데이터 작업을 자동화하는 7가지 ChatGPT 요령

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# 소개

ChatGPT의 장점은 에세이를 쓰거나 퀴즈 질문에 답하는 것이 아니라 데이터 프로젝트의 지루한 작업을 조용히 처리할 수 있다는 것입니다. 지저분한 쉼표로 구분된 값(CSV)을 다루는 것부터 즉석에서 SQL(구조적 쿼리 언어) 쿼리를 생성하는 것까지 데이터를 다루는 모든 사람에게 잘 사용되지 않는 생산성 계층입니다.

자연어 능력과 구조화된 프롬프트를 결합하면 작업 시간을 몇 분으로 단축할 수 있습니다. 이 기사에서는 ChatGPT를 챗봇에서 반복적이고 지루하며 복잡한 작업을 간소화하는 강력한 데이터 도우미로 변환하는 방법을 살펴봅니다.

# 1. 자연스러운 질문을 SQL 쿼리로 전환

여러 데이터베이스를 조작할 때 SQL 구문을 잊어버리기 쉽습니다. ChatGPT는 의도와 쿼리 사이의 격차를 해소합니다.

원하는 것을 설명할 수 있습니다.

“지난 90일 동안 가입하고 3회 이상 구매한 사용자를 모두 선택하세요.”

즉시 작동하는 SQL 명령을 생성합니다.. 더 좋은 점은 처음부터 다시 작성하지 않고도 대화식으로 반복할 수 있다는 것입니다. 즉, 필터를 구체화하고, 조인을 추가하고, 데이터베이스를 전환할 수 있습니다.

따라서 ChatGPT는 문서가 부족한 임시 분석 요청이나 지저분한 레거시 데이터베이스로 작업할 때 특히 유용합니다. 구문 세부 정보를 찾기 위해 스택 오버플로를 검색하는 대신 대화를 열어두고 조회가 아닌 논리에 집중할 수 있습니다.

데이터 세트의 스키마 컨텍스트와 결합된 ChatGPT 일반 영어에서 SQL로 번역 매주 컨텍스트 전환 시간을 절약할 수 있습니다.

# 2. 데이터 세트를 빠르게 생성하고 정리합니다.

항상 데이터 준비 데이터 추출보다 시간이 더 많이 걸린다. 또는 분석. ChatGPT는 샘플 데이터 세트를 생성하고, 일관되지 않은 텍스트를 정리하고, 모델 테스트를 위한 극단적 사례를 시뮬레이션하여 이러한 병목 현상을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

구조를 설명하세요.

“이름, 국가, 마지막 로그인 날짜가 포함된 500명의 가짜 사용자가 포함된 CSV가 필요합니다.”

그 결과 스키마에 맞는 현실적이고 구조화된 데이터가 생성됩니다.

청소를 위해서는 ChatGPT 정규식 이해와 상황별 지능을 결합하면 빛을 발합니다..

일관되지 않은 국가 코드나 제품 이름과 같은 지저분한 입력의 예를 제공하면 정규화 논리를 제안하거나 심지어는 팬더 파이프라인 청소. 전체 데이터 검증 워크플로우를 대체하지는 않지만 수동으로 스크립트 초안을 작성하는 지루한 작업을 제거합니다.

# 3. 명령에 Python 데이터 스크립트 작성

동일한 전처리 또는 시각화 단계를 코딩하는 데 시간을 소비한다면 ChatGPT가 스크립트 도우미가 될 수 있습니다.

물어보세요 두 개의 DataFrame을 병합하는 Python 함수를 작성하려면열 평균을 계산하거나 이상값을 필터링합니다. 즉시 실행 가능한 코드 블록을 제공합니다. 프로젝트 컨텍스트와 결합하면 오류 처리 및 문서가 포함된 맞춤형 모듈식 스크립트를 얻을 수도 있습니다.

여기서 가장 큰 시간 절약 중 하나는 반복 개발입니다. 상용구를 작성하는 대신 ChatGPT에 로직을 단계별로 조정하도록 요청할 수 있습니다.

• 이제 예외 처리를 추가합니다.
• 이제 JSON을 반환하도록 하세요.
• 이제 적응해 보세요 아파치 스파크.

이는 재작업에 지치지 않는 쌍 프로그래머를 갖는 것과 같으며 반복적인 구문 대신 문제 해결에 계속 집중할 수 있습니다.

# 4. 데이터 시각화 워크플로우 자동화

데이터를 시각적 개체로 변환하는 것은 데이터를 정리하는 것만큼 반복적일 수 있습니다. ChatGPT는 필요한 정확한 플로팅 코드를 생성하여 해당 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

데이터 스토리를 설명합니다. “사용자 정의 색상과 레이블이 포함된 지역별 수익 막대 차트를 원합니다.” Matplotlib 또는 줄거리 노트북에 붙여넣을 준비가 된 조각입니다.

