정주행

[챕터 3] 실무에 바로 쓰는 M 함수 & 동적 경로 취합 | 파워쿼리, 3시간 총정리 특강 🔥 학습 목표 : • M함수의 기초 사용법을 알아본 후, 파일 취합 쿼리를 효율적으로 간소화하는 방법을 학습합니다. • 실무에서 발생하는 다양한 상황에 즉시 적용할 수 있는 파일 취합 활용 예제를 알아봅니다. • 고급편집기를 활용하여 폴더 경로를 동적으로 인식하고 파일을 자동으로 취합하는 쿼리를 작성합니다. [파일 취합 기초]: 도우미 쿼리로 샘플 파일에 각 적용 > [파일 취합 쿼리]에 취합!  1) Folder.Files : 폴더 안의 파일 목록 변환2) Excel.Workbook : 엑셀 통합문서 안의 컨텐츠(시트, 테이블 등)을 반환3) Table.Skip : 테이블에서 상위 n개 행 또는 조건을 만족하..

[챕터 2] 열 피벗해제 고급 예제 및 파일 취합 자동화 | 파워쿼리, 3시간 총정리 특강 🔥 학습 목표 : • 복잡한 머리글 구조를 가진 표를 '열 피벗해제 고급 활용' 단계를 통해 정규화하는 방법을 배웁니다. • 파워쿼리에서 기본으로 제공하는 '파일 병합' 기능을 활용해 폴더 내의 엑셀 파일을 간편하게 통합하는 방법을 학습합니다. • 파워쿼리 편집기에서 M 함수를 검토하고 각 단계를 보다 효율적으로 간소화하는 방법을 알아봅니다. [파워쿼리 데이터 가공]- 데이터 행/열 바꿈 - 피벗 열 - 열 피벗 해제  [파일 병합 기능]- 파워 쿼리 병합 기능 주의사항 : 파일 병합 기능을 사용하려면 데이터의 머리글 순서가 항상 동일해야 한다.- 머리글을 한 줄로 바꾸는 과정 : 행/열 바꿈 → 열 병합 → 행..

[챕터 1] 초보자를 위한 파워쿼리 기초 사용법 | 파워쿼리, 3시간 총정리 특강 🔥 학습 목표 : • 파워쿼리를 사용하기 전에 꼭 알아야 할 올바른 데이터 구조를 이해합니다. • 파워쿼리 편집기의 화면구성을 이해하고, 다양한 기본 기능을 활용해 데이터를 가공하는 방법을 알아봅니다. • b>열 피벗해제 기능을 활용해 '세로방향 블록쌓기' 규칙이 지켜진 올바른 데이터로 변환하는 방법을 알아봅니다. [파워 쿼리의 중요성]- 데이터 정제(=전처리)와 함께 매크로 통한 업무 자동화 가능- 잘못된 데이터 구조를 올바른 형태로 바꿔 준다 → 범위를 표로 바꾼다 [데이터 관리 규칙]1. 데이터는 표준화해서 일관성있게 관리하기 → 데이터 유효성 검사2. 원본 데이터에는 셀 병합 절대 사용 금지3. 하나의 셀에는 한 ..

- 강의 : [오빠두엑셀] 비즈니스 엑셀 차트 시각화 챌린지 의 숨겨진 비밀 공" data-og-host="www.oppadu.com" data-og-source-url="https://www.oppadu.com/challenges/mckinsey-chart/" data-og-url="https://www.oppadu.com/challenges/mckinsey-chart/lobby/" data-og-image="https://blog.kakaocdn.net/dna/YINRk/hyXGFJ98ts/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANneR9RCu8jGylwmubsZYmOfNdufG20gYJLVTp2LM1vp/img.jpg?credential=yqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8&expires=1769871599&allow_ip=&allow_referer=&signature=8tHKUDyCR7Z%2BNetQRIZfqPV16fY%3D

(파워쿼리 입문자를 위한, 기본기 다지기 : 데이터 가공 & 정규화 실습) [정규화 핵심] 1) 세로방향 블록쌓기 : 날짜 데이터를 직접 변경하여 실시간 분석의 어려움 / 가로로 누적되어 관리의 어려움 2) 원본 데이터 관리 수준의 이해 - 파워쿼리의 기능 구성: 엑셀과 동일 - 파워쿼리는 모든 작업을 기록 (=매크로) - 파워쿼리 = 데이터 전처리 도구 [목표] - 올바른 데이터 구조의 이해 - 파워쿼리의 편집기 화면 구성 및 기본적인 데이터 가공 방법 확인 - 열 피벗해제 기능을 활용해 세로방향 블록쌓기 규칙으로 변환 - 파일 병합 기능으로 폴더 내 엑셀 파일을 자동으로 취합 [엑셀 데이터 관리 핵심 규칙 7가지] 1. 데이터는 표준화해서 일관성 있게 관리하기 → 데이터 유효성 검사 2. 원본 데이터..