chatGPT 캔버스를 이용해 데이터분석 보고서를 작성해보려고 합니다. 우선 목적이 chatGPT 활용에 있어서 정제된 데이터셋을 이용하기 위해 캐글을 이용하기로 했습니다. 캐글에서 핫한 데이터와 데이터별 주제 및 분석목표 그리고 분석에 적합한 통계기법에 대해 정리했습니다.
1. Spotify Global Top 50 (Daily Update)
이 데이터셋은 전 세계에서 가장 인기 있는 50곡의 스포티파이 데이터를 매일 업데이트하여 제공합니다. 각 곡의 제목, 아티스트, 앨범, 발매일, 장르, 트랙 길이, 인기 지수 등의 정보를 포함하고 있어요. 음악 트렌드 분석에 유용합니다.
추천 주제 및 분석 목표
- 주제: 글로벌 음악 트렌드 분석
- 분석 목표:
- 일별 상위 50곡의 특징 분석
- 장르별 인기 변화 추이 파악
- 아티스트별 순위 변동성 분석
- 특정 기간 동안의 음악 트렌드 변화 탐색
사용할 통계 이론
- 기술 통계 (Descriptive Statistics):
- 데이터의 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차 등을 계산하여 음악의 특징을 파악합니다.
- 시계열 분석 (Time Series Analysis):
- 시간에 따른 음악 순위 변동을 분석하여 트렌드를 파악합니다.
- 상관 분석 (Correlation Analysis):
- 곡의 특징(예: 장르, 길이)과 인기 지수 간의 상관관계를 분석합니다.
2. YouTube Trending Video Dataset (updated daily)
유튜브의 인기 동영상 데이터를 매일 업데이트해서 제공합니다. 동영상의 제목, 채널명, 게시 날짜, 조회수, 좋아요 수, 댓글 수, 태그 등의 정보를 포함하고 있습니다. 다양한 주제의 동영상이 어떤 요인으로 인기를 얻는지 분석할 수 있습니다.
추천 주제 및 분석 목표
- 주제: YouTube 인기 동영상 특성 분석
- 분석 목표:
- 조회수, 좋아요 수, 댓글 수 등의 상관관계 분석
- 카테고리별 인기 동영상 특징 파악
- 제목, 태그, 설명 등의 텍스트 분석을 통한 인기 요인 도출
- 게시 시간과 인기 상승 간의 관계 분석
사용할 통계 이론
- 회귀 분석 (Regression Analysis):
- 동영상의 특징이 조회수에 미치는 영향을 분석합니다.
- 텍스트 마이닝 (Text Mining):
- 제목, 태그 등의 텍스트 데이터를 분석하여 인기 요인을 도출합니다.
- 분산 분석 (ANOVA):
- 카테고리별로 조회수의 차이가 유의미한지 검정합니다.
3. Steam Games Dataset
스팀은 미국에서 유명한 디지털게임 플랫폼입니다. 스팀에 출시된 게임들의 정보를 포함한 데이터셋으로, 게임의 이름, 개발사, 출시일, 장르, 가격, 사용자 평가, 지원 플랫폼(Windows, Mac, Linux) 등의 세부 정보를 담고 있습니다. 이를 통해 게임 산업의 트렌드, 가격 전략, 장르별 인기 등을 분석할 수 있습니다. 게임개발을 하고 싶은 사람들이 시장분석할 때 봐야 할 데이터네요.
추천 주제 및 분석 목표
- 주제: Steam 플랫폼 게임 분석
- 분석 목표:
- 게임 장르별 출시 추이 및 인기 분석
- 가격과 사용자 평가 간의 관계 파악
- 출시 연도별 게임 수와 평균 평점 분석
- 특정 장르의 성공 요인 탐색
사용할 통계 이론
- 상관 분석 (Correlation Analysis):
- 게임의 가격과 사용자 평가 간의 상관관계를 분석합니다.
- 군집 분석 (Cluster Analysis):
- 유사한 특징을 가진 게임들을 군집화하여 패턴을 도출합니다.
- 생존 분석 (Survival Analysis):
- 게임의 생명 주기를 분석하여 인기 지속 기간을 파악합니다.
4. 20 Newsgroups
20개의 다른 뉴스그룹에서 수집된 약 18,000개의 문서를 포함한 텍스트 데이터셋입니다. 각 문서는 뉴스그룹, 작성자, 제목, 본문 등의 정보를 포함하고 있어 자연어 처리 및 텍스트 분류 작업에 널리 사용됩니다.
추천 주제 및 분석 목표
- 주제: 뉴스 그룹 텍스트 분류
- 분석 목표:
- 텍스트 전처리 및 특징 추출
- 머신러닝 모델을 통한 뉴스 그룹 분류
- 단어 빈도 분석을 통한 각 그룹의 주요 주제 파악
- 모델 성능 평가 및 개선
사용할 통계 이론
- 나이브 베이즈 분류 (Naive Bayes Classification):
- 텍스트 데이터를 기반으로 뉴스 그룹을 분류합니다.
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency):
- 문서 내 단어의 중요도를 계산하여 특징을 추출합니다.
5. The Movies Dataset
The Movies Dataset은 메타데이터와 평점을 포함합니다. 메타데이터는 45,000개 이상의 영화, 평점은 270,000명 이상의 사용자가 남긴 2,600만 입니다. 영화의 제목, 장르, 감독, 배우, 개봉일, 제작사, 언어, 예산, 수익, 사용자 평점 등의 정보를 담고 있어 영화 산업 분석 및 추천 시스템 개발에 활용될 수 있습니다.
추천 주제 및 분석 목표
- 주제: 영화 산업 분석 및 추천 시스템 개발
- 분석 목표:
- 장르별 영화 수익 및 평점 분석
- 감독, 배우 등 영화 제작진과 영화 성공 간의 관계 파악
- 사용자 평점 기반 영화 추천 시스템 구현
- 시간에 따른 영화 트렌드 변화 분석
사용할 통계 이론
- 회귀 분석 (Regression Analysis):
- 영화의 예산과 수익 간의 관계를 분석하여 투자 대비 수익률을 예측합니다.
- 상관 분석 (Correlation Analysis):
- 감독, 배우의 유명도와 영화 평점 간의 상관관계를 파악하여 성공 요인을 도출합니다.
- 추천 시스템 알고리즘 (Recommendation System Algorithms):
- 사용자-아이템 행렬을 기반으로 한 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법을 통해 개인화된 영화 추천 시스템을 구현합니다.
- 시계열 분석 (Time Series Analysis):
- 연도별 영화 제작 수, 장르별 인기 변화 등을 분석하여 영화 산업의 트렌드 변화를 파악합니다.
이를 통해 우리는
데이터분석을 배울 때 복잡한 코드 배우느라 통계기법에 대한 이해하느라 꽤 힘들었던 기억이 납니다. 그러다 보니 정작 가장 중요한 "데이터를 이해하기"가 뒷전이 되곤 합니다. 그래서 1년을 배워도 어떤 데이터에서 어떤 분석을 할지 막막한 경우도 많습니다. 생성형 AI를 이용해 분석 연습을 하면서 데이터와 그것으로부터 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 그 과정에서 어떤 통계 기법이 쓰였는지 자연스럽게 익힐 수 있게 될 것입니다.
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