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엑셀을 이용해 데이터를 가공하고 분석하는 업무에 최적화된 필수 함수와 기능을 선별했다. 다양한 데이터 분석 사례를 통해 데이터 정규화부터 분석, 시각화, 미래 예측까지 다양한 기능을 학습한다. 가장 기본적인 데이터 가공 단계와 업무에 바로 적용할 수 있는 데이터 분석 기능을 실무 예제로 학습하는 것은 물론, 데이터 분석 함수와 원리, 기본적인 이론까지 꼼꼼하게 정리했다. 특히 데이터 분석에 필수적인 엑셀 표, 피벗 테이블 기능은 물론 파워 쿼리와 파워 피벗 기능까지 심도 있게 다뤄 업무를 더욱 효율적으로 개선할 수 있도록 돕는다. 또한 엑셀 2007, 2010, 2013, 2016, 2019, Microsoft 365 등 모든 버전에서 사용할 수 있도록 버전마다 차이가 나는 부분을 상세하게 설명했으므로 언제 어디서든 찾아보며 유용하게 써먹을 수 있다. 학습하다 어려운 부분은 네이버 엑셀 대표 카페 ‘엑셀..하루에 하나씩’을 방문하여 저자의 도움을 받아 해결할 수 있다.

PART 01 엑셀 데이터 관리 기술

CHAPTER 01 엑셀 데이터 관리 기법
01-01 표의 구분 이해하기
01-02 테이블의 이해와 올바른 사용 방법 알아보기
01-03 Raw 데이터 문제 확인하고 해결하기 1- 병합
01-04 Raw 데이터 문제 확인하고 해결하기 2- 데이터 형식 1
01-05 Raw 데이터 문제 확인하고 해결하기 2- 데이터 형식 2
01-06 Raw 데이터 문제 확인하고 해결하기 3- 열 세분화 1
01-07 Raw 데이터 문제 확인하고 해결하기 3- 열 세분화 2
01-08 Raw 데이터 문제 확인하고 해결하기 3- 열 세분화 3
01-09 테이블 표에 데이터 쉽게 입력하기

CHAPTER 02 엑셀 표
02-01 엑셀 표 사용하기
02-02 엑셀 표 범위 자동 확장하기
02-03 계산된 열 활용하기
02-04 엑셀 표의 구조적 참조 구문을 활용해 범위 참조하기

CHAPTER 03 파워 쿼리를 이용한 데이터 활용
03-01 파워 쿼리 설치하기(엑셀 2010, 2013 버전 사용자)
03-02 버전별 파워 쿼리 기능의 명령 인터페이스 차이 알아보기
03-03 현재 파일의 표 중 특정 열의 중복 제거 후 반환받기
03-04 쿼리에서 반환된 데이터 관리 방법 알아보기
03-05 외부 엑셀 파일의 표를 쿼리 편집기로 편집해 반환받기
03-06 웹 데이터를 쿼리 편집기로 편집해 반환받기
03-07 텍스트 파일을 쿼리 편집기로 편집해 반환받기
03-08 액세스 데이터를 쿼리 편집기로 편집해 반환받기
03-09 반환된 쿼리의 기존 작업 변경하기
03-10 쿼리의 로드 방법 변경하기
03-11 쿼리에서 반환된 데이터를 독립적으로 활용하기
03-12 쿼리를 저장해 다른 파일에서 사용하기
03-13 병합된 셀 값을 인접한 셀의 값으로 채우기
03-14 잘못된 날짜 데이터 형식을 변환해 반환받기
03-15 잘못된 숫자 데이터 형식을 변환해 반환받기
03-16 열을 세분화해 반환받기
03-17 열 방향 데이터를 행 방향 데이터로 구조 변환해 반환받기
03-18 폴더에 저장된 파일의 표를 하나로 취합해 반환받기
03-19 한 파일 내 여러 시트를 하나로 취합해 반환받기

PART 02 피벗을 활용한 데이터 요약/분석

CHAPTER 04 피벗 테이블의 이해와 활용
04-01 피벗 테이블 보고서 만들기
04-02 보고서 레이아웃 변경하기
04-03 행/열 영역 내 삽입된 필드 항목 모두 표시하기
04-04 (비어 있음) 항목 제거하기
04-05 행/열 영역 내 삽입된 필드 항목을 원하는 순서로 정렬하기
04-06 피벗 테이블 보고서 작성 후 상위 n개 항목만 표시하기
04-07 원본 표에서 삭제한 항목이 피벗 테이블 보고서에 계속 표시되는 문제 해결하기
04-08 피벗 테이블 보고서의 필드 이름 수정하기
04-09 피벗의 집계 방법과 표시 형식 변경하기
04-10 피벗 테이블로 근태 관리하기
04-11 피벗에서 GETPIVOTDATA 함수 사용하기
04-12 피벗 테이블 보고서 자동 갱신하기
04-13 날짜 필드로 연, 분기, 월, 그룹 필드 만들기
04-14 숫자 필드를 일정 간격으로 묶은 그룹 필드 생성하기
04-15 원하는 항목끼리 묶은 그룹 필드 생성하기
04-16 계산 필드로 부가세 계산하기
04-17 계산 필드에서 함수 사용하기
04-18 피벗 테이블의 평균과 계산 필드를 이용한 가중 평균 구하기
04-19 계산 필드로는 계산하지 못하는 유형 알아보기
04-20 계산 항목을 이용해 재고 계산하기
04-21 피벗 테이블 보고서에 전체 대비 비율 표시하기
04-22 상위 필드의 부분합을 기준으로 비율 표시하기
04-23 피벗 테이블 보고서로 증감률 표시하기
04-24 피벗 테이블 보고서에 누계와 누계 비율 구하기

