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[PHP] PHP 7.3, jQuery에서 바코드 생성하기 (CSV파일)

 

이번에 소개할 내용은 PHP 7.3에서 바코드를 생성하는 방법에 대해서 소개하고자 한다.

csv파일을 바탕으로 대량의 바코드를 출력하는 방법에 대해서 다뤄보았다.

 


1. 소개

아래처럼 알기 쉽게 바코드를 생성하는 방법에 대해서 소개하였다.

그림 1. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 2. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 3. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

그림 4. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

 

그림 5. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 6. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 7. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

 

그림 8. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 9. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

 

그림 10. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 11. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 12. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 13. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

 

그림 14. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

 

그림 15. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 16. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 17. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)

 

그림 18. php 7.3, jQuery를 활용한 바코드 생성하기 (csv파일)


2. 첨부(Attachment)

210401_php_7_3_barcode_csv_example.zip
2.13MB

[Apache License v2.0을 적용 받는다]


* 맺음글(Conclusion)

Apache 2.4, PHP 7.3에서 바코드와 CSV파일을 연동한 것을 다뤄보았다.


* 참고자료(Reference)

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[문서(스프레드시트)] Transpose로 행과 열을 바꾸기 (절대함수 사용)

 

이 글을 이어서 보면 좋은 것으로 아래의 글을 참고하면 예제로 하기에는 적절할 것으로 보인다.

 

[문서(스프레드시트), (메모장)] CSV 파일 - 수정 작업하기, http://yyman.tistory.com/1094, 2018-07-31


 

* 대량 데이터를 뽑아내기 위해서 통계청의 "산업 근로형태별 취업자 10차" 데이터를 사용하였음.
* 통계청에서 기부/후원을 받은 바 없음.
-> 좋은 데이터가 있다면 찾아보는 것도 추천함. 


1. 절대함수(Transpose) 사용하기

 

이번에 소개할 것은 절대함수를 사용할 것이다.

 

절대 함수를 사용하기 위한 초기 데이터이다.

구경하기 바란다.

 

 

그림 1-1. Transpose 사용 대상, 도도(Dodo)

 

빈 셀을 적절하게 드래그 한 후에 영어로 "= transpose("라고 입력한다.

마우스로 원본 데이터(A1셀부터 S11셀까지)을 드래그 한다.
컨트롤 + 쉬프트 + 엔터를 누른다.

 

 

그림 1-2. Transpose 사용하는 모습, 도도(Dodo)

 

아래의 그림처럼 Transpose가 적용된 화면을 볼 수 있다.

 

 

그림 1-3. Transpose가 적용된 출력 데이터, 도도(Dodo)

 

[첨부(Attachment)]

transpose.7z

 


2. 참고자료(Reference)

 

1. 산업/근로형태별 취업자(10차), Last Modified 2018-07-31, Accessed by 2018-07-31, http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1DE7112&conn_path=I3, 통계청(국가통계포털), 경제활동인구조사

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[문서(스프레드시트), (메모장)] CSV 파일 - 수정 작업하기

 

CSV 파일을 수정하는 방법에 대해서 몇 가지 소개하고자 한다.

사소한 것 같지만 적절히 잘 사용할 수 있으면 몸이 편해진다.

 

사용 소프트웨어

  마이크로소프트 오피스 2007

소프트웨어 구분

  상용 소프트웨어

 

* 대량 데이터를 뽑아내기 위해서 통계청의 "산업 근로형태별 취업자 10차" 데이터를 사용하였음.
* 통계청에서 기부/후원을 받은 바 없음.
-> 좋은 데이터가 있다면 찾아보는 것도 추천함.

 


1. 원시 데이터 글자 오류 제거하기(수작업)

 

이렇게 화면에 띄어서 작업을 하게 되는 경우에는 매우 비효율적이다.

CSV파일의 특성을 잘 이해한다면 이렇게 작업하는 경우는 없을 것으로 보인다.

