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[Skill/Excel] 엑셀, 기능만 알아도 칼퇴! 실무 효율 200% 높이는 핵심 기능 마스터하기 0. Summary엑셀은 단순한 계산 도구를 넘어, 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하는 강력한 플랫폼입니다. 하지만 많은 직장인이 엑셀의 숨겨진 핵심 기능들을 제대로 활용하지 못해 불필요한 수작업과 시간 낭비를 겪곤 합니다. 이 글에서는 엑셀의 SUBTOTAL 함수와 텍스트 함수를 중심으로, 실무에서 바로 적용하여 업무 효율을 비약적으로 높일 수 있는 비법을 제시합니다. 특히, 데이터 필터링과 정제, 그리고 다양한 형태의 데이터 가공을 통해 당신의 엑셀 실력을 한 단계 업그레이드하고, 진정한 ‘일잘러’로 거듭나는 방법을 소개합니다. 1. 보고의 효율성을 높이는 비법: SUBTOTAL 함수로 실시간 데이터 분석하기직장 생활에서 갑작스러운 질문에 당황했던 경험, 다들 있으실 겁니다. "이번 달 특정 제품의.. 2026. 2. 20.
[Skill/Excel] 엑셀 함수, 무작정 외우지 마세요! 실무 효율 200% 높이는 함수 활용 전략 0. Summary엑셀 함수는 실무에서 데이터를 가공하고 분석하는 데 필수적인 도구입니다. 하지만 많은 직장인이 함수를 무작정 외우거나, 복잡한 함수를 많이 아는 것이 엑셀 실력이라고 오해하곤 합니다. 이 글에서는 엑셀 함수를 단순히 암기하는 것을 넘어, 앞서 배운 데이터 구조화(Raw-Index-Report) 개념과 연결하여 실무에서 가장 많이 활용되는 함수들을 어떻게 효과적으로 선택하고 적용해야 하는지 그 전략을 제시합니다. 특히, 데이터 범위 지정의 중요성과 함께 SUM, AVERAGE, MEDIAN, MIN, MAX, COUNT, COUNTA 등 핵심 통계 함수의 실전 활용법을 통해 업무 효율을 극대화하는 비법을 공개합니다. 1. 엑셀 함수, 많이 아는 것보다 제대로 아는 것이 중요합니다.엑셀에는.. 2026. 2. 14.
[Skill/Excel] 엑셀 휴먼 에러, 이제 그만! 데이터 구조화로 칼퇴하는 비법 0. Summary엑셀 작업 중 반복되는 오류와 비효율 때문에 스트레스받으신 적 있으신가요? 많은 직장인이 엑셀을 사용하면서도 데이터 관리의 핵심인 데이터 구조화를 간과하여 불필요한 야근과 휴먼 에러에 시달립니다. 이 글에서는 엑셀 데이터 구조화의 중요성을 강조하고, 특히 Raw 데이터를 올바르게 관리하는 방법을 통해 엑셀 업무의 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하는 실질적인 비법을 제시합니다.1. 엑셀이 느려지고 오류가 나는 진짜 이유: 데이터 구조의 문제"엑셀이 갑자기 너무 느려졌어요." "분명히 제대로 입력했는데 왜 자꾸 오류가 날까요?" 직장인이라면 한 번쯤 겪어봤을 법한 엑셀 관련 고민들입니다. 대부분의 경우, 이러한 문제의 원인은 복잡한 함수나 매크로 때문이 아니라, 바로 데이터 구조에 있습.. 2026. 2. 12.
[Skill/Excel] 엑셀, 당신의 생각보다 훨씬 강력한 도구입니다: 실무 효율을 높이는 첫걸음 0. Summary많은 직장인이 엑셀을 단순히 계산 도구로만 생각하거나, 복잡한 함수를 외우는 것이 엑셀 실력의 전부라고 오해합니다. 하지만 엑셀은 데이터를 체계적으로 관리하고, 분석하며, 설득력 있게 시각화하는 데 최적화된 강력한 도구입니다. 이 글에서는 엑셀에 대한 잘못된 인식을 바로잡고, 실무에서 진짜 '일잘러'가 되기 위해 알아야 할 엑셀의 본질적인 가치와 활용법에 대한 첫걸음을 제시합니다. 1. 엑셀, 당신은 아직 엑셀을 제대로 모르고 있다.직장인이라면 누구나 엑셀을 사용합니다. 보고서 작성부터 데이터 정리, 간단한 계산까지, 엑셀은 우리 업무의 필수 도구죠. 하지만 혹시 이런 생각을 해본 적 없으신가요? "엑셀은 늘 써왔는데, 왜 늘지 않는 걸까?""복잡한 함수를 외워도 막상 실무에 적용하려니.. 2026. 2. 12.
[Trends_AI] 내가 AI를 쓰는 방법 : 네 가지 생성형 AI과 함께 하기 0. SummaryAI 활용이 일상이 된 시대, Claude·Gemini·Perplexity·ChatGPT를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 ‘진짜 생산성’을 완성하는 방법을 이야기한다. 1. AI 활용이 일상이 된 사람들의 새로운 패턴AI는 이제 단순한 기술이 아니라 내 생활의 일부가 되어가고 있다. 예전에는 크롬 브라우저로 구글링하고, SNS 피드를 훑으며 시간을 보냈지만, 이제는 ChatGPT, Claude AI, Gemini, Perplexity 같은 생성형 AI들과 대화를 나누며 하루를 시작한다.네 가지 AI는 모두 생성형 AI라는 공통점을 가지고 있지만, 각자의 성격은 놀라울 만큼 다르다. 그리고 이들과의 대화를 통해 나는 ‘AI를 잘 활용한다는 것’의 진짜 의미를 배우게 되었다. 2. Chat.. 2025. 10. 10.
[Skill_데이터분석] 데이터 분석 실무의 현실: 수집·전처리·조인이 절반을 먹는다 1. 이론에서 실무로: '분석'보다 먼저 오는 일들데이터 분석 업무를 맡고 가장 먼저 겪은 어려움은 모델링도, 시각화도 아니었다. 실제로는 데이터를 모으고 정리하는 수집·전처리 단계가 가장 힘들고 시간이 많이 들었다. 회사 안팎에서 매일같이 수집되는 수많은 로그와 테이블 속에서, 내가 보고 싶은 값을 꺼내기 위해 서로 다른 원천을 하나의 스토리로 엮어내는 작업이 생각보다 까다로웠다. LG전자 홈페이지의 데이터를 분석한다고 해보자. 예를 들어,'특정 유입 경로로 들어온 고객은 구매까지 평균 몇 회 방문하고, 보유 쿠폰은 어떤 방식으로 사용하는가?'라는 질문에 답하려면 최소한 다음 세 가지 데이터가 필요하다.방문 데이터(세션·유입 경로·방문일자·방문횟수) - 보통 Google Analytics(GA) 등 웹.. 2025. 10. 2.
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