KICPA Excel Addin[신규] Python 분석 기능이 추가되었습니다

KICPA Excel Addin에서 이제 Python 분석을 지원합니다. 표 형태로 정리된 시트 데이터에 대해 자연어로 질문하면, AI가 이를 pandas 코드로 변환하고 사용자 PC의 Python 환경에서 직접 실행하여 결과를 제공합니다.

합계, 그룹별 집계, 대사, 시트 간 조인 등 정확한 계산이 필요한 질문에 적합하며, 기존 채팅을 대체하지 않는 추가 기능입니다.

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Python 분석이 필요한 경우

일반 채팅은 시트 데이터를 문맥으로 읽어 답변하므로 데이터 요약이나 설명에 적합합니다. 다만 수백 행 이상의 표 합계나 시트 간 대사처럼 정밀한 계산은 결과 검산이 필요하고, AI에 전달할 수 있는 데이터 양에 한도가 있어 큰 표 전체를 한 번에 계산하기 어렵습니다.

이러한 질문에는 Python 분석을 사용하면 표 전체를 정확하게 계산하고 계산 과정까지 확인할 수 있습니다.

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주요 기능

• 자연어로 pandas 분석 — 행과 열로 구성된 표 데이터를 데이터프레임으로 읽어, 질문에 맞는 pandas 코드를 자동 생성합니다.
• 실행 결과 기반 답변 — 코드 실행 결과로 수치를 산출하며, 답변에 Python 배지와 로컬에서 실행된 코드로 계산했습니다 문구가 표시됩니다.
• 실행 전 확인 — 분석 대상, 처리 단계, 실행 코드를 미리 확인한 후 실행합니다.
• PC 내 계산 — 전체 데이터와 계산은 PC의 격리된 환경에서 처리되며, AI에는 열 이름과 일부 표본 행만 전송됩니다.

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일반 채팅과의 비교

구분	일반 채팅	Python 분석
계산 방식	문맥 기반 답변 생성	생성된 pandas 코드를 실제 실행
분석 범위	컨텍스트 한도 내 데이터	선택한 데이터 전체(최대 100만 셀)
AI 전송 정보	선택 영역 또는 지목한 시트 데이터	열 이름과 표본 행(기본 10행)
토큰 사용량	데이터 양에 비례하여 증가	데이터 양과 관계없이 적음
계산 근거	셀 인용	분석 단계, 실행 코드, 실행 기록

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Python 분석의 장점

• 계산 정확성 향상 — 표 전체를 실제로 계산하여 행 누락이나 계산 착오를 줄입니다.
• 토큰 절감 — 전체 데이터 대신 열 구조와 표본만 전송하므로, 대용량 데이터도 API 사용량 부담이 적습니다.
• 빠른 처리 — 계산을 로컬 Python에서 수행하여 대용량 집계도 신속하게 처리합니다.
• 검증 가능성 확보 — 계산 조건과 과정이 코드와 실행 기록으로 남습니다.
• 대사·조인 업무 단축 — 여러 시트를 기준 열로 연결하여 차이를 한 번에 확인합니다.

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직접 비교해 보기

샘플 데이터로 같은 질문을 Python 분석 탭과 채팅에 각각 입력하여 결과를 비교해 보세요.

테스트 1. 분개장 전체 집계

질문 예시: "[[01_거래분개장]] 계정과목별 차변 합계와 대변 합계를 구해 줘"

01_거래분개장은 약 700행으로 구성되어 있습니다.

• 일반 채팅 → 전달 데이터 한도에 따라 일부 행만 반영될 수 있어 직접 검산이 필요합니다.
• Python 분석 → 전체 행을 계산하며, 확인 창에서 집계 단계와 코드를 미리 볼 수 있습니다.

▶ 비교 포인트: 전체 행 반영 여부, 04_시산표 합계와의 일치 여부, 계산 근거 확인 가능 여부

테스트 2. 두 시트 연결 집계

질문 예시: "[[01_거래분개장]] [[02_계정과목표]] 계정과목코드로 연결해서 계정구분별 발생액을 집계해 줘"

• 일반 채팅 → 두 시트의 데이터를 문맥으로 읽어 연결 결과를 추정합니다.
• Python 분석 → 연결 열, 조인 방식, 미연결 값 처리 방식을 확인한 후 실행합니다.

▶ 비교 포인트: 연결 기준의 명확성, 미연결 행 처리, 구분별 합계의 정확성

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사용 방법

1. Excel 작업창에서 Python 분석 탭을 선택합니다.
2. 상태 표시줄에 브라우저에서 격리 실행이 표시되면 질문을 입력합니다.
3. 확인 창에서 분석 대상, 분석 단계, 실행 코드를 확인한 후 실행을 누릅니다.
4. 대화창에 표시된 결과를 원본과 대조합니다.

자세한 사용법은 Python 분석으로 정확하게 계산하기를 참고하시기 바랍니다.

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유의 사항

※ 처음 사용 시 분석 환경 준비로 시간이 다소 소요될 수 있습니다.

※ 결과를 시트에 바로 입력하거나 차트를 생성하는 작업은 지원하지 않으며, 이 경우 기존 채팅을 이용합니다.

※ AI는 부정확한 정보를 제공할 수 있으므로 전문가 검토가 필요합니다. Python 분석은 계산의 재현성을 높여 주지만, 조인 기준이나 제외 조건 등 업무적 판단까지 대신하지는 않습니다.