워크시트에 있든 다른 위치에서 액세스할 수 있든 관계없이 대량의 데이터를 이해하려는 경우 Excel이 강력한 도구를 제공합니다.
하나 또는 여러 테이블의 데이터를 분석하고 관련자와 공유할 수 있는 대화형 시각적 보고서를 만들 수 있습니다.
시작하기 전 팁
Excel에서 피벗 테이블을 추천하도록 하세요. Excel에서 분석하려는 데이터를 빠르게 표시하려면 Excel에서 데이터에 권장하는 레이아웃에서 피벗 테이블을 선택합니다.
여러 테이블의 데이터 분석 Power Pivot을 사용하지 않는 경우에도 Excel의 피벗 테이블 보고서에 있는 둘 이상의 테이블에서 데이터를 분석할 수 있습니다. 데이터 모델 기능은 Excel에 기본 제공됩니다. Excel의 여러 표에 데이터를 추가한 다음 피벗 테이블 또는 파워 뷰 시트에서 두 표 간의 관계를 만들면 됩니다. 짠! 이제 데이터 분석에 더 많은 기능을 추가할 데이터 모델이 있습니다.
대화형 피벗 차트에 데이터를 직접 그리기 Excel에서는 차트에서 바로 데이터와 상호 작용하고 필터링할 수 있는 독립 실행형(분리된) 피벗 차트를 만들 수 있습니다.
파워 피벗의 모든 기능 활용 파워 피벗이 포함된 Excel을 사용할 수 있는 경우 보다 정교한 데이터 모델을 만들고 고급 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
- 기본 제공 데이터 모델만 있으면 여러 테이블의 데이터를 분석할 수 있지만 파워 피벗을 사용하면 별도의 파워 피벗 창에서 정교한 데이터 모델을 만들 수 있습니다. 시작하기 전에 비교해 볼 수 있는 몇 가지 차이점이 있습니다.
- 피벗 차트, 데이터 모델 및 기타 Excel 데이터 분석 기능을 사용하여 데이터에서 대화형 보고서 및 시각화를 만듭니다.
피벗 테이블 또는 피벗 차트 만들기
| 피벗 테이블을 만들어 워크시트 데이터 분석하기 | 피벗 테이블 보고서에서 다양한 각도에서 데이터를 확인하여 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. Excel은 데이터에 적합한 추천 항목을 추천하여 시작할 수 있도록 도와줍니다. |
|---|---|
| 외부 데이터 원본을 사용하여 피벗 테이블 만들기 | 탐색하려는 데이터가 Access 데이터베이스나 OLAP(온라인 분석 처리) 큐브 파일과 같이 Excel 외부의 다른 파일에 저장된 경우 해당 외부 데이터 원본에 연결하여 피벗 테이블 보고서에서 해당 데이터를 분석할 수 있습니다. |
| 여러 표를 사용하여 Excel에서 피벗 테이블 만들기 | 여러 표의 데이터를 분석하려는 경우 Excel에서 분석할 수 있습니다. 강력한 데이터 분석을 위해 피벗 테이블 보고서의 여러 표 간의 관계를 만드는 다양한 방법을 알아봅니다. Excel에서 데이터 모델을 만듭니다. |
| 자습서: Excel로 데이터 가져오기 및 데이터 모델 만들기 | 직접 시작하기 전에 이 자습서의 지침에 따라 Excel에서 여러 테이블의 데이터를 데이터 모델로 결합하는 샘플 피벗 테이블을 만드는 것이 도움이 될 수 있습니다. |
| 필드 목록을 사용하여 피벗 테이블에 데이터 표시 | 워크시트 데이터, 외부 데이터 또는 여러 테이블을 기반으로 피벗 테이블을 만든 후에는 필드 목록에 액세스하여 언제든지 피벗 테이블 보고서의 필드를 추가, 정렬 및 제거할 수 있습니다. |
| 피벗 차트 만들기 | 시각적 프레젠테이션의 경우 대화형 필터링 컨트롤이 있는 피벗 차트를 만들어 데이터의 하위 집합을 분석할 수 있습니다. Excel은 데이터에 대한 피벗 차트를 추천할 수도 있습니다. 대화형 차트만 필요한 경우에는 먼저 피벗 테이블을 만들 필요가 없습니다. |
| 피벗 테이블 삭제 | 피벗 테이블을 삭제하려면 데이터가 많더라도 Delete 키를 누르기 전에 전체 피벗 테이블을 선택하는 것이 요령입니다. 이 문서에서는 전체 피벗 테이블을 선택하는 빠른 방법을 제공합니다. |
피벗 테이블 서식 변경
| 피벗 테이블의 레이아웃 및 서식 디자인하기 | 피벗 테이블을 만들고 원하는 필드를 추가한 후 레이아웃을 변경하여 피벗 테이블을 더 쉽게 읽고 검색할 수 있습니다. 즉각적인 레이아웃 변경을 위해 다른 보고서 레이아웃을 선택합니다. |
|---|---|
| 피벗 테이블 스타일 변경 | 피벗 테이블을 만든 후 모양이 마음에 들지 않으면 다른 스타일을 선택합니다. 예를 들어 피벗 테이블에 많은 데이터가 있는 경우 쉽게 스캔할 수 있도록 줄무늬 행 또는 열을 표시하거나 중요한 데이터를 강조 표시하여 눈에 띄게 하는 것이 도움이 될 수 있습니다. |
