Excel Power Query를 활용한 데이터 처리 과정
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교수자
최강사
저작권
없음
수강기간
2026.05.22 - 2036.05.22
총 학습시간
15:00:00 (총 0차시)
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DATA PROCESSING · AUTOMATION

Excel Power Query를 활용한
데이터 처리 과정

PDF · JSON · 웹페이지 · 공공데이터 API 등 다양한 비정형 데이터를 자동으로 수집 · 정제 · 통합하는 실무 데이터 처리 역량을 5일 만에 확보합니다.

총 15시간 · 5일 과정 · 온라인 비대면
WHY POWER QUERY

＂하루 종일 걸리던 데이터 정제 작업, '새로 고침' 한 번이면 끝＂
4차 산업혁명 시대 핵심 경쟁력 — 데이터 기반 의사결정. Power Query 한 가지 도구로 데이터 수집부터 분석까지 전 과정을 자동화합니다.

3 CORE VALUES
VALUE 01 · AUTOMATION
반복 작업 완전 자동화
매번 수동으로 하던 데이터 정제 · 통합 작업을 워크플로우로 저장하여 '새로 고침' 한 번으로 끝내는 자동화 환경 구축
VALUE 02 · BIG DATA
대용량 데이터 처리
엑셀 시트 행 제한(100만 행)을 뛰어넘는 파워 피벗 데이터 모델로 수백만 행 규모 대용량 데이터를 빠르게 분석
VALUE 03 · REAL-TIME
실시간 데이터 연동
공공데이터 API · 웹페이지 · 데이터베이스 등 외부 소스와 실시간 연동하여 항상 최신 데이터로 의사결정 지원
왜 지금, Power Query인가? · BACKGROUND
BG 01
데이터 기반 의사결정이 핵심 경쟁력
4차 산업혁명 · 디지털 전환 시대, 기업의 의사결정은 모두 데이터로 시작
BG 02
엑셀의 한계를 뛰어넘는 처리 능력
Power Query는 기존 엑셀 한계를 넘어 대용량 데이터 처리 능력을 획기적으로 향상
BG 03
다양한 데이터 수집 · 통합 자동화
PDF, JSON, 웹페이지 등 비정형 데이터 수집과 정제 작업의 자동화 가능
교육 개요 · OVERVIEW
—과정명  Excel Power Query를 활용한 데이터 처리 과정
—교육 시간  총 15시간 (3시간 × 5일)
—교육 방식  온라인 비대면 (실시간 강의 + 1:1 실습)
—교육 대상  재학생 · 졸업생 (30명 기준, 조정 가능)
—선수 지식  엑셀 기본 사용 가능자 (수식/표 활용 수준)
—교육 환경  Excel 2016 이상 (Power Query 기본 탑재)
교육 목적 · OBJECTIVES
OBJECTIVE 01
데이터 처리 역량의 배양
Power Query의 강력한 기능을 학습하여 실무에서 발생하는 대용량 · 비정형 데이터를 효율적으로 수집 · 정제 · 통합하는 전문 역량 확보
OBJECTIVE 02
실무 프로젝트 해결 능력
웹 크롤링 · 공공데이터 API 연동 등 실제 프로젝트 실습을 통해 현장에서 마주치는 데이터 문제에 대한 주도적 해결 능력 함양
5일 상세 커리큘럼 · CURRICULUM
DAY 1 · 3H
엑셀 기본 데이터 분석 도구 알아보기
목표: Power Query 학습 전, 엑셀에 내장된 데이터 분석 도구의 기능과 한계를 명확히 이해합니다.
필터 · 정렬 · 텍스트 나누기
자동/고급 필터 사용법, 다중 조건/사용자 지정 정렬, 구분 기호 · 고정 너비로 텍스트 분리
데이터 통합 · 부분합 · 가상 분석
여러 시트 데이터 통합, 그룹별 통계(합계/평균), 목표값 찾기 · 시나리오 관리자 · 데이터 표
피벗 테이블 · 피벗 차트
