mtepg924 님의 블로그

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 오늘은 ‘지금 우리 동네는’이라는 이름의 대시보드를 태블로로 만들어보았다. 서울시 내 자치구별로 범죄율 관련 지표를 시각화하여, 각 지역의 상대적 안전 수준을 직관적으로 파악할 수 있도록 구성된 프로젝트였다.시각적으로 가장 인상 깊었던 점은 특정 자치구를 필터로 선택하면 지도에서 해당 지역이 하이라이트되고, 동시에 주요 범죄 관련 지표가 막대그래프로 함께 나타나는 인터랙션 구조였다. 덕분에 사용자는 복잡한 수치를 읽지 않고도 시각적으로 위험도를 비교할 수 있었다.이 과정에서 배운 중요한 인사이트는, 필터를 적용할 때 왜 값이 반영되지 않는지 의문이 생길 경우 ‘선택한 워크..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva강의후기 및 인사이트 Tabby Sentiment Analysis 오늘은 파이썬을 태블로와 연동하여 감성 분석(Sentiment Analysis)을 시각화하는 실습을 진행했다. 특히 화이자 백신에 대한 트위터 데이터를 대상으로, 각 문장의 감성 점수를 계산하고 이를 바탕으로 시각화까지 완성하는 과정을 경험할 수 있었다. 핵심은 태블로에서 SCRIPT_REAL 함수를 이용해 파이썬 코드를 실행하고, 그 결과값을 그대로 시각화에 반영하는 방식이었다. NLTK 라이브러리의 SentimentIntensityAnalyzer()를 사용해 각 문장별로 긍·부정 점수를 산출하고, 그 중 compound 값을 추출하여..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 Rserve clustering 오늘은 태블로와 R을 연동해 Rserve를 활용한 클러스터링 분석을 실습해보았다. 특히 인상 깊었던 점은 태블로의 SCRIPT 함수(SCRIPT_INT, SCRIPT_REAL 등)를 사용해 R의 k-means 알고리즘을 직접 호출할 수 있다는 점이었다. 단순한 시각화를 넘어서, 통계 기반의 분석 로직을 시각화에 직접 결합할 수 있다는 것이 태블로의 강력한 확장성임을 실감했다.오늘 실습에서는 수익률(Profit Ratio)을 기반으로 데이터를 자동으로 5개의 군집으로 나누고, 그 결과를 클러스터 색상으로 구분해 시각화했는데, 이 과정이 생각보다 직..

ChatGPT 활용데이터 살펴보기데이터 전처리데이터 분석/시각화리포트 정리🔷 학습내용오늘은 ChatGPT를 활용하여, 일일이 복잡한 계산을 할 필요없이 데이터 전처리부터 간단한 데이터 시각화를 하는 법까지 배웠다. 전월세 데이터 사례로 활용예시를 살펴보겠다. 0. 시작 - .csv파일 첨부 -> 데이터 살펴보기.csv 파일을 첨부한 뒤, 아래의 프롬프트를 통해 데이터 구성요소를 살펴볼 수 있다.(유용) 폰트가 날아간 형태라도 GPT가 알아서 인식해서 처리해준다. 첨부한 파일에 대해 아래 내용 수행해줘:1. 몇 개의 행과 열이 있는지2. 각 열에는 어떤 종류의 데이터가 있는지 > 결과: 이런 식으로 각 열의 데이터 타입, 각 열에 대한 설명까지 제공해준다.1. 데이터 전처리 개인적으로 데이터 분석할 때 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 동영상 워크시트(학습인증샷)강의 후기 및 인사이트 오늘은 태블로에서 페이지 기능을 활용한 동영상 그래프를 만드는 실습을 진행했다. 기존에는 정적인 그래프를 만들기만 했는데, 페이지 선반에 날짜 필드(예: 주문 연도)를 넣으니까 자동으로 재생되면서 시간 흐름에 따른 데이터 변화 과정을 애니메이션처럼 시각화할 수 있는 기능을 처음으로 알게 되었다. 특히 이번 실습에서는 연도별 매출 순위가 자동으로 움직이며 바뀌는 과정을 볼 수 있었는데, 이는 데이터를 단순히 수치로 보여주는 것보다 훨씬 더 생동감 있게 정보를 전달하는 방식이라고 느꼈다. 이 기능은 사용자가 단순히 데이터를 읽는 것을 넘어서 변화의 흐..