피벗 테이블 세부 정보 표시
| 피벗 테이블 또는 피벗 차트에서 데이터 정렬하기 | 정렬을 사용하면 분석하려는 항목을 쉽게 찾을 수 있도록 많은 양의 피벗 테이블 데이터를 구성할 수 있습니다. 데이터를 사전순으로 또는 가장 높은 값에서 가장 낮은 값으로(또는 그 반대로) 정렬할 수 있습니다. |
|---|---|
| 피벗 테이블의 데이터 필터링 | 심층 분석을 위해 많은 양의 피벗 테이블 데이터 중 작은 부분에 집중하려면 데이터를 필터링하세요. 필터링 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어 슬라이서를 하나 이상 삽입하면 데이터를 빠르고 효과적으로 필터링할 수 있습니다. |
| 피벗 테이블의 데이터 그룹화 또는 그룹 해제 | 피벗 테이블의 데이터를 그룹화하면 분석하려는 데이터의 하위 집합을 보는 데 도움이 됩니다. |
| 피벗 테이블 데이터의 하위 수준 표시 | 피벗 테이블 계층 구조에서 대량의 데이터로 분석하는 것은 항상 많은 확장, 축소 및 필터링으로 인해 시간이 많이 걸리는 작업이었습니다. Excel에서 새로운 빠른 탐색 기능을 사용하면 OLAP 큐브 또는 데이터 모델 기반 피벗 테이블 계층 구조로 드릴다운하여 다양한 수준에서 데이터 세부 정보를 분석할 수 있습니다. 빠른 탐색은 보려는 데이터로 이동하는 데 도움이 되며 드릴다운할 때 필터처럼 작동합니다. 필드에서 항목을 선택할 때마다 단추가 표시됩니다. |
| 피벗 테이블 타임라인을 사용하여 날짜 필터링 | 날짜를 표시하기 위해 다양한 필터를 사용하는 대신 이제 피벗 테이블 타임라인을 사용할 수 있습니다. 피벗 테이블에 타임라인을 추가하고, 시간을 기준으로 필터링하고, 원하는 기간을 확대합니다. |
피벗 테이블 값 계산
| 피벗 테이블의 부분합 및 합계 필드 수 | 피벗 테이블에서는 기본적으로 부분합이 자동으로 계산되고 표시됩니다. 하지만 표시되지 않으면 추가할 수 있습니다. 또한 부분합의 백분율을 계산하거나 부분합 및 합계를 숨겨 제거하는 방법을 알고 싶을 수도 있습니다. |
|---|---|
| 피벗 테이블에서 값의 합계 구하기 | 피벗 테이블의 값을 요약하려면 Sum, Count, Average 등의 함수를 사용합니다. OLAP 원본 데이터를 기반으로 하는 피벗 테이블에서는 요약 함수를 사용할 수 없습니다. |
피벗 테이블 데이터 변경 또는 업데이트
| 피벗 테이블의 원본 데이터 변경 | 피벗 테이블을 만든 후에는 분석하는 원본 데이터를 변경하여 더 많거나 적은 데이터를 포함할 수 있습니다. |
|---|---|
| 피벗 테이블 데이터 새로 고침 | 피벗 테이블이 외부 데이터에 연결되어 있는 경우 때때로 새로 고쳐 피벗 테이블 데이터를 최신 상태로 유지합니다. |
Power Pivot의 기능 활용
| Excel의 강력한 데이터 분석 및 데이터 모델링 | Excel과 함께 제공되는 파워 피벗 추가 기능을 시작하여 강력한 데이터 분석을 수행합니다. 그런 다음 파워 피벗 창을 사용하여 정교한 데이터 모델을 만듭니다. |
|---|---|
| 자습서: Excel로 데이터 가져오기 및 데이터 모델 만들기 | 이 자습서에서는 여러 테이블의 샘플 데이터를 동시에 가져옵니다. 이 자습서의 후반부에서는 Power Pivot 창에서 데이터 모델을 사용합니다. |
| Power Pivot 추가 기능을 사용하여 데이터 가져오기 | Excel에서 데이터를 가져오거나 데이터에 연결하는 것보다 빠르고 효율적으로 파워 피벗 창에서 관계형 데이터를 가져와 보세요. |
| 두 테이블 간의 관계 만들기 | 유사한 ID 필드와 같이 일치하는 데이터가 있는 여러 테이블 간에 관계를 만들어 데이터 분석을 향상합니다. 테이블 관계를 사용하면 원본이 다른 테이블의 경우에도 각 테이블의 필드를 사용하는 피벗 테이블 보고서를 작성할 수 있습니다. |
| Power Pivot의 계산 | 자동 합계, 계산된 열 및 계산된 필드 수식 또는 사용자 지정 DAX(데이터 분석 식) 수식과 같은 계산을 사용하여 Power Pivot의 데이터 분석 및 모델링 문제를 해결합니다. |
| Power Pivot의 KPI(핵심 성과 지표) | 파워 피벗을 사용하여 피벗 테이블에 추가할 수 있는 KPI(핵심 성과 지표)를 만들 수 있습니다. |
| 자습서: Power View 보고에 데이터 모델 최적화 | 이 자습서에서는 데이터 모델을 변경하여 파워 뷰 보고서를 개선하는 방법을 보여줍니다. |