[머신 러닝 기능이 더욱 강화된 구글 스프레드시트의 새로운 기능들]

피벗 : Google 스프레드시트의 지능형
기능으로 비즈니스 생산성 향상

스프레드시트 데이터를  분석하고 해독하는 것은 스프레드시트 전문가 또는 데이터 분석 전문가
이건간에 어려운 작업중에 하나입니다. 특히 스프레드시트 초심자들에게는 더더욱 어려운 작업임
에는 틀림없습니다. 클라우드 및 인공 지능의 발전 덕분에 이제는 데이터를 쉽게 분석할 수 있게
되었습니다. 이로인하여 기술 또는 데이터 분석 지식을 가진 사람들뿐만 아니라 조직의 모든
구성원이 데이터에 입각 한 의사 결정을 쉽게 내릴 수 있게 되었습니다.

Google은 스프레드시트에서 머신 러닝에 의한 '탐색'기능을 사용하여 데이터를 쉽게 분석 할 수
있도록 하였습니다. 회사의 데이터를 지능적으로 시각화하고 공유 할 수 있는 다양한 방법들을
추가했습니다. 오늘은 Google 스프레드시트에 새롭게 추가된 기능을 발표하였습니다. 기업에서
머신 러닝으로 작동하는 피봇 테이블 및 수식 제안에서부터 데이터를 보다 유연하게 분석하여
데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

손쉬운 피벗 테이블, 빠른 통찰력

많은 팀이 피벗 테이블을 사용하여 대용량 데이터 집합을 요약하고 유용한 패턴을 찾지 만 수동
으로 이 작업을 하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 이제 스프레드시트에 데이터가 정리되어 있으면
스프레드시트는 지능적으로 추천 할 수 있습니다.

탐색 패널에서 자연 언어 처리를 통해 일상 언어를 사용하여 데이터에 대한 질문을하고 응답을
피벗 테이블로 반환 할 수도 있습니다. 예를 들어 "영업 사원 별 수익의 합계는 얼마입니까?"또는
"각 제품 카테고리에서 얼마나 많은 수익을 창출합니까?"를 입력하고 스프레드시트를 사용하면
올바른 피벗 테이블을 분석하여 줍니다.

또한 처음 부터 피벗 테이블을 만들려면 스프레드시트 편집기에서 관련 테이블을 추천하여
데이터를 더 빨리 요약 할 수 있습니다.

추천 수식, 더 빠른 답변

데이터 분석에는 = SUM 또는 = AVERAGE와 같은 기본 스프레드시트 수식을 사용하지만
모든 입력이 올바르게 작성되었는지 확인하는 데는 시간이 걸립니다. 곧 셀에 "="을 입력하면
제안 사항이 나타납니다. 컴퓨터 지능을 사용하여 스프레드시트 데이터의 상황 별 단서를 바탕으로
전체 수식 제안을 제공합니다. 우리는 팀이 시간을 절약하고보다 직관적으로 답변을 얻을 수 있도록
이를 설계했습니다.

더 많은 시트 기능

Google은 데이터 분석을 위해 스프레드시트를 더욱 개선하기 위해 다음과 같은 기능을
추가했습니다.

• 스프레드시트의 새로 고침 된 UI를 확인하고 행 및 열에 대한 맞춤 설정할 수 있는

새로운 제목을 확인하세요.

• 새로운 피벗 테이블 기능으로 데이터를 다르게 볼 수 있습니다. 피벗 테이블을 만들

때 요약 값을 총합의 일부로 표시하기 위해 "값을 총계의 %로 표시"할 수 있습니다. 표가

있으면 셀을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 "세부 정보 보기"를 수행하거나 피벗 테이블

그룹을 결합하여 필요한 방식으로 데이터를 집계 할 수 있습니다. 반복되는 행 레이블과 같은

새로운 형식 옵션을 추가하여 요약 된 데이터를 표현하는 방법을보다 세부적으로 제어 할 수

있습니다.

• waterfall 차트를 만들고 편집하십시오. waterfall 차트는 작년 매출액의 점진적

분석을 월별로 보고 싶은 경우처럼 데이터의 순차적 변경을 시각화하는 데 유용합니다.

삽입 > 차트 >;차트 유형 선택을 선택하고 "waterfall"를 선택하십시오.

• 고정 폭 형식의 데이터 파일을 신속하게 가져 오거나 붙여 넣습니다. 스프레드시트는

데이터 사이에 쉼표 같은 구분 기호가 필요없이 자동으로 데이터를 열에 분할합니다.

이러한 새로운 기능은 앞으로 몇 주 내에 출시 될 예정이며 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.

위 내용은 구글의 공식 블로그 를 한글로 번역한 내용입니다.