2023. 9. 5. 09:57ㆍ엑셀
안녕하세요. Ezco입니다.
초보자를 위한 엑셀 기초 배우기 이후 실무에서 유용하게 사용될 수 있는 엑셀 기능들에 대해서 다뤄보고자 합니다.
엑셀에 익숙치 않으신 분들이라면 아래의 초보자 시리즈를 참고해주세요.
초보자를 위한 엑셀 기초 배우기 1편
초보자를 위한 엑셀 기초 배우기 시리즈에서는 마이크로소프트 엑셀(Excel)에 대해서 소개합니다 다음의 과정에 따라서 진행될 예정입니다. 초보자를 위한 엑셀 기초 배우기 1편 초보자를 위한
ezco.tistory.com
오늘은 방대한 양의 데이터가 기록된 엑셀 데이터를 쉽고 빠르게 이해하는데 도움이 될 수 있는 피벗 테이블과 차트 작성법에 대해서 다뤄보고자 합니다.
피벗 테이블 (Pivot Table)이란?
피벗 테이블이란 주로 총합, 평균, 최저, 최고 등의 숫자 데이터를 기록한 커다란 데이터셋의 요약이라고 할 수 있습니다.
보통 회사의 판매 기록에 대해서 주로 사용됩니다.
이번에 다룰 피벗 테이블은 기존에 다루던 데이터와 조금 다르지만 지역별 기온을 통해 알아볼까 합니다.
최근 유엔 사무총장이 말했듯 지구 온난화를 넘어 지구 열대화 (Global boiling) 시대가 도래하고 있는 까닭이기도 하고, 여러분께서 통계청에서 쉽게 얻을 수 있는 데이터이기 때문이기도 합니다.
이 포스팅 이후 회사의 판매 실적 등 다양한 데이터를 가지고도 피벗 테이블을 작성해보셨으면 합니다.
기상청 기온 데이터 다운로드
국내 기상청은 지역별 (지점별)로 기온, 강수량, 바람 자료 등 다양한 관측 자료를 제공합니다.
아래 사이트는 기상청에서 제공하는 조건별통계 자료입니다.
기상자료개방포털[기후통계분석:통계분석:조건별통계]
중부(26) 서울경기: 서울(108), 인천(112), 수원(119), 강화(201), 양평(202), 이천(203) 강원영동: 속초(90), 강릉(105), 태백(216) 강원영서: 철원(95), 대관령(100), 춘천(101), 원주(114), 인제(211), 홍천(212) 충북:
data.kma.go.kr
위 사이트의 데이터 중 오늘은 서울, 제주 여름의 최저, 평균, 최고기온에 대해서 알아보려고 합니다.
사이트에 접속하면 다음의 화면을 볼 수 있습니다.
아래의 조건으로 검색을 해보겠습니다.
지역/지점: 서울, 제주
월: 8월~8월
이때, 서울과 제주는 따로 데이터를 검색해야하므로 월을 먼저 설정하시고 지역/지점을 서울로 검색, 이후 제주로 검색하면 됩니다.
검색을 클릭하면 다음과 같이 2013 ~ 2023년도의 최저, 평균, 최고기온에 대한 자료가 표시됩니다.
여기서 아래 그림과 같이 Excel 버튼을 클릭하여 다운로드합니다.
제주 지역도 동일한 방식으로 다운로드하고 두 엑셀 파일을 실행시킵니다.
아래 그림과 같이 나타난 엑셀 데이터 중 초록색 박스의 데이터를 동일한 엑셀 파일에 기록합니다.
이후 A1 셀을 클릭 혹은 데이터가 존재하는 모든 셀을 선택한 이후 삽입 - 피벗 차트의 피벗 차트 및 피벗 테이블을 클릭합니다.
이후 피벗 테이블 만들기 윈도우에서
표 또는 범위 선택: 전체 셀 데이터
피벗 테이블 보고서를 넣을 위치: 새 워크시트
확인을 누릅니다.
이후 생선된 피벗 차트 필드에서 다음의 항목을 선택합니다.
- 지점명
- 평균기온
- 최고기온
- 최저기온
이제 위의 그림과 같이 피벗 차트와 테이블이 생성된 것을 볼 수 있습니다.
우리는 이때 지난 10년간 서울과 제주 기온의 평균값을 알고자 합니다.
그렇기에 값에서 합계가 아닌 평균을 선택합니다.
아래 그림을 따라서
1. 값들의 드롭다운 클릭
2. 값 필드 설정 클릭
3. 필드 데이터 중 평균 클릭 및 확인
평균기온, 최고기온, 최저기온에 각각 설정해주시면 됩니다.
피벗 테이블과 차트를 완성했습니다.
이를 통해서 다음의 사실을 알 수 있습니다.
1. 10년간 평균기온의 평균은 제주가 서울보다 높다 (제주>서울)
2. 10년간 최고기온의 평균은 서울이 제주보다 높다 (서울>제주)
3. 10년간 최저기온의 평균은 서울이 제주보다 낮다 (서울<제주)
* 10년간 서울 기온의 분산이 제주보다 크다.
이번 포스팅에서는 기상청 데이터를 활용하여 피벗 테이블과 차트를 작성하는 방법에 대해서 알아보았습니다.
여러분이 가진 복잡하나 데이터를 동일한 방식으로 시각화해보면 피벗이 더욱 친근하게 다가올 수 있을 것이라 생각하며 이번 포스팅은 마치도록 하겠습니다.
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