더욱이 ChatGPT는 여러 보고서에서 시각적 스타일을 표준화할 수 있습니다. 특히 새로운 회사 지식 기능을 통해이를 통해 향후 그래프와 시각적 개체를 위해 모든 시각적 개체를 덤프할 수 있습니다. 기존 차트 스크립트 중 하나를 제공하고 새 데이터세트에 대해 동일한 미적 규칙을 사용하도록 지시합니다.

이 접근 방식은 수동으로 미세 조정하던 작업을 재현 가능하고 자동화된 프로세스로 전환하여 시각화를 일관되고 전문적으로 유지합니다.

# 5. ChatGPT를 데이터 문서화 엔진으로 사용

문서화는 대부분의 프로젝트가 분리되는 부분입니다. ChatGPT는 이러한 잡일을 간소화된 반자동 작업으로 전환할 수 있습니다.

함수 정의, 스키마 설명, 또는 전체 Jupyter Notebook 셀사람이 읽을 수 있는 설명을 생성하도록 요청합니다. 논리를 요약하고, 종속성을 강조하며, 내부 위키나 README 파일에 대한 초안 섹션까지 만들 수 있습니다.

또한 문서화되지 않은 코드를 리버스 엔지니어링하는 데에도 놀랍도록 효과적입니다. 이전 스크립트의 조각을 제공하면 해당 스크립트가 수행하는 작업, 적합한 위치 및 개선 방법을 추론할 수 있습니다.

이는 다른 사람의 논리를 덜 해독하고 그 위에 더 많은 것을 구축한다는 의미입니다. 그 결과, 새로운 공동 작업자의 핸드오프가 더 깔끔하고 온보딩이 더 쉬워졌습니다.

# 6. 통찰력 요약 및 보고서 생성

모든 분석 후에는 스토리텔링 단계가 옵니다. ChatGPT는 JSON 요약, 모델 측정항목의 CSV 또는 원시 통계 결과와 같은 구조화된 출력을 가져올 수 있습니다. 읽기 쉽고 상황에 맞는 보고서를 생성합니다..

수동으로 요약을 작성하는 대신 “이 회귀 결과를 일반 영어로 요약” 또는 “이해관계자 프레젠테이션을 위한 3문단 통찰력 요약 생성”을 요청할 수 있습니다.

단순히 숫자를 바꾸는 것이 아닙니다. 맥락에 맞게 해석하여 결과를 실행 가능한 통찰력으로 전환합니다.

귀하의 지시가 더 구체적일수록(“아시아 태평양 지역의 이상 현상에 초점”) 요약이 더 맞춤화되고 정확해집니다. 반복 보고서를 작성하는 데이터 팀의 경우 이러한 종류의 자동화를 통해 시간을 절약하는 동시에 명확성을 높일 수 있습니다.

# 7. ChatGPT의 도움말을 사용하여 엔드투엔드 데이터 파이프라인 구축

ChatGPT는 파이프라인을 실행하지 않지만 지능적으로 설계할 수 있습니다. 워크플로 목표를 설명할 수 있습니다. “API에서 수집, Null 정리, BigQuery에 로드Slack을 통해 알립니다.” 출력으로 Python 또는 전체 프로세스의 스캐폴드를 얻게 됩니다. 아파치 에어플로우 체재.

이는 공통 구조를 재창조하지 않고도 구현을 가속화하는 청사진 수준 자동화의 지름길입니다.

이 기술은 새 프로젝트를 온보딩할 때 특히 효과적입니다. 여러 소스의 예제를 함께 연결하는 대신 ChatGPT에서 선호하는 스택에 맞는 모듈식 뼈대 파이프라인을 출력하도록 할 수 있습니다.

각 반복을 통해 배포 준비가 될 때까지 흐름을 개선합니다. 코드가 없는 솔루션은 아니지만 계획 단계를 자연스러운 대화로 전환하여 개념에서 실행까지 훨씬 빠르게 진행합니다.

# 최종 생각

ChatGPT는 마법이 아니지만 증폭기입니다. 메시지가 더 체계화되고 목표가 명확할수록 데이터 작업의 생산성을 높이는 데 더 많은 도움이 됩니다.

기술적인 능력을 대체하려고 하는 대신, 반복 가능하고 잊기 쉬운 일, 또는 그저 지루한 일을 처리하여 기술을 확장합니다.

데이터 세트를 생성하든, 쿼리를 디버깅하든, 보고서 초안을 작성하든 ChatGPT는 인간의 추론과 기계 효율성 사이의 격차를 해소합니다. 비결은 그것이 무엇을 할 수 있는지 아는 것이 아니라 그것이 당신을 위해 그것을 하게 만드는 방법을 아는 것입니다.

날라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 기술 문서 작성에 전념하기 전에는 삼성, Time Warner, Netflix, Sony 등을 고객으로 두고 있는 5,000개의 체험 브랜딩 조직인 Inc.에서 수석 프로그래머로 일했습니다.