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요약

객실 요금 로그 통계 작업은, 서버별로 분산된 로그 파일을 수작업으로 추출하고 통합해야 해서 하루치 데이터만도 3~4시간 이상 걸리는 반복적이고 비효율적인 작업이었습니다.

추출한 csv 파일을 하나로 합치고, 중복(호텔코드+체크인+체크아웃)을 sum으로 집계하는 과정이 많아 직접 처리하기 어렵고, 데이터량이 많은 제휴사에선 수작업이 불가능했습니다.

이를 개선하기 위해 sh 스크립트로 1차 자동 추출, 파이썬(pandas) 스크립트로 csv/xlsx 파일 자동 머지 및 통계 집계를 구현해, 작업시간과 실수 위험을 획기적으로 줄였습니다.

폴더에 파일만 넣으면 자동으로 엑셀 시트별 분할·total 시트 집계까지 가능하게 하여, 누구나 반복 작업을 신속하게 재현할 수 있는 데이터 자동화 체계를 구축했습니다.

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• 목차

개요

• 사업부 요청으로 “특정 제휴사, 특정일의 객실 요금 통계”가 필요함 ( 시설 / 체크인 / 체크아웃 기준 )

• 요금 로그는 각 서버(18대)별로 분산되어 있음 신규 제휴사 유입으로 인해 9대에서 18대로 추가 증설한 상태

• 서버별로 직접 로그를 추출(grep → csv) 후 통합해야 하며, 수작업으로 1일치도 3~4시간, 2일치면 추가 4시간 이상 소요됨

  → gpt로 자동화 지원 받아도 3시간 이상

개선 목표

• 수작업 부담 최소화
  • csv 파일 추출, 머지, 중복 집계 일괄 자동화
• 통계 재현성 확보
  • 같은 폴더 구조/스크립트만 있으면 누구나 즉시 실행 가능
• 확장성
  • 더 많은 서버, 기간 확장 시에도 대응 가능

작업 상세 ( 스크립트/ 자동화 흐름 )

1. 로그 파일 추출 (서버별)

• sh: 서버별 grep + csv 파일로 변환
  • 각 제휴사별( triptopaz, privia )로 필터링 패턴 분리

2. 머지 및 통계 집계 (python 자동화)