데이터가 포맷팅이 잘 되어있어야 합니다.
규칙적으로 정리가 되어있는 데이터여야 한다는거죠.
예를들어 입금내역 목록이 있다면 쭉 더해서 총 합을 구하는건 어려운 일은 아닐겁니다.

근데 데이터가 들쭉 날쭉한 날것의 데이터라면 얘기가 다르죠.
예를들어 입금확인 댓글 목록이라고 한다면...
"토비님 5천원 입금했어요"
"저는 50000원 입금했습니다"
"삼만원 입금했습니다"
이러면 5천원, 50000원, 삼만원과 같이 서로 다른 포맷의 데이터를 찾아내서 숫자형으로 바꾸고 더해야 합니다

극단적 예를 들긴 했습니다만 데이터에서 예외처리를 해야 하는 경우는 매우 빈번하게 발생하는 문제이지요.

위에 토비님 말씀처럼 데이터가 규칙적이면 가장 수월합니다. 지금 바로 생각나는 방법은 2가지 정도 있군요. 근데, 어느 방법이든 프로그래밍의 기초를 알아야 한다는 것은 동일합니다. 파이썬이 배우기에는 가장 좋을 거에요.

1. 파이썬을 공부한 뒤, Anaconda를 설치하여 Jupyter 노트북 상에서 여러 툴을 동원하여 작업한다.
2. 엑셀 VBA를 공부하여, 그걸 돌려서 처리한다.

그리고, 데이터가 불규칙한 경우에는 OpenRefine 같은 도구를 사용하여 데이터를 정제해야 할 겁니다.
http://openrefine.org/

그리고, 데이터 처리가 어떤 수준인가에 따라서 다르겠지만, 여기에 직접 질문 올리셔도 웬만하면 답변이 한두 개는 올라올 겁니다. 만약에 질문 올리실 거면, 샘플 데이터와 자신이 목표하는 것, 그리고 작업에 필요한 과정 등을 상세하게 설명하시는 것이 좋습니다.

Only one in queue
Sequenced: ETA unchanged
Sequenced ETA = 02:12:56

Sequencing end



Day 1 02:13:00: AUE11991 has touched down.

Day 1 02:13:00: Aircraft performing touch-and-go 1 of 7

Day 1 02:13:00: Entered the Simulation

Conclusion. Intrail estimated total delay 0 sec.

Waypoint Speed Restrictions Alt Restrictions Dist LTime FlTime Status
From
N34°58'55" E126°22'58" 55 51
To
N35°00'40" E126°22'58" 80 1000 -1251 (No Source) 3222 19 78 SID
N35°00'40" E126°21'55" (FEW) 80 1251 1251 (No Source) 1608 18 30 SID
STWaypoint 90 1000 4512 6 102 Enroute
N34°57'41" E126°21'55" 100 1000 1004 18 16 Enroute
RKJB_01_FAF 90 952 1251- (No Source) ** 1594 11 24 Enroute
RKJB 50 51 51 (No Source) 2224 6 58 InstAppr


Day 1 02:13:00: Entered the lineup queue.
Day 1 02:13:07: Reached landing queue threshold, airport RKJB
Runway 01 has been selected for landing.

No STAR found, building default approach
Arrival Runway: 01
Day 1 02:13:07: Assigned STAR

Waypoint Speed Restrictions Alt Restrictions Dist LTime FlTime Status
From
N34°58'55" E126°22'58" 55 64
To
N35°00'40" E126°22'58" 80 1000 -1251 (No Source) 3222 19 78 SID
N35°00'40" E126°21'55" (FEW) 80 1251 1251 (No Source) 1608 18 30 SID
STWaypoint 100 1251 -1251 (STAR) 4512 6 85 STAR
N34°57'41" E126°21'55" 100 1251 -1251 (STAR) 1004 18 15 STAR
RKJB_01_FAF 90 952 551- (STAR) 1594 11 24 STAR
N34°58'53" E126°22'57" 50 51 2224 6 58 InstAppr

Glide Slope on Final Approach = 7.0 degrees.

Day 1 02:13:07:
CHECKING FOR LAHSO RULES:
No LAHSO Rules are loaded.

Day 1 02:13:07: AUE11991 departed from Runway 01 from Airport RKJB to Airport:RKJB.

