ChatGPT에서 표와 상호작용하기
파일을 업로드하면 ChatGPT가 자동으로 대화형 표 뷰를 생성하여 데이터를 스크롤하면서 모든 행과 열을 확인할 수 있습니다.
파일이 업로드되면 데이터셋과 관련된 질문을 이어서 할 수 있습니다. 프롬프트에 특정 작업을 꼭 명시할 필요는 없으며, “분석해줘” 또는 “비교해줘” 같은 자연어 명령만으로도 ChatGPT가 결과를 만들어낼 수 있습니다.
또한 출력 결과를 표로 생성해 달라고 요청하면 ChatGPT에서 직접 표를 만들 수도 있습니다.
데이터를 더 자세히 보려면 표 오른쪽 상단의 두 개 화살표를 클릭해 표를 확장할 수 있습니다.
표 뷰에서 특정 행이나 열을 선택한 뒤, 강조 표시된 데이터에 대한 인사이트를 얻기 위한 프롬프트를 만들 수 있습니다. 예를 들어 여기서는 한 열을 선택하고 가장 자주 등장하는 항목을 물었습니다.
Mac에서는 Command 키, Windows에서는 Ctrl 키를 누른 채로 행이나 열을 클릭하면 여러 행 또는 열을 선택할 수 있습니다. 또한 한 셀을 클릭한 뒤 마우스를 드래그해 원하는 영역을 덮는 방식으로 여러 셀을 선택할 수도 있습니다.
여러 항목을 선택한 후에는 선택된 값들에 대해 ChatGPT에게 값을 계산하거나 작업을 수행해 달라고 요청할 수 있습니다. 예를 들어 특정 셀 범위를 강조 표시한 다음 평균값을 계산해 달라고 할 수 있습니다.
ChatGPT로 표 편집 및 생성하기
ChatGPT에게 업데이트를 요청하는 프롬프트를 입력하면 기존 표를 업로드해 편집할 수 있습니다. 예를 들어 평균값이 들어 있는 열을 포함하도록 표를 업데이트해 달라고 요청할 수 있습니다.
업데이트의 기준이 될 열, 행 또는 셀을 강조 표시하여 ChatGPT에게 구체적인 변경을 요청할 수 있습니다. 여기서는 두 개의 열을 강조 표시하고, 두 열의 합계가 들어 있는 새 열을 표에 추가해 달라고 요청했습니다.
표 오른쪽 상단의 다운로드 버튼을 클릭하면 ChatGPT가 생성한 표를 다운로드할 수 있습니다. 다운로드되는 파일 형식은 CSV입니다.
ChatGPT로 데이터 시각화하기
파일을 업로드한 뒤 ChatGPT에게 정적 차트를 생성해 달라고 요청할 수 있습니다. 데이터셋에 가장 적합한 차트 유형을 ChatGPT가 판단하도록 할 수도 있고, 프롬프트에서 지원되는 차트 유형 중 하나를 지정할 수도 있습니다. 지원되는 유형은 꺾은선 그래프, 막대 차트, 원형 차트, 히스토그램, 산점도, 상자 그림(박스-수염 그림), 히트맵, 영역 차트, 레이더 차트, 트리맵, 버블 차트, 워터폴 차트입니다.
현재 대부분의 경우 상호작용이 가능한 차트는 막대, 원형, 산점도, 꺾은선 차트뿐입니다.
차트 유형을 지정하지 않으면 ChatGPT가 출력에 가장 적합한 차트 유형을 결정합니다.
차트 오른쪽 상단에서 차트를 다운로드하거나 크기를 확장할 수 있습니다. 기본적으로 다운로드되는 차트는 PNG 형식입니다.
차트 색상을 편집하거나 상호작용 기능을 켜거나 끌 수도 있습니다. 색상을 변경할 때는 기본 색상 중 하나를 선택하거나 색상의 16진수(hex) 코드를 입력할 수 있습니다.
