엑셀에서 AI 함수를 사용하여 예측 분석을 수행하는 방법

하루 종일 스프레드시트에 파묻혀 지내지만, 엑셀의 잠재력을 제대로 활용하지 못하고 있다는 생각이 드신다면, 엑셀의 AI 기반 예측 분석 기능이 바로 여러분이 기다려온 솔루션입니다. 데이터 과학자가 아니더라도 매출을 예측하고, 이상 징후를 감지하고, 보고서를 자동화할 수 있습니다. 적절한 도구를 활용하면 엑셀은 고급 분석의 강력한 도구로 거듭납니다.

다행히 이러한 기능 중 상당수는 이미 Excel에 내장되어 있거나 몇 번의 클릭만으로 통합할 수 있습니다. FORECAST.ETS 및 FORECAST.ETS.STAT 함수 부터 Power Query 및 Power Pivot, 생성형 AI 기반 추가 기능, Power BI 또는 클라우드 서비스와의 연결에 이르기까지 오늘날 모든 중소기업은 기존 스프레드시트를 버리지 않고도 강력한 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

AI는 엑셀의 예측 분석에 어떤 이점을 제공할까요?

엑셀에 인공지능 이 통합되면서 데이터 분석 방식이 혁신적으로 변화했습니다. 이제 단순히 합계를 내거나, 필터링하거나, 피벗 테이블을 만드는 것을 넘어 예측, 패턴 분석, 프로그래밍 없이 반복적인 작업을 자동화하는 것이 가능해졌습니다. 이를 통해 기업과 전문가들은 정확한 통계 데이터를 기반으로 더욱 신속하게 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

Microsoft 365 생태계에서 Copilot, Insights 및 AI 추가 기능과 같은 도구는 자연어 명령을 이해하고, 복잡한 수식을 생성하고, 데이터를 정리하고, 관련 차트를 제안하고, 심지어 수치에 대한 요약 보고서까지 작성해 줍니다. 한편, Excel은 기존 추세 함수보다 더 정교한 알고리즘을 활용하여 예측 기능을 향상시켰습니다.

마이크로소프트 외에도 점점 더 다양한 외부 서비스와 AI 기반 관리 솔루션을 통해 스프레드시트를 머신러닝 모델과 연결하고 , ETL 프로세스를 자동화하고, 예측 모델을 학습시키고, API를 통해 엑셀에서 결과를 활용할 수 있도록 노출할 수 있습니다. 이 모든 작업은 익숙한 스프레드시트 환경을 벗어나지 않고 수행되므로 진입 장벽이 크게 낮아집니다.

그 결과 엑셀은 고급 사무 도구에서 분석 및 예측 모델링 플랫폼 으로 변모합니다 . 몇 가지 잘 설계된 단계를 통해 고객 점수를 매기고, 미래 수요를 예측하고, 이탈을 예상하고, 재고를 최적화하거나, 이상 징후에 대한 조기 경고를 설정할 수 있습니다.

이처럼 친숙함과 강력한 기능이 결합되어 있기 때문에 많은 팀들이 전체 운영을 순수 데이터 과학 플랫폼으로 이전하는 것보다 엑셀에 AI 기능을 추가하는 것이 더 합리적입니다 . 순수 데이터 과학 플랫폼은 비기술적인 담당자들이 구현하고 도입하기 훨씬 더 복잡하기 때문입니다.

AI 기반 엑셀 함수를 이용한 예측

이 접근 방식의 장점 중 하나는 Excel에 내장된 예측 기능 으로 , 특히 데이터가 시계열을 따르는 경우 과거 데이터를 기반으로 비교적 간단하게 미래 값을 추정할 수 있다는 점입니다.

FORECAST.ETS 함수는 예측 분석에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 함수는 계절성과 추세를 고려하여 지수 평활 모델을 사용하여 미래 데이터를 예측합니다. 일반적인 구문은 다음과 같습니다.

=FORECAST.ETS(objetivo, valores_históricos, intervalos_de_tiempo)

이 공식에서 target 인수는 예측하려는 기간(예: 다음 해 특정 월)을 나타내고, historical_values는 과거 데이터 계열(월별 판매량, 일별 방문객 수 등)이며, time_intervals는 주기성 (기록 구성 방식에 따라 일별, 월별, 분기별)을 나타냅니다.

이 기능은 계절별 판매 패턴이나 수요 주기 와 관련된 작업을 할 때 특히 유용합니다 . 알고리즘이 이러한 행동 양식이 시간에 따라 어떻게 반복되는지 예측하고 미래를 전망하기 때문입니다. 일반적인 선형 예측과 비교했을 때, 이 기능은 비즈니스 현실에 더 가까운 결과를 제공하는 경우가 많습니다.

