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데이터 분석/구글 스프레드시트(Google Sheets)

구글시트 - 피벗테이블 1

by debugglinglife 2024. 2. 28.
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[데이터 분석/구글 스프레드시트(Google Sheets)] - 구글시트 - 피벗테이블 1

[데이터 분석/구글 스프레드시트(Google Sheets)] - 구글시트 - 피벗테이블 2

[데이터 분석/구글 스프레드시트(Google Sheets)] - 구글시트 - 피벗테이블 3

 


🤷‍♂️ 엑셀 vs 구글 시트

피벗테이블의 기능은 대체적으로 유사하지만, 일부 차이점이 있습니다. 예를 들어 구글 시트는 새로고침 없이 자동으로 반영되나, 엑셀은 새로고침이 필요합니다. 개인적으로, UI가 단순한 구글 시트는 초보자에게 더 유용하다고 생각합니다. (대신, 엑셀의 기능이 더 풍부하므로, 근무 환경 등 여러 가지 요소를 고려하여 배우는 것을 추천합니다. 한 가지를 완벽하게 배워두면, 기능이 유사하기 때문에 다른 것도 빠르게 배울 수 있습니다.)

📌 필요성

피벗테이블은 최근 데이터 분석이 일반화된 직장인들에게 필수적이라고 생각됩니다. 저 또한, 엑셀, 구글시트의 함수기능을 배우기 전에 피벗테이블을 먼저 배우는 것을 권장합니다. 피벗테이블을 통해 RAW 데이터를 빠르고 쉽게 분석하며, 다양한 조건을 적용해 원하는 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.

포스팅에 사용할 예제 파일 - 구글 시트 (Copy & Paste) - 복사해서 같이 실습해 보실 것을 권해드립니다.

참고로 엑셀에서 피벗테이블을 배우고 싶다면, 유튜브 강사 오빠두엑셀을 추천드립니다. 링크는 아래를 참고해 주세요.

 

⌛ 피벗테이블 실행

1) 범위 정하기 : 데이터 클릭 - 범위 선택 (Ctrl + A)

2) 메뉴바 상단 - 삽입 - 피봇 테이블 클릭

3) 피봇 테이블 만들기 : 테이블 범위 확인 및 삽입 위치 선택 → 만들기 클릭
(삽입 위치) 기본 설정이 새 시트 입니다. 말 그대로 새로운 시트에 피벗테이블을 생성하는 것이다. 기존 시트를 클릭하면 지금 있는 페이지에서 피벗 테이블을 만들 수 있다.

피벗 테이블 삽입피벗 테이블 새시트

 

💡 피벗 데이트 기본 이해

처음에는 낯설고 어려울 수 있지만, 예시를 몇 번 보고 직접 사용해 보면 이보다 더 쉽고 빠르고 유용한 도구가 없다는 것을 알게 될 것입니다. (아래의 그림 및 표를 참고하세요) 원하는 형태가 명확하다면, 편리하게 드래그 & 드랍(Drag & Drop) 기능을 이용하여 피벗을 구현할 수 있습니다.

 

피벗 테이블 기초

 

요소 설명 설명(영문)
행 (Row) 피벗테이블에서 행 방향에 위치한 데이터를 나타냅니다. 이는 리포트의 수직 축을 형성합니다. Represents data located in the row direction of the pivot table. This forms the vertical axis of the report.
열 (Column) 피벗테이블에서 열 방향에 위치한 데이터를 나타냅니다. 이는 리포트의 수평 축을 형성합니다. Represents data located in the column direction of the pivot table. This forms the horizontal axis of the report.
값 (Value) 피벗테이블에서 분석하려는 실제 숫자나 수치 데이터를 나타냅니다. 이는 행과 열이 교차하는 지점에 표시됩니다. Represents the actual numbers or numerical data you want to analyze in the pivot table. This is displayed at the intersection of rows and columns.
필터 (Filter) 피벗테이블에서 특정 조건에 따라 보고자 하는 데이터를 필터링하는데 사용됩니다. 이를 통해 원하는 데이터만을 선택적으로 보여줄 수 있습니다. Used in the pivot table to filter data you want to view based on specific conditions. This allows you to selectively display only the data you want.

추천 기능

기술의 발전에 따라 간단한 피벗 형태는 구글 시트에 추천 기능으로 이미 추가되어 있으므로 사용해 보는 것을 추천합니다.

