요?

Q. 엑셀로만 데이터 전처리, 분석, 시각화가 가능할까요? 운영체제(Mac, Widows)에 따라 활용할 수 있는 범위가 달라진다고 들었는데 맞나요?

당연히 엑셀로만 데이터 전처리, 분석, 시각화가 가능합니다. 종이에 연필로도 가능한데 엑셀이라는 파워풀한 도구로 못할리가 없습니다.


다만, 중요한건 Messenger가 아니라 Message라고 생각합니다. 내가 데이터를 통해서 어떠한 인사이트를 얻고 또 그것을 전달하고자 하는지를 명확히 아는 것이 중요하고 엑셀은 그러한 작업을 위해 태어나서 벌써 40년 가까이 전세계 사람들의 사랑을 받고 있는 도구입니다.


제가 애플의 컴퓨터를 사용하지 않아서 실시간으로 상태를 점검해보지는 못했지만 Mac용 엑셀은 Windows용 엑셀에 비해서 없는 기능이 많습니다. 거의 대부분의 매뉴얼도 Windows용 엑셀을 기초해서 만들어져 있어서 정보 찾기도 쉽지 않습니다. 아무래도 기능이 부족하고 적어서 활용할 수 있는 범위가 적다고 봐야겠죠?


Q. 엑셀을 어느 정도 활용할 줄 안다면, 함께 사용을 추천하는 툴이 있으신가요?

앞서 잠깐 말씀 드렸지만, 제일 처음 추천드릴 툴은 Power BI 입니다.


엑셀의 Power Query, Power Pivot 등의 기능을 그대로 공유하고 있기 때문에 엑셀에서 여기까지 공부하신 분들이라면 Power BI에서도 그대로 활용하실 수 있고 이미 수준도 한두단계를 건너 뛴 셈이 될 수 있습니다.

만약 회사에서 Microsoft365(Office365)를 도입했다면, Power Platform을 학습해 보시기를 추천 드립니다. 과거와는 달리 하나의 프로그램만을 아는 것이 아니라 생태계를 이해하고 도구를 연결해서 사용하면 생산성이 급격하게 올라갈 수 있는 상황이기 때문입니다.

이 이야기는 인공지능 기술에 대한 내용은 고려하지 않고 말씀드린 부분입니다. 여기에 코파일럿이나 ChatGPT가 결합한다면 감히 제가 상상도 못할 수준으로 넘어가버릴 것 같습니다.

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