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Claude로 서평 데이터 분석 및 SWOT 도출하기

SWOT 말고 Artifacts 기능을 이용해서 다양한 그래프도 가능

by 위키북스
Dec 20. 2024

지난 글에서는 ChatGPT를 활용해 서평 데이터를 분석하고 마케팅 자료를 만드는 방법을 살펴봤습니다(≪챗GPT로 마케터 업무 하는 법(데이터 분석+자료)≫). 이번 글에서는 Claude와 다양한 프로젝트 관리 이론을 이용해서 서평 데이터를 분석해 보고, Artifacts 기능을 이용해서 다양한 그래프를 그려보겠습니다.






ChatGPT보다 문장 생성 능력이 뛰어난, Claude


Claude(클로드)는 Anthropic(앤트로픽)에서 개발한 인공지능 언어 모델입니다. Claude는 ChatGPT와 마찬가지로 질의응답, 데이터 분석 및 정보 제공, 수학적 문제 해결 등의 다양한 작업을 진행할 수 있습니다. 특히, 문장 생성 능력은 ChatGPT보다 뛰어난 것으로 알려져있고, 2024년 6월 발표한 Artifacts 기능을 이용하면 다양한 그래프도 쉽게 그릴 수 있습니다.


≪챗GPT로 마케터 업무 하는 법(데이터 분석+자료)≫에서는 ChatGPT의 GPTs인 Data Analyst를 이용해 위키북스에서 출간한 ≪이지패스 2024 ADsP 데이터분석 준전문가≫ 도서의 서평 데이터를 분석하는 방법을 배웠습니다. 해당 글에서는 서평을 업로드한 뒤 아래 프롬프트를 활용하여 도서의 특징을 분석하고, 이를 바탕으로 마케팅 자료를 제작하는 방법을 살펴보았습니다.


ADSP 도서에 대한 서평을 모아놓은 글입니다. 도서의 중요한 특징에 대해서 수치화해서 알려주세요. 그리고 해당 수치로 대시보드를 그려주세요




이번 글에서는 Claude와 프로젝트 관리 이론을 활용하여 서평 데이터를 분석하고, Claude의 Artifact 기능으로 다양한 그래프를 그려보겠습니다. Cladue에서 데이터를 분석하고 그래프를 그리는 방법은 정말 간단합니다. Claude에 접속해서 ADsP 서평 데이터를 업로드한 후 다음과 같이 프롬프트를 입력합니다.


- Claude 시작하기: https://claude.ai/


업로드한 파일은 위키북스 ADsP 도서 서평 데이터입니다. 서평 데이터를 분석하고 SWOT 분석을 진행해주세요. 분석 결과는 Skeuomorphic Design으로 표현해주세요


AD_4nXfOGDjlFZRE7D8_8I4F0VMsijGhpDBPPTnMzJzhMzqjJ_VLENF6IgUpzmq_AN0FA4JlfW9nu2JY5pd5uIh6-tZam8UGCzVHM4pPQunlUWnANNFTOQ2T5yUjBem3C9XybTNv4EMznl68JkSMbAxGEf-4idPS?key=rZloVfel-8606XobJnDBjA 클로드에서 서평 데이터 분석 요청하기


프름프트에서는 SWOT 분석 방법을 지정했고, Skeuomorphic Design(스큐어모피즘 디자인)이라는 디자인 형태를 지정했습니다. 참고로 SWOT 분석은 전략적 계획을 수립하고 의사 결정을 하는 데 사용되는 방법론으로, 특정 대상에 대해서 Strengths(강점), Weaknesses(약점), Opportunities(기회), Threats(위협)로 구분해서 평가를 진행하는 방법론입니다.



프롬프트를 입력하고 실행하면 다음과 같이 서평을 SWOT 기법에 따라 분석한 답변이 나옵니다.

unnamed.png?type=w966 서평을 SWOT 기법에 따라 분석한 답변



답변 중에서 [Click to open image] 부분을 클릭하면 SWOT 내용을 분석한 내용을 요약해서 Skeuomorphic Design(스큐어모피즘 디자인)으로 표현한 이미지를 볼 수 있습니다.

