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파워 쿼리(Power Query)를 이용한 데이터 병합 및 추가

2025-01-14 12:54:56

재능넷
조회수 436 댓글수 0

파워 쿼리로 데이터 마스터하기: 병합과 추가의 신세계 🚀

콘텐츠 대표 이미지 - 파워 쿼리(Power Query)를 이용한 데이터 병합 및 추가

 

 

안녕하세요, 엑셀 덕후 여러분! 오늘은 우리의 영원한 친구 엑셀의 숨은 보석 같은 기능, 바로 파워 쿼리(Power Query)에 대해 깊이 파헤쳐볼 거예요. 특히 데이터 병합과 추가에 초점을 맞춰서 여러분의 데이터 처리 실력을 한 단계 업그레이드시켜드릴 예정이에요. 준비되셨나요? 그럼 시작해볼까요! 🎉

💡 알고 계셨나요? 파워 쿼리는 엑셀 2010부터 추가 기능으로 시작해서 지금은 엑셀의 필수 기능이 되었답니다. 마치 재능넷(https://www.jaenung.net)이 다양한 재능을 한 곳에서 만날 수 있게 해주는 것처럼, 파워 쿼리는 여러 데이터 소스를 한 곳에서 관리할 수 있게 해주는 멋진 도구예요!

1. 파워 쿼리란 뭐길래? 🤔

자, 여러분! 파워 쿼리가 뭔지 아시나요? 모르셔도 괜찮아요. 지금부터 아주 쉽게 설명해드릴게요.

파워 쿼리는 데이터를 가져오고, 변환하고, 결합하는 초강력 도구예요. 엑셀에서 복잡한 데이터를 다룰 때 파워 쿼리를 사용하면, 마치 마법사가 된 것처럼 데이터를 자유자재로 다룰 수 있답니다.

예를 들어볼까요? 여러분이 온라인 쇼핑몰을 운영한다고 가정해봐요. 매일 수백 개의 주문 데이터가 쌓이고, 이걸 정리하려면 정말 머리가 아프죠. 그런데 파워 쿼리를 사용하면? 와우! 이 모든 과정이 자동화되어 클릭 몇 번으로 깔끔하게 정리할 수 있어요. 진짜 개꿀이죠? ㅋㅋㅋ

🍯 꿀팁: 파워 쿼리는 한 번 설정해두면 데이터가 업데이트될 때마다 자동으로 적용돼요. 마치 재능넷에서 한 번 등록한 재능이 계속해서 수익을 창출하는 것처럼요!

파워 쿼리의 주요 기능

  • 데이터 가져오기: 다양한 소스에서 데이터를 쉽게 가져올 수 있어요.
  • 데이터 정제: 불필요한 데이터를 제거하고 원하는 형태로 변환할 수 있어요.
  • 데이터 결합: 여러 데이터를 하나로 합치거나 연결할 수 있어요.
  • 데이터 형식 변환: 텍스트, 날짜, 숫자 등 데이터 형식을 쉽게 바꿀 수 있어요.
  • 반복 작업 자동화: 한 번 만든 쿼리는 새로운 데이터에도 자동 적용돼요.

이렇게 보니까 파워 쿼리가 얼마나 대단한 녀석인지 느껴지시나요? 😎

2. 데이터 병합: 두 개의 테이블이 하나로! 🤝

자, 이제 본격적으로 데이터 병합에 대해 알아볼까요? 데이터 병합이란 쉽게 말해서 두 개 이상의 테이블을 하나로 합치는 작업이에요. 마치 퍼즐 조각을 맞추는 것처럼 말이죠!

예를 들어, 여러분이 학교 선생님이라고 가정해볼게요. 한 쪽에는 학생들의 이름과 학번이 있고, 다른 쪽에는 학생들의 성적이 있어요. 이 두 테이블을 학번을 기준으로 병합하면? 짜잔! 학생 이름, 학번, 성적이 모두 포함된 완벽한 성적표가 완성되는 거죠.

🌱 성장 포인트: 데이터 병합은 비즈니스 인텔리전스(BI)의 핵심 기술이에요. 이 기술을 마스터하면 데이터 분석가로서의 가치가 훨씬 높아질 거예요. 마치 재능넷에서 다양한 재능을 조합해 새로운 가치를 창출하는 것처럼요!

데이터 병합의 종류

데이터 병합에는 여러 가지 방법이 있어요. 주요한 몇 가지를 살펴볼까요?