대용량 데이터 요약 분석, 보고서 필터/행/열/값 필드 설정, 슬라이서 · 시간 표시 막대 활용
DAY 2 · 3H
Power Query 이해하기
목표: Power Query의 핵심 개념을 익히고, 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 가져와 정제하는 기초 능력을 갖춥니다.
데이터 관계 설정
데이터 모델 개념 이해, 여러 테이블 간 관계(일대다, 일대일) 설정
다양한 데이터 소스 이해
로컬 파일(Excel/CSV/TXT), 데이터베이스(SQL), 웹 페이지 등 다양한 원본에서 데이터 가져오기
데이터 정제 · 전처리
불필요한 행/열 제거, 중복 값 제거, 데이터 형식(텍스트/숫자/날짜) 변경, 값 바꾸기, 오류 처리
데이터 변형
열 분할/병합, 조건 열 · 사용자 지정 열 추가, 피벗/언피벗을 통한 데이터 구조 변형
DAY 3 · 3H
Power Query 활용하기
목표: 여러 데이터 소스의 통합 · 자동화 워크플로우 구축까지, Power Query의 실무 활용 능력을 갖춥니다.
쿼리를 활용한 데이터 통합
여러 파일/시트를 동적 통합(Append), 기준 열 중심 데이터 병합 조인(Left/Right/Inner/Full Join)
M 언어 · 사용자 정의 함수
Power Query의 M 언어 기본 구문 이해, 반복 작업 자동화를 위한 사용자 지정 함수(Function) 만들기
자동화 실무 처리
'새로 고침' 한 번으로 데이터 가져오기부터 전처리까지 모든 과정을 자동화하는 워크플로우 구축
피벗 테이블/차트 연계 (시각화)
Power Query로 정제된 데이터를 피벗 테이블의 원본으로 바로 연결하여 효율적 분석 · 시각화 수행
DAY 4 · 3H
파워 피벗 이해하기
목표: 대용량 데이터 분석의 핵심 도구 파워 피벗과 DAX 언어를 이해하고 고급 분석 능력을 갖춥니다.
데이터 가져오기 · 병합
대용량 데이터를 엑셀 시트가 아닌 파워 피벗 데이터 모델로 직접 가져오기 및 관계 설정
파워 피벗 데이터 전처리
DAX(Data Analysis Expressions) 언어 소개, 기본 계산 열(Calculated Column) · 측정값(Measure) 만들기
웹 페이지 데이터 수집
웹 사이트의 테이블 형태 데이터를 Power Query로 동적 수집 후 파워 피벗 모델에 추가
고급 데이터 분석 · 시각화
DAX 함수(SUM, AVERAGE, COUNT, CALCULATE, FILTER 등) 활용 고급 분석, KPI(핵심 성과 지표) 설정
DAY 5 · 3H
파워 피벗 활용 · 공공데이터 API 실전 프로젝트
최종 프로젝트 : 공공데이터 API를 직접 연동하여 실시간 데이터를 가져오고, 데이터 모델로 자동화하는 전 과정 실습
API 구조 · 가이드 이해
API의 개념, 요청(Request)과 응답(Response) 방식, API Key의 역할, API 문서 읽는 방법 학습
공공데이터 API 실전 연동
공공데이터포털(data.go.kr)에서 인증키 발급 후 URL 쿼리로 원하는 데이터를 실시간 수집 · 모델 연동 · 자동화
EXPECTED OUTCOME

교육 기대효과

OUTCOME 01
업무 시간 획기적 단축
매번 수동으로 하던 데이터 정제/통합 작업이 워크플로우 한 번 구축으로 자동화 · 반복 업무 시간 80% 이상 절감
OUTCOME 02
데이터 기반 의사결정 역량
정제된 대용량 데이터를 DAX · 피벗 테이블로 분석하여 근거 있는 보고서 작성 · 데이터 기반 커뮤니케이션 능력 확보
OUTCOME 03
취업 · 실무 경쟁력
데이터 분석가 · 마케팅 분석 · 경영 기획 등 데이터를 다루는 모든 직무에서 즉시 활용 가능한 차별화된 실무 스킬
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