엑셀에서 하는 다양한 업무를 ChatGPT로 자동화
1] 가상의 샘플 데이터 만들기 (가끔씩 필요하던 귀찮은 수작업 삭제)
2] 어려운 엑셀 함수와 서식 사용법 배우기 (GPT 알려준 함수를 복붙하면 끝)
3] 데이터 분석과 그래프 그리기 (어려운 통계와 파이썬 몰라도 할 수 있음)
4] 파일 취합하기와 파일 분리하기 (문서 100개 취합도 순삭)
무엇을 도와줄 수 있는지 GPT에게 물어보기
GPT는 엑셀에 대해 이미 잘 알고 있다
You
엑셀 업무를 효율화, 자동화 하기 위해 챗GFPT를 활용하는 방법들을 다양하게 제시해줘
You
ChatGPT
엑셜 업무를 효율화하고 자동회하기 위해 챗GPT를 활용하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
1. 데이터 입력 및 정제
샛GPT를 사용하여 특징 형식에 맞는 데이터를 입력하도록 요청할 수 있습니다. 예를 들어, "날짜, 제품명, 수량을 입력해주세요"라는 메시지를 보내고, 첫GPT가 사용자가 입력한 데이터를 엑셀 스프레드시트에 자동으로 정리하도록 지시할 수 있습니다.
2. 데이터 분석 및 시각하
첫GPT를 활용하여 특징 데이터의 동계를 요청하고, 이를 엑셀에서 계신 및 시각화할 수 있습니 다. 예를 들어, "지난 달 판매량의 평균과 최대값을 계산해주세요 리는 메시지를 보내고, 첫GPT기 해당 데이터를 분석하여 결과를 제공하도록 할 수 있습니다.
3. 작업자동화.
쳇GPT를 사용하여 특정 작업을 자동화할 수 있습니다. 여름 들어, 특정 조건이 충족될 때마다 자 등으로 이메일을 보내거나, 특정 데이터를 가져와시 치리하는 등의 작업을 챗GPT를 통해 지등하 할 수 있습니다.
4. 업무 템플릿 생상
챗GPT를 필용하여 업무 담플릿을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 프로젝트 계획서, 회의록, 보고 시 등의 템플릿을 생성하고, 필요한 정보를 입력하도록 첫GPT를 불용할 수 있습니다.
5. 직업 지시 및 스케줄링:
뱃GPT를 사용하여 직임을 지시하고, 특정 일정에 맞춰 적임을 스케줄딩할 수 있습니다. 예를 들 어, 특정 직업을 특정 인원에게 밀당하고, 마감일을 설정하는 등의 작업을 첫GPT를 통해 수행할 수 있습니다.
예설 함수나 서식에 대해서는 어떻게 도움을 받을 수 있지?
ChatGPT
챗GPT를 활용하여 액성 함수나 서식에 대한 도움을 받는 것도 가능합니다. 예를 들어, 다음과 같은 방법으
로 도움을 받을 수 있습니다.
1. 한수 사용법 및 예제:
특징 함수의 사용법을 알고 싶을 때, 첫GPT에게 해당 함수의 이름을 말하고 설명을 요청할 수 있 습니다. 예를 들이, "VLOOKUP 함수에 대해 설명해주세요"라고 요청하면, 챗GPT가 VLOOKUP 함 수의 사용법과 여지를 제공할 수 있습니다.
2. 시식 지원
액셀의 다양한 시식에 대한 도움도 받을 수 있습니다. 예를 들어 샘 시식, 조건부 시식, 표시식 등 에 대한 설명과 사용 방법을 첫GPT에게 요청할 수 있습니다.
3. 오류 해결
예셜에서 발생하는 오류에 대한 도움도 받을 수 있습니다. 예를 들어, 함수를 잘못 입력하여 발생 한 오류에 대해 챗GPT에게 설명하고 해결 방법을 요청할 수 있습니다.
4. 특정 작업에 맞는 함수주찬
특정 작업에 필요한 함수를 추천받을 수 있습니다. 예를 들어, 데이디 정렬, 필터링, 계산 등의 작 입에 맞는 함수를 챗GPT에게 요청하여 주천받을 수 있습니다.
6. 최신 업데이트 및 답:
잿GPT에게 최신 엑셀 업데이트나 유용한 팀을 요청하여 받을 수 있습니다. 엑셀의 새로운 기능이 니 효율적인 사용 방법 등에 대한 정보를 첫GPT를 통해 얻을 수 있습니다.
