엑셀데이터분석으로 PC 성능 로그 비교하는 방법
얼마 전 같은 그래픽카드를 쓰는 PC 두 대를 봤는데, 게임 프레임은 비슷한데 한쪽만 이상하게 끊김이 심했습니다. 사양표만 보면 답이 안 나오는 상황이라 부팅 시간, 온도, 클럭, 프레임 로그를 엑셀에 넣고 비교했더니 원인은 CPU 온도 상승 후 클럭이 떨어지는 쪽이었습니다.
PC 문제를 잡을 때 엑셀데이터분석은 생각보다 쓸모가 큽니다. 벤치마크 점수 하나만 보는 게 아니라 여러 번 측정한 값의 평균, 튀는 값, 변동 폭을 같이 보면 체감 성능 차이가 꽤 선명하게 보입니다.
엑셀데이터분석을 쓰기 전에 기록부터 맞추는 방법
먼저 데이터 형식을 맞춰야 합니다. 저는 보통 같은 조건에서 3회 이상 측정합니다. 예를 들어 윈도우 부팅 시간은 완전 종료 후 전원 버튼을 누른 시점부터 바탕화면 작업 표시줄이 안정되는 시점까지 재고, 게임 프레임은 같은 맵, 같은 구간, 같은 그래픽 옵션으로 기록합니다.
- 부팅 시간: 초 단위로 3회 이상 입력
- CPU 온도: 대기 상태와 부하 상태를 나눠 입력
- GPU 온도: 게임 10분 후 최고 온도 입력
- 평균 프레임: 같은 구간에서 반복 측정
- 1% Low 프레임: 끊김 체감 확인용으로 따로 입력
엑셀 첫 행에는 항목명을 넣습니다. 예를 들면 날짜, PC 이름, CPU, RAM 용량, SSD 모델, 부팅 시간, 평균 프레임, 1% Low, CPU 최고 온도처럼 잡으면 됩니다. 숫자 뒤에 초, 도, 프레임 같은 글자를 붙이면 계산이 꼬일 수 있으니 단위는 열 이름에 넣고 값은 숫자만 입력하는 편이 좋습니다.
데이터 분석 도구 켜고 기본 통계 뽑기
엑셀에서 데이터 분석 버튼이 안 보이면 추가 기능을 켜야 합니다. 파일 > 옵션 > 추가 기능으로 들어가서 Excel 추가 기능을 선택한 뒤 분석 도구를 체크하면 됩니다. 그다음 데이터 탭 오른쪽에 데이터 분석 메뉴가 생깁니다.
가장 먼저 쓸 만한 것은 기술 통계입니다. 부팅 시간이나 프레임 열을 선택하면 평균, 최소값, 최대값, 표준 편차 같은 값이 나옵니다. 여기서 평균만 보면 놓치는 게 많습니다. 예를 들어 평균 프레임이 144와 139라면 큰 차이가 없어 보이지만, 1% Low가 92와 55라면 실제 게임 체감은 완전히 다릅니다.
표준 편차를 보는 이유
표준 편차는 값이 얼마나 흔들리는지 보여줍니다. 같은 70도짜리 CPU라도 한쪽은 68~72도 사이에서 조용히 움직이고, 다른 한쪽은 55도에서 92도까지 출렁이면 후자가 더 불안합니다. 팬 커브, 쿨러 장착 상태, 케이스 흡기 구조를 의심할 수 있습니다.
윈도우 오류도 비슷합니다. 블루스크린이 하루에 한 번인지, 특정 게임 실행 후 20분 안에 반복되는지, 메모리 사용량이 90%를 넘을 때만 발생하는지 기록하면 원인 범위가 확 줄어듭니다. 감으로 드라이버를 갈아엎는 것보다 훨씬 빠릅니다.
피벗 테이블로 부품별 체감 차이 보는 방법
여러 PC를 비교할 때는 피벗 테이블이 편합니다. CPU별 평균 프레임, SSD별 부팅 시간, RAM 용량별 압축 해제 시간 같은 식으로 묶어 보면 사양표에서 안 보이던 차이가 나옵니다. 특히 같은 CPU라도 메모리 듀얼 채널 여부에 따라 1% Low가 꽤 벌어지는 경우가 있습니다.
- 행: CPU 모델 또는 SSD 모델
- 값: 평균 프레임, 부팅 시간, 압축 해제 시간
- 필터: 윈도우 버전, RAM 용량, 그래픽 옵션
- 열: 테스트 회차 또는 게임 이름
여기서 주의할 점은 조건이 섞이면 데이터가 흐려진다는 겁니다. 윈도우 업데이트 전후, 그래픽 드라이버 버전, 전원 관리 옵션, 백그라운드 프로그램 상태가 다르면 같은 PC도 결과가 달라집니다. 저는 테스트할 때 전원 옵션은 최고 성능 또는 균형 조정 중 하나로 고정하고, 백신 검사나 클라우드 동기화가 도는 시간은 피합니다.
상관관계로 병목 의심 지점 찾기
엑셀데이터분석에서 상관 분석을 쓰면 두 값이 같이 움직이는지 볼 수 있습니다. CPU 온도가 올라갈수록 1% Low가 떨어지는지, SSD 사용률이 100%에 붙을 때 게임 로딩이 길어지는지 확인할 때 좋습니다.
예를 들어 CPU 최고 온도와 1% Low 프레임의 상관 값이 음수로 강하게 나온다면 온도 때문에 성능이 흔들릴 가능성이 있습니다. 반대로 평균 프레임과 GPU 사용률이 같이 오르는데 CPU 사용률은 낮다면 그래픽카드 쪽 한계에 가까울 수 있습니다. 이 값 하나로 확정하면 안 되지만, 어디부터 손댈지 순서를 잡는 데는 꽤 유용합니다.
제가 자주 보는 조합
- CPU 최고 온도와 클럭 하락 폭
- GPU 사용률과 평균 프레임
- RAM 사용량과 끊김 발생 시점
- SSD 활성 시간과 게임 로딩 시간
- 부팅 프로그램 개수와 부팅 시간
윈도우 세팅에서는 시작 프로그램 개수와 부팅 시간을 같이 보면 체감이 잘 맞습니다. 시작 프로그램 5개인 PC와 25개인 PC는 같은 SSD를 써도 바탕화면 진입 후 안정되는 시간이 다릅니다. 부팅 속도 벤치마크만 보면 비슷한데, 사용자는 후자를 더 답답하게 느낍니다.
숫자를 믿되 현장 체감도 같이 보는 습관
엑셀은 원인을 대신 찾아주는 도구가 아닙니다. 대신 감으로 넘기기 쉬운 차이를 눈에 보이게 만들어 줍니다. 부팅이 느리다, 게임이 끊긴다, 팬 소리가 갑자기 커진다 같은 말을 숫자로 바꾸면 작업 순서가 달라집니다.
개인적으로는 평균보다 최저값과 흔들림을 더 자주 봅니다. PC는 최고 점수보다 나쁜 순간이 체감에 더 크게 남습니다. 엑셀데이터분석으로 그 나쁜 순간을 잡아내면 쿨러를 바꿀지, 드라이버를 되돌릴지, 시작 프로그램을 줄일지 판단이 훨씬 편해집니다. 결국 좋은 세팅은 숫자와 손끝 느낌이 같은 방향을 가리킬 때 나옵니다.