Day 1 02:16:13: Sequencing start

Day 1 02:16:13: Update Flight Plan Prior to Sequencing

Waypoint Speed Restrictions Alt Restrictions Dist LTime FlTime Status
From
N34°58'55" E126°22'58" 55 51
To
N35°00'40" E126°22'58" 80 1000 -1251 (No Source) 3222 19 78 SID
N35°00'40" E126°21'55" (FEW) 80 1251 1251 (No Source) 1608 18 26 SID
STWaypoint 100 1251 -1251 (STAR) 4512 6 87 STAR
N34°57'41" E126°21'55" 100 1251 -1251 (STAR) 1004 18 15 STAR
RKJB_01_FAF 90 952 551- (STAR) 1594 11 24 STAR
N34°58'53" E126°22'57" 50 51 2224 6 58 InstAppr

Flow ETA = 02:17:55
Using Flexible ETA sequencing strategy
Finding a slot in the sequence:
AUE11992 (02:17:52)

Finding the Sequencing Gap between AUE11991 and AUE11992:
AUE11991 (C172) is landing on RWY 01 (ETA = 02:17:55)
AUE11992 (C182) is landing on RWY 01 (ETA = 02:17:52)
Checking separation over RWY Threshold:
Default Seq Gap = 120.0 sec
Runway Seq Time = 0.0 sec
Runway Seq Dist = 0.0 nm
Wake Turb Time = 162.9 sec
Radar Sep Dist = 0.0 nm
Radar Sep Time (for AUE11992 to fly that dist) = 0.0 sec
extraSepTimeForBacktrack (for AUE11991) = 0.0 sec
Runway Occupancy Time (for AUE11991) = 2.6 sec
VFR Circuit sep Time on upwind (for AUE11991) = 179.6 sec
Checking separation on STAR/Final
Sep. required over FAF:
Wake Turb Time = 153.0 sec
Radar Sep Time = 0.0 sec
Separation required for AUE11991 and AUE11992 to fly common dist on STAR/Final = 0.0 sec
Gap required at rwy threshold to give correct separation at start of STAR/Final and prevent overtaking:
Gap = max(0.0, 153.0) 0.0 = 153.0 sec
RESULT: gap required = 179.6 sec
Checking airport usage rules...
Checking rules completed.
Checking airport usage rules...
Checking rules completed.

Finding the Sequencing Gap between AUE11992 and AUE11991:
AUE11992 (C182) is landing on RWY 01 (ETA = 02:17:52)
AUE11991 (C172) is landing on RWY 01 (ETA = 02:17:55)
Checking separation over RWY Threshold:
Default Seq Gap = 120.0 sec
Runway Seq Time = 0.0 sec
Runway Seq Dist = 0.0 nm
Wake Turb Time = 166.0 sec
Radar Sep Dist = 0.0 nm
Radar Sep Time (for AUE11991 to fly that dist) = 0.0 sec
extraSepTimeForBacktrack (for AUE11992) = 0.0 sec
Runway Occupancy Time (for AUE11992) = 1.1 sec
VFR Circuit sep Time on upwind (for AUE11992) = 184.2 sec
Checking separation on STAR/Final
Sep. required over FAF:
Wake Turb Time = 151.6 sec
Radar Sep Time = 0.0 sec
Separation required for AUE11992 and AUE11991 to fly common dist on STAR/Final = 3.9 sec
Gap required at rwy threshold to give correct separation at start of STAR/Final and prevent overtaking:
Gap = max(0.0, 151.6) 3.9 = 155.5 sec
RESULT: gap required = 184.2 sec
Checking airport usage rules...
Checking rules completed.
Checking airport usage rules...
Checking rules completed.

Trying to put behind AUE11992 (ETA = 02:17:52)
Lead (AUE11992) gaps: actual = 00:00:02, needed = 00:03:04.

Okay to put behind AUE11992 (ETA = 02:17:52)
Sequenced: Delay imposed = 00:03:01 using OutwardVector (00:03:01)

Day 1 02:16:13: Applied Arrival Vectoring

예를들어 데이터가 이런식으로 구성이 되어있고

위 댓글에서 추출하고 싶은 데이터 첫번째가 02:13:00: Aircraft performing touch-and-go 1 of 7

여기서 02:13:00 같은 시간데이터를 모으고 싶은데 xxx:xx:xx touch-and-go 2 of 7 ~~~ touch-and-go 7 of 7

두번째 데이터는 Sequenced: Delay imposed = 00:03:01 using OutwardVector (00:03:01)

여기서 시간 (00:03:01) 이런식으로 시간데이터만 모으고 싶고,,,

세번째는 특정문구가 반복되는데 그게 몇 회나 반복되는지 궁금한데 -_ㅠ

사실 한개씩 뜯어보면 그렇게 오래 안걸릴텐데

이런 데이터 dial 로그? 가 수십개라서요...

