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반디앤루니스 리뷰

엑셀이 파이썬을 품었다

MS 365 엑셀에 파이썬을 통합하는 강력한 기능이 업데이트되었다. 이제 엑셀의 셀에 ‘=PY’ 함수를 입력하면 파이썬 코드를 직접 실행할 수 있다. 별도의 라이브러리 설치 없이 복잡한 차트 생성과 데이터 분석을 엑셀에서 손쉽게 수행할 수 있다. 이 책은 엑셀에서 파이썬을 사용하는 기본적인 방법부터 다양한 파이썬 라이브러리를 활용하여 주식 시세 분석, 알고리즘 구현 등 주요 데이터 분석 및 시각화 라이브러리를 제대로 활용하는 방법을 소개한다. 엑셀과 파이썬의 조합으로 빅데이터 시대에 걸맞는 데이터 분석 경쟁력을 한층 더 강화할 수 있을 것이다.

출판사 리뷰

엑셀에서 파이썬을!
파이썬 코드를 엑셀 함수처럼!

엑셀이 파이썬을 품었다. MS 365 엑셀의 업데이트로 엑셀 시트에서 직접 데이터를 선택하여 셀에 파이썬 코드를 입력하면 결과를 바로 확인할 수 있습니다. 이제 엑셀에서 파이썬을 엑셀 함수처럼 사용해 보세요. 라이브러리를 추가로 설치하거나 충돌을 걱정할 필요도 없습니다. 엑셀 파이썬을 활용하면 주식 시세 데이터를 이동 평균선 등으로 시각화하거나 데이터 분석 알고리즘을 사용해 가상 매매 프로그램을 만들어 수익률을 검증하고 투자 전략을 보완할 수 있습니다. 의사결정나무, 이상 탐지 등 검증된 파이썬 라이브러리로 알고리즘을 간단하게 구현할 수 있습니다.

엑셀이 파이썬을 품었다.
엑셀에서 파이썬을, 파이썬 코드를 엑셀 함수처럼!

함수처럼 파이썬 이용하기

엑셀 파이썬에서 파이썬 코드를 엑셀의 함수를 사용하듯이 자연스럽게 체험할 수 있습니다. 별도의 라이브러리를 설치할 필요도 없습니다. 엑셀 시트에서 데이터를 선택하고 셀에 파이썬 코드를 입력하면 결과를 바로 확인할 수 있습니다. 이제 엑셀에서 파이썬을 함수처럼 사용해 보세요.

데이터 가공과 고급 차트 생성

파이썬을 이용하여 엑셀의 부족한 부분을 보완하고 업무 효율을 높일 수 있습니다. 파이썬이 낯설고 어렵기만 하다면 ChatGPT를 활용해 보세요. 누구나 싶게 따라할 수 있는 프롬프트 작성법을 소개합니다. 파이썬의 시각화 라이브러리로 방대한 데이터를 가공하여, 엑셀에서는 구현할 수 없었던 고급 차트로 분석해 보세요.

주식 데이터 분석

흥미롭게 실습에 참여할 수 있도록 주식 데이터로 산업을 진단하고 종목을 발굴하여 수익을 극대화할 방법을 알아봅니다. 데이터 분석 알고리즘으로 주식 시세 데이터를 시각화하거나 가상 매매 프로그램을 만들어 수익률을 검증하고 투자 전략을 보완해 보세요

알고리즘을 활용한 모델 개발

파이썬을 처음 사용하는 독자라도 엑셀 파이썬의 장점을 만끽할 수 있습니다. 간단한 코드 몇 줄로 예측 모델을 만들어 보며 AI 학습 과정을 체험할 수 있습니다. 데이터를 기반으로 예측 과정을 시각화해 보세요. 의사결정나무, 이상 탐지 등 검증된 라이브러리로 간단하게 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

엑셀X파이썬을 위한 ChatGPT 활용법

파이썬이 낯설고 어렵기만 하다면 ChatGPT를 활용해 보세요. 누구나 쉽게 따라할 수 있는 프롬프트 작성법을 소개합니다. 다양한 사례와 함께 ChatGPT 활용법을 안내하므로 어려운 부분이 있더라도 프롬프트를 통해 쉽게 극복할 수 있습니다.

