데이터를 “요약”하는 사람이 인사이트를 만든다
3주차에서는 흩어진 데이터를 조회 함수로 연결하는 방법을 학습했다.
- XLOOKUP
- INDEX + MATCH
- 다중 조건 조회
하지만 데이터를 연결했다고 해서 바로 의미가 생기는 것은 아니다.
실무 로그 데이터를 보면 대부분 이런 특징을 가진다.
- 행(Row) 데이터가 수백 ~ 수천 개
- 결제, 접속, 이벤트 로그가 섞여 있음
- 숫자는 많지만 패턴은 보이지 않음
그래서 이번 주차의 핵심은 하나였다.
데이터를 요약해서 패턴을 찾기
그리고 그 중심 도구가 바로 피벗 테이블(Pivot Table) 이다.
4주차 학습 목표
이번 주차에서는 다음 내용을 중심으로 학습했다.
- 피벗 테이블 설계 사고방식
- 데이터 집계 기준 설정 방법
- 계산 필드 / 계산 항목 활용
- 피벗 차트 시각화
실습 목표는 다음과 같았다.
- 일 / 주 / 월 단위 매출 분석
- 유저 결제 패턴 분석
- 기획 회의용 요약 시트 구성
실습 데이터 구성
이번 실습에서는 게임 결제 로그 데이터를 사용했다.
시트명: PAYMENT_LOG
데이터 구조는 실제 서비스 로그처럼 구성했다.
| 결제ID | 유저ID | 결제일 | 게임 | 결제상품 | 결제금액 |
| P001 | U001 | 2026-01-02 | Shooter | Starter Pack | 50000 |
| P002 | U002 | 2026-01-02 | Shooter | Small Package | 10000 |
| P003 | U003 | 2026-01-03 | RPG | Premium Pass | 30000 |
| P004 | U001 | 2026-01-05 | Shooter | Weapon Pack | 20000 |
| P005 | U004 | 2026-01-07 | RPG | Premium Pass | 70000 |
| P006 | U002 | 2026-01-08 | Shooter | Small Package | 15000 |
| P007 | U003 | 2026-01-10 | RPG | Diamond Pack | 50000 |
| P008 | U005 | 2026-01-11 | Shooter | Ultimate Pack | 120000 |
| P009 | U001 | 2026-01-12 | RPG | Premium Pass | 40000 |
| P010 | U004 | 2026-01-15 | Shooter | Weapon Pack | 20000 |
| P011 | U003 | 2026-01-17 | RPG | Premium Pass | 35000 |
| P012 | U002 | 2026-01-20 | Shooter | Starter Pack | 50000 |
| P013 | U006 | 2026-01-21 | RPG | Diamond Pack | 90000 |
| P014 | U007 | 2026-01-22 | Shooter | Starter Pack | 50000 |
| P015 | U005 | 2026-01-23 | Shooter | Small Package | 15000 |
| P016 | U001 | 2026-01-24 | RPG | Premium Pass | 30000 |
| P017 | U002 | 2026-01-25 | Shooter | Starter Pack | 50000 |
| P018 | U003 | 2026-01-27 | RPG | Diamond Pack | 70000 |
| P019 | U004 | 2026-01-28 | Shooter | Weapon Pack | 20000 |
| P020 | U005 | 2026-01-29 | Shooter | Ultimate Pack | 120000 |
[데이터 특징]
- 총 결제 로그 : 20건
- 게임 장르 : Shooter / RPG
- 상품 유형 : Starter / Premium / Diamond / Ultimate
이 데이터는 행 기준 로그 데이터이기 때문에
그대로 보면 패턴이 거의 보이지 않는다.
실습 1 – 피벗 테이블 생성
[피벗 테이블 생성 방법]
1. 전체 데이터 선택
2. 상단 메뉴 → 삽입 → 피벗 테이블
3. 새 워크시트 생성
새 시트명: PAYMENT_PIVOT
실습 2 – 게임 장르별 매출 분석
먼저 게임 장르별 매출 규모를 분석했다.
