데이터 분석 및 시각화 요청

LLM을 활용해 데이터 분석과 시각화 요청을 자연어로 할 수 있습니다.

간단한 예시

  • “아래 데이터를 요약해줘.”
  • “매출 데이터를 그래프로 시각화해줘.”

자세한 설명

데이터 요약, 통계 분석, 그래프 생성 등 데이터 관련 작업을 자연어로 요청할 수 있습니다. 비전문가도 쉽게 데이터 활용이 가능해집니다.

활용 예시

  • “아래 표의 데이터를 분석해 인사이트를 도출해줘”
  • “아래 데이터를 바탕으로 파이 차트 그리는 파이썬 코드를 작성해줘”

프롬프트 작성 팁

  • 데이터의 형태, 원하는 분석 결과, 시각화 방식 등을 구체적으로 명시
  • “결과를 표로 정리해줘”, “코드는 주석과 함께 작성해줘” 등 추가 지시 포함

데이터 분석 및 시각화 요청은 LLM의 실무 활용도를 높여주는 대표적인 예시입니다.

실전 예시 비교

잘못된 프롬프트 개선된 프롬프트
“데이터를 분석해줘.” “아래 표의 데이터를 분석해 인사이트를 3가지로 요약해줘.”
“그래프를 그려줘.” “아래 매출 데이터를 바탕으로 막대그래프를 그리는 파이썬 코드를 작성해줘.”

구체적으로 원하는 분석 결과와 시각화 방식을 명시하면, AI가 더 정확하고 실용적인 답변을 제공합니다.

실전 프롬프트 템플릿 및 체크리스트

목적 프롬프트 예시
데이터 요약 “아래 표의 데이터를 3가지 인사이트로 요약해줘.”
시각화 요청 “아래 데이터를 바탕으로 파이 차트 코드를 작성해줘.”
통계 분석 “아래 데이터의 평균, 중앙값, 표준편차를 계산해줘.”
표 변환/정리 “아래 텍스트를 날짜, 항목, 금액 열로 표로 정리해줘.”

체크리스트

  • 데이터 요약/분석/시각화 등 목적을 명확히 제시했는가?
  • 분석 방법, 시각화 종류, 출력 형식 등 구체적 조건을 명시했는가?
  • 표, 리스트 등 구조화된 출력이 필요한 경우 명확히 요청했는가?
  • 반복적으로 활용할 수 있는 템플릿으로 작성했는가?

실전 팁

  • 데이터 요약, 분석, 시각화 등은 목적, 분석 방법, 출력 형식(표, 차트 등)을 구체적으로 명시하세요.
  • 표, 리스트 등 구조화된 출력이 필요한 경우 명확히 요청하면 활용도가 높아집니다.
  • 반복적으로 쓰는 업무는 템플릿을 저장해두고 재사용하세요.
  • 프롬프트를 반복적으로 수정(Iteration)하며 최적의 템플릿을 만드세요.

공식 참고자료

셀프 체크 (3문제)

  1. 데이터 분석/시각화 프롬프트 작성 시 반드시 포함해야 할 2가지 요소를 써보세요.
    • 답: 목적(요약, 분석, 시각화 등)과 분석 방법/출력 형식 등 구체적 조건
  2. 아래 프롬프트를 더 구체적으로 바꿔보세요. “데이터를 분석해줘.”
    • 답: (예시) “아래 표의 데이터를 3가지 인사이트로 요약해줘.”
  3. 반복적으로 활용할 수 있는 템플릿의 장점은?
    • 답: 업무 효율이 높아지고, 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다.

참고: 데이터 요약/분석/시각화 등은 목적, 분석 방법, 출력 형식(표 등)을 구체적으로 명시해 템플릿화하세요. 반복적으로 실험하고 개선하세요.