Excel에서 빈도 분포 만들기: 5가지 간단한 방법

도수분포는 종종 도수 히스토그램으로 시각화되며, 데이터 포인트를 지정된 범위로 구성하여 각 값이 얼마나 자주 발생하는지 쉽게 이해할 수 있게 합니다. 이 기법은 패턴, 추세 및 잠재적 이상치를 식별하는 데 필수적이며, 데이터에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

이 튜토리얼에서는 도수분포, 데이터 분석에서의 중요성, 그리고 이를 생성하는 방법을 탐구합니다. 실제 데이터 세트에 대한 도수분포를 생성하는 단계별 가이드를 기존 Microsoft Excel 방법과 Excelmatic의 현대적인 AI 도구를 모두 사용하여 살펴보며, 여러분의 필요에 가장 적합한 접근 방식을 선택하는 데 도움을 드리겠습니다.

빠른 답변: 엑셀에서 도수분포를 생성하는 방법

엑셀에서 도수분포를 생성하는 두 가지 주요 경로가 있습니다: AI 기반 방법과 수동 방법.

• AI 방법 (가장 쉬움): Excelmatic과 같은 AI 도구를 사용하세요. 스프레드시트를 업로드하고 평이한 언어로 "고객 연령 데이터에 대해 10년 간격으로 그룹화된 도수분포를 생성해 주세요"라고 요청하기만 하면 됩니다. AI가 모든 단계를 처리하고 즉시 표와 차트를 제공합니다.
• 수동 방법: 엑셀의 내장 기능을 사용하세요. 가장 직접적인 함수는 FREQUENCY()입니다. 데이터와 계급 구간 범위를 정의한 후 =FREQUENCY(data_array, bins_array) 수식을 사용하여 분포를 계산합니다. 다른 수동 방법으로는 피벗 테이블과 데이터 분석 도구 팩이 있습니다.

이 가이드에서는 두 접근 방식을 자세히 다룰 것입니다.

도수분포가 중요한 이유

도수분포는 데이터를 범주 또는 구간으로 구성하는 통계 기법입니다. 일반적으로 결과는 기본 데이터의 제공된 구간에 대한 관측치 수를 표시하는 표입니다.

도수분포는 여러 가지 방식으로 유용합니다:

• 데이터 요약: 대규모 데이터 세트를 체계적이고 이해하기 쉬운 방식으로 요약하여 값의 분포를 빠르게 파악할 수 있게 합니다.
• 시각적 표현: 도수분포는 히스토그램과 원형 차트로 쉽게 표현될 수 있어 데이터에 대한 시각적 이해를 제공합니다.
• 패턴, 추세 및 이상치 식별: 데이터의 피크, 군집 및 이상치와 같은 패턴을 드러냅니다. 이는 데이터의 형태와 특성을 더 탐구하기 위해 통계 분석에 사용될 수 있습니다.
• 데이터 비교: 값의 분포를 통해 서로 다른 데이터 세트를 비교하고 그 유사점과 차이점을 이해할 수 있습니다.
• 의사소통: 데이터에서 얻은 통찰력을 의사 결정자를 포함한 더 넓은 대상에게 전달하는 간단하고 효과적인 도구로 사용될 수 있습니다.
• 의사 결정: 분포와 그 패턴에 대한 명확한 이해는 의사 결정에 도움이 됩니다. 예를 들어, 계절별 상품 공급을 이해하면 언제 구매를 할지 결정하는 데 도움이 됩니다.

이제 도수분포와 그 중요성을 이해했으니, Microsoft Excel에서 이를 생성하는 여러 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

엑셀에서 도수분포를 생성하는 방법

화장품 회사에서 다양한 연령대를 위한 제품을 제공한다고 가정해 보세요. 이제 그들은 더 많은 고객을 보유한 특정 연령대를 대상으로 몇 가지 제품에 특화하려고 합니다. 이를 이해하기 위해 여러분은 연령대별로 고객을 분석하는 임무를 맡았습니다.