- 피벗 설정
- 행(Row)
- 게임
- 값(Values)
- 결제금액 → 합계
| 게임 | 총 매출 |
| RPG | 415000 |
| Shooter | 490000 |
여기서 바로 확인되는 것
- Shooter 장르 매출이 더 높음
- RPG는 소수 유저 고액 결제 패턴
이런 분석은 실제 게임 서비스에서도 많이 사용된다.
실습 3 – 상품별 매출 분석
이번에는 결제 상품 기준 매출을 분석했다.
- 피벗 설정
- 행
- 결제상품
- 값
- 결제금액 합계
- 결과
| 상품 | 매출 |
| Starter Pack | 200000 |
| Small Package | 40000 |
| Premium Pass | 205000 |
| Diamond Pack | 210000 |
| Ultimate Pack | 240000 |
여기서 확인되는 패턴
- Ultimate Pack 매출이 가장 큼
- Premium / Diamond 상품도 높은 비중
이 데이터는 보통
- 상품 밸런스 조정
- 패키지 이벤트
- 결제 프로모션
기획에 활용된다.
실습 4 – 유저별 결제 패턴 분석
이번에는 유저 기준 분석을 진행했다.
- 피벗 설정
- 행
- 유저ID
- 값
- 결제금액 합계
- 결과
| 유저 | 총 결제 |
| U001 | 140000 |
| U002 | 125000 |
| U003 | 185000 |
| U004 | 110000 |
| U005 | 255000 |
| U006 | 90000 |
| U007 | 50000 |
여기서 바로 확인되는 것
- U005가 가장 높은 결제 유저
- U003도 고결제 유저
이 데이터는 보통
- VIP 유저 분석
- 타겟 이벤트 설계
- 리텐션 전략
에 활용된다.
실습 5 – 날짜 기준 매출 분석
이번에는 일별 매출 분석을 진행했다.
- 피벗 설정
- 행
- 결제일
- 값
- 결제금액 합계
- 결과 예시
| 날짜 | 매출 |
| 2026-01-02 | 60000 |
| 2026-01-07 | 70000 |
| 2026-01-11 | 120000 |
| 2026-01-23 | 15000 |
| 2026-01-29 | 120000 |
여기서 중요한 기능이 있다.
날짜 그룹화
피벗 테이블에서 날짜를 우클릭하면
그룹(Group) 기능을 사용할 수 있다.
가능한 그룹 기준
- 일
- 주
- 월
- 분기
- 연도
이번 실습에서는 월 단위 그룹화를 적용했다.
실습 6 – 피벗 차트 활용
피벗 테이블에서
삽입 → 피벗 차트
를 선택하면 바로 차트를 만들 수 있다.
이번 실습에서는
게임별 매출 차트를 생성했다.
[차트 유형]
- 막대 그래프
- 원형 그래프
실무에서는 대부분
막대 그래프를 사용한다.
이유
- 비교가 직관적
- 회의에서 설명하기 쉬움
기획 회의용 요약 시트 구성
실무에서는 피벗 결과를 기반으로
요약 KPI 시트를 따로 만든다.
- 예시
- 시트명
- DASHBOARD
| KPI | 값 |
| 총 매출 | 905000 |
| 결제 유저 수 | 7 |
| 평균 결제 | 129285 |
| 최고 결제 유저 | U005 |
| 최고 매출 상품 | Ultimate Pack |
이렇게 정리하면
- 운영 리포트
- 기획 회의
- KPI 보고
에 바로 활용할 수 있다.
이번 주차에서 가장 크게 느낀 점
로그 데이터는
그 자체로는 의미가 거의 없다.
하지만
요약되는 순간 인사이트가 된다.
특히 피벗 테이블은
- 데이터 분석
- 운영 리포트
- 기획 지표 정리
에서 가장 빠른 분석 도구라고 느꼈다.
다음 주 예고
다음 주차에서는 엑셀을 조금 더 자동화하는 방향으로 확장할 예정이다.
다룰 내용
- SUMIFS
- COUNTIFS
- KPI 자동 계산
- 운영 리포트 자동화
엑셀을 단순 작업 도구가 아니라
지표 관리 도구로 사용하는 연습을 진행할 예정이다.
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