노마드G 님께서 올려주신 내용을 활용해서
저도 한번 해보자는 마음으로 따라해본 내용입니다.
이미 자세한 내용은 노마드G님이 올려주셨기 때문에
실제 분석을 하면서 실패한 사례 (?) 라고 해야 할지,
저처럼 코딩이나 분석에 대한 전문가가 아닌 초보자가
어려움을 겪게 되는 내용 중심으로 공유 드립니다.
우선, 저는 노마드G님이 설명해주신 내용 그대로 따라가려고 노력했습니다.
요기에 접속해서, 서비스산업의 노동생산성 데이타 2개를 다운받아서,
챗GPT에게 “넌 데이터 전문가야~, 이거 보고, 분석가능한 가설 10개 뽑아줘”
라고 그대로 배운대로 했습니다.
ChatGPT
두 데이터셋의 내용을 확인한 결과 다음과 같은 정보를 담고 있습니다:
서비스업 지역별 노동생산성
컬럼 구성: 지역(시도별), 산업(산업별), 항목, 단위, 그리고 2017년부터 2021년까지의 연도별 노동생산성 데이터.
데이터 설명: 다양한 서비스 산업의 지역별 노동생산성을 5년간 보여주는 데이터입니다.
서비스업 기업규모별 노동생산성
컬럼 구성: 산업(산업별), 항목, 단위, 그리고 전체, 대기업, 중소기업을 포함한 기업 규모별로 2017년부터 2021년까지의 연도별 노동생산성 데이터.
데이터 설명: 서비스 산업의 기업 규모별 노동생산성을 5년간 보여주는 데이터입니다.
분석을 진행하기 위해서는 구체적인 분석 목표나 필요한 인사이트에 대한 정보가 필요합니다. 예를 들어, 시간에 따른 추세 분석, 지역 간 비교, 산업별 분석, 기업 규모에 따른 생산성 차이 등이 있을 수 있습니다.
분석에 있어서 원하는 구체적인 목표나 필요한 인사이트를 알려주시면, 그에 맞는 분석을 진행할 수 있습니다.
You
그럼 위 데이터들을 통해 세울수 있는 가설 10개를 만들어서 알려줘
ChatGPT
ChatGPT
데이터를 기반으로 세울 수 있는 가설은 다양합니다. 여기서 제시하는 가설들은 데이터를 깊이 분석하기 위한 출발점이 될 수 있습니다:
지역별 노동생산성 차이: 특정 지역은 다른 지역보다 노동생산성이 높을 것이다. 이러한 차이는 지역별 경제 환경, 산업 구조, 인프라 수준 등에 기인할 수 있다.
산업별 노동생산성 변화: 특정 산업의 노동생산성은 다른 산업에 비해 시간이 지남에 따라 더 큰 변화를 보일 것이다. 기술 발전, 시장 수요, 정책 변화 등이 영향을 미칠 수 있다.
기업 규모별 노동생산성 차이: 대기업은 중소기업에 비해 노동생산성이 더 높을 것이다. 대기업이 보유한 자원, 기술, 효율성이 이를 뒷받침할 수 있다.
시간에 따른 노동생산성 증가 추세: 전반적으로 서비스업의 노동생산성은 2017년부터 2021년까지 점진적으로 증가할 것이다. 이는 기술 혁신과 업무 효율성 향상에 기인할 수 있다.
코로나19 팬데믹의 영향: 2020년과 2021년의 노동생산성 데이터는 코로나19 팬데믹의 영향을 받아 특이한 변동을 보일 것이다. 특히, 숙박 및 음식점업 같은 일부 산업에서 더 두드러질 수 있다.
지역별 산업 특화의 영향: 특정 지역에서 강세를 보이는 산업의 노동생산성은 해당 지역에서 전반적으로 높을 것이다. 지역별 산업 특화와 경제 활동의 집중이 이에 기여할 수 있다.
정부 정책의 영향: 정부의 경제 및 산업 정책 변화는 노동생산성에 유의미한 영향을 미쳤을 것이다. 특정 연도의 생산성 변화는 정책 변화와 연관될 수 있다.
기술 진보의 역할: 정보통신업과 같은 기술 집약적 산업의 노동생산성은 다른 서비스 산업에 비해 더 빠르게 증가할 것이다. 기술 혁신이 이러한 증가를 주도할 것이다.
경제 환경의 영향: 경제 성장률, 소비자 신뢰도, 투자 환경 등의 거시경제 지표 변화는 노동생산성에 영향을 미쳤을 것이다. 이러한 변화는 데이터를 통해 간접적으로 관찰될 수 있다.
산업 간 상호작용의 영향: 특정 산업의 생산성 변화가 다른 산업에 영향을 미쳤을 것이다. 예를 들어, 정보통신업의 생산성 증가가 다른 서비스 산업의 생산성 증가를 촉진했을 수 있다.
이러한 가설들은 데이터 분석을 통해 검증될 수 있으며, 이 과정에서 추가적인 인사이트를 발견할 수 있습니다. 분석을 진행하기 전에 가장 관심 있는 가설이나 우선순위를 정하는 것이 중요합니다.
어떤 가설을 우선적으로 검증하고 싶으신가요?
