피벗 테이블 & 데이터 해석 (4주차)

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.
 

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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

 

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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.
 

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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
 
 

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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.
 
 

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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.
 
 

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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.
 

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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.
 
 

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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

 

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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.
 
 

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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.
 

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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.