  1. 내부 조인(Inner Join): 두 테이블에서 매칭되는 데이터만 가져와요.
  2. 왼쪽 외부 조인(Left Outer Join): 왼쪽 테이블의 모든 데이터와 오른쪽 테이블에서 매칭되는 데이터를 가져와요.
  3. 오른쪽 외부 조인(Right Outer Join): 오른쪽 테이블의 모든 데이터와 왼쪽 테이블에서 매칭되는 데이터를 가져와요.
  4. 완전 외부 조인(Full Outer Join): 양쪽 테이블의 모든 데이터를 가져와요.

어떤가요? 조금 복잡해 보이나요? 걱정 마세요. 실제로 해보면 생각보다 쉬워요!

파워 쿼리로 데이터 병합하기

자, 이제 실제로 파워 쿼리에서 데이터를 병합하는 방법을 알아볼까요? 따라해보세요!

  1. 엑셀을 열고 '데이터' 탭으로 이동해요.
  2. '데이터 가져오기' 버튼을 클릭하고, 원하는 데이터 소스를 선택해요.
  3. 두 개 이상의 테이블을 가져왔다면, '쿼리 편집기'에서 '병합' 버튼을 클릭해요.
  4. 병합할 테이블과 열을 선택하고, 조인 종류를 정해요.
  5. '확인'을 누르면 짜잔! 병합된 데이터가 나타나요.

와! 정말 쉽죠? 이렇게 하면 복잡했던 데이터가 한눈에 들어오는 깔끔한 테이블로 변신한답니다. 👀

💖 꿀팁: 데이터 병합 시 키 열(Key Column)을 잘 선택하는 게 중요해요. 키 열은 두 테이블을 연결하는 고리 역할을 하거든요. 마치 재능넷에서 각 재능을 고유하게 식별하는 ID처럼요!

3. 데이터 추가: 세로로 쭉~ 늘어나는 마법 ✨

이번엔 데이터 추가에 대해 알아볼 차례예요. 데이터 추가는 여러 테이블을 세로로 쌓아 하나의 큰 테이블로 만드는 작업이에요. 마치 레고 블록을 쌓아 올리는 것처럼 말이죠!

예를 들어볼까요? 여러분이 전국 체인점을 가진 카페 매니저라고 해봐요. 서울, 부산, 대구 등 각 지역의 매출 데이터가 따로따로 있다면? 이걸 데이터 추가로 하나로 합치면 전국 매출을 한눈에 볼 수 있는 멋진 보고서가 완성되는 거예요. 진짜 개이득 아니에요? ㅋㅋㅋ

🌊 흐름 파악하기: 데이터 추가는 시계열 데이터를 다룰 때 특히 유용해요. 월별, 분기별 데이터를 연간 데이터로 만들 때 자주 사용하죠. 재능넷에서 시간에 따른 재능 거래 추이를 분석할 때도 이런 기술이 필요할 거예요!

데이터 추가 시 주의할 점

데이터 추가가 병합보다 간단해 보이지만, 몇 가지 주의할 점이 있어요:

  • 열 구조가 동일해야 해요: 추가하려는 테이블들의 열 구조가 같아야 해요.
  • 데이터 형식 일치: 같은 열의 데이터 형식이 모든 테이블에서 일치해야 해요.
  • 중복 데이터 확인: 데이터 추가 후 중복된 행이 없는지 꼭 확인해야 해요.
  • 순서 유지: 데이터의 시간 순서나 우선순위가 중요하다면, 추가 순서에 주의해야 해요.

이런 점들만 주의하면 데이터 추가는 정말 쉬워요!

파워 쿼리로 데이터 추가하기

자, 이제 파워 쿼리에서 실제로 데이터를 추가하는 방법을 알아볼까요? 따라해보세요!

  1. 엑셀의 '데이터' 탭에서 '데이터 가져오기'를 클릭해요.
  2. 추가하려는 모든 테이블을 가져와요.
  3. '쿼리 편집기'에서 첫 번째 테이블을 선택하고 '추가' 버튼을 클릭해요.
  4. 추가할 테이블들을 선택해요.
  5. '확인'을 누르면 짜잔! 모든 데이터가 하나의 큰 테이블로 합쳐져요.

어때요? 생각보다 훨씬 쉽죠? 이렇게 하면 여러 개의 테이블이 하나의 긴~~ 테이블로 변신한답니다. 😎

🍯 꿀팁: 데이터 추가 후에는 항상 결과를 꼼꼼히 확인하세요. 특히 행의 수가 예상과 일치하는지, 데이터가 올바르게 정렬되었는지 체크하는 것이 중요해요. 마치 재능넷에서 거래 후 서비스 품질을 확인하는 것처럼요!

