파워쿼리 편집기
m 쿼리?
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페르소나 기법 - 역할 부여하기
대상 설정 - 누가 읽은 것인가
단계적으로 나눠서 요청
기준 및 스타일
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싱글 톤 - 요약 단순작업
멀티 톤 - 추가 요청사항, 맥락 기반
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- 데이터 전처리 단계
데이터 수집 및 선별 / 비식별화 처리
- 분석 단계
...
- 보고서 자동화 단계
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1단계 데이터 이해
데이터 구조 이해 / 컬럼 타입 / 데이터 품질
2단계 전처리 -> M쿼리
열 분리/병합 / 필터링 / 데이터타입 변경 / 결측값 처리 / 중복 제거 / 여러 파일 결합
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전처리 작업
파워쿼리편집기
전처리 / 폴더가져오기, 결합 / 요약
M쿼리
자동 데이터 수집방법
자동업데이트 - 웹데이터 / 폴더 가져오기
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파워쿼리 편집기
전처리실습.xlsx
데이터 > 데이터 가져오기 > 파일에서 > 통합파일 > 데이터 변환 => 파워쿼리편집기
홈 > 고급 편집기(해당 행위를 쿼리로 만든것)
- 오류데이터 수정
[변환]탭 - 열 - 채우기
거래일자, 고객유형, 거래금액
데이터값 변환, 채우기, 열 형식 변경
그룹화
닫기 및 로드 <=> 편집
열피벗 해제
지역 및 연령별 소비(가계자금)금액 및 금융자산.xlsx
열 피벗 해제로 행을 늘리면서 구분
지점매출.xlsx
월별 매출
열 추가 > 날짜 > 월
열 추가 > 조건열
폴더별
데이터 > 폴더 > 데이터 변환
병합 아이콘
> 매개변수 폴더 클릭 후 확인
Data 제외 지우기 > 펼치기
첫행을 머리글로 사용 > 첫열에서 머리글 제외
M쿼리
실습#1
지점매출.xlsx
데이터 > 기타원본 > 빈쿼리 > 고급편집기
파워쿼리편집기에서 사용할 M쿼리를 다음 내용이 실행되도록 작성해줘
-엑셀파일 가져오기 방법으로 파일가져오기
-데이터 필드는 날짜, 지점, 매출
-매출이 150000 이상이면 High, 아니면 Low로 분류하는 '등급' 열 작성
-지점별, 등급별 평균 매출 요약
실습#2
지역 및 연령별 소비(가계자금)금액 및 금융자산.xlsx
엑셀 파워쿼리 M코드를 작성해줘.
[파일 구조]
- 시트명 : Sheet1
- 첫행 : 헤더
[필드명]
기준년월 연령대 시도코드 시도명
총쇼핑평균금액 마트소비평균금액 백화점소비평균금액
뷰티미용소비평균금액 온라인소비평균금액 패션잡화소비평균금액
총수신평균잔액 총여신평균잔액
[샘플 데이터]
2026-01,20대,11,서울,12000,8000,5000,3000,15000,4000,200000,100000
[조건]
1. 엑셀 파일 불러오기 코드 포함
2. 총쇼핑평균금액부터 총여신평균잔액까지 열 피벗 해제
3. 빈값, 공백, null, 숫자 형식 오류가 나지 않게 처리
4. 연령대별, 항목별 평균 금액 요약
실습#3 폴더가져오기
A 폴더에 있는 데이터를 가져와서 하나의 테이블로 결합하는 M쿼리 작성해줘
실습#4 웹에서 가져오기
새원본 > 기타 > 웹
+
M 쿼리
#웹데이터 가져오기
https://stooq.com 사이트에서
[국가="미국", 대표지수="S&P500", 심볼="^SPX"],
[국가="중국", 대표지수="상해종합지수", 심볼="^SHC"],
[국가="일본", 대표지수="NIKKEI225", 심볼="^NKX"],
[국가="한국", 대표지수="KOSPI", 심볼="^KOSPI"],
[국가="인도", 대표지수="SENSEX", 심볼="^SNX"],
[국가="브라질", 대표지수="BOVESPA", 심볼="^BVP"],
[국가="베트남", 대표지수="VNINDEX(대체:VNM ETF)", 심볼="VNM.US"],
에 해당하는 2026년 기준 전월, 전전월, 등락율(전월과 전전월의 등락율을 가져오는 엑셀의 M쿼리 작성해줘
HTML 테이블을 파싱하는 방법으로 처리해줘
실습#4_3
한국은행 API
한국은행 API 사용해서 오늘 기준 이전 3개월의 일별 환율정보를 가져오는 M쿼리 작성해줘
9KDWHIZGGM3QG6XB12TP
데이터 분석 프롬프트
1.데이터구조만 설명하기
2.숫자를 범위로 표현하기
3.요약통계만 전달하기 <=
4.가상데이터로 분석요청
5.분석방법만 요청하기
업로드 x
데이터 설명 / 데이터 / 요청작업 / 설명
예시 1
아래 데이터는 은행 지점별 월간 실적 데이터이다.