 

 

그림 1-1. 원시 데이터, 도도(Dodo)

 

도도가 선정한 데이터는 데이터양이 나름대로 많은 것을 대상으로 하였다.

 


1-2. 스프레드시트를 새창으로 열어서 작업하기

 

CSV 파일의 형태는 순수한 문자로 구성되어있다.

문자열 크기 조정 등을 화면상에서 수행하더라도 저장하고 나면 스타일 적용 등이 사라진다.

그러나 데이터를 분석 처리 등을 할 때는 CSV 파일이 효과적이다.

불필요한 외형스타일 등이 제거된 파일이기 때문에 가공처리가 매우 수월하다.

 

 

그림 1-2-1. CSV파일 -> 스프레드시트 새창열기로 가져오기, 도도(Dodo)

 

앞서 열었던 파일의 데이터를 스프레드시트로 가져올 수가 있다.

문제가 되는 문자열은 "-" 문자가 있는 문자열이다.

 

 

그림 1-2-2. 문제가 되고 있는 문자열, 도도(Dodo)

 

그림 1-2-2처럼 문제가 되는 문자열들이 꽤 있다.

하나씩 바꿔주도록 한다.

 

 

그림 1-2-3. 수정이 완료된 문자열, 도도(Dodo)

 


1-3. CSV 파일을 메모장으로 해서 수정하기

 

글자 가독성은 매우 떨어지긴 하지만, 양이 많은 경우에는 마우스 클릭보다는 훨씬 수월하다.

주의할 점은 "고쳐야 할 대상"의 문자를 수정해야 하는 데, "고치지 않아도 될 문자"를 수정할 경우도 발생할 수 있다.

 

컴퓨터 프로그래밍에서는 "리펙토링"의 문제라고 정의할 수 있다.

이런 문제들이 발생한다.

 

컴퓨터 프로그래밍에서의 리펙토링의 문제는 "변수(Variable)의 네이밍 센스" 등의 문제가 있다.

굉장히 쉬워보여도 쉽사리 하기 힘들다.

 

문자 바꾸는 게 힘든 것이 아니라 기존에 짜놓은 코드를 다 외울 수 없고, 변수가 중복되는 지 등을 모르기에 어려운 것이다.

기능적으로는 하기 쉽다.

 

 

 

그림 1-3-1. 메모장으로 바꾸기, 도도(Dodo)

 


2. 원시 데이터의 최종 가공물

 

 

그림 2-1. 최종 완성물

 

기초 초벌 단계의 문자열 가공 작업이 성공적으로 끝났다.

이 정도만 되어도 깨끗한 데이터라고 할 수 있다.

 

[첨부(Attachment)]

example.7z

 

 

 


3. 참고자료(Reference)

 

1. 산업/근로형태별 취업자(10차), Last Modified 2018-07-31, Accessed by 2018-07-31, http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1DE7112&conn_path=I3, 통계청(국가통계포털), 경제활동인구조사

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[통계(Statistics)] 1. 통계(Statistics), 통계청 사이트를 통한 자료 찾아보기

 

오늘날 고용 위기, 경제 등의 다양한 문제들이 현존해있다.

오늘날의 정보를 알고, 미래를 예측한다면 미래를 대비한 올바른 의사결정이 될 수 있다.

 

적을 알고 나를 알면, 지피지기면 백전백승이라고 했다.

 

현재를 알고 내일을 알기 위해서 통계 자료는 무척 중요하다고 할 수 있다.

더 나아가 미래를 올바른 시야로 바라볼 수 있는 좋은 지표가 된다.

 

올바른 데이터를 찾기 위해서는 자료를 잘 찾고 분석하고 해석할 수 있어야 한다.

 


1. 통계에 대해서

 

사회 과학에 대해서 공부를 좀 더 하거나 혹은 심심해서 혹은 과제를 하기 위해서 등 여러가지의 일을 수행하기 위해서 통계청 사이트를 접속한다.

