MS copilot +Excel 간단 테스트

1) 더미 데이터 내려받기 & 데이터 구조 파악하기

Excel Sample Data (Free Download 13 Sample Datasets) - ExcelDemy

  • Header를 통해 데이터가 미국 주별 콜센터의 고객만족도임을 알 수 있음.

  • 고객 ID, 이름, 감정상태(sentiment), 고객만족도 점수(CSAT score), 콜시행일자(Call Timestamp), 콜이유(Reason), 도시, 주, 콜유입채널(Channel), 응답시간(Response time, SLA-확약서에 합의된 서비스 시간 표준을 의미), Call 시간(분단위), 콜센터이름


2) 전처리 할 것이 있으면 전처리 하기

  • 시행을 하기 전에 데이터를 열고, insert ==> 테이블로 변환하기를 해야 프롬프트 파트가 활성화됨.

  • 전처리할 데이터 없음 - null data 없음

  • 비정형 데이터 없음.


3) 자동 프롬프트 중, 기본적인 Data Insight 요청하기

  • 테이블에 커서를 두고 프롬프트에서 “Show Data Insight” 입력

  • 지속해서 “Can you show another insight?” 입력하여 여러 인사이트


4) 테이블 변환하기

  • 새로운 수식을 제안하고 칼럼을 만들기 : Show a suggestion for a formula column라고 프롬프 & 맘에 들면 insert > insert 하면 새로운 column이 형성됨


  • 특정 정보를 알려 달라고 할 수 있음: Show items with 'ID' of 'BPQ-80812775'라고 프롬프팅하면 아래처럼 필터링해서 보여줘.


4) 결과

: 인사이트를 직접 내주진 않고 기준에 따라 분석만 해 주고 있음.

Call-Center-Sentiment-Sample-Data.xlsx - Microsoft Excel Online (live.com)

  • 주(State)별 콜센터 감정분석 결과

: 미시간이 제일 높고, 유타가 제일 낮음 (이유가 뭘까? 모든 콜센터의 교육이 동일하고 친절도가 비슷하다는 가정아래, 인구밀도에 따른 수요? 날씨에 따른 기본 기분 상태? 음… )


  • 타임스탬프(일자)별 고객만족

: 날짜별 들쭉날쭉. 정기적인 패턴이 보이긴 함. 요일을 대략보니, 주말에 높고, 주중 월요일은 낮은편.


  • 이유와 응답시간(SLA 이하, 이상, 부합)에 따른 고객만족도

:응담시간이 적절하거나 짧을 수록 만족도 높은편


  • 감정에 따른 콜 시간

: “매우 부정적”보다 “부정적”이 더 콜시간이 김 (매우 부정적이면 콜해서 설명 듣기도 싫은 걸까?)


6) PPT로 변환하기

  • EXCEL > VBA > PPT로 변환을 시도하려고 했는데, “개발도구”가 활성화안되고, 옵션에도 없어서 결국 시도 못함.


Takeaway

  • 영어로 해야 해서 한계가 있고, 인사이트를 도출해 주진 않기에 여전히 추정은 사람이 해야함 (Power BI로 같은 자료를 가지고 분석해서 비교해 볼 수 있을 것 - 그러나 Power BI는 개인 email로 생성이 안되고 조직 이메일을 요구하는데 조직 방화벽에 막히는 경우, 무료 사용도 안됨 ㅠㅠ)

  • GPT에서는 셀의 통합/분리가 prompt로만으로 자동으로 되는데, 엑셀은 데이터 통합/분리는 안됨. 그러나 learning curve가 요구되지 않는 간단한 산술식, 함수 적용이 빨리 가능. 제한된 data volume안에서.

  • Power Query, JupyterNote, Azure MachineLearning을 붙여서 향후 개선이 계속될 것으로 생각됨 (데이터전처리 및 변환, 분석, 그리고 알고리즘 분석을 포함한 빅데이터분석으로 통합화될 것으로 가지 않을까 추정)

  • 엑셀 전문가가 co-pilot을 활용하는 것이 용이하지만, 왕초보자가 프롬프트로 볼 수 있는 것은 아직 한계가 있음.


#11기코파일럿프로

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