[데이터]
지점 월 총매출
서울 1 1659000
부산 1 1030000
대구 1 932000
부산 2 1234000
대구 2 1100000
서울 2 1783000
서울 3 2750000
부산 3 1488000
대구 3 1363000
부산 4 510000
대구 4 463000
서울 4 855000
이 데이터를 분석하여 다음 내용을 정리해줘.
§1. 데이터 전체 구조 요약
§2. 지점별 특징적인 패턴
§3. 눈에 띄는 변화나 특이점
주의사항
§- 숫자 평가나 판단은 하지 말 것
§- 데이터 기반 관찰 중심으로 설명할 것
예시 2 월간매출
아래 데이터는 월간 실적 데이터이다
[데이터]
지점명 월 총매출액 총고객수 평균수익률
수성 3 3553 1364 2.1375
대구중앙 2 2689 508 2.515
성서 1 3069 855 2.423333333
수성 2 2761 940 2.21
성서 3 3361 1240 2.79
동성로 2 3141 1079 2.4 북구 3 2806 1111 1.853333333 달서 3 7091 2073 2.186666667 달서 1 2428 707 1.79 대구중앙 3 5229 1797 2.272 북구 2 3624 797 2.253333333 달서 2 4240 1449 2.318 동성로 3 1357 290 1.78 대구중앙 1 1843 470 2.415 성서 2 1758 644 2.53 북구 1 5873 1791 2.45 동성로 1 4213 1297 2.6525 수성 1 2279 449 2.21
어떤걸 분석하면 좋을지 5가지만 골라줘
예시 3 월간 실적
제미나이 > 도구 > canvas
Slides로 내보내기
차트 목적
시각화 요청 기본 프롬프트
다음데이터를 시가고하해줘
[데이터] - 데이터형식, 변수 설명
[목적] - 무엇을 파악하고 싶은지 (추세 / 비교 / 분포 / 상관관계)
[그래프 요청] - 그래프 종류, 강조할 요소
[출력] - 해석도 함께 제공, 인사이트 3~5개 정리
시각화
다음 데이터를 사용하여 연령대별 금융 생애주기를 분석하는 시각화를 생성해줘
§{데이터}
연령대 종류 총금액
10대 저축 25310112.56 10대 대출 0 20대 저축 53711465.73 20대 대출 47378573.63 30대 저축 113006283.7 30대 대출 258609745.7 40대 저축 155430902.5 40대 대출 358286749 50대 저축 206607133.4 50대 대출 364131970.9 60대 저축 217202443.8 60대 대출 259436192.7 70대이상 저축 224787675.7 70대이상 대출 172119953.5
시각화
§Line Chart 생성
-x축 : 연령대
-y축 : 금액
-저축과 대출을 각각 다른 선으로 표시한다.
§그래프 스타일
- grid 추가
- 값 단위는 억 단위로 변환
§그래프 제목
연령대별 금융 생애주기 분석 (저축 vs 대출)
한글이 안깨지도록 해줘
시각화
다음 데이터를 사용하여 연령대별 금융 서비스 이용 규모를 분석해줘
연령대 구분 총금액 10대
오프라인 607116.9168 10대 온라인 584413.9576 10대 저축 25310112.56 10대 대출 0 20대 오프라인 1874144.702 20대 온라인 1600288.097 20대 저축 53711465.73 20대 대출 47378573.63 30대 오프라인 3229195.073 30대 온라인 2637456.01 30대 저축 113006283.7 30대 대출 258609745.7 40대 오프라인 4001971.715 40대 온라인 2338643.305 40대 저축 155430902.5 40대 대출 358286749 50대 오프라인 4086064.279 50대 온라인 1608674.965 50대 저축 206607133.4 50대 대출 364131970.9 60대 오프라인 3435568.875 60대 온라인 1133203.676 60대 저축 217202443.8 60대 대출 259436192.7 70대이상 오프라인 2733708.01 70대이상 온라인 608791.8754 70대이상 저축 224787675.7 70대이상 대출 172119953.5
각연령대의 총 금융 금액을 계산한다.
