엑셀 파워쿼리 데이터 변환 기초

엑셀의 기능 중 하나인 파워 쿼리(Power Query)는 데이터 관리 및 분석에 있어 굉장히 유용한 도구입니다. 이 도구는 외부 데이터 소스에서 데이터를 가져오고, 필요에 따라 정리와 변환을 수행할 수 있게 도와줍니다. 특히 데이터 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하여 많은 사용자들에게 각광받고 있습니다. 이번 포스트에서는 파워 쿼리의 기초부터 활용 사례까지 설명드리겠습니다.

파워 쿼리란 무엇인가?

파워 쿼리는 여러 외부 데이터 원천으로부터 정보를 불러오고, 데이터 정리 및 변형을 쉽게 수행할 수 있는 기능입니다. 이 도구는 Microsoft의 엑셀 및 파워 BI와 같은 제품에 통합되어 있어, 추가적인 설치 없이 바로 사용할 수 있다는 점이 매력적입니다.

파워 쿼리의 필요성

엑셀에서 수작업으로 데이터를 관리하는 것은 번거롭고 시간이 많이 소요됩니다. 예를 들어, 데이터를 복사하고 붙여넣는 과정이나 각 열에 대해 특정 기능을 적용하는 것 등은 매우 비효율적일 수 있습니다. 반면에 파워 쿼리를 활용하면 원본 데이터를 그대로 유지하면서도 손쉽게 변환 작업을 진행할 수 있어, 반복적인 작업을 자동화할 수 있는 장점을 제공합니다.

엑셀에서 파워 쿼리 사용하기

엑셀 2016 이상 버전에서는 기본적으로 파워 쿼리 기능이 지원됩니다. 사용자 인터페이스에서 파워 쿼리 메뉴가 따로 존재하지 않지만, 데이터 탭 내 “가져오기 및 변환” 그룹에서 손쉽게 접근할 수 있습니다. 다양한 외부 데이터 소스를 불러오고 변형하는 과정을 통해 효율적인 데이터 처리가 가능합니다.

파워 쿼리 기능의 주요 특징

• 데이터 가져오기: 다양한 포맷의 외부 데이터를 엑셀로 불러올 수 있습니다.
• 데이터 변환: 정리되지 않은 데이터를 구조화하고, 오류를 수정하며, 중복 항목을 제거할 수 있습니다.
• 결과 로드: 최종적으로 변환된 데이터를 엑셀의 원하는 위치로 불러올 수 있는 기능이 있습니다.

파워 쿼리 실습: 텍스트 나누기

여기에서 파워 쿼리를 이용한 간단한 실습을 소개하겠습니다. 가령, 특정 열에 텍스트와 추가 정보가 혼합되어 있을 경우, 이를 분리할 수 있습니다. 이를 위해 다음 단계를 따라 해보세요.

먼저, 원본 데이터 시트를 선택하고, 데이터 탭에서 “가져오기 및 변환” 메뉴를 선택해 “표 범위에서” 옵션을 클릭합니다. 그러면 대화 상자가 나타나는데, 데이터 범위가 정확한지 확인한 후 확인 버튼을 클릭합니다. 이후 파워 쿼리 편집기가 나타나게 됩니다.

편집기 내에서 특정 열을 선택하고, ‘변환’ 탭에서 ‘열 분할’ 기능을 활용하여 텍스트를 원하는 기호로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 괄호를 구분 기호로 설정하여 정보를 분리할 수 있습니다. 변환이 완료되면, “닫기 및 로드” 버튼을 클릭하여 변환된 데이터를 엑셀 시트로 불러옵니다.

작업 자동화하기

파워 쿼리의 가장 큰 장점 중 하나는 반복적인 작업을 자동화할 수 있다는 점입니다. 원본 데이터에 새로운 기록을 추가한 후, ‘새로 고침’ 기능을 이용하면 저절로 변환된 결과가 업데이트 됩니다. 이처럼 파워 쿼리를 활용하면 단순하고 반복적인 작업을 훨씬 간단하게 처리할 수 있습니다.

다양한 외부 데이터 가져오기

파워 쿼리는 CSV, 텍스트 파일, 웹 페이지 등 다양한 데이터 형식으로부터 정보를 가져오는 기능을 가지고 있습니다. 웹에서 데이터를 가져오고자 할 경우, 웹 주소를 입력하면 탐색기가 나타나 다음에 어떤 데이터 항목을 가져올 것인지 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 원하는 데이터만 선별하여 깔끔하게 수집할 수 있습니다.

PDF 및 기타 파일 가져오기

파워 쿼리를 사용하면 PDF 파일에 포함된 표 형식의 데이터를 간편하게 불러올 수 있습니다. PDF 가져오기 기능을 통해 필요한 데이터를 선택한 후, 쉽게 엑셀로 변환하여 사용할 수 있습니다. 이는 데이터 정리가 필요한 상황에서 매우 유용합니다.

마무리하며

이번 글에서 파워 쿼리의 기초와 활용 방법에 대해 알아보았습니다. 파워 쿼리는 데이터 관리의 효율성을 크게 향상시켜 주는 도구로, 이를 활용하여 복잡한 데이터 처리 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. 이제 여러분도 파워 쿼리를 사용하여 시간과 노력을 절약하고, 보다 효율적인 데이터 분석을 경험해 보시길 바랍니다.

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