GPT는 함수와 서식에 대해서도 전문가
You
역셀 시트에서 원하는 조건에 해당하는 데이터만 따로 손펴볼 수 있는 암수들은
ChatGPT
엑셀에서 일하는 조건에 해당하는 데이터만 따로 살펴볼 수 있는 다양한 함수가 있습니다. 몇 가지 주요한 함수들은 다음과 같습니다.
1. 필터 함수(FILTER)
FILTER 함수를 사용하면 특정 조건을 만족하는 항만 선택하여 새로운 범위도 반환할 수 있습니 다. 예를 들어, 특정 조건에 해당하는 형민 선택하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
2. 조건부 서식(Conditional Formatting)
조건부 서식을 사용하면 특정 조건에 따라 설의 서식을 변경할 수 있습니다. 새를 통해 원하는 조 건에 해당하는 데이터를 시각적으로 살펴볼 수 있습니다.
3. 서브토탈 형수(SUBTOTAL)
서브토칠 잠수를 사용하면 특정 조건에 따리 데이타를 그룹화하고 서브토절을 계산할 수 있습니 다. 이를 통해 특성 조건에 해당하는 데이터의 합계, 통근 등을 구할 수 있습니다.
4. VLOOKUP 및 HLOOKUP 함수:
VLOOKLIP 및 HLOOKUP 함수를 사용하여 특정 조건을 만족하는 데이터를 검색할 수 있습니다. 이름 통해 특정 조건에 해당하는 데이터를 찾거나 관련 정보를 가져올 수 있습니다.
6. 자동 필터(AutoFilter):
자동 필터를 사용하면 특정 열의 값을 기준으로 데이터를 필터링할 수 있습니다. 이를 통해 특정 조건에 해당하는 데이터만 선택하이 살피를 수 있습니다.
6. PivotTable Pivot Chart
PivotTable PivotChart를 사용하면 네이버를 용직으로 그룹화하고 분석할 수 있습니다. 이를 해 원하는 조건에 해당하는 데이터를 다양한 방법으로 살펴볼 수 있습니다.
You
또 어떤 함수가 있지?
ChatGPT
그 밖에도 엑셀에서 원하는 조건에 해당하는 데이타를 살펴볼 수 있는 다른 유용한 함수들이 있습니다. 몇 가지를 더 소개해드리겠습니다.
1. IF함수
IF함수는 조건에 따라 다른 값을 낸환입니다. 조건을 만족하는 경우 원하는 값을 반환하고, 그렇 지않은 경우 다른 값을 반환합니다. 이를 활용하여 특정 조건을 만족하는 데이터를 살펴볼 수 있 습니다.
2. COUNTIF 및 SUMIF함수
COUNTIF 및 SUMIF 함수를 사용하면 특징스건을 만족하는 데이터의 개수나 합계를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 특정 조건에 해당하는 데이디의 특성을 파악할 수 있습니다.
3. INDEX 및 MATCH 함수
INDEX MATCH 잠수를 사용하여 특정 조건을 만족하는 데이터를 검색할 수 있습니다. 이 잠수 들을 조합하여 특정 조건에 해당하는 데이더를 찾거나 가지을 수 있습니다.
4. AVERAGEIF 및 AVERAGEIFS 함수
AVERAGEIF AVERAGEIFS 함수를 사용하면 특정 조건을 만족하는 데이터의 평균을 계산할 수 있습니다. 이를 통해 특정 조건에 해당하는 데이터의 평균 값을 구할 수 있습니다.
5. LOOKUP 함수
LOOKUP 함수를 사용하여 특정 조건을 민족하는 데이터를 검색할 수 있습니다. 이 함수를 사용하 이 특정 값에 해당하는 데이터를 찾거나 가지을 수 있습니다.
6. SUBTOTAL 함수
SUBTOTAL 함수를 사용하여 특징 조건에 따라 데이터를 그룹화하고 서브도팀을 계산할 수 있습 니다. 이름 통해 특징 조건에 해당하는 네이버의 합계 평균 등을 구할 수 있습니다.
한글 폰트 적용
https://pypi.org/project/koreanize-matplotlib/#files
koreanize_matplotlib-0.1.1-py3-none-any.whl 파일 업로드 후 한국어 사용 설정을 지시함
엑셀 VBA 자동화
GPT를 활용한 VBA 코드 작성
엑셀 VBA 만들어줘.
아래 순서대로 작동하면 돼.
