최근 들어 점점 더 많은 인공지능 기기가 대중에게 소개되고 있습니다. 이러한 혁신적인 기술 중 ChatGPT는 인간과 마찬가지로 자연어 대화를 이해하고 참여할 수 있는 능력을 갖춘 고급 언어 학습 모델의 탁월한 사례로 주목받고 있습니다.
ChatGPT는 대화를 생성하는 도구로서 그 유용성을 입증했으며, 다양한 분야의 사람들이 그 이점을 널리 인정하고 있습니다. 특히 데이터 분석가들은 이 기술을 활용함으로써 상당한 이점을 얻을 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 데이터 분석가가 일상적으로 업무 성과를 개선하기 위해 ChatGPT의 기능을 활용하는 방법을 더 잘 이해하기 위해, 이 혁신적인 도구가 특히 유용할 수 있는 특정 애플리케이션을 고려해 보겠습니다.
작업에 대한 아이디어 구체화
데이터 분석가는 ChatGPT의 기능을 활용하여 작업 또는 사례 연구에 대한 아이디어를 구체화하고 브레인스토밍할 수 있습니다. ChatGPT 대화형 텍스트를 생성할 수 있으므로 질문을 통해 다양한 관점을 탐색하고 참여할 수 있습니다.
비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 설계된 스크립트는 ChatGPT와의 상담을 통해 공식화할 수 있습니다. 시작하려면 채팅 인터페이스를 통해 프롬프트를 제공하고 후속 응답을 기다리기만 하면 됩니다. 초기 응답을 받은 후 추가 문의 또는 다양한 관점을 제시하여 정교화할 수 있습니다.
본 사례 연구는 이커머스 플랫폼을 통해 온라인 주문 서비스를 제공하는 커피 전문점을 운영하는 개인이 직면한 곤경을 강조합니다. 이 개인은 Microsoft Excel을 사용하여 고객의 행동을 모니터링하고 분류하기 위한 대시보드를 구축하려고 합니다.
고객 인구 통계, 행동 패턴, 선호도 및 피드백에 대한 데이터를 수집하여 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하는 것이 좋습니다. 핵심 성과 지표를 측정할 때는 전환율, 매출, 유지율, 사용자 참여도와 같은 지표를 추적하는 것을 고려하세요. 사용할 도구와 시각화 유형은 실시간 데이터 업데이트와 차트, 그래프, 히트맵과 같은 대화형 기능을 갖춘 대시보드를 활용하여 효과적인 데이터 탐색과 커뮤니케이션을 촉진하세요. 코호트 분석의 경우, 시간 경과에 따른 다양한 사용자 그룹의 행동을 분석하면 트렌드와 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 상당한 통찰력을 얻을 수 있습니다.마지막으로, 사용자 세분화의 경우, 특정
버그 수정 및 문제 해결
데이터 분석가로서 전문적인 업무를 수행하는 과정에서 코딩, 수학 공식 또는 스크립트의 오류와 같은 문제에 직면하는 경우가 드물지 않습니다. 이러한 경우, 통찰력 있는 디버깅 기술 제공, 당면한 문제에 대한 대안적 관점 제공, 확인된 버그 해결을 위한 작업 솔루션 제공 등 다양한 방법을 통해 문제를 해결할 수 있는 기회를 제공하기 때문에 ChatGPT와 대화하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
ChatGPT는 분석을 위해 쿼리와 오류 메시지를 제출하면 코드에 문제가 발생한 원인을 밝힐 수 있습니다.
이전 메시지에 지정된 수식을 구현할 때 필터 내에서 선택한 날짜와 관련하여 연도와 월을 모두 고려할 때 문제가 발생했습니다.
Customer Espresso and Cappuccino=
CALCULATE(
SUM('Sales Data'[Amount]), ,
KEEPFILTERS( 'Sales Data'[Product Type] ="Espresso" and 'Sales Data'[Product Type] ="Cappuccino")
데이터 해석 및 복잡한 코드 설명
ChatGPT를 활용하면 복잡하거나 확장된 코드 세그먼트를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 코드를 명확하게 파악하기 위해 해당 코드를 복사하여 붙여넣고 “이 코드를 설명해 주세요”라는 질문을 통해 추가 설명을 요청하는 기법을 효과적으로 활용할 수 있습니다.
코드, 수식 및 구문 작성, 편집 및 생성
마찬가지로 ChatGPT가 복잡한 프로그래밍 언어 코드를 해석할 수 있는 것처럼, 사용자는 원하는 코드 또는 구문을 구성하는 데 도움을 요청할 수 있습니다.
`if` 문과 함께 `for` 루프가 있는 기존 Python 스크립트를 수정하여 `myList`의 길이가 정확히 3자인지 확인하기 전에 반복을 진행하지 않고 총 4자인 두 목록 내에 존재하는 모든 요소를 인쇄하도록 조정하려는 시나리오를 생각해 보겠습니다.