4. 실전 예제: 파워 쿼리로 데이터 마스터 되기 🏆

자, 이제 우리가 배운 내용을 실제 상황에 적용해볼까요? 가상의 시나리오를 만들어 파워 쿼리의 진가를 제대로 느껴봐요!

시나리오: 전국 매장 매출 분석

여러분이 전국적인 프랜차이즈 피자 체인의 데이터 분석가라고 상상해보세요. 전국 100개 매장의 월별 매출 데이터를 분석해야 하는 상황이에요. 각 지역 매니저가 보내온 엑셀 파일이 100개... 헉! 어떻게 하면 좋을까요? 🍕

1단계: 데이터 가져오기

  1. 엑셀을 열고 '데이터' 탭으로 이동해요.
  2. '데이터 가져오기' → '폴더에서' 선택해요.
  3. 모든 매장 데이터가 있는 폴더를 선택해요.
  4. '결합' 옵션에서 '샘플 파일의 데이터를 표로 결합'을 선택해요.

이렇게 하면 100개의 파일이 한 번에 파워 쿼리로 불러와져요. 완전 시간 절약이죠? ⏰

2단계: 데이터 정제

데이터를 가져왔다고 해서 끝이 아니에요. 이제 데이터를 깔끔하게 정리해볼까요?

  1. '쿼리 편집기'에서 불필요한 열은 제거해요.
  2. 열 이름을 명확하게 바꿔요 (예: '컬럼1' → '매장명')
  3. 데이터 형식을 맞춰요 (예: 매출액을 숫자 형식으로)
  4. 오류가 있는 데이터는 수정하거나 제거해요.

이 과정을 거치면 데이터가 한결 깔끔해져요. 마치 피자 도우를 잘 반죽한 것처럼요! 🍕✨

3단계: 데이터 추가

이제 모든 매장의 데이터를 하나로 합쳐볼까요?

  1. '쿼리 편집기'에서 첫 번째 쿼리를 선택해요.
  2. '홈' 탭에서 '쿼리 추가' 버튼을 클릭해요.
  3. 모든 매장 데이터 쿼리를 선택해요.
  4. '확인'을 누르면 모든 데이터가 하나의 큰 테이블로 합쳐져요.

와우! 이제 100개의 매장 데이터가 하나의 큰 테이블로 변신했어요. 완전 대박이죠? 👍

4단계: 데이터 분석 준비

이제 우리의 데이터는 분석할 준비가 거의 다 됐어요. 마지막으로 몇 가지 작업을 더 해볼까요?

  1. '지역' 열을 추가해서 매장별로 지역 정보를 넣어요.
  2. '월' 열을 추가해서 날짜에서 월 정보만 추출해요.
  3. '요일' 열을 추가해서 각 날짜의 요일 정보를 넣어요.
  4. '매출 구간' 열을 만들어 매출액을 범주화해요.

이렇게 하면 다양한 각도에서 데이터를 분석할 수 있는 준비가 끝나요!

🚀 파워 팁: 이런 과정을 한 번 설정해두면, 다음 달에 새로운 데이터가 들어와도 '새로 고침' 버튼 하나로 모든 작업이 자동으로 수행돼요. 마치 재능넷에서 한 번 등록한 재능이 계속해서 수익을 창출하는 것처럼, 여러분의 노력이 계속해서 빛을 발하는 거죠!

5단계: 인사이트 도출

자, 이제 우리의 데이터는 완벽하게 준비됐어요. 이 데이터로 어떤 인사이트를 얻을 수 있을까요?

  • 지역별 매출 비교: 어느 지역의 매출이 가장 높은지 알 수 있어요.
  • 월별 트렌드 분석: 어느 달에 매출이 높고 낮은지 파악할 수 있어요.
  • 요일별 패턴: 주말과 평일의 매출 차이를 볼 수 있어요.
  • 매출 구간별 매장 수: 고성과 매장과 저성과 매장의 비율을 알 수 있어요.

이런 분석을 통해 비즈니스 의사결정에 큰 도움을 줄 수 있어요. 완전 대박 아니에요? 😎

5. 파워 쿼리의 숨은 보석들 💎

자, 여기까지 오신 여러분! 정말 대단해요. 이제 파워 쿼리의 기본은 마스터하셨다고 볼 수 있어요. 하지만 파워 쿼리에는 아직 더 많은 숨은 보석들이 있답니다. 그 중 몇 가지를 소개해드릴게요!

