데이터 편집 - 전자제품 판매 보고서

파워쿼리 편집기로 데이터를 변환하는 종합적인 연습을 하기 위해서 우리가 실무에서 자주 보는 유형의 전자제품 판매 보고서를 가지고 편집 연습을 같이 해보도록 하겠습니다. 이 실습을 여러분께서 함께 따라 하시기 위해서 실습자료 03 파워쿼리 편집기 폴더의 05번 월별 전자제품 판매 현황 보고서 엑셀 파일을 한번 열어주시기 바랍니다. 이 파일에는 우리가 평소에 많이 보는 어떤 유형의 데이터가 들어 있습니다. 지금 보시면은 오디오라던가 컴퓨터 등이 이렇게 다양한 전자제품의 월별 1월 2월 3월 월별 판매량, 전자제품의 월별 판매량 정보가 담겨 있구요. 우리는 보통 통상적으로 데이터를 분석한다고 할 때 이것이 어떤 제품 분류인가 오디오인가 컴퓨터인가 뭐 세탁기인가 냉장고인가 라고 하는 이런 어떤 제품의 분류, 그리고 이것이 어떤 판매 업체가 판매했는가, 그리고 매월 얼마만큼의 양이 판매되었는가 라고 하는 정보를 이제 복합적으로 데이터를 하나로 분석하기 쉬운 형태로 편집을 해서 다양한 피벗 테이블을 만들어서 다양한 값과 그림으로 요약하곤 합니다. 이것이 우리가 가져온 원본 테이블인데 이 테이블을 이제 우리가 파워쿼리 편집기로 부를 겁니다. 편집기로 불러들여서 이제 편집 작업을 할 텐데 편집 작업을 할 때 여러분께서 좀 주의해서 보셔야 하는 점이 어떤 게 있냐면 이 데이터들을 편집기로 불러들이면 일단 지금 추이를 나타내고 있는 스파크 라인이 있죠. 여기에 스파크 라인이 있고 그리고 이 각각의 오디오, 오디오, 컴퓨터, 냉장고 등이 각각의 제품 분류별로 그래서 각 판매 업체별로 얼마나 판매량이 있었는가 라고 하는 것을 요약한 차트가 있습니다. 지금 차트가 있는데 지금 보시는 것처럼 이런 어떤 스파크 라인이라던가 차트 같은 어떤 시각화 개체 이런 아이들을 개체라고 하는데요. 얘네들은 엄밀한 의미로 말하면 이 해당하는 셀에 삽입되어 있는 문자 데이터나 숫자 데이터에 해당하지는 않거든요. 그래서 이 문자 데이터와 숫자 데이터가 아닌 부분들, 스파크 라인이라든가 차트 같은 시각화 개체는 편집기에서 불러들였을 때 오지 않는 현상을 여러분께서 이따가 조금 더 주의 깊게 봐주시면 좋을 것 같습니다. 우리가 이 데이터를 불러들여서 이제 전처리를 한다. 그렇다면 어떤 전처리가 필요한가를 원본 데이터를 보면서 판단해 볼까요. 일단은 우리 눈에 확 들어오는 게 제품 분류가 셀 병합이 되어 있다 라고 하는 것이 지금 보이고 있습니다. 셀이 병합되어 있기 때문에 병합이라는 것은 가장 위쪽에 있는 셀을 제외하고 나머지 부분은 모두 결측이거든요. 그래서 병합을 풀고 결측을 처리해야 되는 이런 문제가 하나 우리가 전처리해야 될 문제로 존재하고 있습니다. 또 하나가 이것이죠. 지금 보시면 1월부터 12월까지 월별로 판매량이 있는데 이 판매량이 테이블 형태를 이루지 못하고 있고 테이블 형태를 이루지 못하고 판매량이 크로스 테이블을 이루고 있는 게 보이고 있습니다. 이것이 만약에 테이블이다라고 한다면 제품의 분류, 그리고 판매 업체, 그리고 판매월, 판매량 이렇게 정리되어서 1월에는 몇 건을 팔았고 2월에는 몇 건을 팔았고 이렇게 정리되어야만 우리가 각각의 판매 건에 대한 속성이 담겨져 있는 것으로 테이블 형태로 데이터를 온전하게 피벗 테이블로 분석할 수 있을 겁니다. 