You
10번 가설에 대한 검증을 구체적으로 해줘. 필요하다면 EDA를 해서 알려줘
ChatGPT
ChatGPT
10번 가설 "특정 산업의 생산성 변화가 다른 산업에 영향을 미쳤을 것이다"를 검증하기 위해, 우선 데이터 내의 산업 간 상호작용을 조사하는 탐색적 데이터 분석(EDA)을 진행할 것입니다. 이 과정에서 정보통신업과 다른 서비스 산업 간의 노동생산성 변화의 상관관계를 중점적으로 살펴볼 것입니다.
분석 절차는 다음과 같습니다:
데이터 준비: 정보통신업을 포함한 다른 서비스 산업의 노동생산성 데이터를 준비합니다.
산업별 노동생산성 변화 추세 분석: 각 산업의 연도별 노동생산성 변화 추세를 시각화합니다.
상관관계 분석: 정보통신업의 노동생산성 변화와 다른 서비스 산업의 노동생산성 변화 간의 상관관계를 분석합니다.
인사이트 도출: 분석 결과를 바탕으로 인사이트를 도출하고, 가설을 검증합니다.
이제 EDA를 시작하겠습니다.
분석 결과, 산업별 노동생산성 변화 추세와 상관관계를 통해 다음 인사이트를 도출할 수 있습니다:
산업별 노동생산성 변화 추세
정보통신업은 2017년부터 2019년까지 증가 추세를 보였으나, 2020년 과 2021년에 감소하는 경향을 보입니다. 이는 코로나19 팬데믹의 영향을 받았을 가능성이 있습니다.
도매 및 소매업은 2020년에 크게 증가했으나, 2021년에 다시 감소하는 경향을 보입니다.
숙박 및 음식점업은 비교적 안정적인 생산성을 유지하다가 2021년에 증가하는 경향을 보입니다.
산업별 노동생산성 상관관계
정보통신업과 도매 및 소매업, 그리고 숙박 및 음식점업 간에는 음의 상관관계가 관찰됩니다. 특히, 정보통신업과 숙박 및 음식점업 사이의 상관계수가 -0.82로, 가장 강한 음의 상관관계를 보입니다.
이는 정보통신업의 노동생산성이 증가할 때 숙박 및 음식점업과 도매 및 소매업의 생산성이 감소하는 경향이 있음을 시사합니다.
가설 검증
분석 결과를 바탕으로, "특정 산업의 생산성 변화가 다른 산업에 영향을 미쳤을 것이다"라는 가설은 부분적으로 지지됩니다. 특히, 정보통신업의 생산성 변화가 다른 서비스 산업, 특히 숙박 및 음식점업의 생산성 변화와 강한 음의 상관관계를 보이는 것으로 나타났습니다. 이는 정보통신 기술의 발전이 전통적인 서비스 산업의 업무 방식에 변화를 가져와 생산성에 영향을 미쳤을 수 있음을 시사합니다.
이 분석은 서비스 산업 간의 상호작용과 그 영향을 이해하는 데 중요한 출발점을 제공합니다. 추가적인 분석을 통해 이러한 상관관계의 원인을 더 깊이 탐구할 수 있습니다.
자..여기서 부터 시작되었습니다.
교훈부터 말씀드리면,
데이터를 어디서 추출할 수 있는지 알고 있는 상황에서 굳이 Chatgpt에게 요구할 필요가 없다. 더 모호하게 답을 해줄 수 있다.
둘째, 데이타 분석에 필요한 추가 데이터들의 구성 내용을 동일하게 해주어야 분석이
이루어진다.
- 즉, 여러 엑셀시트들을 추가로 데이터 분석을 위해 chatgpt에게 학습을 시키고자
할 경우 각 항목의 이름이 같아야 하며,
- 데이터의 정리 형태도 유사하게 할때 분석이 가능함위 2가지를 잘 못해서 시간만 잡아먹는 실수가 반복되었습니다.
자 이런식으로 하다보니 시간만 많이 잡아 먹고,
그냥 제가 통계프로그램에서 상관관계 분석을 직접 하는 것보다 더 수작업이 늘어나는
현상이 발생했습니다.
사실, 엑셀에서 상관관계 분석을 하고, 회귀분석을 돌리면 금방 끝나는 걸
ChatGPT에서 해볼려고 하니 너무 많은 시간을 소요한거 같습니다.
제가 이번에 배운 것을 다시 정리하면, 다음 4가지 입니다.
저와 같은 실수를 하지 않기를 바라는 마음으로 공유드린 내용을 마칩니다.
Chatgpt에게 전체적인 데이터를 주고 가설을 뽑아 달라고 하는 건 충분히 의미가
있습니다. 왜냐하면 너무 많은 데이터를 보고 거기서 의미를 찾는 경우,
시간이 너무 많이 잡아 먹고, gpt가 제시한 10가지 가설을 도출하는거 자체가
너무 힘들기 때문입니다.가설을 도출해서 이 중에서 하나씩 가설검증을 하는 건 의미가 있습니다.
가설 검증에 대해서 충분한 설명을 해주기 때문입니다.
이제, 실패하면서 배운걸 설명드리면, 데이터 분석의 기본은 분석할 항목의
이름이 같아야 한다.
그리고, 분석하려는 데이터는 동일한 형태로 정리가 되어야 있어야 한다.
gpt가 알아서 이걸 맞춰주고, 이름 유사한것끼리 추론해서 알아서 분석을 해주는 건
아니다.