AI를 활용한 학술 논문 작성 사례: 엑셀 데이터의 통계 분석과 2가지 주요 AI 엔진 비교

소개

AI 기술이 학술 연구에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이번 사례에서는 ChatGPT와 Claude를 활용하여 엑셀 데이터를 분석하는 과정을 살펴보고, 각 AI 엔진의 장점과 한계를 비교합니다.

진행 방법

1️⃣ AI를 활용한 단계

논문 작성에서 엑셀을 이용한 데이터 통계 분석 과정에서 AI를 적극적으로 활용했습니다.

  • ChatGPT: 엑셀 구성 가이드 제공 및 Python을 이용한 직접 분석 가능

  • Claude: 통계 분석 결과를 해석하는 데 강점이 있음

2️⃣ AI 엔진별 차이점

AI 엔진

특징

한계

ChatGPT

엑셀에서 데이터를 정리하는 방법을 안내하고, Python 코드를 제공하여 직접 분석 가능

엑셀 내에서 직접 계산하는 기능 부족

Claude

엑셀 데이터를 입력하면 통계 분석을 해석하고 요약하는 데 강점이 있음

정확한 수치를 계산하는 기능 부족

  1. 프롬프트 내용

    • 분석 대상 지자체들을 제시

    • 효율성 분석은 자료 포락 분석(DEA)과 비용함수 분석을 실시해줘

    • 그리고 변화율 산정식과 효율성 분석식에 대해서도 제시해줘

    • 분석지표는 엑셀에 제시된 다음 17가지 지표에 대해 이미 첨부했던 엑셀자료를 바탕으로 분석을 해줘

결과와 배운 점

🎯 AI 사용 시 겪은 어려움 & 해결 방법

❌ 문제점:

AI 엔진이 엑셀 데이터를 직접 계산하여 통계 분석 결과를 산출하는 기능이 부족

  • ChatGPT는 분석 방법을 안내하지만 엑셀에서 직접 계산하지 않음

  • Claude는 통계 결과를 해석하지만, 수식을 사용한 분석 과정이 부족

✅ 해결 방법:

  1. ChatGPT에서 Python 코드를 생성하여 직접 데이터 분석을 수행

    • Python을 활용할줄 모르고 실제 프로그램 깔고 도출해준 코드를 입력해도 에러만 떠서 포기

  2. Claude를 활용해 통계 분석 결과를 해석하고 요약하여 내가 가진 데이터를 실제 분석하면 어떤 결과값이 나오겠다는 경향을 알 수 있었고 향후 계산방법 등을 검토하여 실제 논문작성시 작성을 해주면 좋을 것 같음

💡 효과적인 AI 활용 팁

ChatGPT를 활용해 엑셀 및 Python 분석을 병행
Claude를 이용해 분석 결과를 쉽게 해석하고 요약

📌 결론 및 제안

이번 사례에서는 AI 엔진을 활용하여 논문의 통계 분석을 수행한 경험을 공유했습니다.

  • ChatGPT는 분석 도구로, Claude는 해석 도구로 활용하면 효과적

  • AI의 계산 기능이 제한적이므로 엑셀과 Python을 병행 사용 추천

  • 연구자가 AI를 적절히 활용하면 논문 작성 속도를 높이고 더 정교한 분석 가능

ㅇ 본 내용은 지피터스에서 제공해준 gpt의 가이드를 활용하여 작성했습니다

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