[ChatGPT 활용] ChatGPT를 활용한 Excel 사용법

1. Microsoft Excel

데이터를 관리, 분석, 계산하는 데 사용되는 스프레드시트 프로그램입니다.

 

Tip) 스프레드시트란

숫자 표에서 계산기능을 수행하는 프로그램의 총칭

1-1 Excel을 사용하는 이유 

다양한 수식과 함수를 통해 복잡한 데이터 연산을 손쉽게 처리할 수 있으며,

차트나 피벗 테이블을 활용해 시각적으로 데이터를 표현할 수 있습니다.

 

엑셀은 비즈니스, 학문, 개인 용도 등 다양한 분야에서 필수 도구로도 사용됩니다.

 

2. ChatGPT를 활용한 Excel 사용법 

2001년부터 2023년까지 대한민국의 GDP 성장률을 조사하고

GDP를 달러 및 원화로 표시하며 연도별 증감률을 계산한 후 다양한 챠트로 도식화 한다.

 

2-1 Excel 파일 생성 

• 업무 설명

업무에 필요한 엑셀 파일을 ChatGPT에 프롬프트를 입력하여 엑셀파일로 생성

 

• 프롬프트 

2001년부터 2023년까지 대한민국의 GDP 변화를 엑셀파일 (korea_gdp.xlsx)로 만들어줘

 

• 결과 

# 데이터에 오류가 있으므로, GDP 데이터에서 잘못된 값을 수정합니다.

# 2001년부터 2023년까지의 정확한 GDP 데이터로 수정합니다.
gdp_values = [
    563.2, 604.9, 654.3, 728.9, 895.0, 1030.6, 1120.6, 1328.7, 1449.4, 1493.3,
    1262.2, 1247.6, 1371.0, 1481.0, 1644.0, 1680.4, 1755.3, 1726.3, 1660.3, 1647.7,
    1787.5, 1795.0, 1827.8
]

# 다시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'Year': years,
    'GDP (Billion USD)': gdp_values
})

# 엑셀 파일로 저장
file_path = '/mnt/data/korea_gdp.xlsx'
df.to_excel(file_path, index=False)

file_path

 

 

• 생성된 Excel 파일 

 

 

2-2 Excel 파일 데이터 전처리 

• 업무 설명

달러를 현재시점 원달러 환율에 맞춰 원화로 변경

 

• 프롬프트 

korea_gdp.xlsx 파일의 세번째 컬럼에 오늘 시점의 원달러 환율을

적용해 원화를 추가해줘

 

• 결과 

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 엑셀 파일 로드
file_path = '/mnt/data/korea_gdp.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

# 현재 시점의 원달러 환율 (예시로 1,300원 적용)
usd_to_krw = 1300.0

# GDP 원화 컬럼 추가
df['GDP (Billion KRW)'] = df['GDP (Billion USD)'] * usd_to_krw

# 파일에 저장
new_file_path = '/mnt/data/korea_gdp_with_krw.xlsx'
df.to_excel(new_file_path, index=False)

new_file_path

 

• 생성된 Excel 파일 

 

 

2-3 Excel 파일 데이터 시각화 

• 업무 설명

엑셀 파일의 데이터를 Bar차트로 시각화 한다. 

 

 

• 프롬프트 

업로드한 엑셀파일의 연도 데이터를 x축에 증감률데이터를 y축으로 하는 막대그래프를 그려줘

 

 

• 결과 

import matplotlib.pyplot as plt

# Load the uploaded Excel file
df = pd.read_excel('/mnt/data/korea_gdp_with_growth_rate.xlsx')

# Plotting the bar chart
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.bar(df['Year'], df['Growth Rate (%)'], color='skyblue')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Growth Rate (%)')
plt.title('GDP Growth Rate of South Korea (2001-2023)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

# Show the plot
plt.show()

 

 

• 생성된 그래프 사진