보고 혁명 : 현직 팀장들이 검증하는 실무 보고서 작성법 파이썬 코딩

[대현이]

실제 파이썬 코딩을 통해 실무 보고서를 작성하는 예제를 완성해보겠습니다. 데이터 수집부터 전처리, 분석, 시각화, 그리고 보고서 작성까지의 전 과정을 다룹니다. 가상의 데이터를 사용하여 예시를 구체화하겠습니다.

### 1. 데이터 수집 및 전처리
먼저, 데이터 파일(`data.csv`)이 다음과 같은 형식이라고 가정합니다:
```
Category,Value
A,10
A,15
B,10
B,20
C,25
C,30
```

다음 코드를 통해 데이터를 읽고 전처리합니다.

```python
import pandas as pd

# CSV 파일에서 데이터 읽기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 전처리: 결측값 제거
data_clean = data.dropna()
print(data_clean)
```

### 2. 데이터 분석 및 시각화
데이터를 분석하고 시각화하는 과정입니다.

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 데이터 분석: 그룹별 평균 계산
grouped_data = data_clean.groupby('Category').mean().reset_index()

# 시각화: 막대 그래프
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Category', y='Value', data=grouped_data)
plt.title('Category-wise Average Value')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Average Value')
plt.savefig('bar_plot.png')  # 그래프를 파일로 저장
plt.show()
```

### 3. 보고서 작성
분석 결과를 포함한 Word 문서를 생성합니다.

```python
from docx import Document
from docx.shared import Inches

# 새로운 Word 문서 생성
doc = Document()

# 제목 추가
doc.add_heading('Data Analysis Report', 0)

# 분석 결과 설명 추가
doc.add_paragraph(
    'This report contains the analysis of the data collected from the CSV file. '
    'The following chart shows the average value for each category.'
)

# 그래프 추가
doc.add_picture('bar_plot.png', width=Inches(6))

# 그룹별 평균값 표 추가
doc.add_heading('Average Values by Category', level=1)

# 데이터프레임을 테이블로 추가
table = doc.add_table(rows=1, cols=2)
hdr_cells = table.rows[0].cells
hdr_cells[0].text = 'Category'
hdr_cells[1].text = 'Average Value'

for index, row in grouped_data.iterrows():
    row_cells = table.add_row().cells
    row_cells[0].text = row['Category']
    row_cells[1].text = str(row['Value'])

# 보고서 저장
doc.save('report.docx')
```

이 코드 스니펫은 데이터 분석부터 시각화, 그리고 결과를 포함한 보고서 작성까지의 모든 과정을 자동화합니다. 각 단계에서 발생하는 파일(`data.csv`, `bar_plot.png`, `report.docx`)은 실제 실행 환경에서 필요합니다. 이 예제를 통해 데이터 분석 보고서를 자동으로 생성하는 방법을 익힐 수 있습니다.