GPT를 가장 잘 활용하는 방법, 데이터분석과 시각화

매출을 만드는 데이터 분석 with 챗GPT - 복잡한 코딩 없이 AI와 함께하는 실전 데이터 분석
조선미 지음 / 길벗 / 2026년 5월

인공지능, 특히 거대언어모델을 업무상 다방면으로 활용하실 것입니다. 저 역시 계약서 검토나, 코딩이나, 아니면 PPT를 만들거나 다양한 요소로 사용하고 있습니다. 그런데 그 중에서도 시간대비 효율성이 가장 높은 분야는 단연코 데이터 분석이라고 생각합니다. 과거와 같이 엑셀을 통해서 데이터 분석이 가능하지만, 이를 데이터분석의 대부분의 역할은 반복되는 패턴요소를 파악하고 이를 추출하여 결과물을 만드는 것에 있기 때문입니다. 그리고 데이터 분석자체는 의사결정에 큰 의미가 없기 때문에 이를 시각화하는 과정이 필요합니다. 이 과정에서 Power BI나 세일즈포스의 태블로를 사용하는데요. GPT등의 거대언어모델로 이를 굉장히 단순화할 수 있고, <매출을 만드는 데이터분석 with 챗 GPT>는 바로 이를 위한 방법론을 담은 서적입니다. 

기존의 데이터분석은 상당한 스킬이 필요합니다. 먼저 데이터 분석 목적을 잡아야 합니다. 그 이후에는 일단은 API연동이든 직접 수신을 받던간에 데이터를 받으면 1차 가공을 합니다. 그 이후는 데이터 분류를 합니다. 이것을 데이터 전처리라고 합니다.  데이터 전처리가 되면 BI나 태블로를 통해 해당 시각화 소프트웨어에 맞게 다시한번 분류를 한뒤 시각화의 각종 기능사용해서 시각화 리포트를 만드는게 일반적인 데이터 분석과 시각화인데, 이 과정의 목적은 '유용한 데이터를 선별'하고 시계열이나 분류체계를 통해 '의사결정'을 위함입니다. 문제는 반복업무가 아닌 이상 상당한 시간이 소요된다는 점이고 LLM은 프롬프트를 통해 이를 굉장히 빠르게 할 수 있다는 장점이 있습니다. 

본서는 SQL, 그리고 LLM을 접목해서 데이터 분석과 시각화를 하는 방법을 기술합니다. 여기에 고객관련 데이터를 받아서 대시보드를 만들고 A/B테스트 설계까지 해서 마케팅에 활용하는 방법까지 구현하니, 실제 디지털 마케팅, 데이터분석 현업에서 사용할 수 있는 방법론등을 담습니다. 특히 서적을 따라면 해도 디지털 마케팅의 기초를 배울 수 있다는 점은 큰 장점으로 보입니다. 그런데 한가지 중요한 점이 있습니다. 하나는 마케팅관련 방법론, 둘은 SQL과 데이터 시각화를 할 줄 알아야 의미있다는 것입니다. 본서에 나온 방법을 그대로 따라하면 본서에 나온 내용만 할 수 있을 뿐입니다. 즉 A라는 사례는 주입되었는데 B와 C의 마케팅은 하기 어렵다는 이야기입니다. 

본서에서 기초 SQL을 넣은 이유가 바로 여기에 있습니다. SQL에 대한 프롬프트 입력으로 데이터 전처리를 쉽게 할 수 있지만 사용자가 SQL의 기본 개념이나 태블로/BI의 작동방법을 모르면 결국 다른 사례에서 활용할 수 없습니다. 따라서 본서를 가장 잘 활용하기 위해서는 SQL과 데이터분석, 데이터시각화를 직접 할 줄 알아야합니다. 어찌보면 더 편리한 방법을 사용하기위해 기본적인 것을 다시 공부해야하는 역설일수 있습니다. 그런데 자주 강조한바 인공지능을 잘 사용하려면 사용자가 아는게 많아야 하니 너무나 당연한 이야기이기도 합니다. 

'인공지능을 잘 사용하는방법'