1. 프로젝트 개요 (Overview)

배경 (Background)

• 보안 이슈: 사내 교육 만족도 데이터는 민감 정보로, 외부 클라우드 업로드가 제한됨.
• 반복 업무: 매번 엑셀을 열어 차트를 그리고 보고서를 만드는 비효율 발생.

목표 (Objectives)

• Localhost: 외부 전송 없이, 100% 내 PC에서 실행.
• Save Time: 엑셀 파일만 넣으면 분석 끝.
• Data Driven: 감이 아닌 데이터로 교육 효과 입증.

2. 핵심 기능 (Key Features)

1. 데이터 업로드 (Excel Upload)
   • 엑셀 파일(xlsx) 드래그 앤 드롭 지원.
   • 별도 데이터 가공 없이 원본 그대로 사용 가능.
2. 자동 분석 대시보드 (Dashboard)
   • 평균 만족도, 강사 평가 점수 자동 계산.
   • NPS (순수 추천 지수) 등 핵심 지표 카드 표시.
3. 인사이트 시각화 (Visualization)
   • 직급별 만족도 차이 (Box Plot)
   • 이해도 vs 실무 적용도 상관관계 (Scatter Plot)

3. 기술 스택 (Tech Stack)

비용 0원, 유지보수 용이한 파이썬 오픈소스 생태계 활용

• Language: Python 3.x
• Web Framework: Streamlit (빠르고 직관적인 UI)
• Data Processing: Pandas (엑셀 데이터 처리)
• Visualization: Plotly Express (인터랙티브 차트)

"복잡한 웹 개발 지식 없이도, 파이썬 코드만으로 강력한 대시보드를 구축"

4. 사용자 흐름 (User Flow)

1. 실행: 터미널에서 streamlit run app.py 입력
2. 접속: 브라우저 창이 열림 (localhost)
3. 업로드: 분석할 엑셀 파일 투척
4. 확인: 자동으로 그려진 차트와 지표 확인
5. 보고: 결과 캡쳐하여 보고서 작성

5. 개발 로드맵 (Roadmap)

• Step 1: 환경 구축 (Python, Libs 설치) ✅
• Step 2: MVP 기능 구현 (파일 업로드, 기본 차트) 🚧
• Step 3: 고도화 (워드 클라우드, PDF 내보내기) 📅
• Step 4: 배포 (사내 공유용 exe 파일 변환 등) 🚀