<div id="readability-page-1" class="page"><div itemprop="articleBody">데이터 분석은 깃허브 코파일럿과 챗GPT로도 가능합니다. 다양한 AI 도구를 써보고 나에게 혹은 업무에 맞는 AI를 사용하는 것이 좋기 때문에 클로드를 사용한 데이터 분석 방법을 코파일럿이나 챗GPT로 활용해도 문제되지 않습니다. 다만, 본문에서는 클로드를 사용한 방법만 소개합니다.데이터 분석이란 데이터를 수집, 처리, 정제하고 이를 토대로 패턴, 트렌드, 인사이트를 도출하는 과정을 말합니다. 이 과정에서 AI 도구를 활용하면 많은 이점이 있습니다.방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.
자연어 처리 및 머신러닝 같은 기술을 활용해 데이터에서 쉽게 발견하기 어려운 인사이트를 빠르게 도출해낼 수 있습니다.데이터 분석 과정에서 발생하는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화할 수 있어 개발자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.점점 더 복잡하고 비정형 데이터가 쌓여가는 이 시대에 AI 도구를 활용한 데이터 분석은 필수불가결한 요소가 되어가고 있습니다. <h2 id="_1-호텔-리뷰-데이터셋을-활용한-감성-분석"><a href="#_1-호텔-리뷰-데이터셋을-활용한-감성-분석">#</a> 1. 호텔 리뷰 데이터셋을 활용한 감성 분석</h2> 트립어드바이저에서 수집된 호텔 리뷰 데이터를 이용해 감성 분석을 하겠습니다. <ul><li>01 캐글에서 Hotel Reviews Dataset을 다운로드받습니다.
https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/trip-advisor-hotel-reviews</li></ul> <img src="https://github.com/jiyeonseo/jiyeonseo.github.io/assets/2231510/cc51906c-bf13-4407-ba2d-4977ef1fb8cc" alt="hero1-5"> 클로드에 업로드해 데이터 분석 시, 파일 크기 제한으로 인해 전체 데이터셋을 한 번에 업로드하기 어려울 수 있습니다. 이런 때에는 데이터셋의 일부를 선택해 실습을 진행하는 것이 좋습니다.
현재 클로드에서는 10MB 이하의 파일 업로드만 가능하기 때문에, 이번 실습에서는 50개 정도의 리뷰를 이용하겠습니다. 이 제한은 향후 변경될 수 있으니, 실습 시 파일 업로드 크기 제한을 확인하며 적절히 데이터량을 조절해 사용할 수 있도록 합니다. 다운로드받은 파일을 열어 상위 50개의 리뷰만 남기고 삭제해 hotel_reviews_50.csv라는 이름으로 새로운 데이터셋으로 만들어줍니다. <ul><li>02 클로드(https://claude.ai/chats)에서 새로운 대화를 시작하고, 위에서 생성한 50개 리뷰 데이터 파일(hotel_reviews_50.csv)을 업로드합니다.</li> <li>03 데이터 감성 분석 요청을 하겠습니다.</li></ul> <img src="https://github.com/jiyeonseo/jiyeonseo.github.io/assets/2231510/e4c7e67b-2479-4172-bc9b-1cb7ee705695" alt="hero2-5"> 클로드 답변 <ul><li>04 추가적인 분석을 긍정 부정에서 자주 등장하는 키워드를 파악해 리뷰에 영향을 미치는 핵심 키워드를 찾아보겠습니다.</li></ul> 클로드 답변 <h2 id="_2-데이터-이용해-그래프-그리기-시각화하기"><a href="#_2-데이터-이용해-그래프-그리기-시각화하기">#</a> 2. 데이터 이용해 그래프 그리기, 시각화하기</h2> 클로드는 아직 코드를 이용해 시각화를 할 수 있는 기능은 지원하고 있지 않습니다. 챗GPT 경우 GPT 4 이상에서 코드 인터프리터를 이용해 데이터 시각화 기능을 제공하고 있습니다. 하지만 포기하기엔 이릅니다. 이번 시간에는 클로드를 이용해 Chart.js의 코드를 받아서 직접 시각화를 하겠습니다. 실습 후에는 바로 시각화를 하는 ChatGPT와 결과물을 비교해보는 것도 좋은 공부가 될 것 같습니다. <ul><li>01 이번 실습에서는 COVID-19 데이터를 이용해 전 세계 일별 신규 확진자 수 추이를 시각화해보겠습니다. 먼저 깃허브 Our World in Data 리포지터리에서 아래 데이터를 다운로드합니다.