이를 해결하기 위해, 그들은 고객 데이터베이스에서 고객 연령에 대한 표본 데이터를 제공했습니다. 다음 표가 여러분에게 주어졌습니다:

고객 연령대별 수요를 분석하는 과정의 일환으로, 도수분포를 계산하는 것이 좋은 시작점이 될 것임을 깨달았습니다. 다음은 가장 빠르고 쉬운 방법부터 시작하여 도수분포를 계산하는 다섯 가지 방법입니다.

방법 1: AI 엑셀 에이전트 사용 (Excelmatic 방식)

수식을 작성하거나 복잡한 메뉴를 탐색하지 않고 도수분포를 얻는 가장 빠른 방법은 Excelmatic과 같은 AI 기반 도구를 사용하는 것입니다. 이것은 평이한 영어 명령을 이해하고 엑셀 작업을 수행하도록 설계된 AI 에이전트입니다.

Excelmatic을 사용하면 다단계 수동 프로세스가 간단한 2단계 대화로 바뀝니다.

1. 파일 업로드: 고객 연령 데이터가 포함된 엑셀 파일을 Excelmatic으로 끌어다 놓습니다.
2. 요청陈述: 채팅 인터페이스에서 필요한 것을 간단히 입력하세요. 이 예시에서는 다음과 같이 요청할 것입니다:

   Customer Age 열에 대한 도수분포를 생성해 주세요. 연령을 다음 계급 구간으로 그룹화하세요: 20, 30, 40, 50, 60.

Excelmatic은 즉시 여러분의 요청을 처리하고 아래 수동 방법으로 생성된 것과 같은 깔끔하고 정확한 도수분포표를 생성합니다. 요청한다면 데이터를 시각화하는 히스토그램 차트도 생성할 수 있습니다.

이 방법이 더 나은 이유:

• 속도: 즉각적입니다. 별도의 열에 수동으로 계급 구간을 정의하거나, 수식을 작성하거나, 피벗 테이블을 구성할 필요가 없습니다. 그냥 요청하기만 하면 됩니다.
• 단순성: 함수 구문(FREQUENCY, COUNTIFS)이나 피벗 테이블 생성 및 그룹화 단계를 기억할 필요가 없습니다. 그냥 요청하세요.
• 정확성: AI가 논리를 처리하여 수식 작성이나 범위 선택에서의 인간 오류 위험을 줄입니다.

엑셀 인터페이스 내에서 직접 작업하거나 기본 메커니즘을 이해하려는 분들을 위해, 다음의 전통적인 방법들은 강력한 대안입니다.

방법 2: FREQUENCY() 함수 사용

FREQUENCY() 함수는 도수분포를 계산하기 위한 엑셀의 전용 도구입니다. 이는 주어진 구간에서 값의 빈도를 보여주는 목록을 반환합니다.

다음은 FREQUENCY() 함수의 구문입니다:

=FREQUENCY(data_array, bins_array)

이 함수는 두 가지 매개변수를 취합니다:

1. data_array: 빈도를 세고자 하는 값들의 배열 또는 참조입니다.
2. bins_array: 값을 그룹화하고자 하는 구간(계급 구간)들의 배열 또는 참조입니다.

이 사용 사례의 경우, 계급 구간을 <20, 20–30, 30–40, 40–50, 50–60 및 >60으로 정의할 수 있습니다. 아래와 같이 워크시트의 B 열을 채우세요.

data_array와 bins_array를 준비한 후, C2 셀에 도수분포를 계산하는 수식을 작성하세요.

=FREQUENCY(A2:A16, B2:B6)

위 수식을 실행한 결과 출력은 다음과 같을 것입니다:

위의 도수분포를 보면 다음과 같이 알 수 있습니다:

• 회사는 20세 미만 고객이 단 한 명뿐입니다.
• 20–30세 및 30–40세 연령대에 각각 다섯 명의 고객이 있습니다.
• 40–50세 연령대에 세 명의 고객이 있습니다.
• 50–60세 연령대에 한 명의 고객이 있습니다.
• 60세 이상인 고객은 없습니다.

