두 데이터 소스를 하나의 피벗으로 통합하는 방법

 

오늘은 Excel을 이용하여 복잡한 데이터 세트를 효과적으로 관리하고 분석하는 방법에 대해 알아볼 예정입니다. 특히, 여러 데이터 소스를 통합하여 하나의 명확하고 강력한 정보원으로 만드는 방법을 중점적으로 다루겠습니다.

1. Power Query 사용하기

Power Query는 Excel에서 제공하는 강력한 데이터 가져오기 및 변환 도구입니다. 예를 들어, 우리가 온라인 상점의 판매 데이터와 오프라인 매장의 판매 데이터를 각각 다른 데이터 소스에서 가져와야 한다고 가정해 보겠습니다.

• 온라인 데이터: 웹사이트에서 제공하는 CSV 파일
• 오프라인 데이터: 내부 시스템에서 제공하는 Excel 파일

두 데이터 소스 모두 Power Query를 통해 가져올 수 있으며, 이를 통해 데이터를 정리하고 필요한 형태로 변환할 수 있습니다. 예를 들면, 불필요한 열을 제거하거나, 데이터 타입을 조정하는 작업 등이 해당됩니다.

2. 데이터 모델링의 기초

데이터 모델링은 서로 다른 데이터 소스를 연결하는 과정입니다. 우리의 예제에서는 온라인과 오프라인 판매 데이터를 하나의 데이터 모델로 통합할 수 있습니다. 이를 위해, 두 데이터 세트에서 공통적으로 존재하는 '제품 ID'를 기준으로 데이터를 연결할 수 있습니다.

이렇게 연결된 데이터 모델을 통해, 전체 판매량이나 제품별 판매량 등의 분석을 진행할 수 있게 됩니다.

3. 피벗 테이블로 데이터 통합하기

피벗 테이블은 데이터를 요약하고 분석하는 데 있어 가장 유용한 도구 중 하나입니다. 우리의 데이터 모델을 기반으로, 제품별 총 판매량을 계산해 보겠습니다.

• 단계: 데이터 모델을 선택 후, '삽입' 탭에서 '피벗 테이블'을 클릭합니다.
• 구성: '제품 ID'를 행으로, '판매량'을 값으로 설정합니다. 이렇게 하면, 각 제품별로 총 판매량을 볼 수 있습니다.

4. 사용자 정의 계산 및 필터링 기법

피벗 테이블 내에서도 고급 계산식과 조건부 로직을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제품의 판매량이 평균 이상인 경우만 필터링하여 보고 싶다면, '값 필터' 옵션을 사용하여 '평균보다 큼' 조건을 적용할 수 있습니다.

또한, '계산된 필드'를 추가하여 판매 데이터에 기반한 새로운 지표를 생성할 수도 있습니다. 예를 들면, 판매량과 제품 단가를 기반으로 총 수익을 계산하는 것입니다.

이러한 방식으로 Excel의 Power Query, 데이터 모델링, 피벗 테이블, 그리고 사용자 정의 계산 및 필터링 기법을 활용하여, 여러 데이터 소스에서 얻은 복잡한 데이터 세트를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 더 깊이 있는 인사이트를 도출하고, 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있게 됩니다.