Excel에서 피벗 테이블을 만드는 방법

Excel에서 피벗 테이블을 만드는 방법

피벗 테이블은 Excel에서 가장 강력하고 유용한 기능 중 하나입니다. 적은 노력으로 피벗 테이블을 사용하여 많은 양의 데이터에 대한 전문적인 보고서를 작성할 수 있습니다.





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데이터를 범주로 그룹화하고, 데이터를 연도와 월로 분류하고, 범주를 포함하거나 제외하도록 데이터를 필터링하고, 차트를 작성할 수도 있습니다.





피벗 테이블이란 무엇입니까?

피벗 테이블이 무엇이며 어떻게 도움이 되는지 궁금할 것입니다. 피벗 테이블을 보고서로 생각할 수 있습니다. 그러나 정적 보고서와 달리 피벗 테이블은 데이터에 대한 대화형 보기입니다.





피벗 테이블을 사용하면 동일한 데이터를 다른 관점에서 볼 수 있습니다. 피벗 테이블에서는 다양한 방식으로 데이터를 처리할 수 있습니다.

다음 단계는 피벗 테이블을 만드는 방법과 피벗 테이블을 사용하여 데이터의 다양한 보기를 캡처하는 방법을 안내합니다.



피벗 테이블 만들기

피벗 테이블을 이해하려면 직접 작업해야 합니다. 가지고 있는 가장 크고 복잡한 Excel 데이터시트를 사용하여 피벗 테이블의 모든 잠재력을 볼 수 있습니다.

다음 방법은 화면에서 끝없이 뒤섞인 것처럼 보이는 모든 데이터에서 의미를 찾을 수 있도록 피벗 테이블을 만드는 방법을 보여줍니다.





  1. 열려있는 분석하려는 Excel 스프레드시트.
  2. 데이터에 빈 행이나 열이 없고 단일 행 머리글만 있는지 확인합니다.
  3. 피벗 테이블을 만들려는 셀을 선택합니다. 하이라이트 당신의 데이터.
  4. 선택하다 끼워 넣다 메뉴에서.
  5. 선택하다 피벗 테이블 .
  6. 팝업 창에서 다음을 확인하십시오. 테이블/레인지 맞다.
  7. 다음으로 피벗 테이블 보고서를 배치할 위치를 선택합니다.
  8. 선택하다 새 워크시트 새 워크시트에 피벗 테이블을 배치하거나 기존 워크시트 .
  9. 기존 워크시트를 선택하면 위치를 선택 피벗 테이블이 나타나길 원합니다.
  10. 선택하다 좋아요.

관련된: Excel에서 빈 행을 쉽게 제거하는 방법

다양한 보기에 피벗 테이블 필드 사용

이것은 재미를 얻는 곳입니다. 이제 데이터 조작을 시작하여 다양한 관점을 포착할 수 있습니다.





아래에 표시된 예제 데이터를 사용하여 대체 관점에 대해 데이터를 필터링하는 몇 가지 방법을 볼 수 있습니다. 자신의 데이터에 피벗 테이블 필터를 사용하는 단계를 따르세요.

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  1. 클릭 피벗 테이블 위의 단계에서 구축했습니다.
  2. 아래에 필드 선택 보고서에 추가하려면 모두 확인 데이터의 전체 피벗 테이블 보기를 캡처하는 상자. Microsoft Excel은 일반적으로 열에 값을 배치하여 데이터 분석 방법에 대해 몇 가지 가정을 합니다.
  3. 피벗 테이블이 새 선택 항목에 맞게 조정됩니다. 피벗 테이블의 행 레이블 옆에 있는 +를 선택하여 전체 보기로 데이터를 확장할 수 있습니다.
  4. 예제 데이터에 대한 피벗 테이블 기본 데이터 구성은 월, 날짜, 색상 및 지역별로 판매에 대한 자세한 분석을 보여줍니다. 이것은 당신이 영업 전문가라면 가치 있는 견해입니다.
  5. 분류를 다르게 정렬하려면 행을 끌어다 놓을 수 있습니다. 색상을 행의 맨 위로 이동하면 데이터 변경 사항을 확인할 수 있습니다.
  6. 특정 행의 개별 분석을 보려면 행에서 필터로 끌어다 놓습니다. 예제에서는 지역별로 분류된 샘플 데이터를 볼 수 있습니다.
  7. 피벗 테이블 위에 드롭다운 옵션이 나타납니다. 드롭다운을 열고 특정 항목을 선택하기만 하면 됩니다. 필터 분석하고자 하는 옵션.
  8. 각 행 레이블 항목에 있는 +를 선택하면 데이터에 대한 자세한 분석을 볼 수 있습니다.

관련된: Microsoft Excel에서 체크리스트를 만드는 방법

Excel에서 피벗 테이블 사용

어떤 피벗 테이블 필드 설정이 가장 잘 작동하는지 확실하지 않은 경우 삽입 > 피벗 테이블 선택 항목 바로 옆에 있는 권장 피벗 테이블 단추를 사용해 보십시오.

대규모 데이터 집합을 정기적으로 사용하는 경우 Excel의 피벗 테이블을 사용하면 분석 및 프레젠테이션 수준을 한 단계 높일 수 있습니다. 이 기사의 예를 통해 이제 데이터에 대한 심층 분석을 시작하고 새로운 관점에서 데이터를 볼 수 있는 기술을 갖추게 되었기를 바랍니다.

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