하지만 예측을 한다고 해서 항상 완벽한 것은 아닙니다. 바로 이럴 때 FORECAST.ETS.STAT 함수가 유용 합니다. 이 함수는 FORECAST.ETS로 생성된 예측의 품질을 평가하고 주요 통계 지표를 제공하도록 설계되었습니다.

이 함수에 접근하는 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

=FORECAST.ETS.STAT(valores_históricos, tipo_estadística)

`type_statistic` 매개변수를 사용하면 표준 편차, 평균 절대 오차, 신뢰도 지수와 같은 지표를 얻을 수 있습니다. 이러한 지표를 통해 모델이 데이터에 잘 맞는지 , 과도한 노이즈가 있는지, 또는 특정 관측치가 예측을 왜곡하는 이상치로 작용하는지 여부를 평가할 수 있습니다.

이러한 지표를 해석함으로써 모델을 개선할 수 있습니다. 원천 데이터의 품질을 검토하고, 이상치를 제거하고, 사용되는 시간 범위를 조정하거나, 심지어 FORECAST.ETS를 Excel 외부의 다른 통계 기법과 결합하여 결과를 비교하고 더욱 견고한 예측을 도출할 수도 있습니다.

이상치 탐지 및 예측 신뢰도

진지한 예측 분석을 위해서는 추세에서 크게 벗어나는 값에 어떤 일이 발생하는지 고려해야 합니다 . FORECAST.ETS.STAT는 이러한 점에서 핵심적인 도구입니다. 해당 통계 자료는 잠재적인 이상치를 식별하는 데 도움이 되기 때문입니다.

예를 들어, 평균 오류 수에서 표준 편차가 매우 높은 경우 , 특정 캠페인, 물류 실패, 규제 변경 또는 반복 불가능한 사건 등으로 인해 완전히 이례적인 현상이 발생한 기간을 나타낼 수 있습니다 . 이러한 현상을 감지하는 것은 향후 예측에서 이러한 개별적인 데이터에 과도한 비중을 두는 것을 방지하는 데 매우 중요합니다.

또한, 이 함수에서 제공하는 신뢰도 지표를 통해 각 예측에 수치로 된 신뢰도 등급을 부여할 수 있습니다 . 예측의 신뢰도 등급이 낮을 경우, 보수적인 시나리오, 대안 모델 또는 실제 비즈니스 상황을 직접 검토하는 등 다른 접근 방식과 함께 사용하는 것이 유용할 수 있습니다.

이러한 통계 지표를 활용하면 비정상적인 편차에 대한 알림을 자동으로 발생시키는 임계값을 설정하기가 더 쉬워집니다 . 이는 특히 사기 탐지, 청구 오류, 에너지 소비량의 극단적인 변동 또는 고객 행동의 갑작스러운 변화와 같은 경우에 유용합니다.

실제로 이러한 기능은 통계 전문가가 아닌 사용자도 어느 정도 분별력을 가지고 모델이 합리적으로 잘 작동하는 시점 과 접근 방식을 재고하거나 데이터를 정리하거나 심지어 데이터 전문가에게 모델 설계를 검토하도록 요청해야 하는 시점을 구분할 수 있도록 해줍니다.

Power Query 및 Power Pivot을 사용한 머신 러닝 모델

엑셀은 순수 머신러닝 플랫폼과 경쟁하려는 의도는 없지만, 파워 쿼리와 파워 피벗을 결합하면 스프레드시트 내에서 예측 및 고급 분석을 위한 매우 강력한 모델을 구축할 수 있습니다.

Power Query는 Excel 및 Power BI에 통합된 ETL 엔진 역할을 하며, 데이터베이스, CSV 파일, 클라우드 서비스, 웹 페이지 등 다양한 소스에서 데이터를 추출, 변환 및 로드합니다 . 단계별 인터페이스를 통해 코드를 작성하지 않고도 대량의 정보를 쉽게 정리, 필터링, 결합 및 모델링할 수 있습니다.

가장 일반적인 변환 작업으로는 중복 제거, 오류 수정, 형식 표준화 등이 있습니다 . 또한 계산 열을 생성하고, 범주별로 그룹화하고, 테이블을 피벗 및 언피벗하거나, 필드를 동일한 척도로 정규화할 수 있습니다. 이는 예측 모델에 데이터를 입력할 때 필수적인 기능입니다.

