ChatGPT로 데이터분석하기(feat. Noteable)

서론

ChatGPT의 플러그인 중 Noteable 이라는 재밋는 것을 발경하여 사용해보고 사용한 내용을 소개하겠습니다.
해당 플러그인을 이용하면 개인이 가지고 있는 데이터를 이용해서 GPT에게 데이터 분석을 대화로 지시하면서 결과를 도출할 수 있다.

Noteable 공개 소개영상

준비사항

먼저 ChatGPT의 플러그인은 현재 유료 서비스에만 제공해주고 있어 유료 사용자 계정이 필요하다.
또한 데이터 분석을 서비스를 제공해주는 Noteable에 회원가입과 작업 공간 생성이 필요하다.

• 유료 ChatGPT
• Noteable 회원가입

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본론

Noteable 회원가입 및 작업공간 생성

• Noteable에 접속하여 회원가입을 한다.
• 프로젝트 공간 생성
  
  
  
  
  
• 프로젝트 URL 저장(Chat GPT에게 해당 URL을 알려줘야한다.)
  

ChatGPT 설정

• 플러그인 사용 설정
  
• 플러그인 스토어에서 Noteable 설치
  
  
• GPT에게 프로젝트 URL 정보 입력하기
  

샘플 예제 수행 1~10까지 합

먼저 간단하게 1부터 10까지 합을 구하는 함수를 만들어달라고 요챙해보았다.

ChatGPT

Noteable 결과

데이터분석

샘플 분석으로 빅데이터 분석기사 자격증 공부를 할때 참고했었던 Seaborn에서 제공하는 penguins 데이터를 이용하여, 펭귄의 종을 예측하는 모델을 들어보았다.

1. 데이터셋 로드
   데이터 분석 예제를 수행하기 위해서 seaborn에서 제공하는 penguins 데이터셋을 로드한다.
   
2. 결측치 확인 및 처리
   
   • 결측치 처리를 위한 성별 데이터 분포확인
     

     

   • 성별을 제외한 나머지는 중앙값으로 대체
     

     

   • 성별 데이터는 데이터 분포에 맞게 랜덤 대체
     

     

3. 텍스트 데이터 라벨 인코딩 수행
   
4. 모델 성능을 높이기 위해 라벨인코딩 데이터를 원핫인코딩으로 변환
   
5. 수치데이터의 스케일을 맞쳐줘야 모델 성능이 좋아진다. 스케일링의 방법을 한번 ChatGPT에게 물어본후 나온 결과를 보고 스케일을 수행하였다.
   
6. 훈련, 평가데이터 및 타깃 설정
   
7. 타깃의 분포도 확인
   )
8. (최종) 모델 구축 및 정확도 비교
   모델 3개를 구축하여 해당 모델마다 성능을 비교해보았다.

모델 생성요청

자동으로 생성된 코드

수행했던 스크립트 링크

• ChatGPT with Noteable(데이터 분석)
• Noteable

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결론

빅데이터 분석기사 자격증을 준비하면서 실기문제중 데이터 제공해주고 해당 데이터를 이용하여 결측치분석, 전처리, 모형구축 평가 예측값 추출 등을 수행하는 문제를 준비했을때 연습했던 노트북 파일을 보고 코딩없이 수행했던 내용을 대화형식으로 요청을 해보았다.

분석결과는 놀랍도록 잘 나왔다. 물론 데이터분석을 어떻게 해야되는지 전체적인 흐름과 무엇을 지시해야되는지는 내가 알고 있었기 때문에 쉽게 수행할 수 있었다. 하지만 이런 방식으로 챗GPT를 통해서 중간중간 개념설명을 받고 해당하는 내용의 분석을 지시하면서 수행하면 앞으로 직접적인 코딩 없이 데이터분석을 수행할 수 있을것으로 보인다.