안녕하세요 퓨처플로우 김민철입니다.
준비하면서 가장 고민한 점, 어려운 점은 분석할 데이터를 선정하는 것 이었습니다.
그래서 저와 저희 팀에게 도움이 되는 것은 무엇일까 생각해보았더니 다행히도 분석할 데이터를 떠올릴 수 있었습니다.
바로 저희 퓨처플로우 팀의 유튜브 데이터 였습니다. 유튜브를 운영하게 되면 유튜브 스튜디오에서 여러가지 다양한 시청 데이터를 제공해줍니다.
데이터를 확인하면서 직관적인 인사이트를 얻기는 했지만 실제로 큰 활용을 하지 못하고 있었습니다. 이러한 문제를 저보다 데이터 분석 전문가인 GPT의 도움을 받으면 멋지게 해결할 수 있을 것 같습니다.
그래서 고급모드에 들어가서 csv 파일을 다운 받고 무작정 데이터 분석을 요청했습니다.
언제나 저를 도와주는 할아버지 프롬프트와 송은정 교수님의 커스텀 인스트럭션을 벤치마킹해서 적용하고 이번에 교수님께서 발표에서 보여주신 프롬프트를 활용하여 분석을 진행하였습니다.
목표를 명확하게 물어봐줘서 이에 대해 대답해주었습니다.
그리고 분석을 진행하는 단계를 알아서 정리하였고 그래도 진행을 요청했습니다.
전처리가 완료되고 저에게 어떻게 하면 좋을지 물어서 알아서 해달라고 했습니다
문제가 있었지만 알아서 GPT가 스스로 문제를 해결해주었습니다.
데이터 분석이 완료 되었고 원래는 여기서 송은정 교수님의 프롬프트를 그대로 사용하려고 했으나 역시 또 알아서 해준다고 대답해주었기 때문에 우선은 알겠다고 대답했습니다.
분석 결과
결론
제목으로 유튜브 구독자 만 명 달성하기 라는 어그로를 끌었지만 결론은 실패입니다. ㅜㅜ
아마도 유튜브에서 제공 받은 데이터의 한계라 고 생각되는데 정말로 실행할 수 있는 실용적인 실행 전략을 얻지는 못했습니다. 또 분석된 데이터의 인사이트 역시 특별한 부분은 없었던 것 같습니다.
데이터를 다시 선정하거나 분석 방법을 바꾸는 등 피드백을 통한 업그레이드가 필요할 것 같습니다.