지표의 데이터를 해석하기 위해서 간단한 스프레드시트를 사용할 수 있다면 좋은 정보를 탐색할 수가 있다.

 

물론 고급적인 이상적 벡터(Ideal Vector)를 도출하기 위해서는 좀 더 복잡한 수식 등이 요구될 수도 있다.

대체로 상용 소프트웨어를 사용하여 분석하는 경우 등도 있을 수 있고, 고급 수식을 공부하여 고급 수식에 맞는 프로그래밍화된 통계를 얻어낼 수도 있다.

 

흔히 수학에서는 "확률과 통계" 등의 표현으로 있는 경우가 있다.

다만, 확률과 통계는 순수한 수학이 아니다.

 

확률과 통계를 하기 위한 기능이 가깝다고 하는 것이 더 적절하다.

아무튼 어려운 수학적인 이야기를 최대한 제외하고 가볍게 통계 데이터를 찾아가는 방법에 대해서 소개하겠다.

 


 

2. 통계청 - 자료 검색하기

 

한국(이하 대한민국, Republic of Korea)에서는 거의 모든 데이터 등의 취합을 통계청에서 통합적으로 관장하고 있다.

기관 등의 데이터 등도 살펴볼 수 있다.

 

나는 글에서 "빅데이터"라는 단어는 사용하지 않을 것이다.

 

아래의 사이트는 통계청 사이트이다.

 

 

그림 1-1. 통계청 웹 사이트

 

통계청 웹 사이트에 접속하면, 지표 등부터 국내통계, 국제통계 등 많은 데이터가 존재한다.

아래의 그림은 "국내 통계"를 클릭한 모습이다.

 

그림 1-2. 국내통계 / 주제별 통계, 통계청

 

크게 어렵지 않게 화면이 구성되어 있다.

몇 가지 세부항목 등을 클릭하면 자료를 열람하거나 추출할 수가 있다.

 


2. 예) 성 및 연령별 추계 보기

 

한번 인구 동향을 통계청 데이터로 살펴보도록 하겠다.

인구가구를 클릭하면, "장래인구추계"가 있다.
"전국(2016)"을 클릭하면 세부항목이 나온다.

"성 및 연령별 추계인구(1세별, 5세별) / 전국"을 클릭한다.

 

 

그림 2-1. 통계청 - 자료찾기, 도도(Dodo)

 

아래의 그림처럼 데이터를 살펴볼 수 있다.

 

 

그림 2-2. 통계청 - 데이터 보기, 도도(Dodo)

 

 

그림 2-3. 통계청 - 추계 정보

 

다음은 통계자료를 내려받는 방법에 대해서 소개한다.

검은색으로 동그라미 친 아래의 그림을 클릭하면, 통계자료를 내려받을 수 있다.

 

 

그림 2-4. 통계청 - 자료 내려받기, 도도(Dodo)

 

파이썬과 같은 도구를 사용해서 분석을 하는 사람들이면, CSV 파일을 내려받는 것도 좋다.

Excel 파일로 내려받을 수도 있다.

 

 

그림 2-5. 통계청 - 자료 다운로드 받기, 도도(Dodo)

 


 

3. 자료 열어보기

 

통계청 자료를 내려받았다. 파일을 열어보면, 아래처럼 뜬다.

 

 

그림 3-1. 통계청 - 자료 열기, 도도(Dodo)

 


4. 차트 만들어보기

 

데이터가 매우 많다. 일반 범용적인 스프레드시트로는 데이터를 차트화하는데는 한계가 있다.

일반 범용적인 스프레드시트로 데이터를 차트로 만드는 것에 대해서 소개하겠다.

 

(참고) 일반적인 차트 등의 만드는 기능은 거의 비슷하다.

 

 

그림 4-1. 자료 가공, 도도(Dodo)

 

 

그림 4-2. 자료 가공, 도도(Dodo)

 

데이터 탭에 오른쪽 버튼을 클릭한다.