현재 우리가 가진 원본 테이블이 그렇게 되어 있지 않고 크로스 테이블로 되어 있기 때문에 우리가 이것을 테이블로 변경해주는 이런 두 번째 전처리 작업이 필요해 보입니다. 첫 번째는 셀 병합을 풀어야 되고 두 번째로 테이블로 변경해 줘야 되는 문제가 있죠. 또 이런 부분도 있습니다. 합계 같은 정보가 있죠. 합계라는 것은 엄밀히 말하면 우리가 다루고자 하는 로데이터에 속하는 게 아니고 이런 데이터로부터 데이터를 요약한 집계값에 해당합니다. 우리가 실제로 다루고자 하는 것은 월별, 제품별, 판매업체별, 제품 분류별 이 판매량을 우리는 우리가 본래 분석하고자 하는 데이터로 다루고 있는 거지, 그래서 그것이 합쳐서 섬을 하면 합계를 내면 얼마냐 라고 하는 이런 집계값은 사실은 가공된 값이잖아요. 그래서 로데이터로는 취급되지 않기 때문에 우리가 요런 부분들 집계로 되어 있는 부분들은 조금 제외를 하는 이런 작업도 필요해 보입니다. 그리고 현재 보니까 각각의 제품 분류별로 별도의 표로 만들어져 있죠. 지금 보시면 오디오에 대한 판매량이 하나, 컴퓨터에 대한 판매량이 하나 이렇게 나눠져 있는데 우리가 원활한 분석을 위해서 제품 분류별로 판매량은 얼마큼인가 이런 것들을 피벗 테이블로 돌리기 위해서 얘네들을 모두 떨어져 있는 데이터들을 하나의 묶음으로 묶어주는 이런 등의 전처리가 필요할 걸로 보입니다. 크게 보면 병합을 해제해서 결측을 제거하고 크로스 탭을 테이블로 변경하고 합계 같은 부분들은 삭제를 하고 파워쿼리 편집기에서 월별 전자제품 판매 현황 보고서를 불러서 같이 한번 편집 작업을 함께 해보도록 하겠습니다. 그러면 빈 엑셀 파일을 여시고 빈 엑셀 파일에서 이 파일을 불러오기 위해서 데이터 탭의 새 쿼리, 파일에서, 엑셀 통합 문서로 불러오도록 하겠습니다. 데이터 탭의 새 쿼리, 파일에서, 엑셀 통합 문서에서 월별 전자제품 판매 현황 보고서를 선택하시고 가져오기를 클릭했습니다. 파워쿼리 탐색기가 떴고요. 월별 판매 워크시트에 해당하는 데이터가 모두 다 들어있기 때문에 우리가 이 워크시트를 선택하시고 데이터 변환을 클릭하겠습니다. 이제 파워쿼리 편집기가 뜨는 것을 보실 수 있으시죠. 파워쿼리 편집기에 굉장히 많은 편집이 필요합니다. 그냥 워크시트에 데이터를 갖고 왔더니 굉장히 어수선한 상태로 데이터가 불려왔고요. 우리가 이 안에서 데이터를 편집하는 작업을 같이 해보도록 하겠습니다. 그러면 제일 먼저 필요한 작업이 뭘까요. 일단은 보기에 위쪽에 비어있는 행들이 굉장히 눈에 띄네요. 그러니까 우리가 첫 번째 작업으로 위쪽에 있는 두 개 행을 삭제하겠습니다. 두 개의 행을 삭제하는 작업부터 하도록 하죠. 위쪽에 있는 두 개 행을 삭제하겠다. 홈 탭의 행 제거, 상위 행 제거를 선택하시면 되겠습니다. 홈 탭의 행 제거, 상위 행 제거. 몇 개의 행을 제거해야 되죠? 두 개를 제거하면 되겠죠. 두 개의 행을 제거하겠다. 2를 입력하시고 확인하면 해당하는 위쪽에 불필요했던 두 개 행이 삭제된 걸 보실 수 있습니다. 그런데 보시면 여전히 이 머리글 행이 Column1, Column2 이렇게 되어 있잖아요. 