일반적인 분석 유형
ChatGPT는 다양한 데이터 분석 작업을 수행하도록 학습되어 있습니다. 흔한 작업은 다음과 같습니다.
이상치 탐지 및 완화
데이터로 의사결정을 할 때는 원본 데이터가 최대한 정확한지 확인하는 것이 중요합니다. ChatGPT는 누락되었거나 잘못되었을 수 있는 데이터를 식별하는 방법을 알고 있습니다. ChatGPT가 식별하고 수정할 수 있는 일반적인 문제는 다음과 같습니다.
누락값
이상치
중복 행
잘못된 데이터 유형
다음과 같은 프롬프트로 분석을 시작해 보세요. 이 데이터에 흔한 문제가 있는지 확인해줘.
ChatGPT가 일반적인 문제를 식별하면, 해당 문제를 고쳐 달라고 요청할 수 있습니다. 발견된 문제에 따라 ChatGPT가 선택할 수 있는 여러 옵션을 제시할 수도 있습니다. 이런 선택의 영향이 확실하지 않다면, ChatGPT에게 더 많은 정보를 요청해 보세요.
집계 및 통합
ChatGPT는 대량의 구조화된 데이터를 집계해 정보를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ChatGPT가 수행할 수 있는 집계에는 다음이 포함됩니다.
합계
평균(중앙값, 산술평균, 최빈값)
최솟값과 최댓값
고유값 개수
표준편차
표를 확장해 하나 이상의 숫자 열을 선택한 다음, 다음과 같은 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 이 데이터의 중앙값과 표준편차를 계산해줘.
ChatGPT는 또한 공통 식별자를 기준으로 여러 데이터셋을 병합할 수 있습니다.
예를 들어 customers가 들어 있는 스프레드시트 하나와 purchases가 들어 있는 스프레드시트 하나를 업로드했다고 해봅시다. Purchase 레코드는 customer_id 속성을 통해 customer 레코드와 연결됩니다. ChatGPT는 두 파일을 하나의 데이터셋으로 통합할 수 있으며, 이를 통해 "골드 플랜 고객이 구매한 전체 금액은 얼마인가요?” 같은 질문에도 답할 수 있습니다.
ChatGPT는 필요한 경우, 질문을 받으면 자동으로 데이터셋을 병합합니다.
고급 통계 분석
ChatGPT는 매우 다양한 통계 분석을 수행하는 방법을 이해하며, 요구 사항에 따라 적절한 기법을 선택할 수 있습니다. ChatGPT가 수행할 수 있는 분석 유형은 다음과 같습니다.
비교 통계: 서로 다른 그룹이나 변수를 비교해 차이 또는 유사성을 이해하는 방식입니다. t-검정, ANOVA(분산분석), MANOVA(다변량 분산분석) 등의 기법이 포함됩니다.
상관 및 회귀 분석: 변수 간 관계를 평가하는 방법입니다. 상관분석은 관계의 강도와 방향을 측정하고, 회귀분석은 관계를 모델링해 결과를 예측합니다.
시계열 분석: 시간에 따라 수집된 데이터 포인트를 분석하여 추세, 주기, 계절성을 파악합니다. ARIMA(자기회귀 누적 이동평균) 및 계절 분해 등의 방법이 포함됩니다.
이런 기법을 사용하기 위해 데이터 과학자일 필요는 없습니다! 어떤 기법이 데이터에 가장 적합한지 잘 모르겠다면, 이해하고 싶은 내용을 ChatGPT에 말하고 최적의 분석 기법을 추천해 달라고 요청해 보세요. 분석 결과를 어떻게 해석해야 할지 모르겠다면, ChatGPT에게 설명해 달라고 요청하면 됩니다. 효과적인 프롬프트 예시는 다음과 같습니다. 이 분석에서 주목할 만하거나 특이한 점이 있나요?