Excel 데이터를 구문 분석하는 이유는 무엇입니까?
Microsoft Excel은 비즈니스 소유자가 데이터 수집을 쉽게 하는 데 도움이 되었습니다. 사업 계획, 직원 데이터 또는 고객 데이터를 Excel 스프레드시트에 쉽게 구성할 수 있습니다.
그러나 때로는 비즈니스 워크플로우에서 Excel 데이터를 변환 또는 수정하고 ERP, CRM 또는 심지어 Google 스프레드 시트.
Excel에서 이러한 데이터를 수동으로 정리하거나 구문 분석하는 것은 종종 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 불행히도 Excel은 ERP 또는 CRM과 즉시 통합되지 않습니다.
Excel 파서 또는 Excel 데이터 파싱이 도움이 될 수 있는 곳입니다.
이 가이드는 Excel 스프레드시트에서 데이터를 구문 분석하는 방법에 대한 몇 가지 방법을 안내합니다. 또한 Nanonet으로 Excel 데이터를 구문 분석하고 Excel에서 다른 비즈니스 소프트웨어로의 데이터 워크플로를 자동화하는 방법도 배우게 됩니다.
Nanonets로 Excel 데이터 구문 분석 워크플로우를 강화하십시오. 원하는 방식으로 Excel 데이터를 자동으로 수정합니다.
Excel에서 데이터를 구문 분석하는 방법
Excel에서 데이터를 정리한 적이 있습니까? Excel로 가져오거나 스프레드시트에서 유지 관리되는 데이터는 종종 복잡하고 지저분해질 수 있습니다. 또한 모든 비즈니스 프로세스에 모든 데이터가 필요한 것은 아닙니다.
이것이 직원들이 비즈니스 워크플로에 대한 관련 데이터를 추출하기 위해 Excel에서 특정 데이터를 구문 분석하는 데 많은 시간을 소비하는 이유입니다. 일반적인 Excel 데이터 구문 분석 예제는 다음과 같습니다.
- 값 내부 또는 값 사이의 공백 제거
- 텍스트 값 또는 숫자 변환
- 열 값을 별도의 열로 분할
- 통화 추가
- 날짜, 주소, 이름 등의 형식 변경
수동 복사 및 붙여넣기에 의존하지 않는 Excel에서 데이터를 구문 분석하는 몇 가지 지능적인 방법을 살펴보겠습니다.
열을 여러 열로 분할하여 Excel 데이터 구문 분석
한 열의 데이터를 하나 이상의 열로 분할하려면 다음 단계를 따르십시오.
- Excel 스프레드시트를 엽니다.
- 수정하려는 열을 강조 표시합니다.
- 리본에서 "데이터" 탭을 클릭한 다음 >> "데이터 도구"를 클릭하고 "텍스트를 열로"를 클릭하여 "텍스트를 열로 변환 마법사"를 엽니다.
- "구분"을 선택하고 "다음"을 클릭합니다.
- 선택한 '구분 기호'를 선택하고 "다음"을 클릭합니다.
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구분 기호는 분할하려는 데이터를 구분하는 기호, 문자 또는 공백입니다. 예를 들어, 주소(2 Court Square New York, NY 12210)에서 우편번호만 분할하려는 경우 구분 기호로 "쉼표" 또는 "공백"을 선택할 수 있습니다.
"연속 구분 기호를 하나로 처리" 옆의 확인란을 선택하고 "다음"을 클릭합니다.
- "열 데이터 형식"에서 "일반"을 선택합니다.
- "대상" 텍스트 상자에서 빨간색 스프레드시트 아이콘을 클릭합니다.
- 분할 데이터로 채우려는 열을 선택합니다.
- 마법사 >>로 돌아가려면 빨간색 화살표/스프레드시트 아이콘을 클릭하고 "마침"을 클릭합니다.
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구분 기호를 사용하여 데이터를 분할하려면 "텍스트를 열로 변환" 마법사에서 "고정 너비"를 선택합니다. 이제 구분선을 사용하여 데이터 내에서 수동으로 구분을 만들 수 있습니다.
Microsoft Excel 문자열 함수를 사용한 Excel 데이터 구문 분석
전통적으로 Excel에서 대부분의 구문 분석 활동은 RIGHT(), LEFT(), MID(), FIND() 및 LEN()과 같은 문자열 함수를 사용하여 처리되었습니다.