샘플 데이터에서 타임스탬프가 있는 줄을 뽑아보니 다음과 같군요. 이런 걸 원하신 게 맞는지는 몰라도 말이죠.

Sequenced ETA = 02:12:56
Day 1 02:13:00: AUE11991 has touched down.
Day 1 02:13:00: Aircraft performing touch-and-go 1 of 7
Day 1 02:13:00: Entered the Simulation
Day 1 02:13:00: Entered the lineup queue.
Day 1 02:13:07: Reached landing queue threshold, airport RKJB
Day 1 02:13:07: Assigned STAR
Day 1 02:13:07:
Day 1 02:13:07: AUE11991 departed from Runway 01 from Airport RKJB to Airport:RKJB.
Day 1 02:16:13: Sequencing start
Day 1 02:16:13: Update Flight Plan Prior to Sequencing
Flow ETA = 02:17:55
AUE11992 (02:17:52)
AUE11991 (C172) is landing on RWY 01 (ETA = 02:17:55)
AUE11992 (C182) is landing on RWY 01 (ETA = 02:17:52)
AUE11992 (C182) is landing on RWY 01 (ETA = 02:17:52)
AUE11991 (C172) is landing on RWY 01 (ETA = 02:17:55)
Trying to put behind AUE11992 (ETA = 02:17:52)
Lead (AUE11992) gaps: actual = 00:00:02, needed = 00:03:04.
Okay to put behind AUE11992 (ETA = 02:17:52)
Sequenced: Delay imposed = 00:03:01 using OutwardVector (00:03:01)
Day 1 02:16:13: Applied Arrival Vectoring

프린이, 코린이 입장에서 댓글 남겨봅니다.

수작업으로 10시간 예상하시는 걸 보니 데이터 양은 적네요. 이것저것 생각하면 April_fool님 말씀처럼 파이썬을 배우시기를 추천하지만, 데이터 처리 / 분석 / 시각화가 주 목적이실테니 R을 추천해요. 분석 / 전처리 관련된 한글 자료는 R이 더 많았던 것 같은 느낌적인 느낌이 듭니다.

기본적인 프로그래밍 개념 + 스택 오버플로우면 거의 대부분의 문제가 해결되기는 하는데, 이렇게 질문글 올리실 정도면 해당 영역의 암묵적 지식이 부족하실테니 많이 혼란스러우실 거예요. 현재 포스텍 MOOC(http://www.postechx.kr/)에서 AI / Big data 관련 기초 과정을 무료로 제공 중이니 참고하셔요. [01_빅 데이터 분석과 R 프로그래밍(기초Ⅰ)] 따라가면서 R 설치하시고, [05_Python 프로그래밍 - Part Ⅰ] 보면서 프로그래밍 기본 개념 잡으시면 됩니당.

일단 해보시고, 각이 안 나온다 싶으면 April_fool님께 부탁드리는 게 더 빠를 수도 있어요 ㅎㅎ 그래도 혼자 해보고 싶으시면 댓글 주세요. 막히는 부분은 대부분 도와드릴 수 있을 듯합니다.

텍스트에서 반복된 패턴을 가지는 특정한 일부를 추출하는 거라면 정규표현식도 괜찮습니다. 정규표현식이란 게 암호같아 보이긴 하지만 코딩보다는 배우기 쉽다고 생각해요.

당장 찾아보니 무료강좌가 있어서 링크해 봅니다.
https://programmers.co.kr/learn/courses/11
https://opentutorials.org/course/909/5143

적절한 정규표현식을 만드셨으면 다음 사이트에서 잘 되는지 확인해 보실 수도 있고요. 가공하지 않은 원본 데이터를 붙여넣고 테스트 해 보세요.
https://regex101.com/

ce525님이 올리신 원본 데이터에서 시간 부분을 추출하는 정규 표현식은 다음과 같이 짤 수 있습니다:
([0-9]{2}:[0-9]{2}:[0-9]{2})
이것의 의미는 어떤 한 줄에서 0에서 9사이의 숫자가 2자리씩 3벌이 있고, 그 사이에 콜론이 들어간 텍스트를 찾아내라는 의미가 됩니다. 그 결과는 스크린샷과 같습니다.

이 정규식은 Visual Studio Code와 같은 개발자용 메모장에서 검색하거나 내용을 일괄적으로 바꿀 때 활용할 수 있습니다. "Visual Studio Code Regular Expression" 따위의 키워드로 검색하면 설명이 나올 거예요.