Excelmatic 명령어 작성 가이드
목적
원하는 결과를 빠르고 안정적으로 얻기 위해, Excelmatic에 정확하고 효과적인 명령어를 작성하는 방법을 알려드립니다.
왜 중요한가
Excelmatic은 사용자의 자연어 지시에 의존합니다. 애매하거나 정보가 부족한 명령은 AI의 추측을 유발해 결과가 불완전하거나 일반적일 가능성을 높입니다. 의도가 분명할수록 더 나은 스프레드시트가 더 빨리 만들어집니다.
1. 명령어 작성 기본
4가지 축에 집중하세요:
- ACTION: 무엇을 할 것인가? (중복 제거, 계산, 그룹화, 예측, 시각화, 추출, 서식 지정 등)
- SCOPE: 어떤 열/행/시트/파일인가? 열 이름은 가능한 한 정확히 작은따옴표로 표기하세요.
- CONDITION(S): 필터, 임계값, 날짜 범위, 비즈니스 규칙.
- OUTPUT FORM: 새 시트, 덮어쓰기, 요약만, 차트, 정리된 파일, 열 추가 등.
좋은 vs 나쁜 (핵심 예시)
| 목표 | 나쁜 예시(모호) | 좋은 예시(구체) | 좋은 이유 |
|---|---|---|---|
| 중복 제거 | 파일 고쳐줘 | 'Customer ID' 기준 중복 제거; 첫 발생만 유지; 새 시트 'Cleaned'로 출력. | 기준 열 + 규칙 + 출력 대상 명시 |
| 매출 요약 | 데이터 분석해 | 'Region'과 'Quarter'로 'Sales' 합계; 총합 행과 내림차순 정렬. | 집계/그룹/정렬이 분명 |
| 정렬 | 더 보기 좋게 | 'Date' 오름차순 후 'Revenue' 내림차순 정렬; 헤더 유지. | 다단 정렬이 명시됨 |
| 지표 추가 | 파일 개선해 | 'Profit Margin' 열 추가 = (Revenue - Cost)/Revenue * 100; 소수 2자리 퍼센트 서식. | 명확한 수식 + 서식 |
| 필터 | 정리해 줘 | 'Revenue' > 1000 AND 'Region' = 'West' 조건으로 필터; 필터된 행만 출력. | 정확한 조건 |
| 차트 | 차트 만들어 | 막대차트: x='Product', y='Sales', 내림차순 정렬, 제목 'Top Product Sales', 새 시트 'Charts'에 배치. | 축/정렬/메타데이터 정의 |
간단 공식
ACTION + 대상 열 + 조건 + 변환 + 출력 형식
예: 최근 90일 동안('Order Date' >= 2025-05-28) 'Channel'별 'Order Value' 평균 계산; 요약 표 + 막대차트 출력.
2. 정밀도 높이기
다음 표현을 활용하세요:
- 열 명시: customer id가 아닌 'Customer ID' (가능하면 대소문자 일치)
- 집계: 합계, 평균, 고유 개수, 중앙값, 최솟값, 최댓값, 표준편차
- 계산: "'Net' 열 추가 = Revenue - Cost - Tax"
- 기간: 최근 30일, 2024-01-01부터 2024-12-31까지, 이번 달
- 정렬: 'Date' 오름차순 후 'Sales' 내림차순
- 서식: 'Date'를 YYYY-MM, 'Profit Margin'을 소수 1자리 퍼센트로
- 출력 위치: 현재 시트 덮어쓰기 / 새 시트 'Summary' 생성 / 둘 다 유지
- 보존: 원본 시트 변경하지 않기
- 행 제한: 'Sales' 상위 20개만 표시
3. 고급 명령 기법
A. 조건 로직
예시:
- 'Revenue' > 1000 AND 'Region' IN ("West","North")인 행 필터링.
- 'Category' = 'Accessories'인 경우에 한해 'Price'의 null을 중앙값으로 대체.
- 이상치 플래그: 'ZScore' > 3이면 'Is Outlier' = 1, 아니면 0.
