Copilot in Excel: 데이터 분석 자동화 및 시각화 실습

  • ‘라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델 상용화 추진’ 프로젝트를 가정하여,
  • 프로젝트 진행 상황 데이터나 영업/마케팅 데이터 등을 분석하는 예시

1. 프로젝트 진척도 분석 및 리스크 시각화

  • 시나리오
    • 프로젝트 진행 상황을 추적하는 Excel 파일이 있음
    • 각 태스크의 담당자, 시작일, 종료일, 진행률이 기록되어 있음
    • 이 데이터를 기반으로 프로젝트 진척도를 한눈에 파악하고, 지연되고 있는 태스크를 식별하려고 함
  • 참고자료
  • Excel 데이터 구조
    • 시트명: 프로젝트_현황
    • 열 헤더: 태스크ID, 태스크명, 담당자, 시작일, 종료일, 예상일수, 실제_진행일수, 진행률(%), 상태(진행중/완료/지연)
  • 프롬프트
    1. “이 스프레드시트에서 ‘상태’가 ‘지연’인 태스크들을 모두 찾아서 표시해 줘.”
      • Copilot의 동작
        • ‘상태’ 열의 데이터를 필터링하여 ‘지연’ 상태인 행들을 하이라이트하거나,
        • 새로운 테이블로 요약하여 제시함
      • 설명
        • Copilot이 데이터 필터링 작업을 대신 수행함
        • 이를 통해 지연 태스크를 즉시 파악할 수 있음
    2. “각 담당자별로 ‘진행률(%)’의 평균을 계산하고, 이를 막대 차트로 시각화해 줘. 그리고 이 차트를 ‘진척도_대시보드’ 시트에 삽입해 줘.”
      • Copilot의 동작
        • ‘담당자’별로 ‘진행률(%)’의 평균을 계산하고, 그 결과를 워크시트에 표시함
        • 이어서 각 담당자의 평균 진행률을 보여주는 막대 차트를 생성하여
        • ‘진척도_대시보’ 시트의 지정된 위치(예: 비어있는 셀)에 삽입함
      • 설명
        • 복잡한 AVERAGEIF 또는 피벗 테이블 함수를 사용하지 않고도 그룹별 평균을 계산하고,
        • 사용자가 원하는 시트에 바로 차트를 삽입하여 시각화함
  • 주의/지킬 점
    • ‘진행률(%)’이 정확한 숫자로 입력되어 있는지 확인해야 함
    • 시각화된 차트의 X축/Y축 레이블이 올바른지, 제목이 명확한지 확인하고 필요하면 수정함

2. 판매 데이터 분석 및 지역별 수익성 비교

  • 시나리오
    • 상용화된 엣지 AI 솔루션의 월별 판매 데이터가 있음
    • 제품군, 판매 지역, 판매량, 단위 가격, 총 수익이 기록되어 있음
    • 이 데이터를 기반으로 어떤 제품군이 가장 수익성이 좋은지, 그리고 지역별 수익성이 어떻게 다른지 비교 분석하려고 함
  • 참고자료
  • Excel 데이터 구조
    • 시트명: 판매_데이터
    • 열 헤더: 판매일, 제품군, 제품명, 판매지역, 판매량, 단위가격, 총수익
  • 프롬프트:
    1. “이 ‘판매_데이터’ 시트에서 ‘제품군’별 ‘총수익’ 합계를 계산하고, 가장 높은 수익을 창출한 상위 3개 제품군을 내림차순으로 정렬해서 보여줘.”
      • Copilot의 동작
        • ‘제품군’별로 ‘총수익’을 집계하고,
        • 그 결과를 새로운 테이블로 Copilot 창에 표시하거나 워크시트에 삽입함
        • 상위 3개 제품군을 명시적으로 표시
      • 설명
        • 피벗 테이블을 직접 만들 필요 없이 그룹별 합계를 빠르게 계산하고 순위를 매김
    2. “각 ‘판매지역’별 ‘총수익’ 합계를 구하고, 이를 파이 차트로 시각화해 줘. 그리고 각 지역의 수익 비중이 표시되도록 해 줘.”
      • Copilot의 동작
        • ‘판매지역’별 ‘총수익’을 계산한 후,
        • 각 지역의 수익 비중을 보여주는 파이 차트를 생성하여
        • Copilot 창에 제시함
        • 이 차트는 ‘총수익’의 각 구성 요소가 전체에서 차지하는 비율을 명확하게 보여주도록 레이블을 포함함
      • 설명
        • 지역별 수익 비중을 시각적으로 파악하기 용이한 파이 차트를 요청하여,
        • 데이터 해석 시간을 단축함
  • 주의/지킬 점
    • ‘총수익’이 정확히 계산된 값인지 원본 데이터를 통해 확인해야 함
    • 시각화된 파이 차트의 데이터 레이블(비율 등)이 정확한지 확인함

3. 예산 사용 현황 추적 및 이상 감지

  • 시나리오
    • 프로젝트 예산 사용 내역을 추적하는 스프레드시트가 있음
    • 각 항목별 예산액과 실제 지출액, 날짜가 기록되어 있음
    • 이를 통해 예산 소진율을 확인하고, 예산 초과가 우려되는 항목을 미리 감지하려고 함
  • 참고자료
  • Excel 데이터 구조
    • 시트명: 예산_현황
    • 열 헤더: 항목, 예산액, 실제_지출액, 지출일, 담당자
  • 프롬프트:
    1. “이 ‘예산_현황’ 시트에서 각 ‘항목’별로 ‘예산액’ 대비 ‘실제_지출액’의 비율을 계산하고, 비율이 80%를 초과하는 항목들을 강조해서 보여줘.”
      • Copilot의 동작
        • 새로운 열을 생성하여 ‘예산액 대비 지출액 비율’을 계산하고,
        • 비율이 80%를 초과하는 항목의 행들을 조건부 서식처럼 강조하여 표시하거나 별도 테이블로 추출함
      • 설명
        • 수식 작성 없이도 복잡한 비율 계산과 조건부 필터링을 수행하여,
        • 예산 초과 위험 항목을 빠르게 식별함
    2. “가장 많은 지출이 발생한 상위 3개 ‘항목’을 막대 차트로 시각화해 줘. 각 항목의 ‘예산액’과 ‘실제_지출액’을 함께 표시하여 비교할 수 있도록 해 줘.”
      • Copilot의 동작
        • 가장 많은 지출이 발생한 상위 3개 항목을 찾고,
        • 해당 항목들의 ‘예산액’과 ‘실제_지출액’을 비교하는 누적 막대 차트 또는 그룹형 막대 차트를 생성함
      • 설명
        • 가장 지출이 많은 항목들을 시각적으로 보여주면서,
        • 예산과 실제 지출액을 동시에 비교하여
        • 예산 관리에 필요한 정보를 제공함
  • 주의/지킬 점
    • 계산된 비율이 올바른지 수동으로 몇 군데 확인해야 함
    • 차트의 데이터 레이블이나 범례가 명확하게 ‘예산액’과 ‘실제 지출액’을 구분하고 있는지 확인함
  • Excel Copilot은 이처럼 복잡한 데이터 분석 작업을 놀랍도록 쉽게 만들어 줌
  • 하지만 항상 데이터의 정확성을 검증하고, Copilot이 제시하는 결과를 작업자의 비판적인 시각으로 재해석하여 최종적인 인사이트를 도출하는 것이 중요함