💻 문과도 Chat GPT로 데이터 분석할 수 있나요?🤓

오늘코드 대표 박조은님의 인터뷰 대공개! 한강 작가의 노벨상 이후 0000의 판매량이 가장 많이 늘었다고?

2024. 11. 17.

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안녕하세요, 뉴스레터 '데선배들'입니다!

세 번째 레터에서는 데후배들이 알아둔다면 취준, 실무 등 여러 방면에서 활용 가능한 내용을 다뤄 보려고 해요. 데이터 활용에도 아주 중요한 내용이니 모두 집중해주세요!

Chat GPT, 요즘 정말 안 쓰는 사람들이 없죠? 데이터 분석에도 Chat GPT가 많이 활용된다고 해요. 이제는 Chat GPT를 비롯한 생성형 AI가 없다면 정말 불편할 것 같아요.

하지만 Chat GPT도 활용하는 사람에 따라 답변의 질이 다를 수 있어요. 데후배들이 Chat GPT를 똑똑하게 사용하려면 어떻게 해야 할까요? 고민에 답변해줄 오늘의 데선배를 소개합니다!

Q. 안녕하세요! 생성형 AI 강사 박조은을 소개해주세요!

안녕하세요! 온라인 교육 플랫폼, 유튜브 채널 ‘오늘코드’에서 생성형 AI, 파이썬🔍 데이터 분석 등을 주제로 강의하는 박조은입니다. 게임 및 광고 회사에서 백엔드🔍 개발자로 애플리케이션을 개발하고 비즈니스 대시보드 등을 만들어왔어요. 데이터 분석에 가장 가까웠던 업무는 매일 업데이트 되는 데이터를 가공해 비즈니스 지표를 만들고 시각화하는 일이었습니다. 생성형 AI 강사는 ‘N잡러’ 커리어의 한 축이에요. 육아를 위해 N잡러 생활을 시작했고 데이터 분석 프로젝트, 마이크로소프트 MVP🔍 등 커뮤니티 활동을 이어가던 중, 생성형 AI라는 게임 체인저가 등장했습니다. 처음에는 생성형 AI로 인해 내 역할이 축소되지 않을까 좌절하기도 했어요. 하지만 사람마다 생성형 AI를 달리 쓰는 모습을 보면서, 생성형 AI가 데이터 분석의 효율은 물론 접근성까지 높이는 도구가 될 수 있다고 생각하게 됐습니다. 생성형 AI를 주제로 한 네트워킹, 즉 생성형 AI 강사로 활동하게 된 배경이죠.

Q. 문과도 생성형 AI로 데이터 분석할 수 있을까요?

데이터 리터러시 수준에 따라 프롬프트 작성 역량이 결정되고, 프롬프트🔍 작성 역량이 결국 데이터 분석의 질을 결정한다고 생각해요. 데이터 리터러시란 데이터를 어떤 부분들로 나눌지 그리고 부분들을 총체적으로 해석해 어떤 의미를 부여할지 결정하는 능력이에요. 라면 조리법을 봉지 뜯기-물 끓이기 등의 단계로 세분화하고, 라면 식감과 관련해 물 온도에 의미를 부여하는 식이죠. 여기서 핵심은 데이터 리터러시가 부족한 상태에서 생성형 AI에 데이터 분석을 요청하면, 봉지째 라면을 끓이는 등의 엉뚱한 결과가 도출될 수 있다는 점이에요. 데이터 리터러시를 바탕으로 생성형 AI에 어떤 질문을 던질지를 고민하는 일, 즉 프롬프트 작성을 어떤 과정을 통해 해야하는지에 대한 고민이 데이터 분석의 핵심인 셈이죠. 분석방법론이나 통계학 등에 대한 리터러시를 추가 학습하신다면, 생성형 AI 활용에 날개를 다실 수 있을 거예요.