1) G열 우측에 칼럼을 하나 추가한다
2) 추가한 칼럼의 필드명은 '평균'으로 한다
3) 추가한 칼럼에 E:G 열의 평균을 입력한다
4) 입력된 평균값이 4 이하인 셀은 주황색 배경을 채운다
VBA 코드 사용 방법
1. 엑셀 파일을 엽니다.
2. `Alt + F11 키를 눌러 VBA 편집기를 엽니다.
3. 상단 메뉴에서 `삽입 -> `모듈'을 선택하여 새 모듈을 추가합니다.
4. 위의 코드를 복사하여 새 모듈에 붙여넣습니다.
5. 코드를 실행하려면 `F5` 키를 누르거나, 엑셀에서 매크로를 실행하여 `AddAverageColumn'을 선 택합니다.
PDF의 정보를 Excel로 가져가는 방법
GPT에게 물어보기
엑셀에서 PDF 파일을 바로 불러오는 메뉴 어딨지?
엑셀에서 PDF 파일을 바로 불러오는 기능은 기본적으로 내장되어 있지 않지만, PDF 파일의 데이터 를 가져와 엑셀로 변환하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
1. 데이터 가져오기 (파워 쿼리 사용)
1. 엑셀을 열고 상단 메뉴에서 "데이터" 탭을 선택합니다.
2. "데이터 가져오기" "파일에서 가져오기" ***PDF에서 가져오기"**를 선택합니다.
이 메뉴는 Microsoft 365 또는 최신 버전의 엑셀에서만 사용할 수 있습니다.
3. PDF 파일을 선택하면, 엑셀에서 해당 PDF의 데이터를 읽어와 테이블 형식으로 불러옵니다.
4. 불러온 데이터를 편집하거나 엑셀 워크시트에 삽입합니다.
2. PDF 변환 도구를 사용하여 데이터를 가져오기
만약 위 기능이 보이지 않는다면:
1. PDF 파일을 엑셀 호환 형식(예: CSV 또는 XLSX)으로 변환해야 합니다.
2. Adobe Acrobat 또는 온라인 PDF 변환 도구(SmallPDF, ILovePDF 등)를 사용해 PDF를 엑셀 형 식으로 변환한 후, 엑셀에서 열 수 있습니다.
데이터 수집
다양한 소스(센서, 모니터링 시스템 등)에서 데이터를 실시간 로 수집, (예시: 온도, 압력, 속도 등 공정 데이터 수집)
ChatGPT를 통해 데이터 수집 방법에 대한 최적화된 가이드 제공, 데이 으터 소스와 관련된 질문 및 데이터 구조에 대한 피드백을 실시간으로 받을 수 있음
데이터 분석
수집된 데이터를 바탕으로 결함을 탐지하고 생산성을 분석. (예시: 불량률 분석, 품질 속도 상관관계 파악)
분석에 필요한 코드 생성, 데이터에 대한 설명 및 인사이트를 제공, 분석 결과에 대한 요약 및 시각적 표현 방법 추천 (예: 차트, 그래프 등)
의사결정 및 피드백
분석 결과를 바탕으로 최적화된 의사결정을 내리고 피드백을 적 용. (예시: 설비 유지보수 일정 조정, 품질 관리 강화)
데이터 분석 결과에 따라 가능한 해결책 및 최적화 방안 제시, 과거 유사 한 사례나 참고할만한 분석 모델을 추천하여 결정을 돕고 피드백을 위한 개선 아이디어 제공
보고서 생성
ChatGPT 및 엑셀을 활용하여 분석을 자동화하고 보고서를 작 성. (예시: ChatGPT로 데이터 요약, 엑셀 수식 활용))
ChatGPT로 자동으로 분석 결과 요약 보고서 작성, 엑셀의 수식을 생성 하거나 복잡한 수식 설명 및 활용 방안 제시, 반복적 작업을 효율화하는 매크로 코드 작성 지원 등
체계적인 데이터 분석 방법은 데이터를 이해하고 분석 목적에 맞는 결과를 도출하기 위해 단계별로 수행하는 절차를 말합니다. 일반적으로 다음과 같은 단계를 통해 데이터를 체계적으로 분석할 수 있 습니다.
1. 목적 정의 및 문제 인식
분석의 목적을 명확히 정의합니다. 어떤 질문에 답을 하고 싶은지, 혹은 어떤 문제를 해결하고 싶은지를 명확하게 설정합니다.
예 고객 이탈을 예측하는 모델을 만들고자 한다.
2. 데이터 수집
목적에 맞는 데이터를 수집합니다. 데이터는 다양한 소스에서 수집될 수 있으며, 내부 시스템 데이터, 외부 API, 설문조사 등의 방법을 통해 확보됩니다.
