ChatGPT 데이터 분석이란 무엇이며 어떻게 워크플로를 개선할 수 있나요?
데이터를 분석하고 시각화를 만드는 데 셀 수 없이 많은 시간을 소비하는 데 지치셨나요?생산성을 높이고 데이터에서 더 많은 통찰력을 얻고 싶으신가요?그렇다면ChatGPT 데이터 분석이 해결책이 될 수 있습니다.이 종합 가이드에서는 ChatGPT 데이터 분석의 이점과 이를 통해 워크플로를 개선할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.
ChatGPT란 무엇인가요?
ChatGPT 데이터 분석을 시작하기 전에 먼저 ChatGPT가 무엇인지 알아보겠습니다.ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 인공 지능 언어 모델입니다.방대한 양의 데이터를 기반으로 학습되며 자연어 프롬프트에 대한 인간과 유사한 응답을 생성할 수 있습니다.언어 번역, 질문 답변, 텍스트 생성 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
ChatGPT가 데이터 분석을 할 수 있나요?
예, ChatGPT를 데이터 분석에 사용할 수 있습니다.RATH와 같은 증강 분석 엔진은 없지만 프롬프트를 사용하고 결과를 생성하여 데이터 분석에 도움이 될 수 있습니다.예를 들어, 데이터와 관련된 질문이나 프롬프트를 입력하면 ChatGPT가 데이터를 기반으로 통찰력 또는 시각화를 제공할 수 있습니다.
데이터 분석 소프트웨어 유형
ChatGPT 데이터 분석에 대해 자세히 알아보기 전에 잠시 시간을 내어 사용 가능한 다양한 유형의 데이터 분석 소프트웨어를 살펴보겠습니다.시장에는 다양한 옵션이 있으며 각 옵션에는 고유한 강점과 약점이 있습니다.
오픈 소스 대안
RATH (opens in a new tab) 와 같은 오픈 소스 대안이 점점 인기를 얻고 있습니다.
데이터 분석 및 시각화를 위한 맞춤형 무료 솔루션을 제공합니다.다른 인기 있는 오픈 소스 대안으로는 R의Pandas 및 Matplotlib 파이썬 라이브러리와 R의ggplot2 라이브러리가 있습니다.
RATH에는 ChatGPT에서 생성할 수 없는 자동 EDA 및 데이터 시각화를 위한 다양한 기능이 있습니다.특징은 다음과 같습니다.
|기능|설명|미리보기|
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| [AutoEDA](/rath/Explore-data/자동화된 데이터-인사이트) |패턴, 인사이트 및 인과 관계를 발견하기 위한 증강 분석 엔진.클릭 한 번으로 데이터 세트를 탐색하고 데이터를 시각화하는 완전 자동화된 방법입니다.|
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| 데이터 시각화 | 효과 점수를 기반으로 다차원 데이터 시각화를 생성하십시오.|
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| 데이터 랭글러 |데이터 및 데이터 변환의 요약을 생성하기 위한 자동화된 데이터 랭글러.|
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| 데이터 탐색 부파일럿 |자동화된 데이터 탐색과 수동 탐색을 결합합니다.RATH는 데이터 과학 분야의 부조종사로 일하며 관심사를 파악하고 증강 분석 엔진을 사용하여 관련 권장 사항을 생성합니다.|
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| 데이터 페인터 |추가 분석 기능을 사용하여 데이터에 직접 색상을 지정하여 탐색적 데이터 분석을 위한 직관적이고 강력한 대화형 도구입니다.|
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|대시보드|멋진 대화형 데이터 대시보드를 구축하세요 (대시보드에 제안을 제공할 수 있는 자동화된 대시보드 디자이너 포함) .|
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| [인과 분석](/rath/discover-인과 관계/인과 분석) |복잡한 관계 분석을 위한 인과 관계 발견 및 설명 제공.|
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독점 소프트웨어
Tableau 및 PowerBI와 같은 독점 소프트웨어는 강력한 데이터 분석 및 시각화 기능을 제공합니다.가격이 비싼 경우가 많지만 사용 편의성과 고급 기능 덕분에 기업에서 많이 선택하는 제품입니다.
데이터 분석을 위한 ChatGPT 사용
데이터 분석에 ChatGPT를 사용하기 위해 사용자는 데이터를 ChatGPT 플랫폼에 업로드하고 모델과 대화를 시작할 수 있습니다.사용자는 데이터에 대해 질문하거나 입력을 제공하여 시각화를 생성할 수 있습니다.
예를 들어 사용자는 지난 한 해 동안의 판매 수익 추세가 어떻습니까?” 와 같은 질문을 할 수 있습니다.또는 이윤이 가장 높은 제품은 무엇입니까?”ChatGPT는 사용자의 입력을 기반으로 통찰력과 시각화를 생성합니다.
다음 사례 연구를 간단히 살펴보겠습니다.
사례 1.판매 수익 추세 분석
샘플 프롬프트:
다음 데이터에 대한 지난 한 해 동안의 판매 수익 추세는 어떻습니까?
