챗GPT 고급 데이터 분석 실무 활용 총정리

핵심

• 차트 생성 시 한글 깨짐 현상은 Koreanize Matplot 라이브러리 whl 파일을 가상 환경에 설치하도록 명령해 해결한다.
• 최대 500MB 용량 내에서 파일이 10개를 초과할 경우 zip 파일로 압축해 업로드하면 단일 세션에서 일괄 취합할 수 있다.
• 탐색적 데이터 분석(EDA)을 일변량과 다변량으로 나누어 요청하면 데이터 분포와 상관관계를 훨씬 정밀하게 파악할 수 있다.
• 이커머스 구매 데이터에 RFM(최근성·빈도·금액) 스코어링을 적용해 고객을 10개 그룹으로 세분화하고 맞춤 액션 플랜을 도출했다.
• HR 데이터를 바탕으로 직무 만족도 상관분석과 로지스틱 회귀 모델을 생성해 퇴사 고위험군 임직원을 확률순으로 예측했다.
• 비정형 텍스트 리뷰는 단순 키워드 검색보다 텍스트 클러스터링 기법을 써야 누락 없이 입체적인 개선점을 도출할 수 있다.

챕터

1. 1:05데이터 전처리와 시각화 한글 패치 (새 탭에서 열림)
2. 8:42복합 차트 시각화 및 서식 미세 조정 (새 탭에서 열림)
3. 12:41다중 엑셀 파일 데이터 단일 시트 취합 (새 탭에서 열림)
4. 15:00이커머스 구매 데이터 기반 RFM 고객 세분화 (새 탭에서 열림)
5. 26:21구글 애널리틱스 트래픽 분석과 마케팅 플랜 (새 탭에서 열림)
6. 29:55오픈AI 이벤트와 마이크로소프트 주가 변동 분석 (새 탭에서 열림)
7. 38:23직무 만족도 설문 데이터 상관관계 분석 (새 탭에서 열림)
8. 42:23회귀 분석을 활용한 퇴사자 예측 모델 구축 (새 탭에서 열림)
9. 49:41텍스트 클러스터링 기반 고객 후기 분석 (새 탭에서 열림)
10. 58:00가상 이커머스 샘플 데이터 자동 생성 (새 탭에서 열림)
11. 59:43HTML 코드 기반 웹 데이터 크롤링 (새 탭에서 열림)