그러니까 우리가 이 첫 번째 행을 머리글로 보내주면 제품분류, 판매업체, 1월, 2월, 3월 이렇게 올바른 머리글을 얻을 것 같습니다. 홈 탭의 중간쯤에 있는 첫 행을 머리글로 사용을 통해서 첫 번째 행을 머리글로 올려 주도록 하겠습니다. 첫 행을 머리글로 사용. 자 이제 올바른 머리글을 얻었습니다. 이제 우리가 굉장히 어수선했던 어떤 데이터들을 이렇게 크게 한 번만 정리를 해줘도 훨씬 좀 깔끔해지는 걸 볼 수가 있죠. 자 이렇게 해서 우리가 기본적으로 올바른 머리글을 얻었는데 보니까 이것이 여러 개의 데이터를 합쳐 놓은 거잖아요. 그래서 오디오에 대한 데이터, 컴퓨터, 냉장고 등등에 대한 데이터가 합쳐져 있기 때문에 중간중간 합계 행과 비어있는 행이 눈에 띄는 게 보이실 겁니다. 이렇게 보면 합계라던가 null로 되어 있는 이런 부분들이 있네요. 중간중간에 표와 표 사이에 이런 부분이 있는 걸 볼 수 있습니다. 이 부분을 조금 삭제를 하면 좋을 것 같은데요. 물론 이것을 삭제하는 가장 간단한 방법은 필터를 쓰는 겁니다. 필터는 모든 열에 다 있잖아요. 그럼 이 중에 어떤 필터를 쓰는 게 좋지? 라고 생각하실 수 있는데 이것도 이제 많은 경험을 통해서 우리가 편집에 익숙해지면 조금 더 숙달이 되실 텐데 너무 숫자가 많은 부분은 필터를 걸기에는 필요한 값이 많아서 좀 헷갈리거든요. 가급적 문자로 되어 있고 좀 가짓수가 적은 부분, 예를 들면 이렇게 판매 업체 같은 이런 열을 선택해서 필터를 걸면은 훨씬 더 우리가 편집 작업을 쉽게 할 수가 있습니다. 판매 업체 열의 필터를 좀 선택을 해서 보니까 null을 좀 삭제하면 될 것 같습니다. null을 좀 삭제해 보도록 하겠습니다. 판매 업체의 필터를 선택하시고 여기서 null 값을 지우겠다. 여러 가지 중에서 null을 삭제하시면 되겠죠. null을 선택하고 확인하시면 이와 같이 불필요하게 표와 표, 데이터와 데이터 사이에 있었던 결측치들은 제거되는 게 보일 수 있습니다. 합계라든가 결측 같은 게 한 번에 제거가 됐네요. 그런데 이게 오디오, 컴퓨터, 냉장고 이런 데이터들이 쭉쭉 같은 어떤 표들이 붙으면서 동일한 머리글에 해당하는 열들이 반복되고 있는 것도 보입니다. 이렇게 판매업체, 1월, 2월, 3월, 4월 이런 어떤 동일한 머리글들이 반복되고 있습니다. 이 부분도 지워주면 좋을 것 같아요. 이 부분도 삭제하면 좋을 것 같습니다. 고민할 필요 없이 두 번째 판매 업체 필터에서 판매 업체를 좀 빼주면 되겠죠? 판매 업체를 좀 빼주도록 하겠습니다. 판매 업체 필터에서 판매 업체도 제거를 해주겠습니다. 필터에서 좀 항목이 많으니까 쭉 밑으로 내리셔서 여기쯤에 있습니다. 판매 업체 판매 업체 여기 체크되어 있는 부분을 지우시고 확인하면 드디어 우리가 여러 개의 표 블록으로 떨어져 있던 애들을 하나로 합쳤습니다. 이제 하나로 합쳤으니까 병합되어서 결측이 나타나 있는 부분들을 채우면 될 것 같아요. 보시면 오디오, 컴퓨터, 냉장고 등등 위에 있는 내용을 받아서 아래로 채우고 내려가면 되는 거죠. 위쪽에 있는 데이터를 아래로 채우고 내려가라고 채우기를 해주면 될 것 같습니다. 