ChatGPT로 하는 비즈니스 데이터 분석

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>