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automationIntroApplicationChapter1Title

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import openpyxl
from docx import Document

# 엑셀 파일 불러오기
wb = openpyxl.load_workbook('input_file.xlsx')
sheet = wb.active

# 워드 문서 생성
doc = Document()

# 보고서 제목 추가
doc.add_heading('2024년 1분기 판매 실적 보고서', 0)

# 표 생성 (열 제목 포함)
table = doc.add_table(rows=1, cols=5)
table.style = 'Table Grid'

# 열 제목 설정
hdr_cells = table.rows[0].cells
hdr_cells[0].text = '월'
hdr_cells[1].text = '제품'
hdr_cells[2].text = '판매량'
hdr_cells[3].text = '객단가'
hdr_cells[4].text = '매출'

# 데이터를 저장할 딕셔너리 초기화
total_sales_by_product = {'카메라': 0, '컴퓨터': 0, '스마트폰': 0}
highest_monthly_sales = 0
best_selling_product = ""

# 엑셀 데이터 추가 및 매출 분석
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    month, product, sales, price, revenue = row
    
    row_cells = table.add_row().cells

    row_cells[0].text = str(month)
    row_cells[1].text = product
    row_cells[2].text = str(sales)
    row_cells[3].text = str(price)
    row_cells[4].text = str(revenue)

    # 각 제품별 총 매출 계산
    total_sales_by_product[product] += revenue

    # 가장 높은 월 매출과 제품 확인
    if revenue > highest_monthly_sales:
        highest_monthly_sales = revenue
        best_selling_product = product

# 분석 결과를 문서에 추가
doc.add_heading('매출 분석 및 인사이트', level=1)

# 총 매출 요약
for product, total_sales in total_sales_by_product.items():
    doc.add_paragraph(f"{product}의 1분기 총 매출: {total_sales:,}원")

# 가장 많이 팔린 제품
doc.add_paragraph(f"가장 많이 팔린 제품: {best_selling_product} (월 매출: {highest_monthly_sales:,}원)")

# 워드 문서 저장
doc.save('output_file.docx')

# 판매 실적 데이터를 분석하여 인사이트 도출하기

이번 수업에서는 판매 실적 데이터를 바탕으로 간단한 `매출 분석`을 진행하고, 이 인사이트를 `자동으로 보고서에 추가`하는 방법을 살펴보겠습니다.

 

## 인사이트 분석 코드는 어떻게 동작할까요?

실습 코드는 다음과 같이 6단계로 동작합니다.

 

### 1. 데이터 분석을 위한 변수 초기화

```python title="변수 초기화"
total_sales_by_product = {'카메라': 0, '컴퓨터': 0, '스마트폰': 0}

highest_monthly_sales = 0

best_selling_product = ""
```

- `total_sales_by_product`: 각 제품의 총 매출을 저장하기 위한 딕셔너리입니다. 처음에는 모두 0으로 시작합니다.

- `highest_monthly_sales`: 가장 높은 매출을 기록한 월의 매출을 저장합니다.

- `best_selling_product`: 가장 많이 팔린 제품을 저장하는 변수입니다.

 

### 2. 엑셀 데이터를 읽고 표에 추가

```python title="엑셀 데이터 추가 및 표 생성"
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
 month, product, sales, price, revenue = row
```

- `sheet.iter_rows`: 엑셀 시트의 데이터를 한 줄씩 읽어옵니다. `min_row=2`는 첫 번째 줄(열 제목)을 건너뛰고, 데이터만 가져오겠다는 의미입니다.

- `values_only=True`: 셀의 값을 가져오도록 설정한 것입니다.

 

```python title="표 생성"
row_cells = table.add_row().cells
```
- 새로운 행(row)을 표에 추가하는 코드입니다.

 

```python title="표에 데이터 추가"
row_cells[0].text = str(month)
row_cells[1].text = product
row_cells[2].text = str(sales)
row_cells[3].text = str(price)
row_cells[4].text = str(revenue)
```

- 각 셀에 데이터를 추가하는 부분입니다. 숫자 데이터를 문자열로 변환하여 텍스트로 넣어줍니다.

 

### 3. 제품별 총 매출 계산 및 최고 매출 제품 찾기

```python title="제품별 총 매출 계산"
total_sales_by_product[product] += revenue
```
- `total_sales_by_product[product] += revenue`: 각 제품의 매출을 누적해서 더해줍니다.

 

```python title="최고 매출 제품 찾기"
if revenue > highest_monthly_sales:
 highest_monthly_sales = revenue
 best_selling_product = product
```
- 매출이 지금까지의 최고 매출보다 크면, 최고 매출과 그 제품을 업데이트합니다.

 

### 4. 매출 분석 결과 추가

```python title="매출 분석 결과 추가"
doc.add_heading('매출 분석 및 인사이트', level=1)
```

- 문서에 "매출 분석 및 인사이트"라는 소제목을 추가합니다.

 

### 5. 제품별 총 매출 요약

```python title="제품별 총 매출 요약"
for product, total_sales in total_sales_by_product.items():
 doc.add_paragraph(f"{product}의 1분기 총 매출: {total_sales:,}원")
```

- `doc.add_paragraph`: 문서에 각 제품의 1분기 총 매출을 텍스트로 추가합니다.

 

### 6. 최고 판매 제품 추가
```python
doc.add_paragraph(f"가장 많이 팔린 제품: {best_selling_product} (월 매출: {highest_monthly_sales:,}원)")
```
- 가장 많이 팔린 제품과 해당 월의 매출을 문서에 추가합니다.

 

### 매출 분석 및 인사이트

- 카메라의 1분기 총 매출: 65,400,000원

- 컴퓨터의 1분기 총 매출: 120,250,000원

- 스마트폰의 1분기 총 매출: 242,500,000원

가장 많이 팔린 제품: 스마트폰 (월 매출: 90,000,000원)

 

지금까지 엑셀 데이터를 분석하고, 파이썬 코드를 활용해 `docx` 형식의 보고서에 표와 인사이트를 추가하는 방법을 배웠습니다.

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