채우기를 해주기 위해서 우리가 변환 탭에 변환 탭은 채우기, 채우기를 클릭하시면 위로 채우기가 있고 아래로 채우기가 있죠. 이렇게 채우기를 하시기 전에 우리가 편집을 정확하게 하기 위해서 편집을 할 열을 제대로 일단 잡으신 다음에 채우기 버튼을 눌러 주셔야 됩니다. 파워쿼리 편집기의 편집이 일어날 영역을 먼저 일단 잡아 주신 다음에 채우기를 누르겠습니다. 맨 앞에 제품 분류 열을 선택하시고 채우기를 클릭하시면 위로 채울 건가요, 아래로 채울 것인가요? 우리는 위의 값을 참조해서 아래로 채우고 내려가야 하죠. 아래로 채우기 선택하시면 이렇게 오디오 오디오 오디오 컴퓨터 컴퓨터 컴퓨터 이렇게 값이 제대로 찬 걸 볼 수 있습니다. 그럼 이제 불필요한 열들도 제거해 볼까요? 데이터를 오른쪽으로 가지고 가보시면 우리가 원본 데이터에서 볼 때 스파크라인 또는 차트가 들어가 있던 부분, 이 칸에는 스파크라인이 있었죠. 스파크라인이 있었고 그리고 이 오른쪽 옆에는 다양한 차트들이 들어 있었습니다. 해당하는 시각적 개체들은 가지고 오지 않는 걸 보실 수가 있어요. 파워쿼리 편집기로 우리가 데이터를 불러들이면 지금 보시는 것처럼 문자로 되어 있는 문자 데이터 또는 다양한 문자 데이터와 값을 가지고 있는 숫자 데이터들, 이런 데이터들만 올 뿐이지 스파크라인이라던가 차트 같은 이런 시각적 개체는 오지 않는다 라고 하는 것도 우리가 알 수 있습니다. 그리고 우리가 합계 정보도 필요가 없죠. 그러니까 여기 추이부터 맨 끝까지 Shift 키를 누르시고 Shift 키를 누르시고 맨 끝까지 칼럼 22번까지 잡으셔서 잡으셔서 홈 탭의 열 제거 해주시면 불필요하게 비어있는 것들이 한 번에 정리가 됩니다. 이제 우리는 가장 심플하게 정리되어 있는 데이터들을 얻었습니다. 지금 보시니까 제품 분류와 판매 업체, 1월부터 12월까지의 판매량이 딱 들어가 있네요. 그런데 지금 여러분 이런 부분들 보이십니까? 중간중간에 빈 값이 들어가 있어요. 지금 보니까 값이 비어있는 셀들이 좀 있네요. 우리가 통상적으로 데이터를 분석하고자 할 때 빈칸이 들어가 있으면 여러 가지로 좀 문제가 되는 경우가 많이 생깁니다. 그렇기 때문에 빈칸을 그냥 두시지 마시고 결측치를 처리해 주시는 게 좋거든요. 물론 결측치를 처리할 때 거기에 어떤 값을 넣느냐 라고 하는 것은 정해져 있는 건 아닙니다. 그건 아니에요. 결측일 경우에 거기에 가장 이 데이터에서 가장 많이 나타난 최빈값을 넣는 경우도 있고, 비어있는데 어떤 게 들어올지 모르겠으니까 가장 자주 나타나는 값을 넣자 라고 하는 경우도 있고, 평균을 넣는 경우도 있고, 중앙값을 넣는 경우도 있습니다. 또는 다양한 어떤 통계적인 방법을 이용해서 이 결측치를 제거해 주기도 해요. 근데 우리는 편의상 지금 전처리 방법을 다루는 거니까 결측을 0으로 좀 변경을 해 보도록 하겠습니다. 도대체 판매량이 얼만지 알 수가 없으니까 우리는 null 값을 0으로 변경해 보도록 하겠습니다. 하나의 값을 다른 값으로 바꾸겠다. 이제 값을 바꾸고자 하는 값이 들어 있는 모든 영역, 1월부터 12월까지 값을 바꾸고자 하는 것이 들어 있는 모든 영역을 Shift 키를 잡으신 상태로 처음부터 끝까지 열을 잡아 주시고 이제 변환 탭의 값 바꾸기를 이용해서 null을 0으로 변경해 보겠습니다. 