> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://oc-guide.openclaw-korea.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Excel 자동화

> AI로 Excel 작업을 자동화하는 실전 워크플로우

현업에서 가장 많이 쓰는 도구는 **Excel**입니다.
OpenClaw는 Python 라이브러리(`openpyxl`, `pandas`)를 활용해 Excel 파일을 읽고, 분석하고, 생성할 수 있습니다.

<Info>
  OpenClaw에게 "이 엑셀 정리해줘"라고 메신저에서 말하면, AI가 알아서 파일을 열고 처리합니다.
  코딩 지식 없이도 사용할 수 있습니다.
</Info>

## 할 수 있는 것들

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="데이터 분석" icon="chart-bar">
    매출 데이터 요약, 트렌드 분석, 피벗 테이블 생성
  </Card>

  <Card title="보고서 자동 생성" icon="file-excel">
    원본 데이터 → 포맷된 보고서 자동 변환
  </Card>

  <Card title="데이터 정제" icon="broom">
    중복 제거, 빈 셀 처리, 형식 통일
  </Card>

  <Card title="파일 병합/분리" icon="object-group">
    여러 시트/파일을 합치거나 조건별로 분리
  </Card>
</CardGroup>

## 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:

```python theme={null}
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"
```

```python theme={null}
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"
```

```python theme={null}
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:

```bash theme={null}
# Sheets에서 데이터 가져오기
gog sheets get <sheetId> "매출!A1:Z100" --json > data.json

# 엑셀로 변환 후 분석
# 결과를 다시 Sheets에 업로드
gog sheets update <sheetId> "분석!A1:E50" --values-json '[...]'
```

<Tip>
  **현업 팁:** 반복 작업은 스킬로 만들어두면 "매출 보고서 만들어줘" 한마디로 끝납니다.
  크론잡과 결합하면 매일 아침 자동으로 보고서가 메신저로 도착합니다.
</Tip>

## 필요한 라이브러리

```bash theme={null}
pip install pandas openpyxl xlsxwriter
```

<Warning>
  Excel 파일은 로컬에서 처리됩니다. 회사 기밀 데이터도 외부로 나가지 않아 안전합니다.
  AI API에는 분석 요청만 전달되고, 원본 데이터 자체는 전송되지 않습니다.
</Warning>

## 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             |

<Info>
  **Claude in Excel** (Anthropic 공식)은 Excel 내에서 Claude를 호출하는 애드인입니다.
  OpenClaw의 Excel 자동화와 조합하면 — Excel 안에서도, 밖에서도 AI가 작동합니다.
</Info>