이러한 함수는 문자열에서 각 문자의 위치를 결정하고 지정하는 데 사용됩니다. 그런 다음 더 큰 문자열 내에서 데이터를 구분하는 데 사용됩니다.
작업하기가 꽤 복잡하지만 이러한 기능은 데이터를 정리하거나 분할할 때 편리합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다. 마이크로소프트의 가이드 이 함수를 사용하여 텍스트 또는 숫자 문자열을 조작하는 방법에 대해 설명합니다.
Excel에서 데이터를 구문 분석하는 플래시 채우기
Excel의 플래시 채우기 기능을 사용하면 특정 예제를 기반으로 구문 분석 패턴을 평가한 다음 그에 따라 전체 데이터를 구문 분석할 수 있습니다.
Flash Fill을 사용하여 단일 열 A에 나열된 주소의 우편 번호를 구문 분석해 보겠습니다.
- B열의 처음 2개 셀에 대한 우편번호만 입력합니다.
- Ctrl + Enter 누르기
- 또는 전체 열 선택 B >> 데이터 클릭 >> 및 플래시 채우기 클릭
이제 Excel에서 구현하려는 데이터 구문 분석 패턴을 선택하고 그에 따라 B열의 셀을 자동으로 채웁니다.
이것은 문자열 함수에서 크게 개선되었으며 사용하기가 매우 간단합니다. 복잡한 데이터 변환의 경우 도움이 되지 않을 수 있습니다.
Nanonets로 Excel 데이터 구문 분석 워크플로우를 강화하십시오. 원하는 방식으로 Excel 데이터를 자동으로 수정합니다.
Nanonet을 사용한 자동화된 Excel 데이터 구문 분석
이전에 논의된 모든 방법이 개별 문서에서 꽤 잘 작동하지만. 수천 개의 Excel 스프레드시트에서 이러한 방법을 완전히 자동화할 수 있는 방법은 없습니다.
열을 분할하거나 문자열 기능 또는 플래시 채우기를 사용하는 단계를 수동으로 입력해야 합니다.
Nanonets를 사용하면 완전히 비접촉식으로 자동화된 Excel 데이터 구문 분석 워크플로를 구축할 수 있습니다. 여러 소스(이메일, 클라우드 스토리지, 데스크톱 등)에서 오는 Excel 파일을 수집하고 필요한 데이터를 구문 분석하고 최종적으로 선택한 비즈니스 소프트웨어로 보낼 수 있습니다.
다음 단계는 다음과 같습니다
계정 만들기
가입하기 나노넷 시작하기.
Excel용 사용자 지정 데이터 파서 구축
몇 가지 샘플 Excel 파일을 업로드하고 추출하려는 데이터 또는 필드를 표시하고 파서를 교육합니다. AI는 귀하가 보여주는 예를 기반으로 유사한 데이터를 식별하는 방법을 학습합니다.
Nanonets 이메일 파서는 모든 종류의 이메일에서 정보를 추출하는 데 사용할 수 있습니다. Outlook 이메일을 Excel로 내보내기 또는 이메일 첨부 파일에서 데이터 추출.
소스 정의
이메일을 통해 Excel 스프레드시트를 수신하는 경우 Nanonets 수신 주소를 설정하고 모든 관련 이메일을 해당 이메일 ID로 자동 전달하십시오.
또한 클라우드 스토리지, 데이터베이스에서 파일을 자동으로 가져오도록 설정하거나 API를 통해 다른 소스에 연결할 수 있습니다.
워크플로 설정
학습한 사용자 지정 Excel 데이터 추출기에 소스를 연결하여 전체 워크플로를 만듭니다. 추출된 데이터를 적절한 출력 형식으로 처리하도록 구문 분석 규칙을 정의할 수도 있습니다.
마지막으로 정제된 데이터를 내보낼 대상을 정의합니다. Nanonets의 API를 통해 데이터를 Google 스프레드시트, CRM 또는 ERP 소프트웨어로 직접 내보낼 수 있습니다.
Nanonet은 Zapier를 통해 선택한 앱과 연결할 수도 있습니다.
결론
데이터 구문 분석은 Excel 데이터를 변환하고 CRM에 수집 또는 ERP.
이 기사에서 다룬 기술을 사용하면 번거로운 수동 복사 붙여넣기에 소요되는 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 그리고 Nanonets의 자동화된 데이터 파서는 Excel 데이터 변환 워크플로를 완전히 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이를 통해 직원은 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있습니다.