Canvas 활용하기 - 분량 조절, 독해 수준 설정 등리서치 - 시장분석실행 계획 구체화word파일로 내보내기데이터 분석/시각화🔷 학습내용0. 기획서에 꼭 들어가야 할 내용 구상이 단계에서는 바로 ChatGPT를 활용하기보다는, 스스로 머리를 써서 기획서에 꼭 들어가야 할 내용에 대한 틀을 잡고, 이후 구체화하는 과정을 ChatGPT로 활용하는 것이 좋아보인다. 예시)이번 홍보 기획서에 꼭 들어가야 할 내용은 아래와 같아요!1. 홍보 대상층 - 우리의 제품을 가장 필요로 하는 고객군을 정의합니다.2. 주요 고객층 - 세부 타겟팅을 통해 마케팅 효과를 극대화합니다.3. 시장 분석 결과 - 경쟁사와 시장 상황을 분석하여 전략을 수립합니다.4. 홍보 목적 - 명확한 목표 설정으로 전략의 방향성을 결정합니다..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의후기 및 인사이트 오늘은 BTS 앨범 데이터를 활용해 대시보드를 만드는 실습을 진행했다. 그중에서도 매개변수를 통해 특정 앨범을 선택하고, 그에 따라 해당 앨범의 빌보드 랭킹 추이만을 시각화하는 방법을 배웠다.이번 실습에서 가장 크게 얻은 인사이트는 “단순히 매개변수를 만들었다고 해서 시각화에 적용되는 게 아니라, 해당 매개변수를 활용한 계산된 필드를 워크시트에 직접 적용해야 한다”는 점이다.예를 들어, ‘Select Album’이라는 매개변수를 생성한 뒤, 이를 기반으로 IF([Album]=[Select Album], [Ranking_Isnull], NULL)과 같은 식을 만들어 새로운 필드를..

zero-shot, one-shot, few-shot promptingPrompt template: [역할], [작업 내용], [형식], [제약조건]프롬프트 최적화 기법: Iterative Prompting, Chain-of-Thought Prompting소크라테스 프롬프트Hyper parameter 활용: temperatue, tone, writing style 등 🔷 학습내용1. Zero-shot, One-shot, Few-shot Prompting여기서 Shot은 GPT에게 제공하는 예시의 수를 의미한다.GPT가 문맥을 더 고려해야할수록, 즉 복잡한 맥락을 다뤄야 할 수록 예시를 많이 제공하면 답변의 퀄리티가 높아진다. 2. Prompt template 활용”넌 [역할]야. [작업내용]을 해야해...

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva Abit.ly 다운받기 abit.ly 강의 후기 및 인사이트 오늘은 데이터 시각화 공모전 준비 전략에 대해 마무리 강의를 들었다. 특히 PM으로서 인상 깊었던 부분은 분석이나 시각화 기술 그 자체보다 기획력, 사용자 관점, 활용 방안 제시가 얼마나 중요한지를 다룬 부분이었다. 공모전에서 단순히 멋진 차트를 만드는 것이 아닌, ‘왜 이 데이터를 분석하는가(Why)’부터 ‘사용자에게 어떤 행동을 유도할 수 있는가(If)’까지 이어지는 흐름이 가장 중요하다는 점은 결국 기획의 논리 구조와 맞닿아 있기 때문이다.또한 사용자(시민, 실무자, 정부)를 위한 실질적 사용 시나리오를 제시하는 과정이 공모전의 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 오늘은 데이터 시각화 공모전에 대한 꿀팁 강의를 들으며, 단순한 시각화 기술을 넘어 기획력과 팀워크, 커뮤니케이션 능력까지 요구되는 종합적인 작업이라는 것을 실감했다. 특히 “공모전은 단순히 수상 여부보다, 의미 있는 프로젝트 경험을 만드는 기회로 활용하는 것이 핵심”이라는 말이 깊이 와닿았다. 공모전 참여 기준으로 제시된 세 가지 – 주최 기관의 신뢰도, 커리어와의 연관성, 그리고 배움의 가능성 – 모두 향후 진로와 연결해 생각해볼 수 있어서 실제로 공모전을 고를 때 기준으로 삼기 좋겠다고 느꼈다.또한 데이터 시각화가 데이터 분석의 ‘끝단’에서 단순히 결과를 보여주는 작업이..