반면 Power Pivot은 관계형 데이터 모델 생성 및 고급 계산 에 중점을 둡니다 . 이를 통해 대량의 정보를 데이터 모델로 가져오고, 테이블 간의 관계를 정의하고, DAX 측정값을 생성하고, 예측 분석을 적용할 수 있는 복잡한 분석 구조를 구축할 수 있습니다.

엑셀에서 기본적인 머신러닝 모델을 구축하는 일반적인 워크플로는 보통 세 단계로 구성됩니다. 첫째, 파워쿼리를 사용하여 관련 소스에서 데이터를 가져오고 정리합니다. 둘째, 파워피벗에서 관계형 모델과 주요 계산을 구성합니다. 셋째, 통계 함수를 적용하거나 외부 AI 서비스와 통합하여 해당 모델에 대한 예측을 생성합니다.

이러한 도구들이 대규모 데이터 과학 프로젝트를 위한 파이썬이나 R과 같은 환경을 완전히 대체하는 것은 아니지만, 비즈니스 팀이 엑셀에 이미 구축해 놓은 모든 데이터를 활용하고 다른 플랫폼으로 프로세스를 이전할 필요 없이 수요, 고객 이탈 또는 신용 위험과 같은 합리적인 예측 모델을 구축할 수 있도록 해줍니다.

클라우드 환경에서 Excel과 Power BI 및 AI 서비스의 통합

데이터 양이 증가하거나 비즈니스 질문이 더욱 복잡해짐에 따라 Excel과 Power BI , 클라우드 기반 AI 서비스를 결합하는 것이 매우 효과적입니다. 이러한 통합을 통해 간단한 분석을 재현 가능한 파이프라인과 대화형 대시보드로 확장할 수 있습니다.

Power BI는 Excel 통합 문서에 직접 연결하고, Power Pivot으로 만든 데이터 모델을 가져오고, Power Query 쿼리를 재사용할 수 있습니다. 이를 통해 내장된 머신 러닝 기능과 고급 시각화 기능을 활용하여 더욱 복잡한 모델을 학습시키고, 분류 또는 세분화 알고리즘을 적용하고, 조직 전체가 액세스할 수 있는 대시보드에 결과를 표시하고 보고서를 생성할 수 있습니다.

보다 발전된 환경에서는 AI 모델을 Excel에 연결된 API 또는 추가 기능을 통해 노출하는 것이 일반적입니다 . 이러한 방식으로 모델은 특수 플랫폼(예: Azure 또는 AWS와 같은 클라우드 서비스)에서 학습되고, Excel은 입력 데이터를 전송받아 계산된 예측값을 가져오기만 하면 됩니다. 따라서 프런트엔드는 스프레드시트에 유지하고, 핵심 로직은 클라우드에 상주할 수 있습니다.

이러한 통합을 실제 운영 환경에 적용하려면 다음과 같은 명확한 단계를 정의하는 것이 좋습니다. 데이터 클리닝 도구를 사용하여 데이터를 준비하고 정규화하고, 대표 샘플을 사용하여 머신러닝 모델을 학습시키고 , 이러한 모델을 서비스로 게시하고, Power Query, 스크립트 또는 사용자 지정 커넥터를 통해 Excel을 연결합니다. 클라우드 환경에 배포하면 확장성과 지속적인 유지 관리가 용이해집니다.

이러한 맥락에서 보안, 감사 및 규정 준수 와 같은 측면이 매우 중요해집니다 . 특히 민감한 데이터(금융, 건강, 개인 정보 등)를 다룰 때는 Excel, Power BI 및 클라우드 기반 AI 서비스 간의 데이터 흐름에 적절한 접근 제어, 활동 로그 및 위험 평가가 수반되어야 합니다.

엑셀 작업을 위한 AI 추가 기능 및 도구

엑셀의 기본 함수 외에도 스프레드시트에 특화된 다양한 AI 도구들이 존재하며, 이러한 도구들은 예측 분석과 일상적인 작업 자동화를 지원합니다. 많은 도구들이 엑셀과 구글 시트에 추가 기능으로 통합되어 사용됩니다.

일부 솔루션은 자연어를 사용하여 복잡한 수식을 생성하고 설명하도록 설계되었습니다 . 예를 들어 "B열이 10보다 클 때 A열의 합계"와 같이 입력하면 도구가 붙여넣기 쉬운 올바른 수식을 반환합니다. 이를 통해 구문 암기에 소요되는 시간을 크게 줄이고 오류를 최소화할 수 있습니다.

