데이터 분석이란 단순한 기술이 아니라, 현대 비즈니스의 필수 전략이다. "경험과 직관에 의존하는 것이 좋을까, 아니면 데이터를 근거로 결정을 내리는 것이 나을까?" 이 질문에 대한 답은 분명하다. 장기적으로 보면, 데이터 기반 의사결정이 항상 더 우수한 결과를 가져온다. 하지만 문제는, 데이터 분석을 어떻게 배워야 하는가이다. 많은 기업들이 파이썬 교육에 투자하고 있지만, 비전공자에게는 어려운 부분이 많다. 하지만 이제 ChatGPT의 등장으로 모든 것이 달라졌다. ChatGPT는 단순히 데이터 분석에 그치지 않고, 비즈니스에 직접 적용 가능한 인사이트를 제공한다. 이 책 〈ChatGPT로 하는 비즈니스 데이터 분석〉은 ChatGPT를 통한 혁신적인 데이터 분석 방법을 소개한다. 이직할 직원을 예측하는 인사데이터부터 팀별 생산성, 미래 주문수요 예측에 이르기까지, 비즈니스 데이터 분석을 중심으로 구성되어 있어 기업 임직원들의 데이터 역량 강화에 큰 도움을 줄 것이다. 실제 비즈니스 사례를 바탕으로 한 이 책은, 데이터 분석 초보자도 ChatGPT를 이용하여 데이터 분석 과정을 쉽게 따라할 수 있게 해준다. 더 이상 복잡한 코딩에 매몰되지 않고, 직관적이고 효과적인 방법으로 데이터를 분석하고 싶은 분들에게 이 책은 새로운 지평을 열어줄 것이다.

들어가며 데이터 분석 실습 1. 이직할 직원을 찾아라_인사데이터 분석 실습 1에서 기억할 포인트 보너스. ChatGPT에서 못 한 고급 오버샘플링을 꼭 해보고 싶다면? 데이터 분석 실습 2. 팀별 생산성을 예측하라_생산데이터 분석 데이터 분석 실습 2-1. 생산성을 목표달성 여부로 바꿔서 예측하라_생산데이터 분석 실습 2에서 기억할 포인트 데이터 분석 실습 3. 고객세분화를 하고 맞춤형 마케팅전략을 도출하라_판매데이터 분석 데이터 분석 실습 3_1. 고객정보를 중심으로 세분화를 하고 마케팅전략을 도출하라_고객데이터 분석 실습 3에서 기억할 포인트 데이터 분석 실습 4. 고객맞춤 추천시스템을 구축하라_판매데이터 분석 데이터 분석 실습 4_1. 고객맞춤 추천콘텐츠를 찾아라_영화데이터 분석 실습 4에서 기억할 포인트 데이터 분석 실습 5. 고객리뷰를 살펴라_리뷰데이터 분석 실습 5에서 기억할 포인트 데이터 분석 실습 6. 수요를 예측하라_이용데이터 분석 데이터 분석 실습 6_1. 미래 주문량을 예측하라_주문데이터 분석 실습 6에서 기억할 포인트 덮으며

You: 우리 회사 전 직원 인사데이터야. 한 번 살펴보고 어떤 분석을 할 수 있겠는지 제안해줄래? ChatGPT: 이 데이터를 기반으로 할 수 있는 분석들은 다음과 같습니다: 1. 이직률 분석 및 이직할 직원 예측 2. 직원 만족도 및 근속 연수 분석 3. 부서별 및 직무별 분석 4. 출장 빈도와 직원 성과의 관계 분석 5. 연령대별 및 교육수준별 직원 분포 -〈데이터 분석 실습 1. 이직할 직원을 찾아라_인사데이터 분석 중〉 You: 이 10명 직원들 중 누가 제일 이직할 확률이 높은지 알려줄래? ChatGPT: 3가지 인공지능 모델로 예측한 결과를, 이직 확률이 높은 순서대로 정리해보았습니다. 9번 직원. 평균 이직 확률 71.5% 3번 직원. 평균 이직 확률 60.1% 1번 직원. 평균 이직 확률 54.2% -〈데이터 분석 실습 1. 이직할 직원을 찾아라_인사데이터 분석 중〉 You: 우리 고객데이터인데, 니가 보고 고객세분화 해줘. ChatGPT: 다음과 같이 고객세그먼트를 구분해보았습니다. 최고 가치 고객 (Best Customers): 600명 개발이 필요한 고객 (Customers Needing Attention): 1,818명 잠재력 있는 고객 (Promising Customers): 53명 위험에 처한 고객 (At Risk Customers): 1,631명 '최고 가치 고객'에게는 보상 프로그램을 제공하고, '위험에 처한 고객'을 대상으로는 재참여 캠페인을 실시해보시면 어떨까요? -〈데이터 분석 실습 3. 고객세분화를 하고 맞춤형 마케팅전략을 도출하라〉 You: 이 100명의 고객을 대상으로 개인이 좋아할 상품을 추천해주는 시스템을 만들고 싶은데 가능할까? ChatGPT: 다음과 같은 방법으로 추천시스템을 만들어드릴 수 있습니다. 1. 연관 규칙 분석 (Association Rule Mining) 2. 협업 필터링 (Collaborative Filtering) 3. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering) 4. 행렬 인수분해 (Matrix Factorization) 5. 딥러닝 기반 추천 어떤 방법을 적용해보시겠습니까? -〈데이터 분석 실습 4. 고객맞춤 추천시스템을 구축하라_판매데이터 분석〉 You: 115번 고객이 가장 살 확률이 높은 상품 5개만 추천해줄래? GPT: 115번 고객이 구매할 확률이 가장 높은 상품은 다음과 같습니다. 토끼 야간 조명 (추천점수: 7.75) 리젠시 케이크 스탠드 3단 (추천점수: 6.59) 현관문 매트: 차분하게 들어오세요 (추천점수: 5.72) 파티 깃발 (추천점수: 5.26) 상자에 담긴 빨간 하모니카 (추천점수: 4.46) -〈데이터 분석 실습 4. 고객맞춤 추천시스템을 구축하라_판매데이터 분석〉 데이터 기반 의사결정(Data-driven Decision Making)은 비즈니스의 새 상식이다. 데이터를 기반으로 의사결정을 하지 않는 기업, 팀, 실무자는 살아남는 게 기적이다. 과거에는 데이터 분석이 너무 접근하기 어려운 분야였지만, 이제는 ChatGPT를 위시한 초거대언어모델들 덕분에 정말정말 쉬워졌으니, 이제부터라도 꼭 데이터를 자신만의 새 무기로 장착하고 큰 생산성 혁신을 이루어주시길 부탁한다. 실무자들이 성장하면 기업의 경쟁력이 강해지고, 그렇게 기업이 더 좋은 상품/서비스를 생산해내면 결국 모든 국민들이 혜택을 보기 때문이다. -〈덮으며〉