피봇 테이블_ 추천피벗 테이블 추천

 

 

🔥기본 실습

구글시트의 기본적인 피벗 기능을 완전히 이해하고 활용할 수 있도록, 간단한 문제를 통해 실습을 진행해 보는 시간을 가져보자. 이 과정을 통해, 기본 피벗 기능의 작동 방식을 체계적으로 배우고, 실제 문제 상황에 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 이해를 높이는 것이 목표이다.

Q1. 제조사별 판매 금액의 합계를 구하시오. 금액 합계가 높은 순서대로 정렬하시오. (내림차순)

A1. 문제 해결 방법

1) 제조사에 놓기

2) 금액에 놓기 | 혹시라도 값이 개수를 나타내는 COUNT로 되어있다면합계 SUM 으로 변경 (상황에 따라 변경 필요)

3) 제조사내림차순 + 금액의 SUM 설정

*처음 사용하시는 분들이 내림차순, 오름차순 설정에서 어려움을 경험합니다. 위의 설명 및 아래의 GIF 참고해서 차근차근 따라 해 보시기 바랍니다. 값이 여러 개가 되면 어떤 값을 기준으로 순서를 정할지 나오기에 원하는 것을 분명하게 해서 변경하시기 바랍니다.

 

 

 

 

SQL과 Pivot Table 이 유사한 점이 많은데요. 방금 푼 문제를 SQL or Google Sheets 함수 (=Query) 쿼리 함수를 통해 풀어 보면 아래와 같습니다. SQL에 대해서도 배워보고 싶다면 이전에 포스팅한 글을 참고해 보세요.

[SQL(Structured Query Language)] - 데이터베이스 분석의 필수 도구, SQL 기본 명령어 마스터하기!

MySQL

Select 제조사, SUM(금액) Group by 제조사 Order by SUM(금액) desc

=Query함수

=QUERY('간단예제_피벗'!$A$1:$G$25,"select E,SUM(G) Group by E order by SUM(G) Desc",1)

 

피벗 테이블 결과 - Query 비교

 

Q2. 제조사별 판매 금액의 합계성별로 구분해서 구하시오. 또한, 총합계의 비율에 추가하시오. 총금액 합계가 높은 순서대로 정렬해 주세요. (내림차순)

A2. 문제 해결 방법

1) 성별을 + 제조사에 놓기

2) (합계) 금액에 놓기 합계 SUM 으로 설정 + (비율) 금액에 놓기 합계 SUM & 다음으로 표시 열의%

3) 제조사내림차순 + 금액의 SUM 설정

결과는 아래와 같습니다.

피벗테이블을 사용하여 원하는 결과를 순식간에 얻었습니다. 이를 바탕으로, 남성의 구매 비율이 전체의 86% 이상을 차지하며, 구매 금액은 33,170,000원임을 파악할 수 있습니다. 또한, 남성은 삼성을, 여성은 LG를 선호한다는 것을 가상 데이터를 통해 확인할 수 있습니다. 놀랍지 않나요?

 

 

피벗 테이블 결과 피벗 테이블 설정

 

 

만약 성별에 따라 분석을 하려면, 성별을 로 설정하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 남성의 경우 총합계를 100%로 가정할 때, 27.74%가 삼성 제조사임을 알 수 있습니다. 여성의 경우, LG는 37.04%를 차지하고 있습니다. (정렬은 총합계의 내림차순으로 되어 있습니다.)

 

피벗 테이블 결과

 

위와 같은 결과를 얻기 위해서는 아래와 같이 피벗테이블을 설정해 주면 되겠습니다.

 

피벗 테이블 세팅피벗 테이블 _ 행, 열,값

마무리

오늘 구글 시트 피벗테이블 기본 기능에 대해 배워봤습니다. 구글 시트의 피벗테이블 기능은 데이터 분석에 있어서 매우 강력한 도구입니다. 기본적인 기능을 익히고 나면, 복잡한 데이터도 쉽게 분석할 수 있습니다. 피벗테이블을 통해 원하는 정보를 빠르게 추출하고, 그 정보를 이용하여 효율적인 의사결정을 할 수 있습니다. 그러므로 피벗테이블 사용법을 익히는 것은 모든 데이터 분석가 또는 일반 직장인에게도 필수적인 스킬입니다. 앞서 진행한 실습을 통해 피벗테이블의 기본적인 사용법을 익혔으니, 이제 실제 업무에 적용하여 보다 효율적인 데이터 분석을 진행해 보시기 바랍니다.(추후에 피벗테이블의 고급 기능에 대해 배우게 될 것이니, 기대해 주세요.)

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