이태극의 유튜브 요약 - 일잘러 장피엠님의 챗GPT 고급 데이터 분석

ChatGPT Code Interpreter의 장점

1. Exel보다 더 복잡하고 다양한 데이터 시각화 기능 가능하다.

2. 프롬프트를 입력하면 알아서 결과물을 만들어준다.

파일명을 잘 입력하자

1. 파일의 내용과 관련있는 제목을 짓는다.

   1. 파일명은 AI의 분석에 영향을 미치기 때문이다.

2. 영어 권장(한국어도 되지만 오류가 발생할 수 있다)

프롬프트 작성 방법

1. 수행할 것들을 단계적으로 연결지으며 명료하게 작성한다.

2. 특정 값을 지정할 경우 열 이름을 명확하게 지시한다.

3. 맨 처음에 데이터를 제공할 때, 그것이 어떤 내용인지 간략히 설명한다.

용도 1: 전처리 시키

1. AI가 실수했을 수 도 있으니 꼭 결과물을 확인하자.

한국어 패치하기

1. "Koreanize Matplot Libarary" 업로

2. 프롬프트: "Code Interpreter를 활용해서 내가 제공한 whl file을 너의 가상환경에 설치해주세요. 그런 다음에 한국어 사용 설정을 해주세요. 차트에 한국어를 정상적으로 표시해 주세요."

용도 2: 데이터 시각화

1. 지시해야할 내

   1. 차트 제목

   2. 차트 형식 (바, 라인, 원 등)

   3. XY 축

   4. 데이터 레이블

   5. 레전드(범례)

   6. 스타일 (폰트 색, 선 색, 눈금자)

   7. Order(배치 순서)

용도 3: 데이터 취합

1. 여러 개의 파일 정보를 하나로 취합할 때

데이터 분석 절차

1. 데이터 업로드 및 설명

2. 데이터 전처리

3. 탐색적 데이터 분석 (EDA - Exporartory Data Analysis)

4. 분석 과제 설정

5. 인사이트 도출

용도 4: 정량 분석 기초 단계

1. 데이터 전처리하기

   1. 데이터 업로드하며 데이터의 내용 설명하기

   2. 전처리한 뒤 설치할 수 있는 다운로드 링크 달라하기

2. AI엑 데이터 내용 설명 요청하기

3. 더 세부적으로 분석하기

   1. "일변량 EDA" 또는 "다변량 EDA" 요청하

   2. "일변량 EDA"를 한 다음 "다변량 EDA"를 하면 더 풍부한 결과를 얻을 수 있다.

정량 데이터 분석 사례

1. 용도 5: 이커머스 구매 고객 데이터 분석

   1. RFM 분석(Recency Frequency Monetary)

      1. RMF에 따라 스코어를 메김

      2. 스코어를 기준으로 고객 세그먼트를 분류

      3. 고객 세그먼트별 프로모션 전략 수립 요청

2. 용도 6: Google Analytics 유저 분석

3. 용도 7: 주가 데이터 분석

정성 데이터 분석 사례

1. 직무 만족도 요인 분석

2. 회기분석으로 퇴사자 예측 모델 만들

3. 고객 후기 분석

비정형 데이터 분석

1. 텍스트 클러스터링 하기

2. Google Sheet로 각 행의 데이터를 전처리하기

용도: 간단한 웹 크롤링

1. 좀 더 고급적인 기술이 필요하면 노코드 툴인 Octoparse를 사용하는 방법도 있다.