1. 조건부 열

조건부 열은 특정 조건에 따라 새로운 값을 생성하는 열이에요. 예를 들어, 매출액에 따라 'A', 'B', 'C' 등급을 매기는 열을 만들 수 있죠.

if [매출액] > 1000000 then "A"
else if [매출액] > 500000 then "B"
else "C"

이렇게 하면 매출액에 따라 자동으로 등급이 매겨지는 새로운 열이 생성돼요. 완전 편하죠? 👍

2. 피벗 및 언피벗

피벗은 행 데이터를 열로 변환하는 기능이고, 언피벗은 그 반대예요. 이 기능들을 사용하면 데이터 구조를 유연하게 바꿀 수 있어요.

예를 들어, 월별 매출 데이터가 이렇게 있다고 해볼까요?

매장 | 월 | 매출
A    | 1  | 1000
A    | 2  | 1200
B    | 1  | 900
B    | 2  | 1100

이걸 피벗하면 이렇게 변해요:

매장 | 1월 | 2월
A    | 1000| 1200
B    | 900 | 1100

어때요? 데이터가 더 보기 좋아졌죠? 이런 식으로 데이터 구조를 목적에 맞게 변경할 수 있어요. 완전 꿀기능이죠? 🍯

3. 사용자 정의 함수

사용자 정의 함수를 사용하면 복잡한 작업을 재사용 가능한 함수로 만들 수 있어요. 예를 들어, 주소에서 우편번호를 추출하는 함수를 만들어볼까요?

let
    추출우편번호 = (주소 as text) =>
    let
        우편번호 = Text.BeforeDelimiter(Text.AfterDelimiter(주소, "["), "]")
    in
        우편번호
in
    추출우편번호

이 함수를 사용하면 "[12345] 서울시 강남구..."와 같은 주소에서 자동으로 "12345"라는 우편번호를 추출할 수 있어요. 완전 편리하죠? 😎

4. 오류 처리

데이터를 다루다 보면 항상 오류가 발생할 수 있어요. 파워 쿼리에는 이런 오류를 우아하게 처리할 수 있는 기능이 있답니다.

try [열 이름] otherwise "오류 발생"

이렇게 하면 해당 열에서 오류가 발생했을 때 "오류 발생"이라는 텍스트로 대체돼요. 데이터 품질 관리에 정말 유용하죠!

💖 꿀팁: 오류 처리는 데이터 품질 관리의 핵심이에요. 재능넷에서도 서비스 품질을 관리하듯, 우리의 데이터 품질도 꼼꼼히 관리해야 해요!

6. 파워 쿼리 실전 팁 & 트릭 🎩✨

자, 이제 파워 쿼리의 기본기를 완벽히 익히셨네요! 하지만 진정한 파워 쿼리 마스터가 되려면 몇 가지 꿀팁들이 더 필요해요. 제가 실전에서 사용하는 팁들을 몇 가지 공유해드릴게요!

1. 쿼리 폴딩(Query Folding) 활용하기

쿼리 폴딩은 파워 쿼리가 데이터 원본에서 직접 작업을 수행하도록 하는 기능이에요. 이를 통해 대용량 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있죠.

쿼리 폴딩을 최대한 활용하려면:

  • 가능한 한 초기 단계에서 필터링과 정렬을 수행하세요.
  • 사용자 정의 함수 사용을 최소화하세요.
  • '쿼리 진단' 도구를 사용해 쿼리 폴딩이 적용되고 있는지 확인하세요.

🍯 꿀팁: 쿼리 폴딩은 특히 대용량 데이터를 다룰 때 성능을 크게 향상시킬 수 있어요. 마치 재능넷에서 효율적인 매칭 알고리즘을 사용해 빠르게 서비스를 연결하는 것과 같죠!

2. 파라미터 활용하기

파라미터를 사용하면 쿼리를 더욱 유연하게 만들 수 있어요. 예를 들어, 특정 날짜 범위의 데이터만 가져오고 싶다면:

  1. '관리' 리본 메뉴에서 '파라미터' 선택
  2. '시작 날짜'와 '종료 날짜' 파라미터 생성
  3. 쿼리에서 이 파라미터를 사용해 데이터 필터링
= Table.SelectRows(
    원본테이블, 
    each [날짜] >= #"시작 날짜" and [날짜] <= #"종료 날짜"
)

이렇게 하면 파라미터 값만 변경해서 다양한 날짜 범위의 데이터를 쉽게 가져올 수 있어요. 완전 편리하죠? 😎

3. 데이터 유형 자동 감지 기능 활용하기

파워 쿼리는 데이터 유형을 자동으로 감지하는 기능이 있어요. 하지만 가끔은 이 기능이 정확하지 않을 수 있죠. 이럴 때는:

  1. '파일' → '옵션' → '데이터 로드'로 이동
  2. '열 데이터 형식 감지' 옵션을 조정

이렇게 하면 데이터 유형 오류를 미리 방지할 수 있어요. 데이터 품질 관리의 첫걸음이죠!