Q. 프롬프트는 어떻게 작성해야 할까요?

짧고 단순한 문장으로 의도한 바를 정확하게 전달하면 좋습니다. 그렇지 않으면 생성형 AI가 요청하지 않은 내용까지 수행하면서, 답변이 왜곡되는 문제 등이 발생하기도 하거든요. “원문을 살려서 번역해줘”라는 프롬프트 없이 단순 번역을 요청하면, 의역을 남발하면서 번역의 질이 떨어지는 식이죠. 의도하는 바를 짧고 단순한 문장으로 표현하기 어렵다면, 프롬프트 자체를 GPT와 함께 써보셔도 괜찮아요. “A라는 업무를 진행하려고 하는데 프롬프트를 어떻게 작성해야 할까” 이렇게 질문하면, GPT가 키워드를 제시해줘요. 해당 키워드를 취사 선택해서 프롬프트를 작성하면, 의도한 바를 보다 쉽게 전달할 수 있을 거예요. 제가 실제로 쓰는 방법이기도 해요 😀

프롬프트 작성이 끝났으면, 해당 프롬프트를 여러 LLM🔍 서비스에 동시에 입력해보는 방법도 추천해요. LLM 서비스별 답변을 서로 비교하는 과정에서, AI 할루시네이션 검증은 물론 답변 퀄리티를 높일 수 있기 때문이죠.

Q. 남들보다 Chat GPT를 잘 쓰려면 어떤 기능을 활용해야 할까요?

용도에 따라 GPTs를 제작해 활용하면 좋아요. GPTs는 사용자 맞춤형 챗봇으로, 프롬프트 형식으로 챗봇의 역할이나 페르소나 등을 지정할 수 있어요. 예를 들어 교육 분야에 종사하는 분은 퀴즈 전문가 GPTs를 제작하면 유용해요. GPTs를 영어 단어를 4지 선다형으로 제시하는 전문가로 설정해두면, 프롬프트 작성만으로 문제집 한 페이지를 만들 수도 있어요. 이외에도 홍보·논문 분석·번역 전문가 등 다양한 GPTs를 제작할 수 있습니다. 제작을 원하는 분은 Chat GPT 메인 화면 좌측 상단에서 ‘GPT 탐색’을 클릭하고, 랜딩 페이지에서 ‘만들기’를 누르는 식으로 제작하면 돼요.

심화 과정으로 파이썬 활용법을 익히는 것도 추천해요. Chat GPT에 입력할 수 있는 프롬프트나 파일 용량은 제한된 반면, GPT가 작성해주는 파이썬 코드를 내 환경에서 사용할 때는 데이터 용량 제한이 없기 때문입니다 빅데이터 분석이 가능해지는 셈이죠.

더 자세한 내용이 궁금하다면?

이번 주 데선배들에서 소개할 데이터 분석 툴은 바로 'Chat GPT'예요!

모든 산업 트렌드의 중심, ‘Chat GPT’

오픈 AI에서 개발한 Chat GPT는 고급 딥 러닝 방법을 활용하여 사람의 글과 매우 유사한 텍스트를 생성하는 대화형 인공지능 챗봇이에요. Chat GPT의 활용도는 정말 다양하지만 그중 데이터 분석도 한몫 한답니다!

2024년 10월 10일 한강 작가의 노벨 문학상 수상자 선정 소식으로 온 세상이 떠들썩했죠. 한강 작가님은 <소년이 온다>, <채식주의자>, <서랍에 저녁을 넣어 두었다> 등의 작품을 쓰신 시인이자 소설가입니다.

노벨 문학상 수상이 국내 출판업계에 어떤 영향을 미치고 있을까요? 이번 3회차에서는 Chat GPT로 이 영향에 대해서 분석해보았습니다.

저희는 이렇게 분석했어요!

도서 공공 데이터 수집
데이터 전처리에 Chat GPT를 활용
도서 판매 데이터 분석

- Chat GPT로 일별 도서 판매량 시각화

- Chat GPT로 연도별 도서 판매량 비교

- 판매량 상위 도서 deep-dive 분석

- 인사이트 크로스체크

엑셀을 활용하여 판매량 예측

바로 1위 참고서적, 2위 소설, 3위 인물, 문학이었습니다. 여러분은 참고 서적이라는 카테고리를 보면 어떤 도서가 떠오르시나요? 결과가 의아하지 않으신가요?

이번 데이터 분석에는 도서 공공 데이터를 Chat GPT와 엑셀로 분석해보았습니다. 분석 과정이 궁금하다면, 원문에 쉽고 자세하게 녹여놨으니 아래 버튼을 눌러 확인해주세요. 그리고 이번 회차에서는 특별히 수집한 데이터를 원문에 실어놨으니 따라해보고 싶은 분들은 클릭 한 번으로 다운 받아가세요!