CHAPTER 05 피벗 테이블을 활용한 데이터 분석
05-01 슬라이서를 이용해 피벗 보고서 컨트롤하기
05-02 여러 개의 슬라이서 창 연동하기
05-03 슬라이서 창 하나로 여러 피벗 테이블을 동시에 컨트롤하기
05-04 슬라이서 창의 단점 해결하기
05-05 시간 표시 막대를 이용해 날짜/시간 필터링하기
05-06 관계를 이용해 피벗 테이블 보고서 만들기
05-07 피벗 테이블에서 고유 항목 개수 세기
05-08 파워 피벗 설치 및 추가하기
05-09 버전별 파워 피벗 명령 구성과 명칭 알아보기
05-10 데이터 모델 영역에 분석할 데이터 추가하기
05-11 데이터 모델 영역에서 관계 설정하기
05-12 계산 열 만들기
05-13 측정값 만들기
05-14 CALCULATE 함수를 사용해 조건 설정하기
05-15 CALCULATE, ALL 함수를 사용해 필터 해제하기
05-16 X가 붙는 집계 함수 알아보기 - SUMX 함수
05-17 X가 붙는 집계 함수에 조건 추가하기

PART 03 의사 결정을 지원하는 데이터 시각화

CHAPTER 06 조건부 서식을 활용한 데이터 시각화
06-01 조건부 서식을 활용하는 방법 알아보기
06-02 [셀 강조 규칙]을 이용해 데이터 시각화하기
06-03 중복 조건을 이용해 두 표 비교하기
06-04 [상위/하위 규칙]을 이용해 데이터 시각화하기
06-05 데이터 막대를 이용해 데이터 시각화하기
06-06 색조를 이용해 데이터 시각화하기
06-07 아이콘 집합을 이용해 데이터 시각화하기
06-08 선택한 항목에 해당하는 행 강조 표시하기
06-09 수식 조건을 활용해 중복 데이터 처리하기
06-10 계산 결과에 부합하는 데이터 표시하기

CHAPTER 07 차트/스파크라인을 활용한 데이터 시각화
07-01 차트 용어 이해하기
07-02 올바른 차트 선택하기
07-03 깔끔한 차트 구성을 위한 세 가지 방법 알아보기
07-04 차트의 단점을 보완해주는 스파크라인 차트 만들기
07-05 막대그래프의 차이 강조하기
07-06 차트의 금액 단위 변경 방법 알아보기
07-07 데이터 레이블의 표시 방법 알아보기
07-08 그림을 이용한 차트 표현 방법 알아보기
07-09 가장 큰 막대그래프를 잘라 표현하는 물결 차트 만들기
07-10 꺾은선 그래프에 그라데이션 효과 넣기
07-11 계열 간의 차이가 큰 경우에 좋은 콤보형 차트 만들기
07-12 시작과 끝 지점의 변화를 표시하는 폭포 차트 만들기
07-13 상위 분류에 속한 하위 항목 비율을 표시하는 트리맵, 썬버스트 차트 만들기
07-14 깔때기 차트 만들기

CHAPTER 08 대시보드를 활용한 데이터 시각화
08-01 다양한 대시보드 확인하기
08-02 대시보드의 구성 요소 이해하기
08-03 대시보드 구성하기 1 - 피벗과 슬라이서
08-04 대시보드 구성하기 2 - 차트
08-05 대시보드 구성하기 3 - 대시보드 완성

PART 04 데이터 분석 및 예측 기술

CHAPTER 09 기술 통계법을 활용한 분석적 시각 갖기
09-01 대푯값 이해하기
09-02 대푯값을 활용해 데이터 설명하기
09-03 텍스트 데이터의 최빈값 구하기
09-04 산포도 이해하기
09-05 산포도를 활용해 데이터 설명하기
09-06 분석 도구 추가 기능 설치하기
09-07 분석 도구를 활용한 기술 통계법 알아보기
09-08 목표값 찾기를 이용한 문제 해결 방법 이해하기
09-09 해 찾기를 이용한 문제 해결 방법 이해하기
09-10 해 찾기를 이용한 조합 문제 해결 방법 이해하기

CHAPTER 10 회귀 분석을 이용한 관계 분석 및 예측
10-01 차트의 추세선을 이용해 그래프의 방향성 이해하기
10-02 추세선의 종류와 사용 방법 이해하기
10-03 R-제곱값을 이용해 추세선 선택하기
10-04 추세선의 예측 정확도를 높일 수 있는 두 가지 방법 알아보기
10-05 추세선으로 예측된 부분 직접 계산하기
10-06 예측 시트 기능을 활용해 미래 예측하기
10-07 두 변수 간의 관계 설명하기
10-08 시점을 구분하는 상관관계 분석하기
10-09 보간법을 활용해 두 점 사이의 값을 계산하기
10-10 다항식 보간법으로 두 점 사이의 값을 계산하는 방법 이해하기
10-11 계절지수를 활용해 데이터 예측하기
10-12 이진 변수를 활용해 데이터 예측하기
10-13 결과에 영향을 끼치는 원인 간의 상관관계 분석하기
10-14 결과를 가장 잘 설명하는 독립변수 간의 조합 이해하기
10-15 조정된 결정계수를 활용해 최적 모형 선택하기
10-16 선형 추세와 비선형(지수) 추세의 선택과 미래 예측하기
10-17 예측된 결과를 목표와 일치시키기

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