4. 고급 병합 기술 사용하기

때로는 단순한 병합으로는 부족할 때가 있어요. 이럴 때 사용할 수 있는 고급 기술이 있답니다:

  • 퍼지 병합(Fuzzy Merge): 텍스트가 완전히 일치하지 않아도 비슷한 항목을 병합할 수 있어요.
  • 다중 키 병합: 여러 열을 기준으로 병합할 수 있어요.
  • 조건부 병합: 특정 조건을 만족할 때만 병합을 수행해요.

이런 고급 기술들을 마스터하면 정말 복잡한 데이터 통합 작업도 쉽게 해낼 수 있어요!

🌱 성장 포인트: 이런 고급 기술들은 실제 비즈니스 상황에서 정말 유용해요. 재능넷에서도 다양한 조건과 기준으로 재능을 매칭하듯, 우리도 데이터를 다각도로 연결하고 분석할 수 있답니다!

5. 성능 최적화 팁

대용량 데이터를 다룰 때는 성능 최적화가 중요해요. 몇 가지 팁을 드릴게요:

  • 불필요한 열은 초기에 제거하세요.
  • 가능한 한 데이터 유형 변환을 최소화하세요.
  • 복잡한 계산은 로드 후 Excel에서 수행하는 것이 좋을 수 있어요.
  • 큰 데이터셋의 경우, 샘플 데이터로 먼저 쿼리를 만들고 테스트하세요.

이런 팁들을 적용하면 파워 쿼리의 성능을 크게 향상시킬 수 있어요. 빠른 데이터 처리는 곧 빠른 의사결정으로 이어지니까요! ⚡

7. 파워 쿼리의 미래: 무엇을 기대할 수 있을까? 🔮

자, 이제 우리는 파워 쿼리의 현재를 완벽히 마스터했어요. 그렇다면 앞으로 파워 쿼리는 어떻게 발전할까요? 미래를 한번 예측해볼까요?

1. AI와의 통합

머신러닝과 AI 기술의 발전으로, 파워 쿼리도 더욱 스마트해질 거예요. 예를 들면:

  • 자동 데이터 정제: AI가 자동으로 이상치를 감지하고 수정할 수 있을 거예요.
  • 자연어 처리: "지난달 대비 매출이 10% 이상 증가한 매장 보여줘"와 같은 명령을 이해하고 실행할 수 있겠죠.
  • 예측 분석: 과거 데이터를 기반으로 미래 트렌드를 자동으로 예측할 수 있을 거예요.

이렇게 되면 데이터 분석이 훨씬 더 직관적이고 효율적으로 변할 거예요. 완전 기대되지 않나요? 😍

2. 실시간 데이터 처리

현재 파워 쿼리는 주로 정적인 데이터를 처리하지만, 미래에는 실시간 데이터 스트림도 쉽게 다룰 수 있을 거예요.

  • IoT 센서 데이터 실시간 분석
  • 소셜 미디어 트렌드 실시간 모니터링
  • 금융 시장 데이터 실시간 처리

이렇게 되면 비즈니스 의사결정을 실시간으로 할 수 있게 되겠죠. 마치 재능넷에서 실시간으로 수요와 공급을 매칭하는 것처럼요! 🚀

3. 크로스 플랫폼 지원 강화

파워 쿼리가 더 다양한 플랫폼과 서비스를 지원하게 될 거예요.

  • 모바일 기기에서도 완벽하게 작동하는 파워 쿼리
  • 클라우드 네이티브 환경에서의 원활한 통합
  • 다양한 빅데이터 플랫폼과의 직접 연동

이렇게 되면 언제 어디서나 파워 쿼리를 사용할 수 있겠죠. 완전 편리해질 거예요! 👍

🌊 흐름 파악하기: 기술의 발전 속도를 보면, 이런 미래가 그리 멀지 않았다는 걸 알 수 있어요. 우리가 파워 쿼리를 마스터하는 동안, 파워 쿼리도 계속 진화하고 있답니다. 항상 최신 트렌드를 주시하는 것이 중요해요!

8. 마무리: 파워 쿼리 마스터의 길 🏆

관련 키워드

  • 파워 쿼리
  • 데이터 병합
  • 데이터 추가
  • 쿼리 폴딩
  • 파라미터
  • 성능 최적화
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