다른 옵션들은 지능형 데이터 시각화 에 중점을 둡니다 . 스프레드시트나 CSV 파일에서 맞춤형 차트, 대시보드 템플릿, 심지어 프레젠테이션까지 만들 수 있습니다. 목표는 디자인에 많은 시간을 들이지 않고도 원시 데이터를 보고서, 회의, 신속한 의사 결정을 위한 명확한 차트로 변환하는 것입니다.

또한 간단한 명령어를 기반으로 VBA 스크립트나 Apps Script를 생성하는 코드 기반 자동화 도구도 있습니다 . 이를 통해 프로그래밍 경험이 없는 사용자도 AI가 코드 뼈대를 작성하고 사용자는 세부 사항만 수정하면 되므로 Excel과 Google Sheets의 자동화 수준을 높일 수 있습니다.

마지막으로, 이러한 추가 기능 중 상당수는 ChatGPT와 유사한 언어 모델을 활용하여 대량의 텍스트 또는 수치 데이터를 분류, 정리 및 요약함으로써 본격적인 예측 분석에 앞서 데이터 준비를 간소화합니다.

엑셀에서 예측 분석에 AI를 사용하는 장점

엑셀에 인공지능을 통합하는 가장 큰 장점은 정교한 분석에 필요한 기술적 진입 장벽을 크게 낮춰준다는 것입니다 . 고급 통계 지식이나 전문 프로그래밍 언어가 필요하지 않습니다. 익숙한 함수, 메뉴, 대화 상자를 사용하여 복잡한 작업들을 손쉽게 해결할 수 있습니다.

이는 워크플로 속도 향상 으로 이어집니다 . AI는 데이터 정리, 수식 생성, 차트 작성 및 보고서 구축을 자동화합니다. 팀은 반복적인 작업에 시간을 낭비하는 대신 결과를 해석하고 실질적인 가치를 창출하는 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 집중할 수 있습니다.

또 다른 분명한 장점은 그렇지 않으면 알아차리지 못할 수도 있는 패턴과 추세를 발견할 수 있다는 것입니다 . Excel의 Insights와 같은 도구나 Power BI를 통해 연결된 머신 러닝 모델은 고객 세그먼트, 이상 행동, 복잡한 계절성 또는 변수 간의 관련 상관관계를 파악하는 데 도움이 됩니다.

또한, 이러한 솔루션 중 상당수는 실시간 협업을 위해 설계되었습니다 . 이를 통해 재무, 마케팅, 운영, 영업 등 여러 부서의 팀이 동일한 데이터를 활용하고, 지표와 대시보드를 공유하며, 단일 "진실의 원천"을 기반으로 의사 결정을 내리는 것이 더욱 쉬워집니다.

마지막으로, Excel, Power BI 및 클라우드 서비스를 함께 사용하면 재현 가능하고 확장 가능한 파이프라인을 구축할 수 있습니다 . 수동으로 작성한 Excel 파일로 시작한 작업이 매번 작업을 반복할 필요 없이 업데이트된 대시보드에 데이터를 제공하는 자동화된 데이터 흐름으로 발전할 수 있습니다.

데이터 준비 및 품질 관리를 위한 모범 사례

인공지능이 아무리 발전했더라도 결과는 입력 데이터의 품질 에 달려 있습니다 . 엑셀로 만든 예측 모델에서 기적적인 결과를 기대하기 전에, 시간을 들여 초기 정보를 준비하고, 정리하고, 제대로 구조화하는 것이 좋습니다.

첫 번째 단계는 명확한 헤더, 동일한 데이터 형식, 그리고 같은 열에 서로 다른 형식의 값을 혼합하지 않는 방식으로 테이블을 일관성 있게 구성하는 것 입니다 . 이렇게 하면 Power Query 및 AI 함수가 작업할 데이터를 더 쉽게 식별할 수 있습니다.

다음으로, 중복된 데이터를 제거하고 이상치를 처리하는 것이 필수적입니다 . 반복되거나 극단적인 값은 FORECAST.ETS 함수에서 사용되는 기본 통계와 지수 평활 모델 모두를 왜곡할 수 있습니다. 경우에 따라 데이터 정리가 필요하며, 그렇지 않은 경우에는 별도의 분석을 위해 해당 데이터를 표시해야 합니다.

규모가 매우 다른 변수(예: 수천 유로 단위의 매출과 백분율 비율)를 다룰 때는 이러한 차이에 더 민감한 모델에 데이터를 입력하기 전에 데이터를 정규화 또는 표준화하는 것이 좋습니다 . Power Query는 이러한 목적에 유용한 변환 기능을 제공합니다.