첫째마당 | 엑셀 파이썬 기본 사용법

1장 엑셀 파이썬 살펴보기
CASE 01 엑셀 파이썬 소개
파이썬을 선호하는 이유
엑셀과 파이썬의 결합
CASE 02 엑셀의 파이썬 이용 환경 살펴보기
엑셀의 파이썬 이용 환경
[Python] 메뉴

2장 엑셀 파이썬과 친해지기
CASE 01 Hello, world! 출력하기
엑셀 파이썬 첫 번째 실습
Hello, world! 출력하기
CASE 02 엑셀 파이썬이 실행되는 환경
엑셀 파이썬 실행 환경
엑셀 파이썬, 주피터 노트북, 구글 코랩의 차이
CASE 03 엑셀 파이썬 데이터 분석 라이브러리
라이브러리란?
엑셀 파이썬 기본 라이브러리(초기화 설정)
자주 사용하는 데이터 분석 라이브러리
CASE 04 초기화 설정과 고급 옵션
초기화 설정 방법
[고급] 옵션
[수식] 메뉴의 [계산] 옵션

3장 엑셀 파이썬 기본 기능
CASE 01 엑셀 시트의 단일 셀 값을 파이썬에서 사용하기
엑셀 데이터를 파이썬에서 사용하기
셀 값 수정하기
CASE 02 엑셀 시트의 범위를 지정하여 파이썬에서 사용하기
엑셀 파이썬에서 사용하는 데이터의 형태
엑셀 시트의 범위를 지정하여 파이썬에서 사용하기
CASE 03 엑셀의 데이터로 간단한 파이썬 차트 생성하기
엑셀 차트의 한계
엑셀 데이터로 간단한 파이썬 차트 생성하기

둘째마당 | 엑셀 파이썬 맛보기

1장 엑셀 파이썬으로 데이터 수정/가공하기
CASE 01 행, 열 선택하기
DataFrame의 구조
DataFrame 생성하기
행 번호로 DataFrame의 행 가져오기
조건식으로 DataFrame의 행 가져오기
DataFrame에서 열과 행 지정하여 가져오기
CASE 02 일괄로 데이터 수정하기
엑셀 파이썬에서 데이터를 수정할 때의 장점
행/열 선택하여 수정하기
특정 값을 찾아서 수정하기
원본 데이터를 참조하여 값 수정하기
기존 데이터를 가공하여 새로운 열 생성하기
CASE 03 빈 값 지우기
빈 값의 의미와 처리 방법
빈 값을 확인하는 방법
데이터 전체에서 빈 값을 지우는 방법
CASE 04 데이터 합치기

2장 엑셀 파이썬으로 기초통계 분석 및 차트 생성하기
CASE 01 한방에 데이터 기초통계 파악하기
기초통계란?
엑셀 파이썬으로 기초통계 계산하기
CASE 02 엑셀 파이썬으로 기본 차트 생성하기
기초 차트의 종류
선 차트 생성하기
막대 차트 생성하기
원형 차트 생성하기
히스토그램 차트 생성하기
산점도 차트 생성하기
상자 수염도 차트 생성하기
CASE 03 여러 변수 간 산점도 차트로 상관관계 분석하기
상관관계에 대한 상식과 활용 방법
여러 변수 간 산점도 차트 생성하기
여러 변수 간 산점도 차트의 모양 바꾸기
CASE 04 바이올린 차트로 그룹별 분포도 분석하기
바이올린 차트를 사용하는 이유
바이올린 차트 생성하기

3장 엑셀 파이썬에서 ChatGPT 활용하기
CASE 01 ChatGPT로 엑셀 파이썬 학습하기
ChatGPT를 편리하게 사용하는 방법
데이터 분석 단계별 대화 주제
ChatGPT에 엑셀 파이썬 코드를 요청할 때 주의사항
CASE 02 데이터 가공을 위한 프롬프트 작성법
샘플 데이터를 업로드하고 파이썬 코드 요청하기
DataFrame에 대한 파이썬 코드 요청하기
CASE 03 파이썬 차트 생성을 위한 프롬프트 작성법
파이썬 차트 사용 방법
ChatGPT로 차트 디자인 바꾸기
ChatGPT에 인포그래픽 차트 요청하기

셋째마당 | 실전 엑셀 파이썬

1장 API로 외부 데이터 가져오기
CASE 01 국내 주식 데이터 가져오기
공공데이터포털에서 주식시세 API 신청하기
주식시세 데이터를 엑셀로 가져오기
CASE 02 국내 암호화폐 데이터 가져오기
업비트에서 암호화폐 시세 API 신청하기
암호화폐 시세 데이터를 엑셀로 가져오기