변환 탭의 값 바꾸기 클릭하시면 찾을 값은 null이죠. null, null 값을 입력하시면 되고 바꿀 값은 뭡니까? 바꿀 값은 0으로 한번 바꿔보도록 하겠습니다. 선택하시고 확인 클릭하시면 지금 보신 것처럼 굉장히 많았던 결측들이 더 이상 null로 남아있지 않고 null로 남아있지 않고 0으로 변경된 걸 보실 수 있습니다. 이렇게 기본적으로 결측을 처리해 주시면 좋아요. 그 다음에 남은 작업은 뭐죠? 우리가 데이터를 분석하고자 할 때 현재 원본 데이터가 크로스탭으로 되어 있습니다. 크로스탭으로 여기가 1월, 2월, 3월, 4월 이렇게 되어 있잖아요. 근데 우리는 사실은 어떤 좋은 분석을 위해서는 이렇게 되는 게 아니라 월이라고 하는 열이 있고 월의 속성으로 1월, 2월, 3월 이렇게 되어 있길 바란단 말이에요. 그러니까 지금 피벗되어 있는 열을 변경해 줘야 되겠죠. 그러므로 이 피벗한 부분을 변경해 주는 해제를 해줘야 되는 영역 전체, 1월부터 12월까지를 한 번에 잡으신 상태에서 1월부터 12월 한 번에 잡으신 상태에서 변환 탭의 열 피벗 해제를 클릭해 주시면 되겠습니다. 변환 탭의 열 피벗 해제 이렇게 클릭하시면 처음에 가지고 올 때는 정말 어수선했던 표가 정말 이제 데이터가 굉장히 깔끔하게 정리가 됐습니다. 각각의 제품 분류별로 오디오 그리고 판매업체별로 노을뮤직, 늘봄 이렇게 판매업체별로 다음을 보니까 어 여기는 지금 이름이 제대로 들어가 있지 않네요. 이름을 정확하게 입력해 볼까요? 특성에 해당하는 것은 판매월이죠. 머리글을 바꾸기 위해서 우리가 여기 이름 부분을 더블클릭하시면 타이핑해서 넣을 수 있습니다. 판매월, 이것은 판매월이다. 그리고 값은 뭡니까? 값은 판매량이죠. 값은 판매량이다. 이렇게 됩니다. 그런데 여러분께서 이대로 피벗 테이블로 가지고 내려가시면 이 부분이 나중에 문제가 될 수가 있어요. 우리가 피벗 테이블에서 피벗 테이블을 만들 때 값의 영역에 문자형 데이터, 범주형 변수를 입력하면 사실 범주형 변수, 문자형 데이터는 개수를 세는 것 외에는 할 수가 없거든요. 그래서 우리가 통상적으로 어떤 기본적인 연산이 가능한 숫자 데이터를 집어넣어야 됩니다. 그래서 합계, 평균 이런 것들을 낼 수 있는 숫자 데이터를 넣어줘야 되거든요. 값으로 넣어야 하는 사실상 정수값만을 가지고 있는 판매량의 데이터 형식을 조금 변경을 해 줄 필요가 있죠. 데이터 형식을 변경해 주고 싶습니다. 앞쪽에 있는 이 데이터 형식 아이콘을 클릭하셔서 정수로 변경해 주시면 이렇게 판매량이 숫자로 되어 있는 판매량이 제대로 정리되는 걸 보실 수 있습니다. 자 이제 복잡하게 막 어수선하게 뒤엉켜 있었던 전자제품 판매 보고서의 전처리가 끝났습니다. 이제 분석하기 굉장히 좋은 형태, 결측도 없고 병합도 없고 테이블 형태로 변환된 이런 어떤 표를 얻었습니다. 이것을 엑셀 워크시트로 내려보내겠습니다. 홈 탭의 닫기 및 로드로 한번 내려보내도록 하겠습니다. 홈 탭의 닫기 및 로드 이렇게 홈 탭의 닫기 및 로드로 내려보내서 우리가 표를 얻었습니다. 그렇다면 우리가 이 표를 가지고 이제 이 표를 가지고 피벗 테이블을 만들어서 데이터를 한번 요약해 보겠습니다. 