예 고객의 구매 이력, 방문 기록, 인구통계 정보 등
3. 데이터 전처리
수집한 데이터를 분석할 수 있도록 정리하고 가공하는 단계입니다. 이 과정에서 데이터의 오류, 결락치, 중복값 등을 처리합니다. ↓
결축치 처리: 결측값을 제거하거나 대체
10 메시지 ChatGPT
4. 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA)
데이터를 시각화하거나 통계 기법을 활용하여 데이터를 탐색하는 단계입니다. 여기서 데이터의 분포, 패턴, 관계 등을 확인할 수 있습니다.
기본 통계 분석, 평균, 중앙값, 분산, 상관관계 등
시각화: 히스토그램, 상자 그림, 산점도 등을 활용해 데이터의 특성 파악
데이터 관계 분석: 변수 간의 관계를 파악 (상관분석, 피벗 테이블 등)
5. 모델링
데이터 분석의 핵심 단계로, 머신러닝이나 통계 모델을 구축하여 데이터를 분석합니다. 목적에 따라 다양한 모델을 선택할 수 있습니다.
회귀분석: 연속형 데이터를 예측할 때 사용
분류 분석: 이진 또는 다중 분류 문제를 해결할 때 사용
클러스터링 비지도 학습으로 데이터를 군집화
시계열 분석 시간에 따른 데이터 패턴 분석
의사결정 나무, 랜덤 포레스트, SVM 등 다양한 알고리즘 활용
6. 모델 평가
모델의 성능을 평가하고, 실제로 사용할 수 있는지 확인하는 단계입니다. 평가 지표를 통해 모
각 칼럼에 대한 분석 : 필요 시 수치형, 범주형 구분하여 인식시킴
“(파일 업로드 후)이 데이터 시트를 대략적으로 파악해줘. 어떤 데이터 같아?”
1. 수치형 데이터 (7개의 칼럼)
Size: 바나나 크기를 나타내는 수치형 변수로, 평균이 -0.748이며 최소값은 -7.998, 최대값은 7.970입니다. 데이터는 비교적 넓은 범위에 분포되어 있습니다.
Weight: 바나나의 무게를 나타내며, 평균 -0.761, 최소값 -8.283, 최대값 5.679로 수치가 다양하 게 분포되어 있습니다.
Sweetness: 바나나의 당도를 나타내며, 평균 -0.770, 최대값 7.539입니다. 데이터 분포는 평균 이 음수인 것을 보아 당도가 낮은 값들이 더 많은 것으로 보입니다.
Softness: 바나나의 부드러움을 나타내는 변수로, 평균은 -0.014이며 부드러움의 값은 -6.959에 서 8.241까지 분포되어 있습니다.
HarvestTime: 바나나 수확 시기를 나타내는 수치형 변수로, 평균 -0.751, 최소값 -7.570, 최대값 6.293입니다.
Ripeness: 바나나의 숙성 정도를 나타내며, 평균은 0.781, 최대값은 7.249로 숙성도가 다양한 수준임을 나타냅니다.
Acidity: 바나나의 산도를 나타내며, 평균은 0.008로 거의 중립적인 산도를 갖고 있으며, -8.227 에서 7.412까지 분포됩니다.
2. 범주형 데이터 (1개의 칼럼)
Quality: 바나나 품질을 나타내는 범주형 변수로, "Good"과 "Bad" 두 가지 값이 있으며, 각각 4006개와 3994개의 레코드로 매우 균등하게 분포되어 있습니다.
칼럼별 기초 통계 분석 : 평균, 표준편차, 최소값, 최대값, 최빈값 등
“칼럼별 기초통계 분석을 해봐. 본문에 테이블을 출력해줘”
각 칼럼에 대해 EDA 분석 실시, 시각화
“각 칼럼별로 EDA를 수행하고, 적절한 그래프로 시각화해. 그래프는 한 번에 하나씩만 그려.”
Quality에 따른Banana size 그래프를 중첩하여 그려봐
Quality에 따른Banana weight 그래프를 중첩하여 그려봐
O3 mode는 분석을 정말 잘한다
추론모드를 켜는 이유 : 계산이 필요한 추론
4. 결론 - Good 품질을 결정하는 핵심 요인
무게(Weight)와 당도(Sweetness) 가 가장 큰 영향(OR > 2).
이어서 크기(Size), 숙성 정도(Ripeness), 수확 시점(HarvestTime) 이 Good 품질을 높이는 긍정적 요인.
