데이터 분석 입문: 챗GPT와 함께하는 단계별 EDA(탐색적 데이터 분석) 전략!

데이터는 현대 비즈니스에서 가장 귀중한 자산 중 하나로 인식되고 있다. 데이터 분석은 단순한 수치의 나열을 넘어, 비즈니스의 전략적 결정과 혁신을 이끌어내는 중요한 역할을 한다. 그러나 방대한 데이터 속에서 의미 있는 통찰을 얻기 위해서는 효과적인 데이터 분석 과정이 필요하다. 이러한 과정에서 챗GPT와 같은 AI 도구의 도움을 받는 것은 매우 유익하다.

이번 블로그 포스트에서는 데이터 분석의 핵심 단계인 데이터 인지, 전처리, 분석, 시각화, 인사이트 도출까지의 과정을 챗GPT를 활용하여 어떻게 효율적으로 진행할 수 있는지를 살펴보겠다. 이를 통해 독자들은 AI 도구를 사용하여 데이터 분석을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 이해하게 될 것이다.

 

1. 데이터 인지

데이터 분석의 첫 단계는 데이터 인지이다. 데이터 인지는 데이터가 무엇인지, 어떤 특성을 가지고 있는지를 이해하는 과정이다. 이 단계에서는 데이터를 수집하고, 데이터의 종류와 형식을 파악하며, 데이터가 포함하는 변수의 특성을 분석한다.

예를 들어, 고객 구매 데이터를 분석하려는 경우, 데이터의 변수로는 고객 ID, 구매 날짜, 제품 카테고리, 구매 금액 등이 있을 수 있다. 챗GPT를 활용하면 "이 데이터셋의 주요 변수는 무엇인가?"와 같은 질문으로 데이터의 특성을 간단히 파악할 수 있다. 또한, AI는 각 변수의 의미와 데이터 간의 관계를 설명해 줄 수 있어, 데이터 분석의 출발점을 명확하게 해준다.

이 파일은 [데이터 주제]에 대한 데이터를 포함하고 있습니다. 전문 데이터 분석가의 관점에서 파일의 전반적인 내용과 행, 열을 잘 살펴보고 어떤 데이터인지 구체적으로 파악해서 설명해 주세요.

 

2. 데이터 전처리

데이터 전처리는 데이터 분석 과정에서 매우 중요한 단계로, 분석에 사용할 수 있도록 데이터를 정제하고 변형하는 작업을 포함한다. 여기에는 결측값 처리, 이상치 제거, 데이터 형식 변환 등이 포함된다.

예를 들어, 날짜 데이터가 "YYYY-MM-DD" 형식으로 되어 있다면, 이를 "MM-DD" 형식으로 변환하는 과정이 필요할 수 있다. 챗GPT는 "이 데이터를 전처리하여 결측값을 제거하고 날짜 형식을 변환해 주세요"라는 요청으로 효과적인 전처리 과정을 지원할 수 있다. 데이터가 정리되면, 분석의 정확성과 신뢰성이 높아진다.

이 파일을 이해하기 쉽게 전처리하고 싶습니다. [특정 조건]이 있는 행은 제거하고 실제 데이터만 남겨 주세요. “[삭제할 칼럼1]”, “[삭제할 칼럼2]”, “[삭제할 칼럼3]”, “[삭제할 칼럼4]”, “[삭제할 칼럼5]” 칼럼은 삭제해 주세요. 날짜 형식은 현재 ‘[현재 날짜 형식]’ 형식이지만, ‘[변경할 날짜 형식]’ 형식으로 바꿔 주세요. 각각의 키워드별로 날짜별 숫자가 잘 드러나도록 전체 테이블을 정리해 주세요. 이렇게 수정한 파일을 다운로드받을 수 있도록 다운로드 링크를 제공해 주세요.

 

3. 데이터 분석

데이터 분석 단계에서는 수집된 데이터를 통해 다양한 분석 기법을 적용하여 인사이트를 도출한다. 이 단계에서는 EDA(Exploratory Data Analysis)가 중요한 역할을 한다. EDA는 데이터를 다양한 각도에서 관찰하고 의미를 파악하는 과정을 의미한다.

