데이터 분석 트레일
단순 통계를 넘어 AI로 비즈니스 인사이트를 도출하는 고급 분석 기법을 배웁니다. 상관관계 분석, 이상치 탐지, 트렌드 예측까지 AI를 분석 파트너로 활용하는 방법을 실습합니다.
여러 변수 간의 상관관계를 AI에게 분석 요청하면, 매출과 광고비, 기온과 판매량 등 숨겨진 관계를 발견할 수 있습니다.
데이터에서 평균과 크게 벗어난 값을 AI가 식별하고, 해당 이상치의 발생 원인을 업계 맥락에서 추정하도록 요청할 수 있습니다.
과거 데이터의 트렌드를 기반으로 AI에게 향후 전망을 요청하면, 대략적인 방향성과 주의할 변수를 파악할 수 있습니다. 단, AI 예측은 참고용임을 명심해야 합니다.
현대차 분기별 매출과 광고비 데이터(가상)를 AI에게 제공하고, 상관관계 분석 및 다음 분기 예측을 요청해보세요. Q1: 매출 15조/광고비 2,000억 | Q2: 매출 17조/광고비 2,500억 | Q3: 매출 16조/광고비 1,800억 | Q4: 매출 19조/광고비 3,000억
Q1.AI 데이터 분석에서 이상치(Outlier)를 탐지하는 이유는?
Q2.AI의 트렌드 예측을 활용할 때 주의할 점은?