엑셀 X 파이썬

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저자정성일
출판사항길벗, 발행일:2024/07/30
형태사항p.356 B5판:24
매장위치자연과학부(B2) , 재고문의 : 051-816-9500
ISBN9791140710195 [소득공제]
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책 소개

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.

작가 소개

정성일

유통, 온라인 등 다양한 산업 분야에서 데이터 분석을 통해 기업들이 겪는 환경과 과제를 직접 체험했습니다. 컴퓨터 공학과 통계학을 전공하였고, 현재 시중은행에서 데이터 및 AI 전략 수립을 맡고 있습니다. 최근 공모전에서도 입상하는 등 분석가로서 활발하게 활동하고 있습니다.

목 차

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

역자 소개


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