EDA는 일변량 분석과 다변량 분석으로 나뉜다. 일변량 분석은 한 번에 하나의 변수를 분석하는 것이며, 다변량 분석은 여러 변수를 동시에 분석하는 것을 의미한다. 예를 들어, "구매 금액"이라는 변수를 일변량 분석하여 그 분포를 확인하거나, "구매 금액"과 "제품 카테고리" 간의 관계를 다변량 분석으로 분석할 수 있다. 챗GPT는 이러한 분석을 위해 필요한 질문이나 분석 방법론을 제시하는 데 큰 도움을 줄 수 있다.

이 데이터를 기반으로 탐색적 데이터 분석(EDA)을 진행해 주세요. 먼저 [분석 방법] EDA를 실시해서 데이터에 대해서 충분히 이해해 봐 주세요.

칼럼 중에서 [칼럼1]는 [칼럼1의 의미], [칼럼2]는 [칼럼2의 의미], [칼럼3]는 [칼럼3의 의미], [칼럼4]는 [칼럼4의 의미]를 의미해요. [칼럼2], [칼럼3], [칼럼4]의 합은 [칼럼1]과 같아요. 각각의 날짜에 해당하는 데이터는 그 날짜에 작성된 숫자를 의미해요. 이 정보를 기반으로, 다변량 EDA 분석을 수행해 주세요.

 

4. 데이터 시각화

데이터 시각화는 분석 결과를 시각적으로 표현하여 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 단계다. 차트, 그래프, 대시보드 등의 시각적 도구를 활용하여 데이터의 패턴과 트렌드를 쉽게 파악할 수 있다.

챗GPT를 활용하여 "이 데이터를 시각적으로 표현해 주세요"라고 요청하면, 적절한 시각화 방법과 예시를 제안해 줄 수 있다. 예를 들어, 고객의 구매 패턴을 분석할 때, 연도별 매출을 선 그래프로 표현하거나, 제품 카테고리별 매출 비율을 파이 차트로 시각화할 수 있다. 이를 통해 데이터 분석 결과를 명확하게 전달할 수 있다.

언급량이 많은 상위 [숫자]개의 단어로 워드클라우드 이미지를 그려 주세요. [부정적인 언급 비중]이 높을수록 [부정적인 색상]으로, [긍정적인 언급 비중]이 높을수록 [긍정적인 색상]으로 그려 주세요.

 

5. 인사이트 도출

마지막 단계는 인사이트 도출이다. 데이터 분석을 통해 얻은 정보를 기반으로 의미 있는 결론을 도출하고, 이를 비즈니스 전략에 적용하는 것이다. 이 과정에서 챗GPT는 "이 데이터 분석 결과를 바탕으로 어떤 인사이트를 도출할 수 있을까요?"라는 질문으로 필요한 인사이트를 제공할 수 있다.

예를 들어, 특정 제품 카테고리의 판매량이 급증했다면, 해당 제품의 마케팅 전략을 강화하거나 재고 관리를 조정하는 등의 결정을 내릴 수 있다. 이러한 인사이트는 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 하며, 기업의 경쟁력을 높이는 데 기여한다.

이 내용을 기반으로 '[주제]'에 대해 사람들이 어떤 주제로 이야기하는지, 혹은 어떤 생각을 가지고 있는지 파악하고 싶습니다. 각 단어의 언급량과 긍정 및 부정의 감정 표현을 보고, 이 주제에 대해 사람들이 어떤 이야기를 하고 있는지 인사이트를 도출해 주세요.

 

챗GPT와 같은 AI 도구를 활용한 데이터 분석은 단순한 수치 분석을 넘어, 기업의 전략적 결정에 깊은 영향을 미친다. 데이터 인지에서부터 시작하여 전처리, 분석, 시각화, 인사이트 도출까지의 모든 단계에서 AI의 도움을 받음으로써, 보다 효율적이고 정확한 데이터 분석을 수행할 수 있다. 데이터는 현대 비즈니스의 핵심이며, 이를 통해 기업은 시장의 변화를 민감하게 감지하고, 더 나은 방향으로 나아갈 수 있는 기회를 잡을 수 있다.