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엑셀 #REF! 오류 뜨는 이유와 해결법 수식은 멀쩡했는데 갑자기 #REF! 오류가 뜨는 경험, 다들 한 번쯤 있으실 겁니다. 특히 여러 사람이 같이 쓰는 재고표나 발주서에서 누군가 행이나 열을 삭제한 순간 여기저기서 #REF! 가 터지기 시작하죠. 이번 글에서는 #REF! 오류가 발생하는 원인 4가지와 상황별 해결법, 그리고 애초에 이 오류를 예방하는 수식 작성 팁까지 정리합니다.#REF! 오류란#REF!는 "Reference"의 줄임말로, 수식이 참조하던 셀이 더 이상 존재하지 않을 때 나타나는 오류입니다. 다른 오류(#VALUE!, #NAME?)와 달리 수식 자체는 문법적으로 맞았는데, 참조 대상이 사라진 경우에 발생한다는 게 특징입니다.원인 1: 참조하던 행/열을 삭제한 경우가장 흔한 원인입니다. =SUM(B2:B10)이라는 수식이 있는.. 2026. 8. 27.
봉제 가공비(CM, CMT) – 스타일별 공임 계산 엑셀 서식 원가율 계산에서 원단비 다음으로 큰 비중을 차지하는 항목이 바로 봉제 가공비, 흔히 CMT(Cut, Make, Trim)라고 부르는 공임입니다. 같은 원단, 같은 디자인이라도 봉제 공정이 얼마나 복잡한지에 따라 공임이 2~3배까지 차이 날 수 있습니다. 이번 글에서는 CMT를 구성하는 요소와 견적 산출 방법, 엑셀로 스타일별 공임을 관리하는 서식을 정리합니다.이전 글 원단 요척 계산법과 함께 보시면 원가율의 두 축(원단비 + 가공비)을 모두 이해하실 수 있습니다.CMT란 무엇인가CMT는 재단(Cut), 봉제(Make), 마무리(Trim) 세 공정을 통칭하는 용어로, 원부자재를 제외한 순수 인건비 성격의 가공비입니다. 발주처가 원단과 부자재를 지급하고, 공장은 노동력만 제공하는 임가공 방식에서 주로 쓰이는.. 2026. 8. 26.
원단 요척(소요량) 계산법 – 엑셀 자동계산 서식 무료 제공 "이 스타일 원단 얼마나 필요해요?"라는 질문에 정확히 답하지 못하면 원가율 계산 자체가 흔들립니다. 원단 요척(소요량)은 원가 구조에서 가장 큰 비중을 차지하는 항목이면서도, 실무에서 어림잡아 계산하다 손실을 보는 경우가 많은 부분입니다. 이번 글에서는 요척을 정확히 산출하는 공식과, 사이즈별·컬러별 발주량까지 한 번에 뽑을 수 있는 엑셀 서식을 정리합니다.이전 글 의류 원가율(마진율) 계산법 완벽정리에서 원가율 공식을 다뤘는데, 그 공식의 첫 줄인 "원부자재비"를 정확히 뽑아내는 게 바로 이 요척 계산입니다.요척이란 무엇인가요척(소요량)은 의류 한 벌을 만드는 데 필요한 원단의 양을 의미합니다. 보통 미터(m) 또는 야드(yd) 단위로 표기하며, 이 숫자 하나가 틀리면 원단 발주 단계에서 부족분이 생.. 2026. 8. 25.
의류 원가율(마진율) 계산법 정리 – 엑셀 자동계산 서식 무료 제공 원가율 30%는 잘하는 걸까요, 못하는 걸까요? 정답은 "카테고리에 따라 다릅니다." 같은 30% 원가율이라도 니트웨어와 액세서리는 완전히 다른 이야기입니다. 이번 글에서는 의류 제조·유통 실무에서 매일 쓰는 원가율·마진율 계산 공식을 정리하고, 엑셀 하나만 있으면 바로 쓸 수 있는 자동계산 서식까지 함께 안내합니다.원가율과 마진율, 헷갈리지 마세요가장 많이 틀리는 부분이 여기입니다. 두 용어는 같은 숫자를 다른 방향에서 보는 것뿐인데, 실무에서는 종종 혼용되어 오해를 만듭니다.원가율 = 원가 ÷ 판매가 × 100마진율 = (판매가 − 원가) ÷ 판매가 × 100즉 원가율 30%면 마진율은 70%입니다. 두 숫자를 더하면 항상 100%가 되는 구조이니, 보고서에 어떤 용어를 쓸지는 회사 내부 기준에 맞추.. 2026. 8. 24.
엑셀 데이터 클렌징 노하우: 불필요한 공백 제거와 텍스트 나누기로 칼퇴하기 (실습 파일 포함) [서론]외부 시스템에서 다운로드하거나 타부서에서 전달받은 원본 데이터(Raw Data)는 언제나 지저분하기 마련입니다. 이름과 직급이 하나의 셀에 묶여 있거나, 데이터 앞뒤에 보이지 않는 공백이 숨어 있어 VLOOKUP 함수가 자꾸 #N/A 에러를 뿜어내는 주원인이 됩니다. 완벽한 데이터 분석의 시작은 바로 데이터 클렌징(정제)입니다. 본 포스팅에서는 더러운 데이터를 단 1초 만에 반듯하게 정리하는 실무 노하우를 공유합니다.📎 실습 자료 안내: 글 하단에서 직접 실습해 볼 수 있는 데이터클렌징_실습파일.xlsx 파일을 다운로드하세요.[본론 1: 보이지 않는 공백 한 번에 없애기 (TRIM 함수)]데이터를 복사·붙여넣기 했을 때 셀 안의 텍스트 앞뒤에 보이지 않는 공백이 들어가 있으면, 육안으로는 구별이.. 2026. 8. 22.
엑셀과 AI의 결합: 복잡한 함수를 몰라도 자연어로 데이터 분석하는 노하우 [서론]엑셀로 업무를 처리하다 보면 문득 "이런 복잡한 조건은 도대체 어떤 함수를 써야 하지?"라며 막막해지는 순간이 찾아옵니다. 인터넷 검색창에 긴 문장을 검색하거나 동료에게 물어보며 시간을 허비했던 기억이 다들 있으실 겁니다. 이제는 엑셀 함수를 암기할 필요가 없습니다. AI에게 우리가 평소에 쓰는 언어(자연어)로 질문하기만 하면, 완벽한 수식과 분석 인사이트를 실시간으로 얻을 수 있습니다.[본론 1: 자연어로 복잡한 엑셀 수식 생성하기]예를 들어 "A열의 부서명이 '영업부'이면서 C열의 실적이 1,000만 원 이상인 사원들의 D열 보너스 총합을 구하고 싶다"고 가정해 보겠습니다. 과거라면 SUMIFS 함수의 인자 순서를 머릿속으로 떠올리며 오타와 싸워야 했습니다.AI 활용법: AI 챗봇에게 *"A열.. 2026. 8. 21.

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