코딩 몰라도 괜찮아 - AI로 데이터 분석 시작하기
코딩 몰라도 괜찮아 - AI로 데이터 분석 시작하기
"데이터 분석 좀 해봐." 상사의 한마디에 막막해진 적 있는가. 엑셀 피벗테이블도 버거운데 파이썬이니 SQL이니 하는 말을 들으면 벌써 머리가 아프다. 그런데 이제 상황이 달라졌다. AI가 코딩의 벽을 허물어버렸다.
데이터 분석이 필수가 된 시대
모든 직무에서 데이터를 다루게 됐다. 마케터는 캠페인 성과를 분석하고, 영업팀은 매출 트렌드를 파악하며, 인사팀도 퇴사율 데이터를 들여다본다. "감으로 일한다"는 말은 이제 통하지 않는다.
문제는 데이터 분석이 전문가의 영역이었다는 점이다. 통계학 지식, 프로그래밍 능력, 시각화 도구 숙련도까지. 비전공자가 넘기엔 높은 벽이었다.
AI가 바꾼 데이터 분석의 진입장벽
과거에는 데이터 분석을 하려면 이런 과정을 거쳐야 했다.
- 엑셀로 데이터 정리
- 파이썬이나 R로 분석 코드 작성
- 통계 개념 이해하고 적용
- 시각화 라이브러리로 그래프 생성
- 결과 해석 및 보고서 작성
이제는 다르다. AI에게 "이 데이터에서 매출 증가 원인 찾아줘"라고 말하면 된다. AI가 코드를 짜고, 분석하고, 심지어 인사이트까지 정리해준다.
물론 AI가 만능은 아니다. 하지만 진입장벽이 낮아진 건 확실하다. 코딩을 몰라도 데이터와 대화할 수 있게 됐다.
ChatGPT로 데이터 분석하기
가장 쉽게 시작할 수 있는 방법은 ChatGPT를 활용하는 것이다. 유료 버전(Plus)에서는 파일을 직접 업로드해서 분석할 수 있다.
기본 사용법
- 엑셀이나 CSV 파일 준비
- ChatGPT에 파일 업로드
- 분석하고 싶은 내용을 자연어로 질문
효과적인 질문 예시
나쁜 질문: "이 데이터 분석해줘"
좋은 질문: "이 매출 데이터에서 월별 추이를 보여주고, 가장 많이 팔린 제품 Top 5를 알려줘. 그리고 매출이 급증한 시기가 있다면 원인을 추정해줘."
구체적으로 물어볼수록 정확한 답을 얻는다. 무엇을 알고 싶은지 명확히 하는 게 핵심이다.
단계별 분석 요청하기
한 번에 모든 걸 물어보지 말고 단계를 나눠라.
- "데이터 구조부터 설명해줘" - 어떤 컬럼이 있고 데이터 타입이 뭔지 파악
- "기초 통계 보여줘" - 평균, 중앙값, 최대/최소값 확인
- "이상치 있는지 확인해줘" - 데이터 품질 점검
- "월별 트렌드 그래프 그려줘" - 시각화
- "인사이트 정리해줘" - 발견한 패턴 요약
이렇게 나눠서 진행하면 실수를 줄이고, 각 단계에서 방향을 수정할 수 있다.
추천 AI 데이터 분석 도구
ChatGPT 외에도 쓸 만한 도구들이 있다.
1. Microsoft Copilot (엑셀 연동)
엑셀을 주로 쓴다면 Copilot이 편하다. 엑셀 내에서 바로 자연어로 분석을 요청할 수 있다. "이 표에서 분기별 성장률 계산해줘"라고 하면 수식을 자동으로 만들어준다.
2. Google Sheets + Gemini
구글 스프레드시트 사용자라면 Gemini를 활용하자. 데이터 정리, 요약, 시각화까지 한국어로 지원한다.
3. Julius AI
데이터 분석 전용 AI 도구다. 파일 업로드 후 질문하면 파이썬 코드를 자동 생성하고 실행까지 해준다. 코드를 몰라도 되지만, 어떤 코드가 실행됐는지 볼 수 있어서 배우기에도 좋다.
4. Tableau AI
시각화에 강점이 있다. 복잡한 대시보드도 자연어로 만들 수 있다. 다만 유료이고 러닝커브가 있어서 어느 정도 익숙해진 후 도전하길 권한다.
실무에서 바로 쓰는 분석 예시
이론보다 예시가 빠르다. 직무별로 바로 적용할 수 있는 분석을 소개한다.
마케팅
- 광고 채널별 ROI 비교
- 고객 유입 경로 분석
- 이메일 오픈율/클릭율 트렌드
"이 광고 데이터에서 채널별 전환율 계산하고, 비용 대비 효율이 가장 좋은 채널 3개 알려줘."
영업
- 월별/분기별 매출 추이
- 고객사별 매출 비중
- 이탈 위험 고객 식별
"이 매출 데이터에서 전년 동기 대비 성장률 계산하고, 매출이 감소한 고객사 리스트 뽑아줘."
인사/HR
- 부서별 퇴사율 분석
- 채용 소요 시간 추적
- 교육 효과 측정
"이 인사 데이터에서 부서별 평균 근속연수 계산하고, 퇴사율이 높은 부서 원인 분석해줘."
재무
- 비용 항목별 비중 분석
- 예산 대비 실적 비교
- 현금흐름 예측
"이 비용 데이터에서 항목별 비중 파이차트 만들고, 전월 대비 증가율 높은 항목 알려줘."
실천 가이드
지금 당장 시작할 수 있는 단계별 가이드다.
1단계: 데이터 하나 골라라
업무에서 자주 보는 엑셀 파일 하나면 된다. 매출 데이터, 고객 리스트, 설문 결과 뭐든 좋다.
2단계: 궁금한 거 적어라
그 데이터에서 알고 싶은 게 뭔지 3가지만 적어봐라. "왜 이번 달 매출이 떨어졌지?", "어떤 제품이 잘 팔리지?", "고객 연령대 분포가 어떻게 되지?"
3단계: AI에게 물어봐라
ChatGPT든 뭐든 파일 올리고 적어둔 질문을 던져라. 답이 부족하면 추가 질문하면 된다.
4단계: 반복하라
한 번 해보면 감이 온다. 다른 데이터로 또 해보고, 질문 방식을 바꿔보고, 다른 도구도 써봐라. 일주일만 꾸준히 해도 실력이 는다.
마무리
데이터 분석은 더 이상 전문가만의 영역이 아니다. AI 덕분에 누구나 데이터와 대화할 수 있게 됐다. 중요한 건 시작하는 것이다.
코딩을 몰라도 된다. 통계학 학위가 없어도 된다. 그냥 데이터를 던지고 궁금한 걸 물어봐라. AI가 나머지를 도와줄 것이다.
오늘 업무에서 쓰는 엑셀 파일 하나, AI에게 올려보자. 생각보다 많은 걸 발견하게 될 것이다.