도수분포를 통해 대부분의 고객이 20세에서 40세 사이임을 이해하게 됩니다.

방법 3: 피벗 테이블 사용

피벗 테이블은 대량의 데이터를 요약하고 분석하는 빠르고 쉬운 방법입니다. 집계, 그룹화 및 슬라이서와 같은 기능을 제공합니다.

피벗 테이블을 사용하여 도수분포를 계산하려면, 메뉴에서 삽입을 클릭하고 피벗테이블을 선택하세요.

피벗 테이블을 생성하려는 데이터 범위(A2:A16)를 지정하고 새 워크시트를 선택하여 새 시트에 출력을 얻으세요.

피벗테이블 필드 창에서 Customer Age를 행 영역과 값 영역 모두에 끌어다 놓으세요.

처음에는 피벗 테이블이 각 고유 연령에 대한 합계를 보여줄 것입니다. 우리는 이러한 연령을 그룹화하고 계산을 합계에서 개수로 변경해야 합니다.

먼저, 피벗 테이블의 행 값에서 아무 곳이나 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 그룹화를 선택하세요.

그룹화 대화 상자에서 시작 값과 종료 값, 그리고 간격을 설정하세요. 20에서 시작하여 60에서 끝나고, 10으로 그룹화하겠습니다.

다음으로, 계산을 변경하세요. Sum of Customer Age 셀을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 값 필드 설정을 선택하세요.

팝업 대화 상자에서 값 요약 기준 아래에 합계를 개수로 변경하고 확인을 누르세요.

최종 피벗 테이블은 올바른 도수분포를 보여줄 것입니다.

방법 4: 데이터 분석 도구 팩 사용

데이터 분석 도구 팩은 히스토그램(시각적 도수분포) 생성을 포함한 데이터 분석 작업을 위한 도구를 제공하는 엑셀 추가 기능입니다.

먼저, 추가 기능이 활성화되어 있는지 확인하세요. 데이터 탭으로 이동하세요. 오른쪽 끝에 데이터 분석 버튼이 보이지 않으면 활성화해야 합니다.

활성화하려면:

1. 파일 > 옵션 > 추가 기능으로 이동합니다.
2. 하단의 관리 상자에서 Excel 추가 기능을 선택하고 이동을 클릭합니다.
3. 분석 도구 상자를 선택하고 확인을 클릭합니다.

이제 데이터 탭의 데이터 분석 버튼을 클릭하세요. 목록에서 히스토그램을 선택하고 확인을 클릭하세요.

히스토그램 대화 상자에서 매개변수를 구성하세요:

• 입력 범위: A2:A16 (고객 연령 데이터).
• 계급 구간 범위: B2:B6 (사전 정의된 계급 구간).
• 출력 옵션: 새 시트에 출력을 생성하려면 새 워크시트를 선택하세요.
• 확인을 클릭하세요.

도구 팩은 새 워크시트에 도수분포표를 생성할 것입니다.

방법 5: COUNTIF() 및 COUNTIFS() 함수 사용

COUNTIF() 및 COUNTIFS() 함수를 사용하여 수동으로 도수분포를 구축할 수도 있습니다. COUNTIF()는 단일 기준을 충족하는 셀을 세고, COUNTIFS()는 여러 기준을 처리합니다.

이 방법은 가장 수동적이며 각 계급 구간에 대해 별도의 수식을 작성해야 합니다.

각 연령대에 대한 빈도를 계산하려면, 아래 수식을 각각 D2에서 D7 셀에 입력하세요.

