현업에서 가장 많이 쓰는 도구는 Excel 입니다.
OpenClaw는 Python 라이브러리(openpyxl, pandas)를 활용해 Excel 파일을 읽고, 분석하고, 생성할 수 있습니다.
OpenClaw에게 “이 엑셀 정리해줘”라고 메신저에서 말하면, AI가 알아서 파일을 열고 처리합니다.
코딩 지식 없이도 사용할 수 있습니다.
할 수 있는 것들
데이터 분석 매출 데이터 요약, 트렌드 분석, 피벗 테이블 생성
보고서 자동 생성 원본 데이터 → 포맷된 보고서 자동 변환
데이터 정제 중복 제거, 빈 셀 처리, 형식 통일
파일 병합/분리 여러 시트/파일을 합치거나 조건별로 분리
기본 사용법 엑셀 파일 읽기 메신저에서 파일을 보내고 말하면 됩니다:
"이 엑셀 파일 요약해줘" "A열 기준으로 정렬하고 중복 제거해줘" "매출 합계와 월별 트렌드 분석해줘"
OpenClaw는 내부적으로 Python을 실행합니다:
import pandas as pd # 엑셀 읽기 df = pd.read_excel( "매출데이터.xlsx" , sheet_name = "Sheet1" ) # 요약 통계 print (df.describe()) # 월별 매출 합계 monthly = df.groupby( "월" )[ "매출" ].sum() print (monthly)
엑셀 파일 생성 "이 데이터로 엑셀 보고서 만들어줘" "거래처별로 시트 나눠서 저장해줘"
import pandas as pd from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment # 데이터프레임 → 엑셀 (포맷 포함) with pd.ExcelWriter( "보고서.xlsx" , engine = "openpyxl" ) as writer: df.to_excel(writer, sheet_name = "전체" , index = False ) # 거래처별 시트 분리 for name, group in df.groupby( "거래처" ): group.to_excel(writer, sheet_name = name[: 31 ], index = False )
엑셀 수정 "B열에 수식 넣어줘 — C열 * D열" "헤더 색상 파란색으로 바꿔줘" "조건부 서식: 매출 1억 이상은 빨간색"
from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import PatternFill wb = load_workbook( "보고서.xlsx" ) ws = wb.active # 헤더 스타일링 header_fill = PatternFill( start_color = "4472C4" , fill_color = "4472C4" , fill_type = "solid" ) for cell in ws[ 1 ]: cell.fill = header_fill cell.font = Font( color = "FFFFFF" , bold = True ) # 수식 추가 for row in range ( 2 , ws.max_row + 1 ): ws[ f "E { row } " ] = f "=C { row } *D { row } " wb.save( "보고서_완성.xlsx" )
실전 워크플로우 1. 일일 매출 보고서 자동화 매일 아침 크론잡으로 전일 매출 데이터를 정리:
"어제 매출 데이터(sales_20260211.xlsx)를 읽어서: 1. 거래처별 매출 합계 2. 전일 대비 증감률 3. TOP 10 품목 정리해서 보고서.xlsx로 만들고 텔레그램으로 보내줘"
2. 여러 파일 병합 "downloads 폴더에 있는 엑셀 파일 전부 합쳐서 하나의 통합본.xlsx로 만들어줘. 시트 이름은 파일명으로 해줘"
3. 데이터 검증 & 정제 "이 발주 데이터에서: - 빈 셀이 있는 행 표시 - 수량이 음수인 행 표시 - 중복 주문번호 찾기 결과를 '검증결과' 시트에 정리해줘"
4. CSV ↔ Excel 변환 "이 CSV 파일을 엑셀로 변환하고, 헤더 고정 + 자동 필터 적용해줘"
5. Google Sheets 연동 OpenClaw의 gog CLI를 활용하면 Google Sheets도 같은 방식으로:
# Sheets에서 데이터 가져오기 gog sheets get < sheetI d > "매출!A1:Z100" --json > data.json # 엑셀로 변환 후 분석 # 결과를 다시 Sheets에 업로드 gog sheets update < sheetI d > "분석!A1:E50" --values-json '[...]'
현업 팁: 반복 작업은 스킬로 만들어두면 “매출 보고서 만들어줘” 한마디로 끝납니다.
크론잡과 결합하면 매일 아침 자동으로 보고서가 메신저로 도착합니다.
필요한 라이브러리 pip install pandas openpyxl xlsxwriter
Excel 파일은 로컬에서 처리됩니다. 회사 기밀 데이터도 외부로 나가지 않아 안전합니다.
AI API에는 분석 요청만 전달되고, 원본 데이터 자체는 전송되지 않습니다.
Excel vs Google Sheets 기능 Excel (로컬) Google Sheets (gog) 오프라인 ✅ ❌ 대용량 (10만행+) ✅ ⚠️ 느림 실시간 공유 ❌ ✅ 매크로/VBA ✅ Apps Script OpenClaw 연동 pandas/openpyxl gog CLI
Claude in Excel (Anthropic 공식)은 Excel 내에서 Claude를 호출하는 애드인입니다.
OpenClaw의 Excel 자동화와 조합하면 — Excel 안에서도, 밖에서도 AI가 작동합니다.