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Documentation Index

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분석가가 매번 손으로 하던 데이터 정리·집계·시각화·결론 도출을 자연어 한 줄로 끝냅니다. 회계·영업·운영 팀에서 가장 많이 쓰이는 패턴입니다.

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어떤 작업이 자동화되나

작업평소 소요Teeem AI로
여러 엑셀 합치기 + 중복 정리1–2시간1–2분
거래처별 매출 추이 차트30분30초
분기 보고서 양식에 데이터 채우기2시간1분
100개 PDF에서 특정 항목 추출반나절5분 (비동기)
회의 녹음 → 액션 아이템 표1시간2분

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첫 분석 — 5분 안에

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1. 데이터 첨부

분석할 파일을 채팅에 직접 드래그앤드롭합니다. 또는 Slack 채널에 첨부.지원 형식:
  • 엑셀 (xlsx, xls)
  • CSV (한국어 인코딩 자동 감지)
  • PDF (OCR 포함)
  • 한글 (HWP, HWPX)
  • 이미지 (OCR + 시각 분석)
  • ZIP (안전 압축 해제)
8MB 이상이면 자동 비동기 처리됩니다.
2

2. 자연어로 지시

구체적일수록 좋습니다.❌ 나쁜 예: “분석해줘”✅ 좋은 예:
@Teeem 첨부한 거래처 명단(3개 엑셀)에서:
- 사업자번호로 중복 통합
- 활성 거래처(최근 6개월 거래 있음)와 휴면 분리
- 활성 거래처는 거래처별 매출 합계와 함께 정렬
- 결과 엑셀 (활성 시트 + 휴면 시트)
3

3. 결과 확인

Teeem AI가 다음을 한 번에 처리합니다.
  1. ZIP 안전 해제 → 각 엑셀 파싱
  2. 사업자번호 정규화 (하이픈 제거, 공백 처리)
  3. 중복 식별 + 통합 (3개 파일 → 1개)
  4. 거래 데이터(있다면)와 조인 → 매출 합계 계산
  5. 6개월 기준으로 활성/휴면 분리
  6. 엑셀 파일 생성 (시트 분리, 자동 폭, 헤더 스타일)
  7. 채팅에 첨부 + 요약 메시지
PII(주민번호, 휴대전화 등)는 자동 마스킹된 후 LLM에 전달됩니다. 결과 엑셀에는 원본 그대로 복원됩니다.

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자주 쓰이는 분석 패턴

@Teeem 첨부한 5개 거래처 명단을 합치고 중복 통합해줘.
중복 기준: 사업자번호 우선, 없으면 이메일.
결과는 엑셀로.
핵심: 중복 기준을 명시하지 않으면 자동 추정합니다. 정확도를 높이려면 명시하세요.
@Teeem 첨부한 매출 데이터로 12주 추이 라인 차트 만들어줘.
- 거래처별 5개 라인
- 모바일에서도 잘 보이게 큰 폰트
- PNG로
Mermaid·SVG·PNG 출력 모두 가능. 차트 종류: 막대, 선, 파이, 도넛, 산점도, 히트맵.
@Teeem 첨부한 견적서 PDF 12개에서:
- 견적 일자
- 거래처명
- 견적 금액
- 납기
- 담당자 이메일
엑셀 표로 정리해줘.
구조가 일정한 PDF면 OCR + 패턴 매칭으로 정확도 95%+. 자유 양식이면 LLM이 직접 추출.
@Teeem 첨부한 회의 녹음(45분)에서:
- 자막 생성 (한국어 STT)
- 핵심 결정 사항 5개
- 담당자가 명시된 액션 아이템 (담당, 마감, 우선순위)
- 다음 회의 의제 추천
동영상도 같은 방식. YouTube 링크면 자막 자동 가져옴.
@Teeem 첨부한 일별 주문 데이터에서:
- 정상 패턴(평균, 표준편차) 계산
- 정상 범위(±2σ)를 벗어난 날짜 표시
- 이상치 발생 요일 패턴 분석
- 결과 엑셀 + 차트(이상치 강조 표시)
통계 분석은 analyze_data 도구로 처리. 더 깊은 분석이 필요하면 forecast(시계열 예측), alert_monitor(임계치 모니터링) 도구도.

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결과 품질 높이기

단일 메시지 vs 여러 메시지 — 한 메시지에 모든 요구사항을 넣으면 정확도가 높습니다. 중간에 “그리고 추가로…” 식으로 바꾸면 컨텍스트가 흐트러집니다.
다음을 명시하면 결과가 좋아집니다.
명시할 것예시
입력 데이터 형식”첫 줄이 헤더”, “시트별로 분리”
처리 규칙”중복은 최신 일자 우선”, “빈 값은 제외”
출력 형식”엑셀, 시트는 활성/휴면”, “PNG, 1200×800”
분량”행은 100개까지”, “차트는 3개만”
톤/언어”한국어로 결론 8문장 이내”

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흔한 함정

원본 데이터에 빈 셀, 합계 행, 비고가 섞여 있는 경우. 명시적으로 “비고 행 제외” 또는 “합계 행 무시” 같은 지시를 추가하세요.
PDF의 표가 이미지로 들어가 있는 경우. OCR이 자동 적용되지만 표 인식 정확도는 70–85%. 가능하면 원본 엑셀이나 CSV로 받아 분석하세요.
파일 크기 상한은 조직별 설정 (기본 16MB / 요청). 큰 파일은:
  • 시트별로 분리해서 업로드
  • 또는 ZIP으로 압축 후 업로드 (자동 해제됨)
  • 또는 App Pack으로 데이터를 모델링 후 SQL 쿼리
중복 기준이 명확하지 않으면 LLM이 추정합니다. 사업자번호처럼 정규화가 필요한 경우 (“123-45-67890”과 “1234567890”을 같은 것으로 보기), 명시적으로 지시하세요. 또는 App Pack으로 정규화 규칙을 미리 코드화.
의도된 동작입니다. PII는 LLM에 전달될 때 마스킹되고, 사용자에게 돌아올 때 원본 복원됩니다. 결과 엑셀에 PII가 남는 게 문제라면 명시적으로 “이메일·전화는 마스킹 상태로 출력” 같이 지시하세요.

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반복 분석 → App Pack으로 영구화

같은 분석을 매주 한다면 App Pack으로 옮기는 게 좋습니다.
  • 매번 데이터를 첨부할 필요 없음 (앱이 데이터를 보유)
  • 자연어 쿼리만으로 즉시 답변
  • Slack 슬래시 명령어로 단축
  • 알림 자동화 (예: “재고 < 100이면 알림”)
사용자: "@Teeem 이번 달 거래처별 매출 정리해줘"
  ↓
에이전트: app_aggregate({model: "sales", group_by: "account", period: "this_month"})
  ↓
즉시 답변 — 첨부 파일 필요 없음
자세한 도입 방식은 영업팀 상담.

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다음 단계

앱 패키지로 영구화

매번 데이터 첨부하지 않고도 자동 분석.

예약 인텔리전스

분석을 정기적으로 실행되도록.