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by 추보 구자룡 Nov 18. 2024

AI 데이터 분석

[책소개]

AI 데이터 분석, 구자룡 저, 커뮤니케이션북스, 2024년 11월 20일.

책소개

AI로 누구나 쉽게 데이터 분석을 할 수 있도록 소개한다. AI의 빠른 데이터 처리, 패턴 인식, 비정형 데이터 분석의 장점을 설명한다. 챗GPT 등 다양한 AI 도구를 소개하고 데이터 품질, AI 모델의 한계, 결과 해석시 주의할 점 등을 설명한다.

작가정보

저자(글) 구자룡

데이터 기반 비즈니스 컨설팅 전문기관인 밸류바인의 대표이며, 데이터 분석가, 마케팅 컨설턴트, 칼럼니스트로 활동하고 있다. 마케팅 전공의 경영학 박사이며, 정보처리기사1급과 빅데이터전문가1급 자격증이 있다. 주요 저서로 『데이터 마인드 기르는 습관』(2024), 『직장 없는 시대의 브랜딩』(2022), 『지금 당장 마케팅 공부하라』(2019), 『마케팅 리서치』(2017), 『시장조사의 기술』(2006) 등이 있다. 국가공무원인재개발원, 한국금융연수원, 한국생산성본부, 삼성전자, 농협, BNK금융그룹, 코스콤, 한국수자원공사 등에서 데이터 리터러시, 데이터 기반 문제해결, 빅데이터 분석 관련 강의를 하고 있다. ≪통계의 창≫에 데이터 리터러시 관련 칼럼을 연재하고 있다.

책 속으로

AI는 시장 조사와 트렌드 분석에서 혁신적인 변화를 가져오고 있다. AI의 고도화된 분석 능력은 대규모 데이터를 신속하고 정교하게 처리할 수 있으며, 인간이 놓칠 수 있는 미세한 패턴을 식별해 내는 데 뛰어나다. 그동안 검색엔진을 통해 자료를 찾고 읽고 이해하고 해석하던 지루한 과정이 일순간에 이루어질 수 있는 시대가 되었다.

--- 「01_AI 시장 조사 및 트렌드 분석」 중에서

데이터 전처리를 위해 데이터 파일을 챗GPT에 업로드하고 특정 전처리 작업을 요청하면, 챗GPT는 이를 수행하고 결과를 보여 준다. 불필요한 열 제거, 데이터 타입 변경, 결측치 처리 등 다양한 클리닝 작업을 자연어로 요청할 수 있어 비전문가도 쉽게 데이터 전처리를 수행할 수 있다

--- 「03_AI 데이터 수집 및 데이터 전처리」 중에서

기온과 판매량, 강수량과 판매량 간에는 어떤 관계가 있을까? 즉석(신선 일부)식품과 기온은 상관관계가 있을까? 즉석(신선 일부)식품과 강수량은 상관관계가 있을까? 챗GPT-Data Analyst에 위의 데이터 파일을 업로드하고 상관관계 분석을 요청하면 된다.

--- 「06_AI 상관관계 분석」 중에서

텍스트 데이터는 비정형 데이터로, 그 안에 무엇이 포함되어 있는지 명확하지 않기 때문에, 이를 통해 의미 있는 정보를 추출하기 위해서는 체계적이고 효율적인 분석이 필요하다. 텍스트 데이터를 정형 데이터로 변환해 통계적 분석이나 머신러닝 모델링에 활용할 수 있다.

--- 「09_AI 텍스트 데이터 분석」 중에서

출판사 리뷰

누구나 할 수 있는 AI 데이터 분석

오늘날 우리는 방대한 양의 데이터를 생성하는 시대에 살고 있다. 스마트폰, 사물 인터넷, 소셜 미디어 등 다양한 출처에서 쏟아지는 데이터는 그 자체로는 의미가 없다. 그러나 적절한 분석을 통해 인사이트를 얻고 의사 결정을 향상시키는 데 필수적이다. 이 책은 데이터 분석이 고객 경험 개선, 문제 해결, 미래 예측 등 여러 분야에서 왜 중요한지를 설명한다.

AI는 데이터 분석의 혁신을 이끌고 있으며, 전통적인 분석 방법과 비교할 때 많은 장점을 제공한다. AI는 대량의 데이터를 빠르게 처리하고, 복잡한 패턴을 인식하며, 비정형 데이터도 분석할 수 있다. 이러한 점은 의료, 금융, 소매업 등 다양한 분야에서 AI 데이터 분석의 필요성을 더욱 부각시킨다. 이 책은 데이터 분석을 위한 유용한 AI 도구들을 소개한다. 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 AI 도구를 활용하여 데이터 분석의 효율성을 높일 수 있다. 특히 챗GPT 플러스는 고급 데이터 분석 기능을 통해 사용자가 쉽게 데이터 분석을 수행할 수 있도록 돕는다. AI 도구들은 데이터 분석가를 대체하는 것이 아니라, 그들의 작업을 보완하여 더 높은 생산성을 이끌어낸다.

AI 데이터 분석을 활용할 때 주의해야 할 점도 있다. 데이터 품질과 적합성, AI 모델의 한계, 결과 해석의 주의, 의사 결정의 책임 등 다양한 요소를 고려하여 신중하게 접근해야 한다. AI는 강력한 도구지만, 최종적인 해석과 의사 결정은 여전히 인간의 몫이다. 따라서 AI의 분석 결과를 비판적으로 검토하고, 전문가의 검토를 통해 신뢰성을 높이는 것이 필요하다. 전문 데이터 분석가가 아닌 일반인이 쉽게 이해할 수 있도록 구성했다. 데이터 수집부터 탐색적 데이터 분석, 통계적 가설 검정, 텍스트 데이터 분석, 시각화 분석까지 다양한 데이터 분석 기법을 다룬다. AI를 활용한 데이터 분석의 기본 원리와 구체적인 방법을 배우고, 이를 통해 실질적 문제를 해결할 수 있는 능력을 키울 수 있다.