B. 한 번에 작업 결합
순서가 분명한 관련 작업은 체이닝하세요. 예: 'Orders'에서 'Order ID' 기준 중복 제거 → 'Cost' 결측을 중앙값으로 채우기 → 'Margin'=(Revenue-Cost)/Revenue*100 열 추가 → 'Region'별 평균 'Margin' 막대차트 생성
C. 대용량 데이터 전략
- 먼저: 구조 요약 제공(열, 타입, 행 수)
- 다음: 가정 확인용 샘플 10행(랜덤 또는 앞부분)
- 검증 후: 전체 변환 실행
- 무거운 작업은 분할: (1) 정리, (2) 지표 추가, (3) 시각화
D. 출력 관리
예시 지시: "새 시트 'Cleaned' 생성", "기존 'Sheet1' 대체", "새 시트 'Charts'에 차트 추가", "요약만 반환(행 단위 내보내기 없음)"
E. 설명 요청
검증을 위해: "각 단계를 설명" 또는 "수식 근거 제공"을 추가.
F. 복잡한 수식
예: 'Customer ID' 기준 최근 12개월에 대해 LTV = (AverageOrderValue × PurchaseFrequency × GrossMargin %) 계산; 고객 레벨 테이블로 내림차순 출력.
G. 반복적 개선
- 먼저: 고수준 요약 → 2) 다음: 범위 축소(예: Region='West') → 3) 이후: 지표/시각화 추가
H. 여러 파일 결합
"업로드한 월별 파일을 병합; 파일명(YYYY-MM)에서 'Month' 추출하여 열 추가; 모두 하나의 테이블로 연결; 열 순서 일관성 확보; 총합 행 추가"
I. 데이터 품질 점검
"결측률 >10% 열 나열; 채우기 방법 제안; 아직 수정하지 않기"
4. 자주 쓰는 명령 템플릿
복사해 상황에 맞게 수정해서 사용하세요.
정리 & 준비
- '[Primary Key]' 기준 중복 제거, 첫 번째만 유지
- '[Date Column]' 날짜 형식을 YYYY-MM-DD로 표준화
- 결측 '[Column]'을 중앙값으로 채우기
- '[Full Name]'을 'First Name'과 'Last Name'으로 분할
- 모든 텍스트 열 공백 제거
- z-score > 3 규칙으로 '[Metric]' 이상치 탐지, 해당 행 나열
변환
- '[New Metric]' 열 추가 = ([Numerator] - [Denominator]) / [Numerator] * 100, 퍼센트 서식
- 피벗: '[Row Dim]' × '[Column Dim]' 기준 '[Value]' 합계
- '[Jan]'..'[Dec]' 열을 'Month','Value'로 언피벗
분석
- 기술통계: ['Col1','Col2']에 대해 평균, 중앙값, 최솟값, 최댓값, 표준편차
- '[Var A]'와 '[Var B]' 상관관계 및 해석
- 추세: '[Date]' 대비 '[Metric]' 선 그래프와 기간 대비 증감률
- '[Metric]' 6기간 예측(선형 회귀), 신뢰구간 포함
시각화
- 막대: x='[Category]', y='[Value]', 내림차순 정렬
- 선: x='[Date]', y='[Metric]', 이동평균 윈도 7
- 파이: '[Category]' 비중('[Value]')
- 산점도: '[X]' vs '[Y]', 회귀선 + 상관계수
비즈니스 인텔리전스
- KPI 요약: Revenue, Cost, Profit = Revenue - Cost, Margin % 계산
- 'Signup Month' 기준 코호트 분석(개월 0–6 유지율)
- 가정: '[Price]' 10% 인상 후 'Profit' 재계산; 변화 요약
다중 파일 작업
- 모든 업로드 파일 병합; 'Source File' 열 추가; 헤더명 기준 열 정렬
- 파일 이어붙인 후 '[ID]' 기준 중복 제거
서식 & 출력
- '[Currency Column]'을 USD 통화 소수 2자리 서식
- '[Date]' 오름차순, '[Revenue]' 내림차순 정렬
- 집계 표만 새 시트 'Summary'에 생성
- 원본 보존; 변환 데이터는 'Cleaned'에 배치
감사 & QA
- 정리 후 임의 10행 보여주기(검토용)
- 결측률 >5% 열 나열; 채우기 전략 제안
5. 시나리오별 좋은/나쁜 명령 갤러리
| 시나리오 | 나쁨 | 개선 | 최선 |
|---|---|---|---|
