빠른 시작
CSV 파일이나 숫자 데이터를 보여주고 분석 방법을 물어보면 됩니다.
이 매출 데이터 어떻게 분석해?불량률과 공정 온도 사이에 관계가 있는지 봐줘고객 이탈 원인 찾아줘이 데이터로 회귀분석 가능해?스킬이 데이터를 읽고, 분석 가능 여부를 판단한 뒤, 적합한 기법을 추천하거나 이유를 설명하며 거부합니다.
이런 분석에 씁니다
- 데이터 상태 파악 — 어떤 열이 숫자인지, 빈 값은 얼마나 있는지, 튀는 값은 없는지
- 분석 방법 추천 — 회귀분석·분산분석·시계열·탐색적 분석 중 데이터에 맞는 기법
- 현업 검증 기법 안내 — 파레토(주요 원인 추리기)·관리도(공정 안정성)·RFM(고객 분류)
- 거부 사유 설명 — 데이터가 부족하거나 인과관계 증명이 불가능할 때, 왜 안 되는지 알려줌
데이터 전달 방법
CSV 파일 경로 알려주기
sales_2024.csv 파일 분석해줘데이터를 직접 붙여넣기
아래 데이터 분석해줘
제품명,매출,수량
사과,1000,10
배,2000,20
감,3000,30결정 맥락 같이 알려주기
분석 목적을 함께 말하면 더 정확한 추천을 받습니다.
다음 달 재고 발주 결정을 위해 이 데이터를 분석하고 싶어인터뷰 단계
스킬은 데이터를 받으면 두 가지를 먼저 확인합니다.
- 어떤 결정을 내리려고 하는가 — 목적 없는 분석은 더 위험한 결론을 냅니다
- 인과관계가 필요한가 — 단순 패턴 파악인지, 원인-결과를 증명해야 하는지
두 질문에 답해야 분석이 진행됩니다. 답하지 않으면 진행이 차단됩니다.
거부 결과를 받았다면
스킬이 분석을 거부했다면 아래를 확인하세요.
데이터가 너무 적어서 거부
- 5개 미만: 너무 적어서 어떤 통계 결론도 신뢰할 수 없습니다. 데이터를 더 모으는 것 외에 방법이 없습니다.
- 30개 미만: 정확한 수치는 어렵지만 추세 방향은 볼 수 있습니다. 아래처럼 물어보세요.
정확한 수치 말고 방향만 봐도 될까?변수들이 너무 비슷해서 거부 (다중공선성)
분석에 쓸 항목들이 서로 거의 같은 정보를 담고 있으면 결과가 뒤틀립니다. 비슷한 항목 하나를 빼고 다시 요청하세요.
비슷한 항목 하나를 빼고 다시 분석해줘”원인-결과” 증명까지는 못한다고 거부
“A가 B의 원인”이라고 결론 내리려면 비교 그룹·무작위 추출 같은 설계가 필요합니다. 단순 관측 데이터로는 “같이 움직인다” 정도까지만 말할 수 있습니다. 그 정도면 충분하다면 아래처럼 요청하세요.
원인이라고 단정하지 말고, 같이 움직이는 패턴만 봐줘분석은 안 되더라도 데이터 현황은 보고 싶을 때
거부가 나와도 데이터가 어떻게 생겼는지 살펴보는 건 거의 항상 가능합니다.
분석은 안 되더라도 데이터 현황만 요약해줘비정돈 파일인 경우
헤더가 2행이거나 소계 행이 섞여 있으면 분석 전에 정돈이 필요합니다.
이 파일은 좀 지저분한데 먼저 정리해줄 수 있어?→ data-tidy-advisor 스킬로 연결됩니다.
결과 해석 방법
분석이 끝나면 두 가지를 받습니다.
- 판정 결과 — 분석이 가능한지(채택), 조심해서 봐야 하는지(회색지대), 왜 안 되는지(거부) 알려줍니다.
- 분석 보고서 — 실제 수치와 함께 “어디까지 믿을 수 있는가”에 대한 주의사항을 같이 적어둡니다.
보고서에 ⚠️ 주의 표시가 있으면 결론을 100% 확신하지 말고 추가 데이터 수집을 고려하세요.
결과 화면 예시
판정: 채택 (회귀분석)
- 표본 수: 86건 (충분)
- 결정계수 R²: 0.74
⚠️ 주의: 7월 데이터 1건이 이상값입니다. 해당 행을 빼면 R²는 0.81로 올라갑니다.자주 묻는 질문
Q. 파일을 어디서 읽나요? 지금 작업 중인 폴더에 있는 파일이면 파일 이름만 말해도 됩니다. 다른 폴더의 파일은 전체 경로를 알려주세요.
Q. 엑셀 파일도 되나요? 바로는 안 되고, data-tidy-advisor 스킬로 먼저 정돈한 뒤 넘기면 됩니다. “이 엑셀 분석해줘”라고 하면 자동으로 정돈 단계를 거칩니다.
Q. 어떤 분석 기법을 추천하나요? 데이터 구조와 인터뷰 결과에 맞춰 회귀분석·탐색적 분석(EDA)·파레토·관리도·RFM·분산분석 중 적합한 것을 제안합니다.
Q. 별도 설치나 키 발급이 필요한가요? 아닙니다. 설치·회원가입·API 키 모두 필요 없이 바로 씁니다.