Excel용 생성 AI 도구 학습 (Korean Edition)

제4부. 이야기 와 해결책

제4부는 이 책의 첫 세 부분을 보완하는 실습 가이드로 구성되어 있으며, 초반 장에서 소개된 기초 기술을 강화하기 위해 고안된 다양한 실습 활동을 모아 놓았습니다. 부록은 실제와 같은 스프레드시트 시나리오를 직접 다루며 배운 내용을 공고히 하는 데 도움이 되는 응용 연습 문제에 중점을 둡니다. 제4부는 몰입형 학습 기법인 '응용 소설(applied fiction)'을 구현한 짧은 소설 형식으로 구성되어 있습니다.

부록 A에서는 ChatGPT를 실용적인 지원 도구로 활용하여, 책 제1부의 핵심 주제를 강화하는 실습 활동을 제시합니다. 데이터 정리 및 시각화부터 시작하여, 데이터를 명확하게 구조화하고 통찰력을 효과적으로 전달하는 차트를 만드는 방법을 연습하게 됩니다. 다음으로 재사용 가능한 템플릿을 구축하며, 반복되는 작업을 더 빠르고 일관성 있게 수행할 수 있도록 레이아웃, 수식, 서식을 표준화하는 방법을 배웁니다. 마지막으로 기본적인 매크로 생성을 탐구하며, 간단하게 기록하고 편집한 매크로를 통해 반복적인 작업을 자동화하여 워크플로우의 효율성을 높이는 방법을 익히게 됩니다.

부록 B는 책의 제2부를 실용적으로 확장한 형태로 구성되어 있으며, 실제 데이터 분석 워크플로에 Copilot을 적용하는 데 도움이 되는 실습 활동을 제공합니다. 연습 문제는 데이터 프로젝트의 자연스러운 진행 과정을 따르도록 구성되었습니다. 먼저 Copilot을 사용하여 데이터를 준비하고, 분석을 위해 데이터셋을 정리 및 구조화합니다. 그 다음에는 Copilot을 사용하여 주요 지표를 계산하고 해석하는 기본 통계 분석으로 넘어갑니다. 다음으로 데이터 탐색 및 시각화에 초점을 맞추어 차트와 요약 보고서를 통해 패턴과 추세를 파악합니다. 마지막으로, 부록은 데이터 보고를 다루며, 결과를 타인과 공유하기에 적합한 명확하고 체계적인 형태로 정리하는 방법을 안내합니다.

부록 C에서는 책 의 제3부를 확장하는 실습 활동을 제공하며, 엑셀에서 AI 도구와 Python을 결합합니다. Numerous.ai를 사용한 데이터 정제로 시작하여, PY() 함수를 활용한 데이터 추출로 넘어가 Python을 사용하여 데이터를 처리하고 재구성합니다. 부록은 예측을 위한 Python과 AI 활용으로 마무리되며, AI 기반 코드가 어떻게 미래 지향적인 통찰력을 도출할 수 있는지 보여주는 간단한 모델링 및 예측 작업을 소개합니다.