2장 주식 차트와 보조지표 활용하기
CASE 01 시세 데이터의 구조 이해하기
시세 데이터의 기본 구조
CASE 02 주식 차트 생성하기
캔들 차트의 기본 구조
파이썬으로 기본 주식 차트 생성하기
CASE 03 보조지표 계산하고 주식 차트에 추가하기
이동평균 계산하기
상대강도지수를 구하고 차트에 추가하기

3장 보조지표를 활용한 가상 매매 프로그램 만들기
CASE 01 보조지표를 활용한 매매 방법 알아보기
이동평균선을 이용한 골든 크로스 매매 방법
상대강도지수를 활용한 매매 방법
CASE 02 가상 매매 프로그램 만들기
파이썬을 이용한 프로그래밍의 장점
가상 매매 프로그램의 구조
가상 매매 프로그램 만들기
가상 매매 프로그램 수정하기

4장 상관관계와 패턴으로 증시 분석하기
CASE 01 지수 데이터 가져오기
공공데이터포털에서 지수 시세 데이터 API 신청하기
산업별 지수 데이터를 엑셀로 한꺼번에 가져오기
CASE 02 지수 간 상관관계 분석하기
지수 데이터의 상관관계 분석
KRX 300 산업 지수 상관관계 분석하기
CASE 03 추세와 패턴 분석하기
시계열 데이터의 추세와 패턴
시계열 분해 알고리즘 활용하기

5장 유사도로 투자 종목 발굴하기
CASE 01 유사도 분석을 위한 데이터 정리하기
유사도에 대한 상식과 활용 방법
데이터 준비하기
CASE 02 종목별 유사도 추출하기
종목별 유사도 추출하기
CASE 03 종목별 유사도 분류하기
종목별 유사도 분류하기

넷째마당 | 엑셀 파이썬 제대로 활용하기

1장 사용하기 쉬운 예측 모델 만들기
CASE 01 예측 모델을 만들기 위한 데이터 구성 방법
데이터 분석 알고리즘의 정의와 활용 범위
데이터 기반 예측
예측 모델의 데이터 구성 방식
예측 모델 개발을 위한 예시 데이터 살펴보기
CASE 02 의사결정나무로 사용하기 쉬운 예측 모델 만들기
간단히 알아보는 의사결정나무
예측 모델 개발을 위한 데이터 정리
의사결정나무 알고리즘으로 예측 모델 만들기
CASE 03 예측 모델의 성능 확인하기
테스트 데이터로 예측 모델 성능 확인하기
예측 모델의 성능 조절하기

2장 군집화 데이터로 분석하기
CASE 01 군집화를 위한 데이터 정리
군집화의 원리와 활용 방법
군집화를 위한 데이터 구성 방법
군집화를 위한 예시 데이터 살펴보기
CASE 02 K-means 알고리즘으로 군집화하기
간단히 알아보는 K-means 알고리즘
분석 목적에 맞는 열 선택하기
군집화에 필요한 데이터 준비하기
K-means 알고리즘으로 군집화하기
CASE 03 군집화 결과 분석하기
군집화 결과 요약하기
그룹별 속성 분석하기

3장 이상 탐지 모델로 시스템 장애와 부정 거래 찾기
CASE 01 이상 탐지의 개념과 활용 방법
이상치와 이상 탐지
이상 탐지 모델 개발을 위한 예시 데이터 살펴보기
이상 탐지를 위한 데이터 준비
CASE 02 Isolation Forest로 이상 탐지 모델 만들기
Isolation Forest의 원리
Isolation Forest 알고리즘으로 이상 탐지 모델 만들기
CASE 03 Isolation Forest를 이용한 모니터링 방법
예측 모델과 Isolation Forest의 차이점
Isolation Forest를 이상 탐지에 활용하는 방법
Isolation Forest 인수 설정하기

4장 ChatGPT로 오픈소스 사용하기
CASE 01 파이썬 오픈소스를 찾는 방법
파이썬 비영리 재단의 오픈소스
사이킷런에서 알고리즘별 샘플 코드 찾아보기
사이킷런 홈페이지에서 샘플 코드 찾기
CASE 02 ChatGPT로 오픈소스 활용하기
ChatGPT에 샘플 코드 입력하기
엑셀 파이썬에서 사용할 수 있는 데이터 요청하기
엑셀 파이썬에 맞게 코드 수정 요청하기
수정된 코드를 단락별로 실행하기
ChatGPT에 추가 요청하기