데이터 분석 트레일
데이터를 효과적으로 시각화하기 위한 AI 활용법을 배웁니다. 적합한 차트 유형 추천, 시각화 코드 생성, 데이터 스토리텔링까지 AI로 수행하는 방법을 실습합니다.
데이터의 특성(시계열, 비교, 구성비, 상관관계)을 AI에게 설명하면, 목적에 가장 적합한 차트 유형(막대, 선, 파이, 산점도 등)을 추천받을 수 있습니다.
AI에게 Python(matplotlib, plotly)이나 엑셀 차트 매크로 코드를 요청하면, 데이터를 바로 시각화할 수 있는 코드를 얻을 수 있습니다.
차트와 함께 핵심 메시지를 전달하는 설명문을 AI에게 요청하면, 경영진 보고에 적합한 데이터 스토리를 구성할 수 있습니다.
기아 모델별 월간 판매량 데이터(가상)를 AI에게 제공하고, 적합한 시각화 방법 추천과 Python 코드 생성을 요청해보세요. K5: 8,200 / K8: 3,500 / EV6: 5,800 / EV9: 2,100 / 스포티지: 9,300
Q1.시계열 데이터(월별 매출 추이)에 가장 적합한 차트는?
Q2.데이터 스토리텔링의 핵심은?