AD_4nXdzszmWSk66JFcPXrZ8rIhrXHPXu9_CY6cofrzwWWNH8hiP7r90S2BH4fg4xyFyX2mdjNNMdWUJ2CMzmhvfT3WsHXHKI8q7EBGTSZ0KiMxYCHnYjHVYK3IRwIMq9Z-_O-I7pkTXN8XUkuaRNKeR7FAcdK4?key=rZloVfel-8606XobJnDBjA SWOT 내용을 분석한 내용을 요약한 스큐어모피즘 디자인


다음과 같은 프롬프트로 다른 종류의 이미지를 요청하면, 현재 분석 내용을 기반으로 새로운 이미지를 그려줍니다.


뉴모피즘 디자인으로 그려주세요


AD_4nXcsC8YdXNunFMAZQuo6zM0zsVKdpl2drWWXeWXR1LBIKsGXFv_Znr22vT_NEWkS9UdvuD7CsvoFnYS3ZpqoR2DwKOFiTgZZYii2W0WShVEdLsmbzwZcwqgxbyohP7w4S7ikR5bCX_onqro-jm3U_iMOdyE?key=rZloVfel-8606XobJnDBjA 다른 종류의 이미지를 요청


또한, 그림의 특정 부분을 바꾸는 프롬프트를 입력하면 입력한 프롬프트에 맞게 이미지가 수정됩니다. 물론, 색상을 바꾸거나 폰트를 변경하는 등의 작업도 가능합니다.


하단에 "ADSP 도서 SWOT 분석"이라는 제목을 제거해주세요


AD_4nXdkh-6gwkpX-UzqP4Kpi8x_2X2pZRU6CqcSbWrW1I8l2I2layHVgv_AHEF8slTlzB8723g7VXxFgLp21W0FGPKV2pNKj5ANT7dJ4xWXs9O-E_gR1QstlBzt2YgUqNDPGwi3oBxFcEZ3Grff_FsW8m1OSdcD?key=rZloVfel-8606XobJnDBjA 그림의 특정 부분 변경하기





[TIP] 알아두면 도움되는 디자인 스타일


디자인 스타일을 잘 이해하고 활용하면 원하는 스타일의 그림을 더욱 효과적으로 구현할 수 있습니다. Claude에서 구현 가능한 디자인 스타일은 매우 다양하며, 다음은 대표적인 몇 가지 예시입니다. 각 스타일의 특징을 파악하고 원하는 결과물에 적합한 스타일을 선택하기 바랍니다.


그래프모피즘(Graphmorphism): 그래프모피즘은 데이터 시각화와 인터페이스에서 사용되는 기하학적 형태와 그래프 중심의 디자인을 말합니다. 이 스타일은 직선, 곡선, 그리고 시각적으로 단순하면서도 데이터 중심적인 요소를 강조합니다.

활용 예: 대시보드 디자인, 분석 보고서, 통계 시각화


클레이모피즘: 클레이모피즘은 마치 점토로 빚어낸 듯한 부드럽고 입체적인 디자인 스타일로, 입체감과 따뜻한 색조를 활용하여 친근하고 독특한 이미지를 만들어냅니다.

활용 예: 아이콘, 모바일 앱 UI, 캐릭터 디자인


머터리얼 디자인: 구글에서 개발한 머터리얼 디자인은 물리적인 종이와 잉크의 특성을 디지털 환경에 적용한 디자인 철학입니다. 그림자, 깊이감, 생동감 있는 애니메이션을 활용하여 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

활용 예: 앱 인터페이스, 웹 디자인, 버튼 및 카드 컴포넌트


플랫 디자인: 플랫 디자인은 2차원적인 단순한 형태와 강렬한 색상 팔레트를 활용한 디자인 스타일로, 직관적이고 미니멀한 느낌을 강조합니다. 그림자나 깊이감이 없으며, 간결한 형태로 정보 전달에 집중합니다.

활용 예: 로고 디자인, 웹 배너, 정보 그래픽


스크린샷 2024-12-20 102338.png 그래프모피즘과 클레이모피즘
스크린샷 2024-12-20 102349.png 머터리얼 디자인과 플랫 디자인





다양한 분석 기법 활용해보기


앞에서는 SWOT 분석 기법을 이용해서 ADsP 도서 서평을 분석하고 그래프를 그려봤습니다. 이번에는 SWOT와 비슷한 여러가지 프로젝트 관리 기법을 활용해 서평 데이터를 분석해보겠습니다.