산도(Acidity)는 유일한 부정적 영향요인(높을수록 Good 확률 ↓).
부드러움(Softness)는 통계적으로 유의하지만 영향력은 크지 않으므로 2차적 관리항목으로 판단 됩니다.
실무적 시사점
"재배·선별 단계에서 무게·당도 기준을 최우선 관리 지표로 설정하고,"
"숙성도·수확 시점 모니터링으로 품질 균일화를 도모하며,"
"산도는 일정 기준 이하로 유지되도록 저장·후숙 조건을 조정하는 것이 'Good' 등급 비율을 높이는 가장 효과적인 전략입니다. [-]"
1회차 https://chatgpt.com/share/67f8c5df-7d9c-8007-a575-0e112f93ad98
2회차https://chatgpt.com/share/67f8c639-4cfc-8007-b92f-5ac6d4513ef7
데이터 모델링
Quality에 대한 로지스틱 회귀분석 실행
"로지스틱 회귀분석을 실시해줘"
바나나의 품질(Quality)에 영향을 미치는 인자들을 분석하기 위해 다양한 분석 방법을 사용할 수 있 습니다. 특히, 품질이 범주형 변수(이진 분류: Good, Bad)라는 점을 고려하여, 분류 모델을 사용하는 것이 적합합니다. 여기서는 몇 가지 주요 분석 방법을 제안합니다.
1. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
목적 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에서 변수들이 종속 변수에 얼마나 영향을 미치는지 확인 할 수 있는 모델입니다. 각 변수의 회귀계수를 통해, 품질에 대한 영향력을 분석할 수 있습니다.
장점: 해석이 쉽고 각 변수의 계수를 통해 변수의 영향력(양/음)을 정량적으로 파악할 수 있습니 다
결과 각 변수의 계수 및 p-value를 통해, 품질에 영향을 미치는 주요 인자들을 식별할 수 있습 니다.
실행 방법:
Quality를 이진 값(0과 1)으로 변환 (Good = 1, Bad = 0).
각 독립 변수(크기, 무게, 당도, 산도 등)를 활용해 로지스틱 회귀 모델을 학습
각 독립 변수의 회귀계수를 분석하여 품질에 대한 영향을 파악,
2. 결정 트리(Decision Tree)
목적: 결정 트리는 여러 변수들 사이의 상호작용을 시각적으로 보여주며, 가장 중요한 변수를 우선적으로 선택하여 분류를 수행합니다.
장점: 변수 간의 상호작용을 고려하며, 시각적으로 쉽게 해석할 수 있습니다. 또한, 변수 중요도 (feature importance)를 통해 어떤 변수가 요한지 파악할 수 있습니다.
절과 꿈 Let's start with a logistic regression. Can we use a random forest model? 수의 분할 기준
을 시각적으로 확인할 수 있습니다.
3. 랜덤 포레스트(Random Forest)
목적 여러 개의 결정 트리를 앙상블하여 예측 성능을 높인 모델로, 변수 중요도(feature importance)를 통해 품질에 미치는 영향을 측정할 수 있습니다.
장점: 여러 트리의 평균을 사용하여 예측의 안정성이 높고 변수 중요도를 계산하여 어떤 변수 가 품질에 더 큰 영향을 미쳤는지 파악할 수 있습니다.
결과 중요도가 높은 변수들을 바탕으로 품질에 미치는 주요 인자를 확인할 수 있습니다.
실행 방법
더스트 모델을 한스하이하여 포장에 큰 영향을 미치는 비
수를 파악.
4. 시소드 넥더 머신(Support vector Machine, SVII)
목적: SVM은 품질을 이진 분류하는 데 사용될 수 있으며, 커널 함수(선형, 비선형)를 사용하여 품질을 결정하는 경계를 학습합니다.
장점: 고차원 공간에서도 잘 작동하며, 분류 경계를 명확히 설정해줍니다.
결과 품질을 분류하는 경계와 각 변수가 경계에 얼마나 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다.
5. XGBoost 또는 Gradient Boosting Machines (GBM)
목적 그레디언트 부스팅 방법을 통해 품질에 영향을 미치는 변수들을 순차적으로 학습하며, 변 수 중요도를 도출할 수 있습니다.
장점: 비선형성 및 복잡한 데이터에도 잘 작동하며, 예측 성능이 우수합니다. 중요한 변수를 순 차적으로 파악할 수 있습니다. ↓
결과 존 Let's start with a logistic regression. Can we use a random forest model? 니다.
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