데이터는 많은데 분석이 안돼요!

데이터는 많은데 분석이 안돼요!

 

일이든 공부든, 요즘은 무조건 ‘데이터’가 기본이죠. 엑셀 파일은 쌓여가고, 구글 설문은 수십 개나 쌓아뒀는데… 정작 분석은커녕 정리도 못 하고 계신가요? 저도 한동안 그렇게 방치했던 데이터들, 정리만 잘해도 놀랍게 활용할 수 있다는 걸 나중에서야 알았어요. 그래서 오늘은 “데이터 분석 이전에 꼭 필요한 정리 방법”에 대해 이야기해보려 해요. 데이터가 많은 건 분명 기회입니다. 다만 그 기회를 살리려면 분석보다 먼저, ‘정리’부터 제대로 해야 한다는 거죠.

1. 데이터 분석이 막히는 이유 2. 정리만 해도 절반은 성공 3. 실전 데이터 정리 루틴 4. 엑셀 vs 노션 vs 시트, 뭐가 좋아요? 5. 데이터 정리 도구 비교표 6. 처음 시작하는 분께 추천하는 루틴

 

데이터 분석이 막히는 이유

 

많은 사람들이 분석을 어렵게 느끼는 이유는 의외로 단순합니다. 분석 툴을 몰라서가 아니라, 그 전에 정리가 안 되어 있기 때문이에요. 데이터를 보면 파일명도 제각각, 형식도 엉망… 그러니 어디서부터 손대야 할지 막막하죠. 이런 상황에서는 분석 이전에 데이터 정제(Data Cleaning)와 구조화가 먼저예요. 분석이라는 건 정리된 데이터를 기반으로 질문을 던지고 답을 찾아가는 과정이거든요.

기초 정리만 잘 되어 있어도 분석이 50%는 끝난 셈이에요. 그러니까 '분석을 못하겠다'고 느껴질 땐, 분석을 잘하려는 노력보다 먼저 데이터를 읽기 쉽게 정리했는지부터 점검해보는 게 좋습니다.

정리만 해도 절반은 성공

 

데이터 분석이라는 건 사실상 정리와 구조화의 연장선이에요. MIT Technology Review에 따르면, 데이터 과학자의 업무 시간 중 약 80%는 데이터 정리와 준비에 쓰인다고 합니다.

“Data scientists spend 80% of their time cleaning and organizing data, and only 20% actually analyzing it.”
— MIT Technology Review, 2016

 

이 말이 믿기지 않을 수 있지만, 실제로는 정확한 통계 처리나 시각화보다 엉켜 있는 데이터를 어떻게 정리하느냐가 분석의 성패를 좌우해요. 설문조사 결과를 엑셀로 받았다고 해도, 항목 통일, 빠진 값 확인, 단위 정규화 등을 하지 않으면 AI 도구도 아무 쓸모 없어요.

정리 상태	가능한 분석 도구
날것(raw) 상태	거의 없음
정제 후	Excel 함수, 피벗, 통계 도구
카테고리 구조화	차트 생성, 상관분석, 회귀분석

실전 데이터 정리 루틴

• 1. 파일명 정리: 날짜-주제 형식으로 규칙화 (예: 2025-08-분석-설문A.xlsx)
• 2. 컬럼 통일: 중복되거나 의미 겹치는 항목 제거
• 3. 결측값 처리: NA나 빈칸은 0 또는 기준값으로 채우기
• 4. 시트 구조화: 요약표, 원자료, 분석용 시트 분리

 

이 루틴만 정착돼도 분석 시 속도가 확 올라가요. 처음엔 귀찮아도 나중엔 "과거 데이터까지 다시 쓰게 되는 경험"을 하게 됩니다.

 

엑셀 vs 노션 vs 시트, 뭐가 좋아요?

 

정리를 하려고 해도 어떤 툴을 써야 할지 고민이죠. 엑셀, 구글 시트, 노션… 각각 장단점이 분명해요. 저는 실제로 프로젝트 성격에 따라 툴을 바꿔가며 써봤는데요, 한 가지 팁은 툴의 한계보다 자신의 습관에 맞는 걸 먼저 선택하는 게 중요하다는 것이에요.