우리가 데이터를 전처리하는 것의 목적은 단순히 처리 자체가 아니라 분석을 하는 거잖아요. 그러니까 우리가 데이터를 가지고 값과 그림으로 요약할 수 있는 기본적인 값으로 요약할 때 가장 대표적인 기능인 피벗 테이블로 한번 요약해 보겠습니다. 이 데이터에 아무 데나 클릭하신 상태에서 삽입의 맨 앞에 있는 피벗 테이블을 해보겠습니다. 아무 데나 클릭하신 상태에서 삽입의 피벗 테이블 클릭하시고 새로운 워크시트에 피벗 테이블을 만들겠습니다. 확인. 통합문서 쿼리가 보이네요. 너무 복잡하니까 일단 쿼리 탭은 좀 닫아 주겠습니다. X 표시를 눌러 갖고 쿼리 탭을 조금 닫아 주겠습니다. 만약에 이 쿼리 탭 닫았는데 다시 보고 싶다 라고 하신다면 데이터 탭을 보시면 데이터 탭의 바로 아래 쿼리 표시라는 게 있습니다. 그래서 쿼리 표시를 선택하시면 지금 우리가 방금 닫은 이 쿼리 탭이 보이고요. 한 번 더 누르시면 이렇게 닫을 수도 있습니다. 필요할 때 열어보시면 되니까 일단은 우리가 좀 닫아갖고 공간을 좀 확보해 보겠습니다. 그러면 우리 간단한 요약을 좀 해볼까요? 제품의 분류별로 1월부터 12월까지 총 판매량이 도대체 얼만큼이야 라고 하는 것을 판매량으로 해볼까요? 제품 분류별로 판매량이 도대체 얼만큼인가 라고 하는 것을 이렇게 정리해보겠습니다. 냉장고, 세탁기, 오디오, 컴퓨터 4가지의 제품 분류가 있고 판매량을 모두 더하면 130만 대 정도의 판매량을 얻을 수 있습니다. 차트도 하나 만들어 볼까요? 위쪽에 피벗 테이블 도구를 보시면 피벗 테이블 도구에서는 피벗 테이블하고 연동되어 있는 차트를 만드는 기능이 있습니다. 피벗 테이블 도구의 분석 탭의 오른쪽 부분에 피벗 차트 클릭해보겠습니다. 피벗 차트를 클릭해 보시면 이렇게 묶은 세로 막대형 그래프를 그릴 수 있네요. 확인 한번 해볼까요? 지금 보시는 것처럼 피벗 차트도 얻을 수 있습니다. 냉장고, 세탁기, 오디오, 컴퓨터 이렇게 정리가 되어 있네요. 우리가 이 전자제품 판매 보고서의 데이터를 가지고 이렇게 파워쿼리 전처리를 통해서 피벗 테이블로 원활하게 변경할 수 있는 어떤 데이터의 모습을 얻었습니다. 제품 분류를 바꿔 갖고 뭐 제품 분류를 여기로 보내고 판매 업체를 행으로 가져가 볼까요 이렇게 또 변경된 것들도 찾을 수 있죠 굉장히 다양한 어떤 이런 어떤 그 모양의 피벗 테이블 자유로운 데이터의 요약을 위해서 이렇게 전처리를 할 수가 있습니다 그런 파워쿼리로 편집하는 것이 단순히 이런 전처리를 좀 편리하게 하는 그런 것만 있는가 좀 복잡하니까 다른 것 좀 지우고 제품 분류만 이렇게 행으로 가져가고 그리고 판매업체 조금 지우도록 하겠습니다 보기 좋도록 이렇게 우리가 단순히 복잡한 표를 편집하기 좋게 하는 이런 정도만 파워쿼리의 장점이 있는가? 그렇지 않죠. 파워쿼리의 또 다른 굉장히 강력한 장점이 있지 않습니까? 그것이 바로 원본과의 연결이죠. 원본의 업데이트 사항을 받아온다라고 하는 원본과의 연결이 파워쿼리를 이용해서 편집을 하는 굉장히 중대한 이유 중에 하나입니다. 