data-ask

CSV 파일을 한국어로 물으면 실제로 계산해 답하는 질문 스킬입니다. "지역별 환불율", "월별 매출 추이", "재구매 비중"처럼 말하면 됩니다. Claude에게 말로 부탁하면 됩니다 — 셀을 직접 세거나 SQL을 쓸 필요가 없고, cp949로 저장된 한국 엑셀 CSV도 그대로 읽습니다.

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빠른 시작

지역별 환불율 계산해줘
월별 매출 추이 보여줘
재구매 비중 알려줘

CSV를 건네면 열 구성과 각 열의 성격(측정값·차원·날짜·식별자·개인정보)을 먼저 요약하고, 물어볼 만한 질문 예시를 제안합니다. 그중에서 고르거나 직접 말하면 계산해 답합니다.

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활용 시나리오

집계·비율·추이 질문

합계·평균·건수·최소·최대·비율을 열 값으로 묶어(그룹별) 계산하고, 날짜 열이 있으면 월 단위 추이로도 봅니다.

지역별 금액 합계와 평균 알려줘
지역 값별 건수 분포 보여줘

관계·영향을 따지는 추론 질문

"무엇이 무엇에 영향을 주는가" 같은 질문은 상관·단순회귀로 확인합니다. 먼저 "어떤 결정을 위한 분석인지"를 물은 뒤, 계산 결과를 독립적으로 한 번 더 재현해 교차검증합니다.

광고비가 매출에 영향을 주는지 봐줘

한국 엑셀·앞자리 0·통화 금액

cp949로 저장된 한국 엑셀 CSV를 자동으로 읽습니다. 06234 같은 앞자리 0 코드는 숫자로 뭉개지 않고 그대로 보존하며, 480,000원·₩·(1,200) 같은 통화·형식 금액도 집계할 때 숫자로 인식합니다.

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물어볼 수 있는 계산

계산	설명	예시 질문
건수·합계·평균·최소·최대	기본 집계	"지역별 주문 건수", "월 매출 합계"
비율	특정 조건에 해당하는 비중	"환불율", "재구매 비중"
그룹별 집계	특정 열 값으로 묶어 비교	"지역별", "지역·연령 조합별"
월별 추이	날짜를 월 단위로 묶은 흐름	"월별 매출 추이"

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결과 신뢰도 확인

• 실행한 계산식을 함께 보여줍니다. 눈대중이 아니라 실제로 어떤 SQL로 집계했는지 결과와 같이 노출하며, QueryPlan으로 표현할 수 없어 직접 SQL로 처리한 질의에는 "해석에 주의" 경고를 붙입니다.
• 표본이 작은 그룹은 경고합니다. 어떤 그룹의 건수가 5건 미만이면 "우연일 수 있으니 단정하지 마세요"라고 자동으로 알립니다.
• 추론은 증거가 없으면 보고하지 않습니다. 관계·영향 질문은 결정 인터뷰·표본 충분성 게이트·독립 재현 교차검증 세 증거가 모두 있어야 결과를 보고합니다.

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팁

• 먼저 질문 예시를 받아 보세요. CSV를 건네면 열 성격 요약과 함께 물어볼 만한 질문을 제안합니다. 개인정보·식별자 열은 그룹 기준·측정값에서 자동 제외됩니다.
• 모호한 열 이름은 확인을 거칩니다. 어느 열을 뜻하는지 분명하지 않으면 단정하지 않고 한 번 되묻습니다.
• "무조건·빠르게"로 건너뛸 수 없습니다. 매핑 확인·표본 경고·추론 게이트는 강제이며, 재촉해도 생략되지 않습니다.

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제한사항

• 읽기 전용: 원본 파일을 수정하지 않고, 외부 네트워크·디스크 쓰기·임의 파일 접근을 하지 않습니다.
• 데이터 정돈은 별도: 빈 열·중복 헤더 등 구조가 흐트러진 파일 정리는 data-prep 스킬이 담당합니다.
• 추론 통계는 게이트 통과 후에만: p-value·다중회귀 등 심화 기법은 후속 과제입니다.
• cp949 확장 최초 1회 온라인 필요: 한국 엑셀 파일을 처음 읽을 때만 인코딩 확장 설치를 위해 온라인 연결이 필요합니다(이후 오프라인).
• 실행 환경·상태: Python 3.10 이상과 duckdb가 필요하며, 아직 실험(experimental)·비권장 인큐베이션 스킬입니다.