엑셀은 강력한 함수와 분석 도구가 있지만 협업엔 약하고, 구글 시트는 실시간 공동작업에 좋아요. 노션은 시각화와 문서통합이 뛰어나지만, 분석은 제한적이에요. 결국엔 데이터를 보는 목적과 팀 규모, 개인의 활용 습관에 따라 선택이 달라져요.

데이터 정리 도구 비교표

툴	장점	단점
엑셀	강력한 함수, 차트, 피벗 기능	실시간 협업 약함
구글 시트	클라우드 기반 실시간 공유	대용량 데이터에 약함
노션	문서화 및 시각화 탁월	수식과 분석 기능 제한

처음 시작하는 분께 추천하는 루틴

• 파일명은 항상 ‘날짜_내용’ 형식으로
• 불필요한 컬럼은 제거하고, 필요한 항목만 남기기
• 색으로 구분된 셀은 제거하고 텍스트만 사용
• 중복 데이터는 ‘정규화’해서 별도 시트에 저장
• 시트는 원본 / 요약 / 분석 시트로 나눌 것
• 정기적으로 백업: 클라우드 + USB 이중 저장

처음엔 익숙하지 않겠지만, 이런 습관 하나하나가 나중에 데이터 분석을 ‘할 수 있는 사람’으로 성장시키는 자산이 됩니다.

 

Q&A

Q1) 데이터 정리와 분석 중에 뭐가 더 중요한가요?

A1) 정리가 우선입니다. 잘 정리된 데이터는 분석 툴 없이도 인사이트를 줍니다. 반면, 정리가 안 된 데이터는 아무리 복잡한 분석 도구를 써도 오류를 낼 확률이 높아요.

Q2) 분석 툴 없이도 데이터를 잘 다룰 수 있나요?

A2) 가능합니다. 정리가 잘 되어 있다면 엑셀 기본 함수만으로도 충분히 의미 있는 분석이 가능해요. 복잡한 분석보다 데이터 구조화가 핵심입니다.

Q3) 엑셀이 너무 어렵게 느껴질 땐 어떻게 하나요?

A3) 처음엔 함수 몇 개만 익혀도 돼요. SUM, IF, COUNTIF 같은 기초 함수부터 시작해보세요. 가장 쉬운 걸로 성공경험을 쌓는 게 중요해요.

Q4) 노션으로도 데이터 정리가 가능할까요?

A4) 가능해요. 노션의 데이터베이스 기능을 활용하면 간단한 프로젝트 관리나 리스트 정리에 좋아요. 단, 분석용으로는 한계가 있으니 시각화 정도로 사용하는 게 좋아요.

Q5) 분석할 줄 몰라도 데이터는 쌓아둬야 할까요?

A5) 꼭 그래야 해요. 나중에 분석을 배우게 되면 과거 데이터가 큰 자산이 됩니다. 지금은 간단히 정리만 해두는 것만으로도 충분히 의미가 있어요.

 

마치며

데이터를 보는 눈은 정리에서부터 시작된다는 말, 오늘 포스팅에서 충분히 느끼셨을 거예요. 분석을 두려워하지 마세요. 데이터를 쌓고, 정리하고, 자주 들여다보는 습관만 있어도 우리는 이미 반 이상을 해낸 거예요. 저는 이 과정을 통해 숫자에 감정을 담는 법을 배웠고, 엑셀 파일 속에서 사람들의 반응을 읽는 법도 알게 됐어요. 데이터는 무생물이지만, 그 안에 담긴 이야기를 꺼내는 건 우리의 몫이거든요.

 

처음엔 어렵고 복잡해 보여도, 정리 루틴 하나만 제대로 잡으면 훨씬 쉬워집니다. 이 글이 여러분의 첫걸음에 작은 도움이 되기를 바랄게요. 우리, 복잡한 데이터를 멋지게 정리하는 사람이 되어봐요!

 

 

데이터 분석이 어렵게 느껴질 땐 정리가 부족한 것일 수 있습니다. 툴 선택보다 중요한 건 정리 루틴이며, 엑셀, 시트, 노션은 각각 용도에 맞게 활용 가능합니다.