코드_블록_플레이스홀더_0
채팅 GPT 출력:
제공된 데이터에 따르면 지난 한 해 동안 판매 수익은 분명히 상승 추세를 보이고 있습니다.매출은 2022년 1월 10,000개에서 시작하여 이후 몇 달 동안 꾸준히 증가하여 2022년 12월에는 40,000개에 도달했습니다.이는 매월 평균 5,000~8,000건씩 매출이 꾸준히 증가하고 있음을 나타냅니다.
정답은 정답입니다.ChatGPT는 분명히 추상 데이터에 대해 표현 가능한 언어로 완벽한 추론을 생성할 수 있습니다.
사례 2.제품 수익률 분석
샘플 프롬프트:
다음 데이터에서 수익률이 가장 높은 제품은 무엇입니까? 코드_블록_플레이스홀더_1
샘플 출력:
이윤이 가장 높은 제품을 결정하려면 각 제품의 이윤을 계산해야 합니다.이익률은 판매 원가를 공제한 후 남은 수익의 비율입니다.
다음 공식을 사용하여 각 제품의 이윤을 계산할 수 있습니다.
코드_블록_플레이스홀더_2
주어진 데이터를 사용하여 다음과 같이 각 제품의 이윤을 계산할 수 있습니다.
코드_블록_플레이스홀더_3
이러한 계산에 따르면 제품 D는 62.5% 로 가장 높은 수익 마진을 가지고 있으며 제품 A의 이익 마진은 50% 입니다.제품 C와 B의 이윤은 각각 44.44% 와 41.67% 이며 제품 E는 40% 로 가장 낮은 이윤을 보입니다.
따라서 수익률이 가장 높은 제품은 제품 D와 제품 A입니다.
보시다시피 ChatGPT는 사고 과정과 함께 상세한 분석을 통해 질문에 완벽하게 답합니다.
ChatGPT vs 데이터 애널리스트
ChatGPT에 대한 일반적인 우려 사항 중 하나는 이것이 인간 데이터 분석가를 대체할 것이라는 점입니다.그러나 ChatGPT는 인간 분석가를 대체하기 위한 것이 아니라 작업을 지원하기 위한 것입니다.ChatGPT는 데이터 시각화 및 보고서 생성과 같은 일상적인 작업을 수행할 수 있으므로 분석가는 더 높은 수준의 분석 작업에 집중할 수 있습니다.
또한 ChatGPT는 데이터 분석가가 더 효율적으로 작업할 수 있도록 하여 생산성을 높일 수 있습니다.분석가는 시각화를 만들거나 데이터를 선별하는 데 몇 시간을 소비하는 대신 ChatGPT에 필요한 정보를 요청하기만 하면 됩니다.
ChatGPT의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?
이제 데이터 분석에 ChatGPT를 사용하는 방법을 알았으니 ChatGPT의 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.
재무 분석 ChatGPT는 재무 데이터를 입력하고 해당 데이터와 관련된 통찰력 또는 시각화를 생성하여 재무 분석에 사용할 수 있습니다.
고객 분석 ChatGPT는 고객 데이터를 입력하고 각 고객이 가장 많이 구매한 제품은 무엇입니까?” 와 같은 질문을 통해 고객 분석에 사용할 수도 있습니다.또는 평생 가치가 가장 높은 고객은 누구입니까?”ChatGPT는 기업이 고객의 행동과 선호도를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
헬스케어 분석 의료 산업에서는 ChatGPT를 사용하여 환자 데이터를 분석하고 환자 결과 또는 치료 효과와 관련된 통찰력을 얻을 수 있습니다.예를 들어 의료 서비스 제공자는 환자 데이터를 입력하고 ChatGPT에 특정 치료 또는 약물의 효과를 분석하도록 요청할 수 있습니다.
마케팅 분석 ChatGPT는 고객 인구 통계, 캠페인 성과 또는 웹 사이트 트래픽과 같은 마케팅 데이터를 입력하고 특정 인구 집단에 가장 효과적인 마케팅 채널은 무엇입니까?” 와 같은 질문을 하여 마케팅 분석에 사용할 수도 있습니다.또는 ROI가 가장 높은 캠페인은 무엇입니까?”
결론
결론적으로 ChatGPT는 자연어 처리와 AI를 활용하여 통찰력과 시각화를 생성하는 강력한 데이터 분석 도구입니다.사용자 친화적인 인터페이스를 제공하고 데이터 분석 프로세스를 간소화함으로써 ChatGPT는 데이터 분석가의 생산성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
그러나 오픈 소스 소프트웨어를 선호하는 사용자에게 RATH는 증강 분석 엔진 및 자동 생성된 다차원 데이터 시각화와 같은 고유한 기능을 제공하는 훌륭한 대안입니다.궁극적으로 ChatGPT와 RATH 사이의 선택은 사용자의 특정 요구와 선호도에 따라 달라집니다.