데이터 속에서 세상을 읽는 법을 함께 배웁니다. 엑셀, 데이터 분석, 시각화 등 실무에 바로 쓰이는 팁과 인사이트를 다룹니다.
by J.D. Inform | Daily Data Insight @ DailyScienceTech 📊 1️⃣ 검색어 속의 세상 — 데이터가 말해주는 사회의 흐름 우리는 뉴스를 보지 않아도 세상의 변화를 감지할 수 있습니다. 단지 SNS나 검색 트렌드를 살펴보기만 해도, 어떤 주제가 지금 ‘뜨고 있는지’, 어떤 키워드가 사라지고 있는지를 알 수 있죠. 구글 트렌드, 네이버 데이터랩, 트위터(X)의 실시간 검색어는 더 이상 … 더 읽기
by J.D. Inform | Daily Data Insight @ DailyScienceTech 💡 “물가 오른다”는 말, 데이터로 보면 다를 수도 있다 요즘 뉴스에서 인플레이션 이야기를 자주 듣습니다. 하지만 체감 물가와 실제 지표는 다릅니다. 어떤 사람은 “점심값이 너무 올랐다”고 말하지만, 또 다른 사람은 “전자제품은 오히려 싸졌다”고 느끼죠. 실제로 물가 상승률(CPI)은 이 모든 항목을 평균으로 계산하기 때문에 개개인의 체감과는 다르게 … 더 읽기
by J.D. Inform | Daily Data @ DailyScienceTech 🎯 왜 구글 시트인가? 많은 사람들이 대시보드라고 하면 Tableau, Power BI, Looker 같은 고급 툴을 떠올립니다. 하지만 **실시간 데이터 반영 + 간편한 공유 + 클라우드 기반 협업**을 원한다면, 구글 시트만으로도 충분히 전문적인 대시보드를 구축할 수 있습니다. 별도의 설치나 서버 세팅이 필요 없고, 구글 계정만 있으면 시작할 수 … 더 읽기
by J.D. Inform | Daily Data @ DailyScienceTech 🎯 데이터 분석, 더 이상 엑셀만의 영역이 아니다 이제 데이터 분석은 더 이상 복잡한 함수나 매크로만의 영역이 아닙니다. ChatGPT 같은 대화형 AI는 자연어 기반 데이터 분석 도구로 진화하고 있습니다. 사용자는 데이터를 업로드하고, “매출 추이 요약해줘”, “상위 10개 항목을 그래프로 보여줘”처럼 말만 하면 됩니다. ChatGPT는 그 즉시 데이터를 … 더 읽기
by J.D. Inform | Daily Data @ DailyScienceTech 🎯 왜 매크로 없이 자동화인가? 많은 사람들이 ‘엑셀 자동화’라고 하면 VBA나 매크로를 떠올립니다. 하지만 최근 엑셀에는 동적 배열 함수(Dynamic Array Functions)가 추가되면서 복잡한 코드 없이도 자동화가 가능해졌습니다. 데이터가 변경되면 결과가 자동으로 업데이트되므로, 보고서 작성, 실적 집계, 필터링 작업을 더 이상 수동으로 반복할 필요가 없습니다. 💡 “한 번 … 더 읽기
by J.D. Inform | Daily Data @ DailyScienceTech 🎯 왜 데이터 정제가 중요한가? 아무리 좋은 모델이나 통계 기법도, 데이터가 지저분하면 의미가 없습니다. 데이터 정제는 “쓸 수 있는 데이터”를 만드는 과정이며, 이는 전체 분석의 절반을 차지한다고 해도 과언이 아닙니다. 실무에서는 이 과정이 시간의 60% 이상을 차지할 정도로 중요합니다. “Garbage in, garbage out.” 입력이 엉망이면, 출력도 엉망이 … 더 읽기
by J.D. Inform | Daily Data @ DailyScienceTech 🎯 왜 평균은 때로 거짓말을 할까? “우리 회사의 평균 연봉은 8천만 원입니다.” 하지만 실제로는 몇몇 임원만 억대 연봉이고, 대부분은 5천만 원 수준이라면 이 수치는 현실을 왜곡하죠. 이렇게 평균은 극단값(outlier)에 크게 흔들립니다. 데이터의 “중심”을 보려면, 중앙값(median)을 함께 봐야 합니다. 평균(mean)은 “모든 값을 더한 뒤 나눈 값”, 중앙값(median)은 “정렬된 … 더 읽기
by J.D. Inform | Daily Data @ DailyScienceTech 🎯 한 줄 요약 🧩 기본 형식 비교 =VLOOKUP(찾을값, 테이블범위, 열번호, FALSE) =XLOOKUP(찾을값, 찾을범위, 반환범위, [없음일때], [일치모드], [검색모드]) XLOOKUP은 “찾을범위”와 “반환범위”를 별도로 지정하기 때문에 열 번호가 바뀌어도 깨지지 않습니다. 즉, 구조에 강하고 유지보수가 쉽습니다. 🧪 XLOOKUP의 실무 장점 5가지 💡 예시: =XLOOKUP(E2, A:A, B:B, “미등록”, 0) → … 더 읽기
by J.D. Inform | Daily Data @ DailyScienceTech 🎯 피벗테이블, 무엇이고 왜 쓰나? 피벗테이블(Pivot Table)은 열(필드)의 조합으로 데이터를 즉시 요약·집계하는 기능입니다. 필드(열)를 행/열/값/필터 영역으로 드래그해 놓는 것만으로 합계·개수·평균·최대/최소 등을 수초 만에 구할 수 있어요. 가장 큰 장점은 원본을 건드리지 않고 다양한 관점으로 데이터를 회전(Pivot)해 보는 데 있습니다. 🧱 시작 전: 데이터 구조를 이렇게 준비하세요 TIP: … 더 읽기