"이동/복사(M)"을 누른다.

 

 

그림 4-3. 이동/복사, 도도(Dodo)

 

"(끝으로 이동)"을 선택한다.

"복사본 만들기(C)"를 체크한다.

"확인"을 누른다.

 

 

그림 4-4. 탭 이름 바꾸기, 도도(Dodo)

 

그림 4-4에서 데이터 (2)의 탭을 더블클릭한다.

"가공"이라고 입력한다.

탭 이름은 임의로 바꿔도 무방하다.

 

그림 4-5. 계와 가정별만 남겨두기, 도도(Dodo)

 

그림 4-5처럼 가정별과 연도별 추계 데이터만 남겨둔다.

 

 

 

 

그림 4-6. 차트 만들기 누르기 전, 도도(Dodo)

 

그림 4-6은 차트 만들기를 누르기 전에 있는 상태이다.

"가정별", "연령별" 데이터를 블록을 씌운 후 차트를 이처럼 만들 수 있다.

 

 

그림 4-7. 크기 조정, 도도(Dodo)

 

그림 4-7은 크기를 조정하는 모습이다.

적당한 크기로 조정한다.

 

 

그림 4-8. 중위 추계 데이터 - 차트로 살펴보기, 도도(Dodo)

 

그림 4-8처럼 차트로 데이터를 살펴볼 수 있게 되었다.

 

 

[첨부(Attachment)]

makeChart.zip

 


5. 통계 - 분석해보기

 

(1) 베이지 정리(Bayes theorem)는 확률에 가까운 분석이다.

-> 복잡하지만, 컴퓨터 프로그래밍으로 구할 수도 있다.

 

(2) 히스토그램은 도표에 관한 분석이다.

 

 

그림 5-1. 히스토그램, 도도(Dodo)

 

계급이 있어야 하고, 계급에 따른 빈도수를 도출하여 빈도수를 분석할 때 사용된다.

 


6. 통계청 데이터에 없는 자료도 있다?

 

통계청 데이터에는 없는 데이터도 있을 수가 있다.

최근에는 국가통계 관련 사이트 등이 몇 곳 있는데 이를 참고하는 것이 더 좋을 수도 있다.

국가통계 데이터를 찾아서 없는 경우에는 불가피하게 설문조사기법 등을 동원하여 조사할 수도 있다.

 

 

그림 6-1. 임금격차 검색 결과, 국가통계포털

 

그림 6-1에 대해서 이해를 돕기 위해서 랜덤 키워드를 선정하였음.
-> 임금격차에 관해서는 경제에 관심이 있는 경우에 찾아보면 좋을 것 같다.
-> 순수한 셈플 데이터를 얻기 위해서 랜덤 키워드로 정했으니 이점 참고하기 바람.
-> 통계청에 기부/후원 등을 받은 적이 없음. 무관함.

 

 

그림 6-2. 비정규직, 정규직 검색 결과, 국가통계포털

 

그림 6-2의 검색 키워드는 랜덤에 의해 선정되었음.
-> 예를 들면, 관심이 있는 주제가 있다면 혹은 다른 좋은 주제가 있다면 검색을 해도 좋음.
-> 통계청에 기부/후원 등을 받은 적이 없음. 무관함.

 


7. 참고자료(Reference)

 

1. 통계청, 장래인구추계, Last Modfied , Accessed by 2018-07-31, http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1BPA001&conn_path=I3, 통계청

2. 국가통계포털, Last Modfied , Accessed by 2018-07-31, http://kosis.kr/, 통계청

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[MySQL] SQL을 활용한 "열 - 단위 환산 출력하기"

이번에 소개할 내용은 열에 정량적 측정에 대해서 컴퓨터 프로그래밍으로 해결하는 방법에 대해서 소개하겠다.
순수한 실험을 위한 화학은 아니고, 컴퓨터 프로그래밍 측면에서 비열의 측정 데이터를 처리하는 방법에 대한 것이다.