우리가 이 편집한 문서는 잠깐 이대로 두고 이 파일을 조금 최소화하고 아까 이 편집기로 가져온 원본 데이터 전자제품 판매 보고서를 다시 한번 보도록 하겠습니다 전자제품 월별 판매량 이라고 하는 이런 복잡한 데이터를 가져다가 우리가 저렇게 피벗 테이블로 요약된 형태를 만들었는데요 우리가 이것을 가지고 여기에 원본에 새로운 데이터를 하나 더 추가해 보도록 하겠습니다 지금 여기에는 4개의 제품만 있어요 오디오, 컴퓨터, 냉장고, 세탁기라고 하는 이 4가지의 제품 분류만 있는데 우리가 만약에 이 세탁기를 복사해서 아래쪽에 하나 붙여넣기 하고 그것의 이름을 예를 들어 건조기 이렇게 하면 어떻게 될까요? 지금 우리가 가지고 있는 판매 현황 보고서가 있는데 이 판매 현황 보고서에 계속 다른 제품 분류에 대한 데이터가 추가가 되는 겁니다 그렇다면 도대체 이것은 어떤 영향을 끼칠까 라고 하는 것을 한번 같이 알아볼까요 세탁기 부분 이만큼이죠 이 세탁기 제품 분류 이만큼 합계까지 모두 복사하셔서 복사하셔서 여기다가 뭐 적당한 위치에다가 붙여넣기 컨트롤 V 해서 붙여넣기 해 보겠습니다 세탁기 데이터가 두 가지가 됐네요. 세탁기 데이터를 이름을 건조기로 바꿔봅시다. 이제 원본 데이터에 건조기라고 하는 새로운 데이터가 생겼습니다. 물론 세탁기랑 똑같죠. 그럼 이 건조기라는 데이터가 생긴 것이 편집기에 어떤 영향을 미칠까? 이제 원본 데이터가 변경된 사항을 저장해보겠습니다. 원본 데이터가 바뀌었다 원본 데이터를 저장해 보겠습니다 원본 데이터를 저장하시고 원본 데이터를 조금 작게 해 놓고요 우리가 편집해 놓은 쿼리 결과가 있는 곳으로 와 볼까요 우리는 워크시트에서 전자제품 판매 보고서가 있는 곳으로 파워쿼리 편집기를 보냈고요 가지고 올 때 원본이 너무 복잡한 형태로 되어 있어서 편집기에 들러서 다양한 편집을 했습니다. 그런데 이 원본 데이터에 건조기라고 하는 데이터가 하나 추가된 거죠. 그렇다면 이것은 도대체 우리가 최종적으로 보게 되는 피벗 테이블에 어떤 영향을 미칠까라고 하는 것입니다. 우리가 이것을 알아보기 위해서 데이터 탭의 엑셀 데이터 탭을 편집기로 다시 가지 않습니다. 다시 가지 않고 엑셀 데이터 탭의 모두 새로고침을 한번 클릭해 보겠습니다 쿼리를 다시 보내고 편집기를 다시 거쳐 오게 하는 거죠 모두 새로고침 하겠다 모두 새로고침을 이렇게 하시면 쿼리 표시를 좀 띄우는 게 좋겠네요 제가 띄워서 보는 게 좋을 뻔 했습니다 모두 새로고침을 하시면 지금 보신 것처럼 결과 보이시겠지만 다시 로드가 되면서 최종적인 편집의 결과를 받아오는 피벗 테이블에도 이 변동 사항이 반영되는 것을 보실 수 있습니다 만약에 원본 데이터에서 세탁기 정보가 사라졌다 라고 하면 우리가 다시 데이터 탭에서 모두 새로고침을 하는 순간 세탁기 정보는 아마도 사라지게 되겠죠 지금 보신 것처럼 우리가 파워쿼리 편집기를 통해서 편집을 한다 라고 하면은 이것은 편집기에 다양한 기능을 활용해서 굉장히 쉽게 원본 데이터를 자유롭게 편집하는 것 뿐만이 아니라 이러한 전처리가 원본 데이터의 변화를 받아들여 갖고 반복해서 같은 데이터를 자꾸 반복해서 편집하는 것을 굉장히 쉽게 자동화해주는 그런 강력한 기능을 가지고 있다 라고 하는 것까지 우리가 이 전자제품 판매 보고서를 통해서 우리가 앞서서 배운 다양한 파워쿼리 편집기의 편집 기능을 같이 복습해 보았습니다.