아나콘다 & 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 설치 및 설정 | 데이터 분석 기초(1)

누구나 할 수 있는 데이터 분석

AI와 데이터 분석은 이제 필수 소양이 되어가고 있고, 모든 분야에서 데이터를 기반으로 한 의사결정이 이루어지고 있습니다.

하지만 오히려 개발자들과 빅데이터분석가 채용시장은 얼어붙고 있죠. 바로 AI 때문입니다.

 

데이터를 이해하고 분석하는 역량이 점점 더 중요해지고 있지만, 그것이 AI로 인해 어렵지 않아졌습니다. 저 역시 Python과 데이터 분석을 차근차근 공부하는 중인데, 가장 중요한 것은 모르면 언제나 물어보면 된다는 것입니다. 모르는 단계에서 아는 단계로 넘어가기까지의 장벽이 정말 낮아졌습니다.

 

이 카테고리에서는 누구나 할 수 있게 된 데이터분석과 AI활용에 대해 회계사님들 뿐만 아니라 다양한 업종에 종사하시는 분들이 함께 따라하실 수 있도록 정리하고 공유해 나갈 계획입니다. 참고로 저는 파이썬에 대해 기본 문법만 공부한 상태이며, 따라서 코드는 아무것도 모른다고 할 수 있습니다. 그러나 그런 사람도 문제없이 원하는 모든 것을 할 수 있습니다.

 

우선 처음은, 회계사 데이터 분석에 유용한 아나콘다 주피터 노트북 설치 방법, 주피터 노트북 실행 방법, 그리고 환경 변수 설정 방법에 대해 알아보겠습니다. 이는 파이썬(python)을 기반으로 합니다.

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왜 구글 코랩 대신 주피터 노트북인가?

파이썬을 이용한 데이터 분석을 처음 접하면 보통 구글 코랩(Google Colab)을 많이 씁니다. 제가 처음 배웠던 선생님도 코랩으로 강의를 하셨고요. 설치가 필요 없고, 인터넷만 있으면 바로 실행할 수 있기 때문입니다. 또한 코랩이 제공하는 GPU는 대학생 때 쓰던 노트북으로도 몇백만건의 데이터를 분석할 수 있게 해줍니다.

 

하지만 업무를 하는 입장이시라면 아나콘다(Anaconda) 기반 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 추천합니다.

1. 인터넷 없이도 실행 가능
   • 아나콘다는 한 번 설치해 두면 오프라인에서도 실행할 수 있습니다.
   • 코랩은 항상 인터넷 연결이 필수입니다.
2. 보안성(중요)
   • 회계/재무 데이터는 개인정보, 기업 기밀이 포함되어 있습니다.
   • 코랩은 데이터가 구글 서버를 거치기 때문에, 회사 보안 정책상 사용이 제한될 수 있습니다.
   • 주피터 노트북은 내 PC 안에서 실행되므로 민감한 데이터를 다루기에 훨씬 안전합니다.

결론적으로 학습·연습에는 코랩이 편리하지만, 실무 데이터 분석에는 주피터 노트북이 더 적합합니다. 그리고 저는 개인적으로 구글 드라이브를 쓰지 않기에 데이터 불러오기를 할 때 업로드 하거나 경로 설정해주는 게 번거로웠습니다.

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아나콘다3 & 주피터 노트북 환경 설정

(1) 아나콘다 설치

아나콘다 첫 페이지. 구글계정으로 회원가입을 진행하면 됩니다.

 

1. Anaconda 공식 페이지 접속
2. 운영체제(Windows/Mac)에 맞는 설치 파일 다운로드
3. 설치 과정은 기본값을 그대로 두면 됩니다.
   • 단, “Add Anaconda to PATH environment variable” 체크는 권장하지 않습니다. (충돌 방지)

저는 윈도우를 쓰니 왼쪽 가장 위에 있는 다운로드 파일 다운 받았습니다.

기본설정 모두 그대로 두시면 됩니다.

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(2) 주피터 노트북 실행하기

아나콘다를 설치하면 주피터를 실행하는 방법은 크게 두 가지가 있습니다.

1단계: Anaconda Navigator (입문자용)

• 시작 메뉴에서 Anaconda Navigator 실행
• 대시보드 화면에서 Jupyter Notebook 버튼 클릭
• 브라우저가 자동으로 열리며, 기본 사용자 폴더(C:\Users\계정명)에서 시작됩니다.
• 이후 원하는 폴더로 이동해 노트북을 생성할 수 있습니다.

가운데에 있는게 주피터 노트북입니다!

2단계: 환경변수 설정 후 명령어 실행 (실무자용)

1) 윈도우 버튼 클릭하고 "시스템 환경 변수 편집" 검색해서 들어가기

2) 아래쪽 환경변수 클릭

3) 사용자 변수 - path에 가서 새로만들기를 통해 anaconda3, Scripts, Library 폴더 안에 있는 bin까지 세 가지 폴더 주소를 추가해주기. (하나라도 누락되면 실행되지 않을 수 있습니다.) +만약 했는데 안 됐다면, 다시 path들어가서 확인해봤을 때 안 되어있는 경우가 있습니다. 다시 들어가서 해주세요!

 

로컬디스크C에서 anaconda3폴더를 찾습니다.

 

이렇게 해당 폴더 주소를 클릭해서 복사합니다.

환경 변수 설정 창으로 가서 Path를 선택하고, 편집 버튼을 누릅니다.

편집 창에서 오른쪽 새로 만들기를 클릭합니다.

anaconda3 폴더 주소, 그 안에 있는 Scripts 폴더 주소, Library폴더의 bin 폴더 주소 세 가지를 새로 만들기로 추가해주고 확인을 누릅니다.

 

 

이렇게 한번만 해두면 나중에 분석할 파일이 있는 폴더에서 바로 간단하게 시작할 수 있어 좋습니다.

분석하고자 하는 데이터가 있는 폴더에서 jupyter notebook을 입력하고 엔터를 눌러주면,

 

이렇게 바로 해당 폴더가 경로로 설정된 주피터 노트북이 열립니다.

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(3) 첫 실행 & 테스트

1. 주피터가 실행되면 브라우저에 폴더 구조가 나타납니다.
2. 첫 셀에 아래 코드를 입력하고 실행 (Shift + Enter)

 

print("Hello Data CPA")

Hello Data CPA가 정상적으로 출력되면 설치 & 실행이 성공적으로 완료된 것입니다.

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4. 마무리

오늘은 데이터 분석을 위한 첫걸음으로, 아나콘다 설치부터 주피터 노트북 실행까지 정리해 보았습니다.

Anaconda Navigator 방식으로 실행해도 상관없지만, 환경변수는 지금 딱 한번만 보고 따라하시면 앞으로 컴퓨터 내 어느 위치에서든 바로 jupyter notebook을 실행할 수 있기 때문에 지금 설정해두시는 것을 추천합니다.

 

만약 막히는 부분이 있으시다면 댓글로 알려주세요.

 

다음 게시글에서는 데이터분석의 기초(2) 데이터 수집에 대해 정리해보겠습니다.

데이터 분석 기초(2) openDART에서 데이터 수집하기(feat.XBRL)