사용금액 = 오프라인 + 온라인 + 저축 + 대출
시각화
Bar Chart 생성
x축 : 연령대
y축 : 총 금융 금액
그래프
제목 연력대별 금융 이용 규모
그래프 스타일
grid 적용
막대 위에 금액 표시
대시보드
다음 데이터를 분석하여 대시보드 작성해줘
연령대 구분 총금액
10대 오프라인 607116.9168
10대 온라인 584413.9576
10대 저축 25310112.56
10대 대출 0
20대 오프라인 1874144.702
20대 온라인 1600288.097
20대 저축 53711465.73
20대 대출 47378573.63
30대 오프라인 3229195.073
30대 온라인 2637456.01
30대 저축 113006283.7
30대 대출 258609745.7
40대 오프라인 4001971.715
40대 온라인 2338643.305
40대 저축 155430902.5
40대 대출 358286749
50대 오프라인 4086064.279
50대 온라인 1608674.965
50대 저축 206607133.4
50대 대출 364131970.9
60대 오프라인 3435568.875
60대 온라인 1133203.676
60대 저축 217202443.8
60대 대출 259436192.7
70대이상 오프라인 2733708.01
70대이상 온라인 608791.8754
70대이상 저축 224787675.7
70대이상 대출 172119953.5
요청 내용
- 데이터에서 발견되는 주요 패턴
- 의미 있는 변화 포인트
- 중요한 발견 5가지 정리
각 인사이트에 대해
- 근거 데이터
- 시각화 그래프
해석 설명다음 조건에 맞는 엑셀 파일로 작성해줘
- 시각화 위주로 작성
- 연령대와 구분은 선택할 수 있도록 드롭다운 단추 작성
- 필터된 내용으로 시각화 상호작용
금융데이터.xlsx
다음의 금융데이터를 사용해 연령대별 자산 분포를 분석하는 대시보드를 작성해줘
[데이터1]
연령대 총자산
50대 6856417310
30대 3746879708
40대 7827911217
60대 1324651024
20대 1157304223
[데이터2]
연령대 이용채널 채널
50대 모바일 136
30대 모바일 129
40대 영업점 31
50대 인터넷 67
40대 인터넷 67
60대 인터넷 44
40대 모바일 168
20대 모바일 86
30대 인터넷 47
50대 영업점 35
30대 영업점 30
60대 모바일 82
60대 영업점 25
20대 영업점 13
20대 인터넷 40
[데이터3]
지역 실적
서울 6226426986
경기 4369701630
부산 2755321353
기타 5154615094
대구 2407098419
[데이터4]
서비스유형 총거래금액
자산관리 5999534984
투자 6249723887
예금 4646093600
대출 4017811011
[데이터5]
지역 총거래금액
서울 6226426986
경기 4369701630
부산 2755321353
기타 5154615094
대구 2407098419
[데이터6]
지역 고객가치등급 개수
서울 VIP 96
경기 우수 80
경기 일반 69
부산 우수 44
경기 VIP 67
서울 일반 104
기타 우수 73
기타 VIP 85
대구 우수 29
서울 우수 106
부산 일반 45
기타 일반 78
부산 VIP 42
대구 VIP 44
대구 일반 38
[데이터7]
지역 이탈위험등급 개수
서울 중간 140
경기 중간 92
부산 낮음 72
경기 낮음 111
서울 낮음 149
부산 중간 57
기타 중간 102
기타 낮음 121
대구 중간 57
서울 높음 17
대구 낮음 49
기타 높음 13
대구 높음 5
부산 높음 2
경기 높음 13
[대시보드 구성 예시]
- 상단
KPI
1.총 거래금액
2.VIP 고객 비율
3.이탈 위헙 고객 수
- 중단
연령대별 자산 분석
채널 이용 패턴
- 하단
지역별 실적
상품별 수익 기여도
[요건]
상단, 중단, 하단 구분
웹페이지 형식으로-------------------
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