복잡한 데이터를 분석하고 인사이트 도출하기
보고서, 기획서, 논문 등 전문적인 문서는 통찰력이 담긴 결론이 중요합니다. 하지만 사람이 수작업으로 데이터를 분석하고 결론을 도출하는 데는 많은 시간과 노력이 필요합니다.
데이터를 분석하고 패턴을 찾아내어 결론을 도출하는 데 뛰어난 AI를 활용하면 데이터를 분석하고 결론을 도출하는 과정을 최적화할 수 있습니다.
데이터 분석과 인사이트 도출을 어떻게 할 수 있나요?
아래와 같이 2개의 쇼핑몰 매출 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다.
매출 데이터 표
| 상점 | 기간 | 날짜 | 카테고리 | 상품 | 수량 | 단가 | 총매출 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A쇼핑몰 | 2023-01-01 to 2023-06-30 | 2023-01-01 | 전자제품 | 스마트폰 | 5 | 699000 | 3495000 |
| A쇼핑몰 | 2023-01-01 to 2023-06-30 | 2023-01-02 | 전자제품 | 노트북 | 3 | 1200000 | 3600000 |
| A쇼핑몰 | 2023-01-01 to 2023-06-30 | 2023-01-03 | 가전제품 | 세탁기 | 2 | 800000 | 1600000 |
| B쇼핑몰 | 2023-01-01 to 2023-06-30 | 2023-01-04 | 가전제품 | 냉장고 | 1 | 1500000 | 1500000 |
| B쇼핑몰 | 2023-01-01 to 2023-06-30 | 2023-01-05 | 패션 | 청바지 | 10 | 50000 | 500000 |
| B쇼핑몰 | 2023-01-01 to 2023-06-30 | 2023-01-06 | 패션 | 티셔츠 | 20 | 20000 | 400000 |
| B쇼핑몰 | 2023-01-01 to 2023-06-30 | 2023-01-07 | 생활용품 | 비누 | 50 | 2000 | 100000 |
| B쇼핑몰 | 2023-01-01 to 2023-06-30 | 2023-01-08 | 생활용품 | 치약 | 30 | 3000 | 90000 |
매출 데이터를 AI가 이해하기 쉬운 CSV나 JSON 형식으로 내보낸 후, 아래와 같이 AI에게 데이터 분석을 요청할 수 있습니다.
아래 CSV 형식의 매출 데이터를 분석하여 보고서 작성을 위한 인사이트를 도출해주세요.
### CSV 형식의 매출 데이터
상점,기간,날짜,카테고리,상품,수량,단가,총매출
A쇼핑몰,2023-01-01 to 2023-06-30,2023-01-01,전자제품,스마트폰,5,699000,3495000
A쇼핑몰,2023-01-01 to 2023-06-30,2023-01-02,전자제품,노트북,3,1200000,3600000
A쇼핑몰,2023-01-01 to 2023-06-30,2023-01-03,가전제품,세탁기,2,800000,1600000
B쇼핑몰,2023-01-01 to 2023-06-30,2023-01-04,가전제품,냉장고,1,1500000,1500000
B쇼핑몰,2023-01-01 to 2023-06-30,2023-01-05,패션,청바지,10,50000,500000
B쇼핑몰,2023-01-01 to 2023-06-30,2023-01-06,패션,티셔츠,20,20000,400000
B쇼핑몰,2023-01-01 to 2023-06-30,2023-01-07,생활용품,비누,50,2000,100000
B쇼핑몰,2023-01-01 to 2023-06-30,2023-01-08,생활용품,치약,30,3000,90000
### 응답 형식
상점별 매출:
[A쇼핑몰과 B쇼핑몰의 총 매출을 표 형식으로 제시]
카테고리별 매출 비중:
[전체 매출 중 카테고리별 매출 비중을 표로 제시]
상품별 매출 순위:
[전체 매출 중 상품별 매출 순위를 표로 제시]
집중 매출 상품:
[집중적으로 판매할 매출 상위 2개 상품을 1 문장으로 제시]
쇼핑물 운영 전략:
[A쇼핑몰과 B쇼핑몰의 매출 특성을 바탕으로 각 쇼핑몰의 운영 전략을 각각 1문단으로 제시]
사람이 직접 매출 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하려면 굉장히 많은 시간과 에너지가 소모되지만, 패턴 인식 및 추론 능력이 뛰어난 AI는 데이터를 순식간에 분석하고 인사이트를 도출할 수 있습니다.
AI 응답 결과 예시
상점별 매출
| 상점 | 총매출 |
|---|---|
| A쇼핑몰 | 8,695,000원 |
| B쇼핑몰 | 2,590,000원 |
카테고리별 매출 비중
| 카테고리 | 매출 비중 |
|---|---|
| 전자제품 | 62.87% |
| 가전제품 | 27.47% |
| 패션 | 7.98% |
| 생활용품 | 1.68% |
상품별 매출 순위
| 순위 | 상품 | 총매출 |
|---|---|---|
| 1 | 노트북 | 3,600,000원 |
| 2 | 스마트폰 | 3,495,000원 |
| 3 | 세탁기 | 1,600,000원 |
| 4 | 냉장고 | 1,500,000원 |
| 5 | 청바지 | 500,000원 |
| 6 | 티셔츠 | 400,000원 |
| 7 | 비누 | 100,000원 |
| 8 | 치약 | 90,000원 |
집중 매출 상품
집중적으로 판매할 매출 상위 2개 상품은 노트북과 스마트폰입니다.
쇼핑몰 운영 전략
A쇼핑몰은 전자제품과 가전제품에서 높은 매출을 올리고 있으므로, 이 두 카테고리의 최신 제품을 지속적으로 확보하고 마케팅에 집중하는 전략이 필요합니다. 특히 노트북과 스마트폰의 수요가 높기 때문에, 이 상품들의 프로모션을 강화하여 매출을 더욱 증대시킬 수 있습니다.
B쇼핑몰은 패션과 생활용품에서 비교적 다 양한 제품군을 판매하고 있으므로, 고객의 다양한 요구를 충족시킬 수 있는 제품 라인업을 유지하는 것이 중요합니다. 청바지와 티셔츠는 안정적인 매출을 보이고 있으므로, 계절에 맞는 패션 아이템과 함께 생활용품의 품질과 가성비를 강조하는 마케팅 전략을 통해 고객 충성도를 높이는 것이 좋습니다.
데이터 시각화
최근 챗GPT는 제공된 데이터를 바탕으로 그래프 및 차트를 생성하는 데이터 시각화 기능까지 제공합니다.
데이터 분석 프롬프트 마지막에 분석 내용을 바탕으로 그래프 및 차트를 생성해주세요라는 요청을 추가하면, AI가 분석 결과를 시각적으로 표현해줄 수 있습니다.
실습
프롬프트 예제를 보내고 AI의 답변을 비교해 보세요.
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