엑셀 피벗 테이블은 데이터를 효과적으로 정리하고 분석하는 데 매우 유용한 도구다.
기본적인 기능만 사용해도 데이터를 요약하고 패턴을 찾을 수 있지만, 고급 기능을 활용하면 보다 정교한 분석이 가능하다. 이번 글에서는 실무에서 자주 활용되는 피벗 테이블의 고급 기능을 소개하고, 효율적인 활용법을 알아본다
1. 값 필드 계산 – 비율, 누적 합계, 차이 분석 자동화
피벗 테이블에서 기본적으로 합계(SUM) 또는 개수(COUNT)를 사용하는 경우가 많다. 그러나 비율(%)이나 이전 값과의 차이를 계산하면 데이터를 더욱 효과적으로 분석할 수 있다.
활용 예제 – 전체 매출에서 각 항목이 차지하는 비율 구하기
관리별 매출
각 제품의 매출이 전체 매출에서 차지하는 비율(%)을 구하려면 다음 단계를 따른다.
- 피벗 테이블에서 값 필드(매출)를 클릭
- "값 필드 설정"을 선택하고, "값 표시 형식"에서 "총합계 비율(%)"을 선택
관리별 매출비율(%)
이제 전체 매출 대비 각 관리매출이 차지하는 비율을 쉽게 확인할 수 있다.
2. 필드 그룹화 – 날짜, 숫자 범위별 분석 자동화
피벗 테이블에서는 날짜 및 숫자 범위를 그룹화하여 분석할 수 있다.
활용 예제 – 월별 매출 분석
일자매출
월별 매출 분석을 위해 날짜 그룹화를 적용하는 방법은 다음과 같다.
- 피벗 테이블에서 "일자" 필드를 행으로 추가
- 날짜 필드를 오른쪽 클릭 후 "그룹" 선택
- "월(Months)"을 선택한 후 확인 버튼 클릭
월매출
이제 월별 매출 흐름을 쉽게 파악할 수 있다.
3. 슬라이서와 타임라인 – 데이터 필터링 자동화
피벗 테이블에서 필터 기능을 보다 직관적으로 사용할 수 있도록 슬라이서(Slicer)와 타임라인(Timeline)을 활용하면 특정 제품이나 기간별 매출을 빠르게 조회할 수 있다.
활용 예제 – 특정 제품 또는 기간별 매출 조회
슬라이서(Slicer) 추가 방법
- 피벗 테이블을 선택한 후 [삽입] → [슬라이서] 선택
- 필터링할 필드 선택 (예: "구매서비스")
- 슬라이서 창에서 원하는 제품을 클릭하여 데이터 필터링
타임라인(Timeline) 시간표시 막대 삽입 추가 방법
- [삽입] → [시간 표시 막대 삽입] 선택
- 날짜 필드 선택 (예: "일자")
- 원하는 기간을 클릭하면 해당 기간만 표시
이제 버튼 클릭만으로 특정 제품이나 특정 월의 매출을 바로 분석할 수 있다.
4. 피벗 테이블 스타일 변경 – 보고서 가독성 향상
피벗 테이블의 가독성을 높이려면 스타일을 변경하여 보다 직관적인 보고서를 만들 수 있다.
기본적인 피벗 테이블은 흑백의 단순한 디자인이지만, 보고서용으로 사용할 때는 가독성을 높이는 것이 중요하다.
- 피벗 테이블을 선택한 후 [디자인] 탭 클릭
- [피벗 테이블 스타일]에서 원하는 테마 선택
- 필요하면 줄무늬 행(행 강조) 옵션 체크
- 숫자 형식을 변경하여 천 단위 쉼표 추가 및 소수점 제거
이제 한눈에 보기 쉬운 형태로 피벗 테이블을 정리할 수 있다.
5. 피벗 테이블 값 필드 다중 요약 – 합계, 평균, 개수를 동시에 표시
기본적으로 피벗 테이블의 값 필드는 합계(SUM)로 설정되는 경우가 많다. 하지만, 실무에서는 합계, 평균, 개수, 최대값/최소값 등 여러 가지 요약 값을 한 번에 보고 싶을 때가 있다.
활용 예제 – 매출 데이터에서 합계, 평균, 개수 표시
다중 값 필드 추가 방법
- 피벗 테이블에서 "결재금액" 필드를 "값(Value)" 영역으로 끌어다 놓기
- "결재금" 필드를 다시 "값" 영역으로 한 번 더 추가
- 첫 번째 "매출" 필드는 "합계(SUM)"로 설정
- "값 필드 설정"에서 "합계" 선택
- 두 번째 "매출" 필드는 "평균(AVERAGE)"로 변경
- "값 필드 설정"에서 "평균" 선택
구매관리합계(결재금액)
✔ 한눈에 "총매출", "평균 매출", "거래 횟수"까지 확인 가능
✔ 한 개의 피벗 테이블에서 다양한 분석 값을 동시에 제공할 수 있어 실무에서 유용함
이 기능을 활용하면 피벗 테이블을 여러 번 만들 필요 없이, 하나의 테이블에서 다양한 분석 값을 동시에 확인할 수 있다.
엑셀 피벗 테이블의 고급 기능을 활용하면 단순한 데이터 요약을 넘어, 보다 정교한 분석이 가능하다. 실무에서 필요한 데이터 분석을 더욱 효과적으로 수행하기 위해 이번에 소개한 기능들을 적극적으로 활용해 보자.
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