수정하기 - 엑셀 함수: 이번 년 데이터를 분석할 10가지 필수 아이템

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엑셀에서 올해 데이터를 분석할 때 꼭 활용하면 좋은 10가지 필수 함수들을 소개합니다. 각 함수는 데이터의 요약, 추세 파악, 조건부 계산 등 다양한 분석 작업에 매우 유용합니다.    1.   SUM() - 합계 구하기      가장 기본적이면서도 중요한 함수입니다. 특정 범위 내 숫자의 합계를 빠르게 구할 수 있어 매출, 비용 등 수치 데이터의 총합을 파악하는 데 필수입니다.    예: `=SUM(B2:B100)`    2.   AVERAGE() - 평균 계산      데이터 집합의 평균값을 산출해 평균 성과나 평균 수치를 확인할 때 사용합니다. 극단값에 민감한 점을 고려해야 합니다.    예: `=AVERAGE(C2:C100)`    3.   COUNT() / COUNTA() - 개수 세기      `COUNT()`는 숫자가 있는 셀의 개수를, `COUNTA()`는 비어 있지 않은 모든 셀의 개수를 셉니다. 데이터 입력 개수를 파악하거나 누락 여부 확인 시 유용합니다.    예: `=COUNT(D2:D100)`    `=COUNTA(A2:A100)`    4.   IF() - 조건에 따른 분기 처리      특정 조건에 따라 결과를 다르게 출력할 때 사용합니다. 예를 들어 매출이 100만원 이상이면 ‘우수’, 미만이면 ‘보통’으로 표시하는 등의 분류 작업에 활용됩니다.    예: `=IF(B2>=1000000, "우수", "보통")`    5.   VLOOKUP() / XLOOKUP() - 데이터 조회      다른 표나 범위에서 특정 값을 찾아 관련 정보를 불러올 때 쓰입니다. 올해 기록된 고객 ID로 고객명을 검색하는 등 여러 데이터 테이블 간 연결 분석에 필수적입니다.    예: `=VLOOKUP(E2, 고객명단!A:B, 2, FALSE)`    엑셀 최신 버전에서는 `XLOOKUP()`이 더 강력합니다.    예: `=XLOOKUP(E2, 고객명단!A:A, 고객명단!B:B)`    6.   <a href='https://sangseek.com/sangseeks/SUMIF/ko'>SUMIF</a>() / COUNTIF() - 조건별 합계 및 개수      특정 조건을 만족하는 데이터만 합치거나 개수를 셀 때 사용합니다. 예를 들어 특정 지역 매출 합계나 특정 상품 판매 건수를 구할 때 편리합니다.    예: `=SUMIF(지역범위, "서울", 매출범위)`    `=COUNTIF(상품범위, "A제품")`    7.   TEXT() - 숫자나 날짜 서식 지정      숫자, 날짜, 시간을 원하는 형식으로 변환 표시할 때 활용합니다. 분석 결과를 보고서에 넣거나 특정 형식이 필요한 경우에 유용합니다.    예: `=TEXT(A2, "yyyy-mm-dd")` (날짜 형식 변경)    8.   DATE() / YEAR() / MONTH() / DAY() - 날짜 관련 함수      시간에 따른 데이터 분석 시 날짜를 분해하거나 합성하는 데 사용합니다. 연도별, 월별 데이터를 집계하거나 기간 계산 시 필수입니다.    예: `=YEAR(A2)` (A2 셀의 날짜에서 연도 추출)    9.   PIVOT TABLE (피벗 테이블) - 요약분석 도구      엄밀히 따지면 함수는 아니지만, 여러 함수를 활용해 대용량 데이터를 빠르게 요약하고 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/다차원 분석/ko'>다차원 분석</a>할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히 연별, 월별 매출, 고객별 구매 빈도 분석에 필수입니다.    10.   FILTER() - 조건에 맞는 데이터 추출      엑셀 최신 버전에서 제공되는 동적 배열 함수로, 특정 조건을 가진 데이터만 별도로 추출할 때 활용합니다. 여러 조건을 조합해 섬세한 데이터 필터링 및 분석이 가능합니다.    예: `=FILTER(A2:D100, C2:C100="서울")` (지역이 ‘서울’인 데이터만 추출)    ---    이 10가지 엑셀 함수와 도구를 잘 활용하면, 올해 데이터를 보다 체계적이고 효율적으로 분석할 수 있습니다. 단순 집계에서부터 조건별 필터링, 다양한 데이터 간 연결까지 폭넓은 분석 작업에 이를 다양하게 조합해 쓰면 강력한 인사이트를 얻을 수 있습니다.