도서 서평을 업로드하고 다음과 같이 프롬프트를 입력하면 FAW 기법에 따라서 분석을 진행한 답변과 그래프를 결과로 보여줍니다.


FAW(Features, Advantages, Weaknesses) 분석을 진행하고 결과는 플랫 디자인으로 표현해주세요


스크린샷 2024-12-20 102541.png FAW 기법에 따라서 분석을 진행한 답변과 그래프



마지막으로 위키북스의 ADsP 도서 서평 분석해 새로운 ADsP 도서를 기획한다고 가정해보겠습니다. 이번 분석에는 MoSCoW 분석 방법을 이용해보겠습니다. MoSCoW 방법론은 프로젝트 관리와 요구사항의 우선순위를 지정하는 데 사용되는 기법으로, 다음 4가지 기준으로 분석을 진행합니다.


1. Must have (반드시 있어야 함):
- 프로젝트의 성공에 필수적인 요구사항

- 이를 충족하지 못하면 프로젝트가 실패로 간주됨


2. Should have (있어야 함):

- 중요하지만 필수는 아닌 요구사항

- 가능하면 포함되어야 하지만, 시간이나 자원 제약으로 제외될 수 있음


3. Could have (있으면 좋음):

- 바람직하지만 필수적이지 않은 요구사항

- 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미치지 않음


4. Won't have (지금은 하지 않음):

- 현재 프로젝트 범위에 포함되지 않는 요구사항

- 미래에 고려될 수 있지만 지금은 구현하지 않음




Claude에 다음과 같은 프롬프트로 분석을 요청해보면,


MoSCoW 법에 따라서 도서에서 필요한 우선 순위를 정해주세요



다음과 같은 결과를 보여줍니다. 새로운 도서에 대한 기획서를 준비한다면 아래 내용은 충분한 지침이 될 수 있을 것입니다.


ADSP 도서 MoSCoW 분석

1. Must have (반드시 있어야 할 것)
- 비전공자도 이해하기 쉬운 명확한 설명
- 충분한 양의 연습 문제와 기출문제
- 상세한 문제 해설
- 체계적이고 깔끔한 책 구성

2. Should have (있어야 할 것)
- 무료 동영상 강의 제공
- 모바일 애플리케이션 (모의고사, 기출문제 풀이 기능)
- 온라인 커뮤니티 (네이버 카페 등) 운영
- 학습 계획 및 진도 관리 가이드

3. Could have (있으면 좋을 것)
- 정기적인 모의고사 제공
- 추가학습 자료 (요약집, 정리 노트 등) 제공
- 온라인 Q&A 서비스
- 유튜브 채널을 통한 보충 설명 영상

4. Won't have (지금은 없어도 될 것)
- 오프라인 강의 또는 스터디 그룹 운영
- 개인별 맞춤형 학습 컨설팅
- 타 자격증과의 연계 학습 프로그램
- 실시간 온라인 강의


이밖에도 KANO, AHP, 페르소나 기법 등 다양한 프로젝트 관리 기법을 통해 분석을 진행하고 결과를 그래프로 나타낼 수 있습니다. "이런 것도 가능할까?"라는 의구심을 버리는 것이 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위한 첫걸음입니다.




이번 글에서는 Claude에서 다양한 프로젝트 관리 이론을 활용해 서평 데이터를 분석하고, Arifacts 기능으로 다양한 그래프를 그리는 방법을 살펴봤습니다. 그밖에 생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 높이는 다양한 방법이 궁금하다면 ≪생성형 AI 업무혁신 2≫ 도서를 참고해주세요.

9791158395360-1.png 생성형 AI 업무 혁신 2 (https://wikibook.co.kr/genai-rev/)



미래소년코난.png

AI로 인해 일을 하는 방법과 해야할 일이 바뀌고 있습니다.

위키북스에서는 “미래 소년 코난” 프로젝트를 통해서 조금씩 업무를 변화시키고 있으며, 그 과정을 글로 정리했습니다.

생성형 AI로 여러분의 고민을 해결하는 데 조금이나마 도움이 되길 기대합니다.


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