# D2 셀 (Age <= 20)
=COUNTIF(A2:A16, "<=20")
# D3 셀 (Age >20 and <=30)
=COUNTIFS(A2:A16, ">20", A2:A16, "<=30")
# D4 셀 (Age >30 and <=40)
=COUNTIFS(A2:A16, ">30", A2:A16, "<=40")
# D5 셀 (Age >40 and <=50)
=COUNTIFS(A2:A16, ">40", A2:A16, "<=50")
# D6 셀 (Age >50 and <=60)
=COUNTIFS(A2:A16, ">50", A2:A16, "<=60")
# D7 셀 (Age >60)
=COUNTIF(A2:A16, ">60")

최종 출력은 다음과 같을 것입니다:

다른 방법과 비교했을 때, COUNTIF()/COUNTIFS() 사용의 한계는 지루하고 각 계급 구간에 대한 논리를 수식 내에서 수동으로 정의해야 한다는 점입니다.

마무리

이 튜토리얼에서 우리는 도수분포의 중요성을 배우고 엑셀에서 이를 계산하는 다섯 가지 다른 방법을 탐구했습니다.

• Excelmatic은 AI를 사용하여 수동 단계를 제거하는 가장 빠르고 직관적인 경로를 제공합니다.
• FREQUENCY() 함수는 수식 기반 접근법 중 가장 직접적입니다.
• 피벗 테이블은 수식 없이 데이터를 그룹화하고 요약하는 유연하고 강력한 방법을 제공합니다.
• 데이터 분석 도구 팩은 더 공식적인 통계 분석에 훌륭합니다.
• **COUNTIFS()**는 세밀한 제어를 제공하지만 가장 노동 집약적입니다.

가장 좋은 방법은 엑셀에 대한 여러분의 숙련도와 작업의 복잡성에 따라 달라집니다. 빠르고 오류 없는 결과를 위해서는 AI 도구가 판도를 바꾸고 있습니다. 깊은 수동 제어를 위해서는 엑셀의 전통적인 기능들이 여전히 강력하게 남아 있습니다.

데이터 분석을 간소화할 준비가 되셨나요? 지금 Excelmatic을 사용해 보세요 그리고 AI 기반 도수분포의 힘을 경험하세요 - 수식 없이, 복잡한 설정 없이, 데이터에서 즉시 통찰력을 얻으세요.

자주 묻는 질문

도수분포에서 계급 구간이란 무엇인가요?

계급 구간은 도수분포에서 데이터 포인트를 그룹화하는 범위입니다. 각 계급 구간은 값의 범위를 나타내며, 빈도는 각 계급 구간 내의 데이터 포인트 수입니다.

도수분포를 위한 사용자 정의 계급 구간을 어떻게 생성하나요?

사용자 정의 계급 구간 생성은 사용하는 방법에 따라 다릅니다. Excelmatic과 같은 AI 도구의 경우, 요청 시에 지정합니다. FREQUENCY() 또는 데이터 분석 도구 팩의 경우, 각 계급 구간의 상한을 열에 나열합니다. 피벗 테이블의 경우 그룹화 대화 상자에서 정의합니다.

COUNTIF()와 COUNTIFS()의 차이점은 무엇인가요?

COUNTIF()는 단일 조건을 충족하는 발생 횟수를 셉니다. COUNTIFS()는 여러 조건을 충족하는 발생 횟수를 셉니다.

계급 구간 크기가 다른 도수분포를 어떻게 생성하나요?

계급 구간 값을 수정하세요. 예를 들어, 이전에 계급 구간으로 20, 30, 40, 50, 60을 사용했다면, 이를 20, 30, 50, 60으로 변경하여 30–50 범위가 계급 구간 크기를 다르게 만들 수 있습니다. 이후 FREQUENCY() 함수를 평소처럼 사용하여 도수분포를 계산합니다. Excelmatic과 같은 도구를 사용하면, 요청 시에 불균등한 계급 구간을 명시하기만 하면 됩니다.

도수분포 계산에서 COUNTIF() 사용의 몇 가지 한계점은 무엇인가요?

COUNTIF()는 수식에 하드코딩된 사전 정의된 계급 구간 범위가 필요합니다. 계급 구간 범위를 변경하려면 각 COUNTIF() 또는 COUNTIFS() 수식을 수동으로 업데이트해야 하며, 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.