1달 간 품을 드린 챗GPT 데이터 분석 가이드 영상을 공유합니다. 솔직히 웬만한 책이나 해외 영상, 유료 강의보다 질 좋은 영상이지 않을까 생각합니다. 챗GPT 고급 데이터 분석으로 할 수 있는 건 다 해봤습니다.
챗GPT 데이터 분석 사례
1. 데이터 전처리 및 한글 패치
지저분한 데이터를 분석 가능한 깔끔한 데이터 (tidy data)로 빠르게 정리해봅니다.
차트에서 한글이 표시되도록 한글 라이브러리를 패치하는 방법을 가이드 합니다.
2. 데이터 시각화
구체적이고 명확한 지시사항으로 엑셀보다 복잡한 차트를 시각화 해봅니다.
차트의 각 구성 요소 (차트 제목, X축 이름, Y축 이름, 데이터 레이블, 눈금자, 범례, zorder) 등도 구체적으로 안내 드립니다.
3. 데이터 취합 자동화
같은 양식의 여러 엑셀 파일을 하나의 엑셀 파일로 취합합니다.
팀 막내가 매번 파일을 열어서 복붙하는 번거로움을 해결합니다.
4. 이커머스 구매 데이터 분석 및 고객 세분화
챗GPT 데이터 분석의 일반적인 플로우를 가이드 합니다. 데이터 업로드 및 설명 → 데이터 전처리 → 탐색적 데이터 분석 (EDA) → 가설 설정 (가설 설정에서 도움 요청) → 인사이트 도출 및 인사이트 기반 보고서 작성/액션 플랜 아이디에이션
샘 호트만님의 RFM 분석을 참고했습니다. https://www.gpters.org/data-science/post/ai-impact-data-analysis-BVfF0AJPoEvial7 샘 호트만님께 허락을 구했고, 영상에서도 샤라웃 했습니다.
5. 구글 애널리틱스 유저 데이터 분석
구글 애널리틱스 raw data를 기반으로 제가 운영하는 노코드캠프 웹사이트의 유저 유입에 대한 상세한 분석과 시각화를 해봅니다.
더해서, 이 데이터 분석 결과에 근거해서 디지털 마케팅 액션 플랜도 세워봅니다.
6. 주가 데이터 분석
주식 종가 데이터에 주요 기사를 맵핑해서 기업의 특정 이벤트가 주가에 영향을 주는 지를 분석해 봤습니다.
OpenAI의 주요 이벤트와 Microsoft의 주가 변화를 비교해서 OpenAI가 Microsoft 주식에 어떤 영향을 주는지 과거 이벤트를 기점으로 분석해봤습니다. (높은 영향이 있다고 결론이 나옵니다!)
7. 상관 관계 분석을 통한 직무 만족도 요인 분석
HR Survey로 우리 회사 구성원들의 직무 만족 도에 영향을 주는 요인이 무엇인지도 분석해 낼 수 있습니다.
당연히 이것에 근거하여 HR 액션 플랜도 수립할 수 있는 것이죠.
8. 회귀 분석을 통한 퇴사자 예측 모델
상관관계 분석과 회귀 분석의 차이를 설명하고, 회귀 분석을 통해서 예측 모델까지 만들어봅니다.
과거 퇴사자의 특징을 회귀 분석하면 현재 재직자 중에 어떤 특징을 가진 사람이 퇴사 위험군인지를 분석할 수 있고, 실제로 가장 퇴사 위험이 높은 사람들을 통계적으로 추출해 낼 수 있습니다.
9. 고객 후기/리뷰 텍스트 분석
이커머스 사이트에서 후기를 크롤링해서 해당 후기를 분류, 종합하여 제품에 대한 인사이트를 도출합니다.
엑셀에 GPT API를 적용해서 비정형 데이터를 요약, 추출, 카테고라이징하는 것과 고급 데이터 분석 기능만을 이용해서 비정형 데이터를 분류, 요약하는 것의 차이를 설명합니다.
10. 샘플 데이터, 테스트 데이터 만들기
테스트용 샘플 데이터도 뚝딱 만들어냅니다.
11. 간단 웹사이트 크롤링
html 코드를 사이트에서 복사하고, 거기서 내가 필요한 데이터만 추출해내는 방식으로 간단한 크롤링도 고급 데이터 분석 기능을 응용해서 할 수 있습니다.
챗GPT 데이터 분석을 해보며 느낀 점
고급 데이터 분석 기능을 사용하고 있으면 마치 중급 데이터 분석가와 협력해서 일하는 듯한 느낌을 받습니다. 챗GPT를 쓴다는 것은 AI와 인간이 협력하는 방식이고 서로를 똑똑하게 해주는 방식으로 일하는 것이구나 하는 깨달음이 있었습니다.
데이터 분석에 대해서 사실 저는 전문가는 아닙니다. 그렇지만 어떤 접근을 해야 된다, 어떤 키워드가 있다 정도만 알아도 디테일을 챗GPT가 채워주니까 꽤 심도있는 분석을 어렵지 않게 해낼 수 있었습니다. AI를 일에 적용했을 때 느끼는 놀라움의 포인트가 바로 이런 점입니다. 내가 잘 모르는 분야에서도 굉장히 빠르게 배울 수 있고, 굉장히 수준급의 결과물을 만들 수 있구나 하는 느낌이요.
데이터를 제공하고 그걸 기반으로 보고서 작성이나 액션 플랜 아이디에이션을 하면 확실히 더 탄탄한 결과물이 나옵니다. 일종의 RAG 같은 효과랄까요. 챗GPT 프롬프트만으로 결과물을 뽑을 때보다 훨씬 탄탄하고 유용한 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 보안 문제만 없다면 많은 직장인들이 이런 식으로 데이터를 업로드하고, 데이터 기반 분석을 하면 정말 좋겠다 유용하겠다 하는 생각이 많이 들었습니다.
만드는데 거의 1달이 걸렸습니다. 시간이 너무 걸려서 그 사이에 GPT4o도 나오고 트렌드와는 상관 없는 영상이 되버렸지만, 오래 공들인 만큼 이 영상을 많이 봐주셨으면 합니다😭 도와주세요 ㅋㅋ
이 영상을 만 드는데 GPTers의 많은 컨텐츠가 영감을 많이 줬습니다. GPTer도 넘넘 고맙습니다. 알라뷰!
👉 이 강의 영상 여기서 보세요. (위 영상과 동일한 링크 다시 넣기!)