 소프트웨어

 스프레드시트(데이터베이스를 모를 경우 파일처리로 데이터베이스로 활용가능),
 프로그래밍 언어 1개(자바, C언어, C++ 프로그래밍, VBA 등의 언어),
 데이터베이스(1개: MySQL, Cubrid, MSSQL, Oracle)



1. 컴퓨터 프로그램으로 해석

크게 어려운 건 아니다. 몇 가지 식을 소개하겠다.

소개

 1cal/g℃ = 4.184J/g℃.

(cal에서 J로 환산)

 1cal/g℃ = 4.184J/g℃ x 1000g / 1kg = 4184J/kg℃

(g에서 kg으로 환산)

 

그림 1-1. 물질 관련 표, 도도(Dodo)

공기, 건조를 한글로 소리나는 데로 읽는다면, "에어, 드라이(시어 레벨)" 이렇게 읽어진다.
아무튼 이러한 물질에 관한 데이터 표가 있다.

그림 1-2. 단위 변환 - 스프레드시트에 적용해보기, 도도(Dodo)

그림 1-2는 실제 실험이 완료된 수치를 단위변환한 것이다.
문제점이 하나 발생한다.

수치를 범위로 표현한 것이다.

그림 1-3. 수치를 범위로 표현한 경우, 도도(Dodo)

이런 경우에는 수치 데이터표를 보완할 필요가 있다.
컴퓨터 프로그래밍으로 자료를 처리하기 좋은 쪽으로 작성하는 게 편리하다.

그림 1-4. Min, Max로 데이터의 범주를 규격화 시킨 경우, 도도(Dodo)

그림 1-4는 Min, Max의 형태로 데이터를 규격화 시켰다.
J/kg℃는 제거해도 무방하다.

논리적인 데이터로 데이터만 뽑아내면 되기 때문이다.

그림 1-5. Water에 관한 세부 속성, 도도(Dodo)

이러한 경우도 있을 수 있다.
물인데 수증기에 관한 것이 있고, 순수한 물이 있다.

[첨부(Attachment)]
Material_Substance.7z



2. MySQL로 구현하기

이번에 소개할 것은 컴퓨터 프로그래밍을 최대한 제거하였다.
APMSetup이라는 프로그램 또는 Apache 2, PHP 5.2, MySQL 5.077를 활용한 Joule 계산 실습을 진행하였다.

SQL 언어 정도만 이해하고 있으면 간단하게 해결할 수 있는 주제로 작성하였다.

 

 

번호

항목명

설명(Description)

1

Apache 2.2

오픈소스 - 웹서버

2

PHP 5.2

오픈소스 - 프로그래밍 언어

3

MySQL 5.077

오픈소스 - MySQL 5.077 Community Edition

4

phpMyAdmin

SQL 언어 실습 프로그램 (오픈소스)

참고할 점: APMSetup 6 Version으로 진행하였음. / 설치를 안 할 경우에는 localhost에 접속할 수 없다.

그림 2-1. APMSetup의 localhost 웹 사이트

"
myadmin"을 클릭한다.

그림 2-2. phpMyAdmin, 도도(Dodo)

계정에 아이디는 root, 비밀번호는 apmsetup이다.
입력한다.

그림 2-3. 사용권한에서 계정 생성하기, 도도(Dodo)

그림 2-3은 사용권한을 클릭하여 신규 계정을 생성한 것이다.
예로 편한 계정명을 입력하도록 하자.

그림 2-4. 데이터베이스 생성하기, 도도(Dodo)

그림 2-4는 데이터베이스를 생성하는 것이다.
dodo라는 데이터베이스를 생성할 것이다.

그림 2-5. 데이터베이스에 사용자 권한 주기, 도도(Dodo)

데이터베이스에 간단한 사용자 권한을 주었다.

