Excel용 생성 AI 도구 학습 (Korean Edition)

제10장. Copilot을 활용한데이터 시각화 및 보고

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

데이터 시각화와 보고는 데이터 분석 워크플로의 마지막 단계입니다. 데이터를 정리하는 것으로 시작해 분석하고, 마지막으로 시각화 단계에 이르게 됩니다. 하지만 이 단계에 도달할 때쯤이면 이미 에너지가 고갈되거나 일정이 빡빡해지는 경우가 너무나 흔합니다. 그 결과, 앞서 기울인 모든 노력에 걸맞지 않은, 서둘러 만든 듯한 복잡하고 어수선한 차트가 만들어지곤 합니다.

데이터를 정리하고 탐색하는 데 몇 시간을 투자했음에도, 최종 결과물은 혼란스럽거나 미완성처럼 보일 수 있습니다. 저도 잘 압니다. 개인적으로 시각화와 보고는 전체 데이터 파이프라인에서 제가 가장 좋아하는 부분입니다. 바로 이 단계에서 명확성이 빛을 발합니다. 이 단계에서 여러분이 해온 모든 일을 타인이 이해할 수 있게 만들고, 그들을 참여시키는 것입니다. 그리고 그 명확성은 강력한 무언가, 즉 경이로움을 불러일으킬 수 있습니다.

제 아이들이 시내버스를 처음 탔던 때가 기억납니다. 저에게는 수천 번이나 해본 일이라 일상적인 일이었지만, 아이들에게는 순수한 발견의 순간이었습니다. 아이들은 마치 온 세상이 그 유리창 바로 바깥에 모여 있는 것처럼, 눈을 동그랗게 뜨고 창밖을 바라보았습니다. 바로 그 경이로움의 감정이 여러분이 청중에게 불러일으키고 싶은 것입니다.

여러분에게는 익숙하고, 어쩌면 평범하기까지 한 데이터이기에 이미 속속들이 알고 계실 것입니다. 하지만 청중에게는 완전히 새로운 것입니다. 그들은 마치 그 버스에 탄 제 아이들처럼 모든 것을 처음 보는 눈으로 바라봅니다. 여러분의 임무는 그들의 관심을 사로잡고, 호기심을 불러일으키며, 더 알고 싶게 만드는 그 Spark를 지피는 것입니다.

이 장에서는 Copilot을 사용하여 명확하고 매력적인 시각화 자료와 보고서를 빠르고 효과적으로 만드는 방법을 보여드리겠습니다. 구체적으로 다음 내용을 다룰 것입니다:

• 데이터 시각화

• 데이터 리포팅

하지만 본격적인 내용으로 들어가기 전에, 이 장 전체에서 사용할 데이터셋을 먼저 소개해 드리겠습니다.

데이터셋

이 장에서는 Our World in Data가 CC BY 4.0 라이선스 하에 공개한, 매년 우주로 발사된 물체의 수( )와 관련된 데이터 세트 를 사용할 것입니다.¹. 또한 이 책의 GitHub 저장소에서 10/space_objects.xlsx에서 다운로드할 수 있습니다. 이 워크북에는 다음 네 개의 열로 구성된 표가 포함된 단일 워크시트가 있습니다:

• 엔티티: 장소의 이름

• 코드: ISO 국가 코드

• 연도: 기준 연도

• N: 해당 연도에 우주로 발사된 물체의 수

그림 10-1은 해당 표의 스냅샷을 보여줍니다.

그림 10-1. space_objects.xlsx 워크북에 있는 테이블의스냅샷

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데이터 시각화란 원시 데이터를 패턴, 추세 및 통찰력을 더 쉽게 ...