| 정리 | 이것 좀 고쳐 | 중복 제거 | 'Order ID' 기준 중복 제거, 'Cost' null을 중앙값으로 채움, 'Date'를 YYYY-MM-DD로 표준화, 새 시트 'Cleaned'로 출력 |
| 분석 | 매출 분석해 | 매출 합계 | 'Region'과 'Quarter'별 'Sales' 합계; 이전 분기 대비 성장 포함, 'Sales' 내림차순 정렬 |
| 시각화 | 차트 만들어 | 제품 막대차트 | 막대차트: x='Product', y='Sales', 상위 15개, 내림차순, 제목 'Top 15 Products', 새 시트 'Charts' |
| BI | 예측 | 매출 예측 | 'Revenue' 6개월 선형 회귀 예측; 표 + 선 그래프 + 95% 신뢰구간 |
6. 문제 해결 & 개선 루프
증상 -> 조치:
- 결과가 너무 일반적: 구체적인 열, 지표, 그룹 수준을 추가
- 잘못된 열 선택: 정확한 열 이름을 작은따옴표로; 필요 시 "모든 열 이름을 먼저 나열" 요청
- 필터 후 행이 사라짐: 포함/제외 여부(예: Revenue >= 1000)를 명시해 조건 재서술
- 날짜 파싱 오류: 대상 형식과 필요 시 타임존 명시
- 의도치 않은 집계: 원하는 함수(합계/평균/고유 개수 등) 명시
- 대용량으로 느림: 먼저 스키마 요약 요청 후 단계별 실행
- 수식 오산: 괄호와 서식을 명확히 지정
- 차트가 예상과 다름: 차트종류, 축, 정렬, 제한(상위 N), 제목, 범례 포함 여부 정의
- 되돌리기 필요: "원본 데이터를 사용(이전 수정 무시)"로 재실행
개선 루프 템플릿
- 초기: "열 목록과 행 수를 제공; 아직 변경 없음"
- 집중: "'Customer ID' 기준 중복 제거; 제거 건수 표시"
- 확장: "'Profit Margin' 열 추가"
- 시각화: "'Region'별 평균 'Profit Margin' 막대차트"
- 다듬기: "'Profit Margin' 퍼센트 소수 1자리 서식; 내림차순 정렬"
설명 요청
"단계를 설명" 또는 "사용한 수식 표시"를 추가하여 로직을 검증하세요.
7. 퀵 레퍼런스 치트
| 목표 | 템플릿 |
|---|---|
| 중복 제거 | '[Key]' 기준 중복 제거; 첫 발생 유지; 새 시트 '[Name]'에 출력 |
| 필터 | '[Column]' > / < / = / IN (...) 등 조건으로 필터; 필터된 시트 출력 |
| 집계 | '[Group1]', '[Group2]'별 '[Value]' 합계; 합계 기준 내림차순 |
| 지표 추가 | '[New]' 열 추가 = ([A]-[B])/[A]*100, 퍼센트 소수 1자리 |
| 날짜 정리 | '[Date]'를 YYYY-MM-DD로 표준화 |
| 피벗 | 피벗: 행 '[RowDim]', 열 '[ColDim]' 기준 '[Value]' 합계 |
| 예측 | '[Metric]' N기간 선형 회귀 예측 + 신뢰구간 |
| 차트 | [bar/line/pie/scatter] 차트: x='[X]' y='[Y]' 내림차순, 상위 N=10, 새 시트 'Charts' |
| 이상치 | '[Metric]'의 z-score > 3 이상치 탐지, 행만 나열 |
| 파일 병합 | 모든 업로드 파일 병합; 파일명에서 '[Source]' 열 추가; 열 정렬 일치 |
8. 마지막 팁
- 처음엔 구체적으로; 패턴이 잡히면 간결하게
- 혼동 방지를 위해 열 이름에 따옴표 사용
- 논리적으로 순차적인 단계만 결합
- 재무/컴플라이언스 등 중요 데이터는 설명을 요청해 감리
- 반복: 광범위 요약 → 타깃 변환 → 확장(지표) → 시각화 → 서식
영감이 필요하신가요? Getting Started 가이드를 다시 보세요. 이제 바로 연습해 보세요—3단계 체인을 시도해 보세요.
피드백이나 해결 안 되는 명령이 있나요? [email protected] 로 연락주세요. 여러분의 제안은 AI 개선에 큰 도움이 됩니다.
9. 첫 연습 명령
최근 판매 데이터를 업로드한 뒤, 다음을 실행하세요:
'Order ID' 기준 중복 제거; 'Unit Cost' 결측을 중앙값으로 채움; 'Gross Margin %'=(Revenue-Cost)/Revenue*100 열 추가 후 퍼센트 소수 1자리 서식; 'Region'별 평균 'Gross Margin %' 막대차트 생성, 내림차순; 차트는 새 시트 'Charts'에 배치.
여기서부터 다듬어가며 파워 유저처럼 작성해 보세요.