주어진 파이썬 코드에서 요청된 수정을 수행할 수 있습니다. 이를 위해 문자열 조작 기법을 활용하고 정확히 네 개의 문자가 있어야 한다는 기준을 충족하지 않는 항목을 필터링할 것입니다. 수정된 코드는 두 입력 목록에서 정확히 네 개의 문자를 가진 요소만 포함하는 목록을 생성합니다.“`python def filter_list(lst1, lst2): result = [] for item in lst1 + lst2: len(item) == 4: result.append(item) 반환 결과 print(filter_list([‘apple’, ‘banana’], [‘orange’])) # 출력 [‘pple’, ‘annna’]
myList = ['Python', 'All Things N', 'Hello']
myList2 = ["Fish", "Gold", "Bag"]
if len(myList) == 3:
for items in myList:
print(items)
else:
for items2 in myList2:
print(items2)
새로운 기술 배우기
이 문서에서는 Google 스프레드시트에 고정 타임스탬프를 통합하는 절차에 대해 설명합니다. 이러한 정보를 포함하는 것은 다양한 분야에서 중요하며, 특히 특정 시점의 이벤트를 정확하게 표현할 수 있는 데이터 시각화에서 매우 중요합니다. 이 문서에서는 또한 Tableau와 같은 다른 응용 프로그램에서 정적 날짜 통합을 포함하여 관련 주제를 더 자세히 탐색하기 위한 리소스로서 ChatGPT와 같은 AI 기반 언어 모델의 잠재적 유용성을 강조합니다.
지침을 작성함으로써 새로 도입된 역량과 적성에 대한 지식을 습득하고 선호하는 분석 응용 프로그램 내에서 특정 기능을 능숙하게 활용할 수 있습니다.
코드 문서화
코드 내 주석은 가독성을 높이는 데 도움이 되지만, 대부분의 개인이 코드를 읽는 것이 지루하고 반복적이라고 생각하는 것은 부정할 수 없는 사실입니다. 그러나 이러한 작업을 처리하는 ChatGPT의 탁월한 숙련도를 사용하면이 일상적인 작업을 수행하는 동안 오류 나 생산성 손실에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
궁금한 점이 있으시면 언제든지 문의해 주시면 최선을 다해 도와드리겠습니다.
물론 SQL 코드에 주석을 추가하는 것도 기꺼이 도와드리겠습니다. 다음은 주석으로 코드 형식을 지정하는 방법의 예입니다: “`sql — 다음은 “orders” 테이블에서 데이터를 검색하는 SELECT 문입니다. SELECT — 첫 번째 열에는 각 행의 order_id가 포함됩니다. order_id, — 두 번째 열에는 각 행의 customer_name이 포함됩니다. customer_name, — 세 번째 열에는 각 행의 총 비용이 포함됩니다. total_cost FROM 주문; “` 이 예제에서는 각 열 정의 위에 주석을 추가하여 각 열에 어떤 데이터가 포함될지 설명했습니다. 또한 스크립트 시작 부분에 전체 주석을 추가하여 스크립트의 기능을 설명했습니다.
SELECT
e.employee_id AS "Employee #"
, e.first_name || ' ' || e.last_name AS "Name"
, e.email AS "Email"
, e.phone_number AS "Phone"
, TO_CHAR(e.hire_date, 'MM/DD/YYYY') AS "Hire Date"
, TO_CHAR(e.salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') AS "Salary"
, e.commission_pct AS "Comission %"
, 'works as ' || j.job_title || ' in ' || d.department_name || ' department (manager: '
|| dm.first_name || ' ' || dm.last_name || ') and immediate supervisor: ' || m.first_name || ' ' || m.last_name AS "Current Job"
, TO_CHAR(j.min_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') || ' - ' ||
TO_CHAR(j.max_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') AS "Current Salary"
, l.street_address || ', ' || l.postal_code || ', ' || l.city || ', ' || l.state_province || ', '
|| c.country_name || ' (' || r.region_name || ')' AS "Location"
, jh.job_id AS "History Job ID"
, 'worked from ' || TO_CHAR(jh.start_date, 'MM/DD/YYYY') || ' to ' || TO_CHAR(jh.end_date, 'MM/DD/YYYY') ||
' as ' || jj.job_title || ' in ' || dd.department_name || ' department' AS "History Job Title"
FROM employees e
-- to get title of current job_id
JOIN jobs j
ON e.job_id = j.job_id
-- to get name of current manager_id
LEFT JOIN employees m
ON e.manager_id = m.employee_id
-- to get name of current department_id
LEFT JOIN departments d
ON d.department_id = e.department_id
-- to get name of manager of current department
-- (not equal to current manager and can be equal to the employee itself)
LEFT JOIN employees dm
ON d.manager_id = dm.employee_id
-- to get name of location
LEFT JOIN locations l
ON d.location_id = l.location_id
LEFT JOIN countries c
ON l.country_id = c.country_id
LEFT JOIN regions r
ON c.region_id = r.region_id
-- to get job history of employee
LEFT JOIN job_history jh
ON e.employee_id = jh.employee_id
-- to get title of job history job_id
LEFT JOIN jobs jj
ON jj.job_id = jh.job_id
-- to get namee of department from job history
LEFT JOIN departments dd
ON dd.department_id = jh.department_id
ORDER BY e.employee_id;
데이터 분석가가 업무에 ChatGPT를 사용할 수 있음
강력한 인공 지능 솔루션인 ChatGPT는 데이터 분석가를 포함한 모든 개인의 생산성을 향상시키는 것으로 입증되었습니다. 고급 자연어 처리 기능을 활용하고 적절한 쿼리를 제시함으로써 데이터 분석가는 업무와 관련된 가치 있는 인사이트와 아이디어를 효율적으로 도출할 수 있습니다.
ChatGPT가 제공하는 피드백을 복음적 진리로 무비판적으로 받아들이기보다는 동료로서 비판적으로 평가하고 테스트하는 것이 필수적입니다. 따라서 이 놀라운 기술을 자세히 살펴보고 일상 생활에 통합하고 그에 대한 인상을 저와 공유해 주시기 바랍니다.