https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/public/data/owid-covid-data.csv</li></ul> <img src="https://github.com/jiyeonseo/jiyeonseo.github.io/assets/2231510/54a17ff4-5250-427f-ab3b-ce2802148748" alt="hero3-5"> <ul><li>02 클로드 파일 용량 제한을 우회하기 위해 우선 50개의 데이터만 가지고 있는 ‘owid-covid-data-50.csv’를 생성합니다. 파일을 클로드에 업로드한 후 다음과 같이 요청해봅니다.</li></ul> 프롬프팅 클로드 답변 <blockquote>다음과 같이 index.html을 작성하면 “전 세계 일별 신규 확진자 수 추이”를 Chart.js로 시각화할 수 있습니다:</blockquote> 위 코드에서는 먼저 제공된 CSV 데이터 파일(‘owid-covid-data-50.csv’)을 fetch로 가져옵니다. 그다음 파일의 각 행을 파싱해 날짜(date)와 신규 확진자 수(new_cases) 데이터를 추출합니다.
추출한 날짜와 신규 확진자 수 데이터를 Chart.js의 라인 차트로 시각화합니다. x축에는 날짜가, y축에는 신규 확진자 수가 표시됩니다.
해당 HTML 파일을 브라우저에서 열면 “전 세계 일별 신규 확진자 수 추이”가 라인 차트로 시각화된 것을 볼 수 있을 겁니다. CSV 데이터 파일은 HTML 파일과 같은 경로에 위치해야 합니다. <ul><li>03 로컬에서 위 코드를 index.html에 적용하고 owid-covid-data-50.csv를 깃허브 리포지터리의 원본 데이터 주소로 고쳐준 후 브라우저를 통해 열어봅니다.</li></ul> <img src="https://github.com/jiyeonseo/jiyeonseo.github.io/assets/2231510/a2645424-515b-4c6b-a4fc-8715ef95eb00" alt="hero4-5"> 이처럼 방대한 데이터 내의 패턴과 통찰을 별도 모델링 구축 없이도 쉽고 빠르게 해낼 수 있습니다. 데이터 분석, 시각화뿐만 아니라 비즈니스 분야에 대한 데이터 기반의 인사이트를 이용한 의사결정까지도 AI 도구를 활용해 우리의 업무 생산성을 증대시킬 수 있습니다.
아래 프롬프트로 추가 데이터 분석도 시도해보시면 클로드를 이용한 데이터 분석에 대해 쉽게 감을 잡으실 겁니다. <ul><li>국가별로 확진자 수 추이를 비교해주세요.</li> <li>확진자 수와 사망자 수의 상관관계 분석해주세요.
지금까지 클로드를 활용한 데이터 분석 방법을 배워봤습니다. 똑같은 프롬프트라도 항상 같은 답을 내놓는 건 아니기 때문에 직접 프롬프트를 입력하여 답을 얻고, 반복적으로 실행하면서 자신의 업무에 맞는 가장 효율적인 데이터 분석 방법을 찾아나가는 것이 중요합니다.</li></ul> AI를 활용한 데이터 분석으로 생산성을 초월해보시기 바랍니다. 더 다양한 GPT, AI 도구 사용법을 알아보고 싶다면 <a href="https://www.yes24.com/Product/Goods/126283890" target="_blank" rel="noopener noreferrer">요즘 AI 페어 프로그래밍 (opens new window)</a> 책을 추천합니다 😃)) <img src="https://github.com/jiyeonseo/jiyeonseo.github.io/assets/2231510/bf4b7e41-b160-422c-9c07-21c4419166b0" alt="XL (3)"></div></div>

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데이터 분석은 깃허브 코파일럿과 챗GPT로도 가능합니다. 다양한 AI 도구를 써보고 나에게 혹은 업무에 맞는 AI를 사용하는 것이 좋기 때문에 클로드를 사용한 데이터 분석 방법을 코파일럿이나 챗GPT로 활용해도 문제되지 않습니다. 다만, 본문에서는 클로드를 사용한 방법만 소개합니다.데이터 분석이란 데이터를 수집, 처리, 정제하고 이를 토대로 패턴, 트렌드, ...

[Claude] 클로드 사용법 | AI로 데이터 분석하기

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