1. 데이터 정확성 및 일관성 유지

• 정확한 데이터 입력: 잘못된 데이터 입력을 방지하여 결과의 신뢰성을 확보.
• 일관된 포맷: 날짜, 숫자, 텍스트 등의 일관된 포맷을 유지하여 데이터 분석의 효율성을 높임.

2. 효율적인 데이터 분석

• 정렬 및 필터링: 데이터를 쉽게 정렬하고 필터링하여 필요한 정보를 신속하게 찾을 수 있음.
• 피벗 테이블: 대량의 데이터를 요약하고 패턴을 파악하기 위한 강력한 도구.

3. 데이터 무결성 보장

• 중복 제거: 중복 데이터를 제거하여 데이터의 순도 유지.
• 유효성 검사: 입력 데이터의 유효성을 검사하여 오류를 최소화.

4. 자동화 및 반복 작업의 간소화

• 매크로 사용: 반복적인 작업을 자동화하여 시간과 노력을 절약.
• 함수 및 수식: 다양한 함수와 수식을 활용하여 복잡한 계산을 자동으로 처리.

5. 데이터 보안 및 보호

• 비밀번호 설정: 중요한 데이터 파일에 비밀번호를 설정하여 보안을 강화.
• 셀 보호: 특정 셀 또는 워크시트의 내용을 보호하여 무단 변경을 방지.

6. 협업 용이성

• 공유 및 동시 작업: 클라우드 서비스를 이용해 여러 사람이 동시에 작업 가능.
• 변경 추적: 변경 내용을 추적하고 이전 버전으로 복구할 수 있어 협업 시 편리.

7. 데이터 시각화

• 차트 및 그래프: 데이터를 시각적으로 표현하여 이해를 돕고 인사이트를 도출.
• 조건부 서식: 조건에 따라 셀의 서식을 변경하여 데이터를 강조.

8. 대용량 데이터 처리

• 파워 쿼리: 대용량 데이터의 추출, 변환, 로드(ETL) 작업을 쉽게 수행.
• 파워 피벗: 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 분석.

9. 데이터 통합

• 외부 데이터 연결: 다양한 외부 데이터 소스(예: 데이터베이스, 웹 데이터 등)와 연결하여 통합 분석.
• 데이터 모델: 여러 테이블을 연결하여 관계형 데이터 모델을 구축.

10. 향후 데이터 활용성 증대

• 이력 관리: 데이터를 체계적으로 관리하여 향후 분석에 필요한 이력 데이터를 확보.
• 데이터 아카이빙: 장기 보관이 필요한 데이터를 안전하게 저장하여 필요 시 활용.