그림 2-6. Material_substance.xlsx 파일 -> DB에 넣기, 도도(Dodo)

Material_substance에서 설계한 DB구조를 phpMyAdmin으로 생성하는 장면이다.

그림 2-7. Material_substance DB 구조 설계, 도도(Dodo)

항목명

특징(Specific)

비고(Remarks)

id

Primary Key, Auto Increment(자동 증분)

 

substance

 

// 물질명 

kor-substance

 

 // 한글명

min

 

 최소값

max

 

최대값

 

그림 2-8. Material_substance DB 구조 설계, 도도(Dodo)

CREATE TABLE `substance` {
    `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY_KEY ,
    `substance` VARCHAR ( 40 ) NOT NULL ,
    `kor-substance` VARCHAR ( 40 ) NOT NULL ,
    `min` DOUBLE NOT NULL ,
    `max` DOUBLE NOT NULL
} ENGINE = MYISAM ;

[첨부(Attachment)]
substance.7z

그림 2-9. 데이터 가져오기, 도도(Dodo)

insert into `dodo`.`substance` (`id`, `substance`, `kor-substance`, `min`, `max`) values(NULL, 'Acetals', '아세탈', '0.35','0.35');

이런 형태로 데이터를 가져왔다.

[첨부(Attachment)]
sample_insert.7z


그림 2-10. SQL 명령어를 활용한 J(Joule) 구하기, 도도(Dodo)

SQL 명령어를 활용하여 J(주울)을 구했다.

SELECT `id`, `substance`, `kor-substance`, `min`, `max`, `min` * 4.184 AS `Joul/g`, `min` * 4.184 * 1000 AS `Joul/kg` FROM substance

간단한 명령어를 통해서 J/g, J/kg의 형태를 구할 수 있었다.

그림 2-11. SQL 명령어를 활용한 J(Joule) 삭제하기, 도도(Dodo)

간단한 명령어로 줄(J)을 삭제할 수 있다.
그림 2-12는 삭제한 결과가 성공적으로 수행되었음을 알려주는 모습이다.

DELETE FROM `dodo`.`substance` WHERE `substance`.`id` =3 LIMIT 1 ;

그림 2-12. id 3번의 줄 삭제 모습, 도도(Dodo)

다음은 입력한 Joule 데이터를 수정하는 방법에 대해서 소개하겠다.
그림 2-12에서 수정할 대상에 대해서 "연필" 그림을 클릭한다.

그림 2-13. id 4번의 줄 수정 모습, 도도(Dodo)

수정할 데이터를 입력한다.
실행을 누르면 아래의 그림처럼 된다.

그림 2-14. id 4번의 줄 수정 완료, 도도(Dodo)

실제로는 그림을 눌러서 처리되는 것은 아니며, SQL이라는 명령어로 처리된다.

UPDATE `dodo`.`substance` SET `kor-substance` = '공기, 건조 (해수면) 수정' WHERE `substance`.`id` =4 LIMIT 1 ;

테이블을 삭제하는 방법에 대해서 소개하겠다.
구조를 클릭한다.
substance을 선택하고, 삭제를 누른다.

그림 2-15. SQL DROP 명령어 실행하기, 도도(Dodo)

아래의 그림이 출력되면, 삭제 관련 사항을 확인하고 예를 누른다.
참고로 테이블을 삭제하면, 복원이 되지 않는다.

그림 2-16. SQL DROP 명령어 실행하기, 도도(Dodo)

그림 2-17. SQL 질의 성공 (DROP), 도도(Dodo)

Drop 사용 방법은 아래와 같다.

