전체 글54 매출 데이터에서 '숨겨진 패턴' 찾아내기: AI에게 질문하는 법 합계(Sum)와 평균(Average)의 함정"지난달보다 총매출이 10% 올랐습니다." 많은 회의가 이 한마디로 시작해서 끝납니다. 하지만 이건 반쪽짜리 진실일 수 있습니다. 총매출은 올랐지만 핵심 주력 상품의 판매는 반토막 났고, 일회성 이벤트 상품만 많이 팔린 것이라면 어떨까요? 혹은 30일 중 29일은 매출이 바닥이다가, 딱 하루 특정 대량 구매 덕분에 평균이 올라간 것이라면요? 단순히 SUM과 AVERAGE만 확인하는 것은 데이터의 겉면만 보는 것과 같습니다. 숫자의 바다 깊은 곳에는 비즈니스의 성패를 가르는 '패턴'과 '신호'가 숨어 있습니다. 엑셀로 피벗 테이블을 이리저리 돌려보며 찾아야 했던 그 패턴들, 이제 AI에게 제대로 질문해서 단번에 낚아채는 법을 알려드립니다. 1: 시계열 패턴, "언.. 2026. 1. 30. CSV 파일 오류 해결: 깨진 한글과 쉼표 문제, AI가 해결사다 외계어가 되어버린 내 데이터공공데이터 포털에서 통계 자료를 받거나, 회사 내부 시스템(ERP)에서 매출 내역을 다운로드했을 때 확장자가 .csv인 파일을 자주 보게 됩니다. 기대감을 안고 파일을 더블 클릭해 엑셀로 열었는데, 한글이 온통 '' 같은 외계어로 깨져 나오거나, 모든 데이터가 한 열에 뭉쳐서 나온 경험, 다들 있으실 겁니다. 이때 보통 인터넷을 검색해서 "메모장에서 인코딩을 바꿔라", "데이터 탭에서 텍스트 나누기를 해라" 같은 복잡한 해결책을 따라 합니다. 하지만 매번 이 과정을 거치는 것은 엄청난 시간 낭비입니다. 오늘은 데이터 분석의 입구에서 우리를 좌절시키는 '인코딩(Encoding)' 문제와 '구분자(Delimiter)' 문제를 AI를 통해 기술적 지식 없이 해결하는 방법을 알아봅니다.. 2026. 1. 28. 복잡한 엑셀 수식(VLOOKUP, IF문) 없이 자연어로 데이터 정리하기 수식 오류창(#N/A), 이제 그만 보고 싶다면직장인의 엑셀 실력을 가르는 기준은 흔히 'VLOOKUP'과 '피벗 테이블'을 자유자재로 쓰느냐에 달려 있다고 합니다. 하지만 아무리 고수라도 복잡하게 얽힌 중첩 IF 문을 짜거나, 다른 시트의 데이터를 끌어올 때 발생하는 #N/A나 #REF! 같은 오류 메시지는 스트레스 그 자체입니다. 괄호 하나만 잘못 닫아도 전체 수식이 망가지는 경험, 누구나 해보셨을 겁니다. 하지만 이제는 그 복잡한 수식 문법을 외울 필요가 없습니다. 우리가 친구에게 "A표랑 B표 합쳐서 보여줘"라고 말하듯, AI에게 자연어로 명령하면 수식이 하는 일을 그대로, 아니 더 유연하게 처리해주기 때문입니다. 이번 글에서는 엑셀의 양대 산맥인 '데이터 병합(VLOOKUP)'과 '조건 추출(I.. 2026. 1. 26. 뒤죽박죽 섞인 원시 데이터(Raw Data), AI로 3초 만에 전처리하는 법 분석의 8할은 청소다데이터 분석 프로젝트가 실패하는 가장 큰 이유는 복잡한 통계 지식이 부족해서가 아닙니다. 바로 '뒤섞인 데이터(Dirty Data)' 때문입니다. 현업에서 마주하는 엑셀 파일은 교과서처럼 깔끔하지 않습니다. 날짜 형식이 제각각이거나, 고객 주소에 오타가 섞여 있고, 중요한 숫자 칸이 비어 있는 경우가 태반입니다. 업계에서는 이를 "Garbage In, Garbage Out (쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다)"라고 부릅니다. 아무리 좋은 AI 모델을 써도 입력 데이터가 엉망이면 결과는 엉터리가 됩니다. 과거에는 이런 데이터를 정리하느라 야근을 밥 먹듯 했지만, 이제는 다릅니다. AI는 지치지 않는 최고의 '데이터 청소부'이기 때문입니다. 오늘은 AI를 활용해 골치 아픈 원시 데이터를 .. 2026. 1. 24. 엑셀 함수 몰라도 된다? ChatGPT로 시작하는 데이터 리터러시 기초 직장인이라면 누구나 한 번쯤 겪는 공포가 있습니다. 바로 월말 보고 시즌, 수천 행이 넘어가는 엑셀 파일을 열었을 때의 막막함입니다. VLOOKUP이나 피벗 테이블이 꼬여서 몇 시간을 허비한 경험, 혹은 상사가 "이 데이터에서 유의미한 인사이트를 뽑아와"라고 했을 때의 당혹감은 이루 말할 수 없습니다. 지금까지 우리는 데이터를 다루기 위해 엑셀의 기능을 '암기'해야 했습니다. 하지만 생성형 AI의 등장으로 게임의 규칙이 바뀌었습니다. 이제 필요한 것은 복잡한 함수 암기가 아니라, AI에게 데이터를 던져주고 올바르게 질문하는 '데이터 리터러시(Data Literacy)' 능력입니다. 이번 시리즈에서는 코딩이나 수학을 전혀 모르는 문과생이나 비개발자 직장인도 AI를 활용해 데이터를 분석하고, 남들이 보지 못.. 2026. 1. 22. 문서 작성에 최적화된 AI 툴 TOP 5: 실무 활용 비교 현업에서 매일같이 문서를 작성해야 하는 직장인, 프리랜서, 1인 사업자라면 이런 고민을 한 번쯤 해보셨을 겁니다.“보고서를 빨리 써야 하는데 머리가 하얘져요...”“자료는 많은데 어떻게 정리해야 할지 모르겠어요.”“표현을 좀 더 전문적으로 바꾸고 싶은데 도와줄 사람이 없어요.”이제 문서작성도 AI 도구의 도움을 받는 시대입니다.단순히 시간을 줄이는 것을 넘어, 더 나은 퀄리티의 문서를 누구나 쉽게 만들 수 있게 도와주는 문서작성 AI 도구들이 등장했기 때문이죠. 하지만, AI 도구도 ‘잘 고르고 잘 써야’ 진짜 효과를 볼 수 있습니다.이 글에서는 실무에 바로 적용 가능한 문서작성 AI TOP 5를 엄선해, 각 도구의 특징과 실전 활용법까지 자세히 비교해드립니다.효율적인 문서작성, 더 높은 완성도, 시간 .. 2026. 1. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
