Excel용 생성 AI 도구 학습 (Korean Edition)

2부. 코파일럿을 활용한데이터 사이언스

제2부에서는 Microsoft Excel의 기본 AI 도구인 코파일럿(Copilot)을 사용하여 가장 일반적인 데이터 과학 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. 제1부에서 살펴본 ChatGPT와 달리, 코파일럿은 Excel에 직접 통합되어 있으므로 파일을 외부 도구로 업로드하지 않고도 워크시트에서 바로 사용할 수 있습니다.

5장에서는 Excel의 Copilot을 소개하여 자연어 prompt를 통해 데이터를 생성, 편집 및 분석하는 방법을 다룹니다. 피벗 테이블 및 차트와 같은 새로운 요소를 생성하고, 열 이름을 변경하거나 분할하여 데이터를 다듬으며, 내장된 인사이트 기능을 사용하여 패턴, 요약 및 시각화를 도출하게 됩니다. 이 과정을 통해 Copilot이 원시 테이블에서 더 명확한 구조와 초기 데이터 이해 단계로 나아가는 워크플로를 단계별로 어떻게 지원하는지 확인할 수 있습니다.

제6장에서는 중복 데이터 정리, 누락된 값 처리, 서식 문제 수정 등을 통해 분석 전 데이터를 준비하기 위해 Copilot을 사용하는 방법을 배웁니다. 중복 레코드를 감지하고 제거하는 방법, 데이터의 누락된 부분을 채우거나 관리하기 위한 적절한 전략을 선택하는 방법, 수식과 보고서에서 올바르게 작동하도록 숫자와 날짜를 표준화하는 방법을 알아보게 됩니다. 이 과정에서 효과적인 prompt를 작성하고, Copilot의 제안과 Excel의 내장 도구를 결합하여 복잡하고 일관성 없는 데이터 세트를 신뢰할 수 있고 분석 준비가 된 정보로 변환하는 연습을 하게 됩니다.

7장에서는 Copilot을 사용하여 Excel의 텍스트 수식을 이해하고, 생성하며, 다듬는 방법을 배웁니다. Copilot이 복잡한 논리를 쉬운 언어로 설명하고, 자연어 요청에서 수식을 생성하며, 복잡하고 실제적인 데이터를 처리하도록 수식을 조정하는 방법을 살펴보게 됩니다. 또한 조건부 텍스트 논리를 적용하여 키워드나 패턴에 따라 정보를 분류하고 라벨을 지정함으로써, 단순한 설명을 실용적이고 신뢰할 수 있는 스프레드시트 솔루션으로 전환하는 방법을 배웁니다.

제8장에서는 Copilot을 사용하여 Excel에서 기본 통계를 계산, 시각화 및 해석하는 방법을 설명합니다. 중앙 경향, 분산, 분포 형태를 측정하는 방법을 탐구하며, 자연어 prompt에서 직접 수식과 요약표를 생성해 볼 것입니다. 이 과정에서 산점도, 히스토그램, 박스 플롯과 같은 차트를 만들어 숫자만으로는 파악하기 어려운 패턴을 드러내고, Copilot을 활용하여 결과를 해석하고, 신뢰도를 평가하며, 왜도, 이상치 또는 지배적인 값을 찾아낼 것입니다.

9장에서는 Copilot을 사용하여 Excel에서 보다 고급 데이터 분석을 수행합니다. 동적 피벗 테이블을 생성하고, 대화형 필터링을 추가하며, Copilot의 도움을 유도하기 위한 효과적인 prompt를 구성하게 됩니다. 또한 목표값 찾기(Goal Seek) 및 데이터 테이블과 같은 도구를 사용하여 가설 분석(What-If Analysis)을 수행함으로써 주요 ...