큰 종이 기반 데이터를 스프레드시트로 변환하는 것은 아마도 가장 일상적인 작업일 것입니다. AI가 도널드 트럼프에게 완벽한 보컬로 테일러 스위프트의 노래를 부르게 할 수 있는 시대에 스프레드시트에 데이터를 수동으로 입력하는 고된 작업은 아무리 말해도 비천하게 느껴집니다. 업무상 종이와 디지털 데이터를 끊임없이 뒤지는 작업이라면 Excel의 최신 제품인 사진 데이터가 생명의 은인이 될 수도 있습니다. 이 기능은 AI와 광학 문자 인식(OCR)을 혼합하여 이미지 내용을 식별하고 편집 가능한 스프레드시트로 변환합니다.
기계는 일반적으로 반복적인 작업을 자동화하는 데 더 나은 성능을 발휘하지만 OCR 기술은 이미지가 흐리거나 해석 오류로 인해 실수를 할 수 있습니다. 따라서 사진의 데이터 기능을 올바르게 사용하려면 데이터를 다시 확인하고 실수를 식별하는 것이 중요합니다. 다음은 이미지를 적절한 스프레드시트로 즉시 변환하고 Excel을 사용하여 오류를 수정하는 방법에 대한 간단한 연습입니다.
사진 데이터 기능 사용하기
오류 최소화 및 식별
OCR은 때때로 데이터를 잘못 해석할 수 있으므로 Microsoft는 데이터 유효성을 검사하라는 공정한 경고를 제공합니다. 사진 데이터 기능을 사용하는 동안 오류를 최소화하려면 데이터의 정면 이미지를 클릭해 보세요. 더욱이, 흐릿함이 거의 또는 전혀 없는 조명이 밝은 이미지는 대부분의 경우 오류가 없습니다.
즉, 데이터 유효성을 검사하는 것은 모든 OCR 응용 프로그램에서 필수적인 단계입니다. 오류를 식별하는 가장 좋은 방법은 SUM 함수를 사용하여 각 열의 데이터에 대한 빠른 합계를 계산하는 것입니다. 다음으로, 종이 데이터에 대해 동일한 합계를 계산하고 숫자가 일치하면 데이터가 정확할 가능성이 높습니다. 모든 열에 대해 동일한 단계를 반복하면 됩니다. 그러나 텍스트의 경우 각 항목을 수동으로 확인하는 것이 오류를 식별하는 유일한 방법입니다. 철자 오류에 대한 빨간색 물결선은 경품일 수 있지만 이름 오류를 표시하는 데는 실패합니다.
그림의 데이터 기능은 작은 데이터에 적합하지만 여러 데이터 행의 유효성을 검사하는 것은 스프레드시트에 수동으로 입력하는 것만큼 지루한 작업이 될 수 있습니다. 수동 입력과 사진 데이터를 혼합하는 것은 크고 복잡한 데이터 세트에 적합한 방법입니다.
