분류 전체보기56 '구글 트렌드'로 시장 흐름 읽는 법 비즈니스 데이터를 분석할 때 많은 분이 경쟁사 홈페이지를 기웃거리거나 가격을 모니터링하는 데 에너지를 쏟습니다. 하지만 이는 '이미 일어난 결과'를 확인하는 후행 지표일 뿐입니다. 진짜 고수는 경쟁사가 아니라 '고객의 검색 행동'을 분석합니다. 사람들은 물건을 사기 전에 반드시 검색을 합니다. 이 검색 데이터는 거짓말을 하지 않습니다. 오늘은 복잡한 프로그램 대신, 구글이 공식적으로 제공하는 '구글 트렌드(Google Trends)'와 '공공 데이터'를 AI와 결합하여 시장의 거대한 흐름을 읽는 가장 확실한 방법을 소개합니다. 1: 구글 트렌드 데이터, 엑셀로 받아서 AI에게 던져라'구글 트렌드' 사이트에서 키워드를 검색하면 그래프가 나옵니다. 대부분 눈으로만 보고 창을 닫습니다. 하지만 우측 상단의 '.. 2026. 2. 7. AI로 고객 리뷰(텍스트) 1000개 분석: 긍정/부정 감성 분석 실전 온라인 쇼핑몰, 배달 앱, 플레이스 지도 등 비즈니스를 하는 곳이라면 어디에나 '고객 리뷰'가 쌓입니다. 사장님이나 마케터들은 이 리뷰를 보며 웃고 웁니다. 하지만 리뷰가 10개, 20개일 때는 하나씩 읽어볼 수 있지만, 1,000개가 넘어가면 이야기가 달라집니다. "대체로 반응이 좋은 것 같아"라는 감(Feeling)에 의존하거나, 별점 평균(4.5점)만 보고 안심합니다. 하지만 별점은 5점인데 내용은 "배송은 빠른데 맛은 그냥 그래요"라고 적혀 있다면 이건 칭찬일까요, 불만일까요? 엑셀은 숫자를 더할 수는 있어도, 고객의 '마음'을 더할 수는 없습니다. 하지만 거대 언어 모델(LLM)인 AI는 텍스트를 읽고 그 안에 담긴 감정을 '데이터'로 바꿔줍니다. 오늘은 수천 개의 리뷰를 AI에게 시켜서 고객의.. 2026. 2. 5. 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. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음