마지막으로, 과거 데이터의 선택은 실제 비즈니스 환경을 반영해야 합니다 . 너무 짧은 기간을 사용하면 모델이 불안정해질 수 있으며, 반대로 시장 상황이 완전히 다른 기간(급격한 시장 변화, 규제 등)을 포함하면 적절히 조정하지 않을 경우 미래 ​​예측이 왜곡될 수 있습니다.

모델 및 결과의 지속적인 검증

엑셀에서 AI를 사용한다고 해서 화면에 나타나는 모든 숫자를 맹목적으로 신뢰해서는 안 됩니다. 모델과 예측치를 주기적으로 검증 하고 실제 결과와 비교하는 프로세스를 구축하는 것이 필수적입니다.

일반적으로 과거 데이터의 일부를 검증 세트 로 남겨두고 모델이 해당 사례를 얼마나 잘 예측했는지 확인합니다. Excel에서는 FORECAST.ETS.STAT와 같은 함수를 통해 평균 오차, 편차 및 기타 지표를 계산하여 비교적 쉽게 이 작업을 수행할 수 있습니다.

또한, 가능하다면 다른 분석 도구와 결과를 비교하거나 최소한 비즈니스 관점에서 수치를 검토하는 것이 좋습니다 . 모델이 비현실적으로 높은 성장률이나 명확한 원인 없이 급격한 하락을 예측하는 경우, 데이터 또는 모델 설계에 문제가 있을 수 있습니다.

Power Query와 Power Pivot에 적용된 매개변수 및 변환을 주기적으로 검토하고 조정하는 것이 좋습니다. 원본 데이터의 품질, 내부 프로세스 또는 시장 상황의 변화로 인해 1년 전에는 유효했던 접근 방식이 더 이상 쓸모없게 될 수 있으며, 검토하지 않으면 모델에 오류가 누적될 수 있습니다.

이러한 지속적인 검증 과정은 인공지능이 오류가 없는 "블랙박스"로 인식되는 것이 아니라 , 특히 인공지능에 기반한 결정이 중대한 경제적 영향을 미칠 때 감독이 필요한 강력한 도구 로 인식되도록 하는 데 도움이 됩니다.

엑셀에서 예측 AI를 활용하는 일반적인 사례

실제로 엑셀의 인공지능 기능은 추상적인 이론과는 거리 가 먼, 매우 구체적이고 일상적인 비즈니스 문제 에 적용되고 있습니다 . 가장 흔한 사례 몇 가지를 통해 이러한 기능의 잠재력을 명확하게 확인할 수 있습니다.

가장 널리 사용되는 분야 중 하나는 판매 및 수요 예측 입니다 . FORECAST.ETS와 Power BI에 통합된 모델은 과거 데이터를 활용하여 특정 기간 동안 판매될 제품 수, 계절성이 높은 제품, 또는 향후 가장 많은 수익을 창출할 고객 세그먼트를 예측하는 데 도움을 줍니다.

고객 영역에서는 일반적으로 고객 만족도 점수 모델과 이탈 분석을 구축합니다 . 서비스를 이탈하는 고객의 행동 패턴을 파악하고 이탈 확률 지표를 생성하는 것이죠. 이러한 결과는 엑셀로 시각화하여 고객 유지 캠페인이나 마케팅 세분화 전략과 연관시켜 분석합니다.

또 다른 널리 사용되는 분야는 재고 최적화 입니다 . 판매 데이터, 재고 보충 시간 및 저장 용량을 결합하여 최적의 재고 수준을 설정할 수 있으며, 재고 부족이나 과잉 재고가 예상될 경우 자동 알림을 받을 수 있습니다.

재무적인 측면에서 많은 기업들은 AI가 탑재된 엑셀을 사용하여 보고서를 자동화하고, 회계 이상을 감지하고, 현금 흐름 시나리오, 대차대조표 또는 손익계산서를 예측합니다. 이러한 예측 기능과 고급 시각화 기능을 활용하여 얻은 결과를 파워 BI에서 공유합니다.

이 모든 경우에 핵심은 최종 사용자가 익숙한 Excel 환경에서 계속 작업할 수 있는 반면, 알고리즘과 인프라의 복잡성은 통합된 AI 또는 연결된 외부 서비스에서 처리한다는 것입니다.

요컨대, 엑셀에 인공지능과 예측 분석을 결합하면 대부분의 전문가들이 이미 숙달한 도구를 최대한 활용할 수 있습니다. 여기에 예측, 자동화, 패턴 감지 기능을 더하면, 양질의 데이터와 적절한 검증을 통해 실질적인 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.