DROP TABLE {테이블명};


3. 참고자료(Reference)

[1] Specific Heat of common Substances, https://www.engineeringtoolbox.com/specific-heat-capacity-d_391.html, Accessed by 2018-07-29
[2] Water Vapor - Specific Heat, https://www.engineeringtoolbox.com/water-vapor-d_979.html, Accessed by 2018-07-29
[3] How to convert calories to joules[J], https://www.rapidtables.com/convert/energy/how-cal-to-joule.html, Accessed by 2018-07-29
[4] Files, https://kldp.net/apmsetup/release/, Accessed by 2018-07-29
[5] Developing MySQL Applications with Eclipse CDT, MySQL, http://download.nust.na/pub6/mysql/tech-resources/articles/mysql-capi-tutorial.html, Accessed by 2018-07-29

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[(문서)] 스프레드시트 - 글 입력, 함수, 차트, 셀 편집, 글 편집, 인쇄

 

스프레드시트 글 입력, 함수 사용, 차트 만들기에 대해서 소개합니다.
도도가 작성하는 영상은 따로 설명은 하지 않으나 실습으로 할 수 있도록 핵심을 요약하였습니다.


1. 글 입력하기

 

스프레드시트 친숙화 작업입니다.

글 입력을 먼저 해보기 바랍니다.

 

 

영상1) 스프레드시트 - 글 입력, 도도(Dodo)

 
(예제)

실습 - 글입력.7z


2. 함수 사용하기(Sum, Average, Count)

 

이번에는 함수 사용하는 방법에 대해서 소개합니다.

 

 

영상2) 함수 사용하기, 도도(dodo)

 

번호

함수 수식(수기 입력)

수동 계산식

비고(Remarks)

1

=sum(벨류1, 벨류2, ..., 벨류n)

10 + 20 + 30 + 70 + 90 + 80 = 300

 

2

=average(벨류1, 벨류2, ..., 벨류n)

 300 / 6 = 50

 

3

 =count(벨류1, 벨류2, ..., 벨류n)

 

숫자에서만 적용


[예제]

실습 - 함수.7z

 

 


3. 차트 사용하기(Chart)

 

이번에는 차트 사용하는 방법에 대해서 소개합니다.

 

 

영상3) 차트 만들기, 도도(dodo)

 

(예제)

실습 - 차트만들기.7z

 

 


4. 셀 서식, 글 편집 - 꾸미기


이번 예제는 셀 서식, 글 편집 꾸미기 방법에 대해서 소개하겠습니다.


(예제)

실습 - 글서식-셀서식.7z

 


5. 인쇄 / 인쇄 미리보기

 

이번 예제는 인쇄 및 인쇄 미리보기에 대해서 소개합니다.

 

 

그림 5-1. 작성된 문서

 

파일 메뉴를 클릭합니다.

 

 

 

그림 5-2. 인쇄

 

인쇄 탭을 클릭합니다.

인쇄 미리보기가 보입니다.

다시 <- 화살표를 클릭해서 이전 화면으로 돌아옵니다.

 

 

 

그림 5-3) 인쇄 영역

 

인쇄 미리보기를 하고 나면, 점선이 생깁니다.

인쇄 영역을 늘리고 싶다면, 레이아웃 탭을 클릭합니다.

 

 

 

그림 5-4) 인쇄 영역 클릭 전

 

그림 5-4와 같이 레이아웃 탭이 뜹니다.

인쇄 영역 지정 범위를 드래그 합니다.

 

그리고 인쇄 영역을 클릭합니다.

 

 

그림 5-5. 인쇄 영역 설정

 

인쇄 영역 설정을 누릅니다.

인쇄 영역 설정이 완료되었습니다.

 

다시 파일 메뉴를 클릭합니다.

 

 

그림 5-6) 인쇄 탭

 

인쇄 탭이 뜹니다. 1장에 출력해도 되는데, 2장이 되었습니다.

맞춤을 클릭합니다.

 

 

그림 5-7) 인쇄 탭 - 맞춤의 옵션

 

인쇄 탭에서 맞춤 옵션을 기호에 맞게 선택하도록 합니다.

 

(예제)

실습 - 인쇄.7z

 

 

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