AI 기반 Data Visualization Tool
Rows
Rows는 스프레드시트 UI에 AI 분석 기능을 내장한 클라우드 도구로, 표 데이터를 기반으로 자연어 프롬프트 분석, 차트 생성, 자동화까지 한 화면에서 수행할 수 있는 AI 기반 데이터 시각화 도구이다.
Main features
-
AI Analyst
- 스프레드시트에서 질문을 던지면, 표·차트 생성, 지표 계산, column 추가, 정리/하이라이트, table 병합 등 다양한 분석 작업을 대화형으로 수행하는 코파일럿이다.
- 동작 로직
rowsample과header로부터 dataset에 대한 지식을 얻어 맥락을 이해한다. 예를 들어,cost와revenuecolumn이 있으면 이를 바탕으로profit계산을 요청할 수 있다.- 스프레드시트 내 모든
table에서 데이터를 분석할 수 있으며, cross-table lookup, merge, combine 등을 지원한다. @기호를 사용해 참조할 특정table을 명시할 수 있다.
- Data Analysis: 메트릭 계산, 데이터 슬라이싱, table 변환 수행
- 예: What is the average and median revenue for each product category?
- Add a Column: column title과 sample data를 기반으로 새로운 column 생성
- 예: Calculate the profit margin for each sale.
- Inspect and clean-up: 특정 메트릭 계산, 범위 슬라이싱, 중복 탐지, 행 강조 표시
- 예: Highlight top 3 days in terms of revenue
- Web Research: 실시간으로 웹페이지에서 정보를 조사하고 스크랩
- 예: Add a column with the meta description of the pages
- Add a Chart: 데이터를 다양한 차트로 시각화
- 예: Create a bar chart showing total sales by product category.
- Merge tables: 여러
table을 join/merge/append하여 하나로 결합- 예: Join the @Employees and the @Salaries tables.
- Format cells: 다양한 fromatting stlye을 셀에 적용하여 가독성을 높이고 주요 정보 강조
- 예: Format the 'Total Revenue' column as USD.
- Find & Replace: 특정 값을 찾아 다른 값으로 치환
- 예: Replace , with ; on column Addresses
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AI Cell
- 스프레드시트의 cell 편집기 안에서 AI 보조 기능을 바로 사용할 수 있는 기능이다.
- 복잡한 수식 작성이나 문맥 기반 인사이트 도출이 필요할 때 스마트한 제안과 자동화를 제공한다.
- 사용 방법: cell에서
=입력 후 Solve with AI 선택.
Intended use cases
- Google Ads, Facebook Ads, LinkedIn Ads, Ticktok Ads 등의 데이터를 바로 스프레드 시트로 가져와 하나의 대시보드에서 통합해서 분석할 수 있다.
- Slack과 연결하여 시각화 결과를 바로 보낼 수 있다.
Chat2csv
Chat2csv는 CSV 파일을 기반으로 자연어 명령어로 데이터 시각화를 수행할 수 있는 AI 기반 클라우드 도구이다. CSV 파일을 업로드하고 대화형 인터페이스로 차트를 생성할 수 있으며 분석 또한 가능하다.
Main features
- 자연어 UI: 코드 없이 간단한 자연어 명령으로 차트를 생성할 수 있다.
- 다양한 차트: Pie, Bar, Line, Satter 등 여러 유형의 차트를 사용할 수 있다.
- AI: 단순히 명령을 수행하는 것이 아니라 데이터 구조에 맞는 시각화 방향, 차트 타입 등을 AI가 추천해준다.
Intended use cases
- 본격적으로 분석하기 전, csv 파일을 사용해 데이터를 빠르게 훑어볼 수 있다.
- 엑셀, 데이터 분석 코드를 작성하지 못하는 경우 복잡한 엑셀 수식 없이 자연어만으로 차트를 시각화할 수 있다.
Zoho Analytics
Zoho Analytics는 클라우드 기반의 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI: Business Intelligence) 플랫폼으로, 기업이나 개인 사용자가데이터를 수집·통합·분석·시각화하여, 더 나은 의사결정(Decision-Making)을 내릴 수 있도록 도와주는 AI 기반 데이터 시각화 도구이다.
주요 기능 (Main features)
- vizualize
- 클라우드 비즈니스 앱, 데이터베이스 및 데이터 레이크, 클라우드 드라이브, 로컬 파일, 웹 URL 등 500개 이상의 데이터 소스에서 데이터 가져오기 및 시각화 가능하다.
- 차트, 위젯, 피벗 테이블, 테이블 뷰 구성 요소 등 50가지 이상의 시각화 유형으로 보고서 및 대시보드를 만들 수 있다.
- 제시하고자 하는 보고서와 대시보드를 선택하면 인터랙티브 시각화와 Zia Insights narratives가 포함된 슬라이드쇼를 자동으로 생성한다.
- Ask Zia Agent
- Contextual Inteligence: Ask Zia understands where it’s embedded and adapts insights based on user role, data context, and permissions.
- 사용자가 작업 중인 도구를 떠나지 않고도 질문을 하거나, 보고서를 생성하거나, 인사이트를 얻을 수 있도록 합니다.
- 예측 분석 AI
- 사용자의 데이터를 기반으로 가장 적합한 모델을 자동으로 선택
- 유연성을 높이기 위해 선호하는 예측 모델을 선택 가능
- 다변량 예측을 통해 단일 차트에서 여러 종속 변수를 동시에 예측
- 잠재적인 긍정적 및 부정적 결과를 신뢰도 백분율로 확인 가능
- 사용 가능한 예측 AI 모델
- ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
- ETS (Error, Trend, Seasonality)
- STL (Seasonal-Trend decomposition using LOESS)
- Regression Models
시각화해보기
데이터셋: Inflation of consumer prices
1. 데이터 개요
- 데이터: 소비자물가 인플레이션(연간 % 변화율)
- 기간: 1960년 ~ 2024년
- 단위: 연간 퍼센트(%)
이 데이터는 국제통화기금(IMF)의 자료를 세계은행(World Bank)이 제공하고, 이를 Our World in Data에서 가공하여 제공한 데이터이다.
2. CSV 파일 구조
- Entity: 국가나 지역 이름 (예: United States)
- Code: 국가 코드 (ISO alpha-3 코드, 예: USA)
- Year 또는 Day: 연도(정수) 또는 날짜(YYYY-MM-DD)
- 데이터 열: 해당 연도의 인플레이션 값
3. 데이터 정의 (IMF 설명)
소비자물가지수(CPI)로 측정된 인플레이션은, 평균 소비자가 일정한 기간(보통 1년) 동안 동일한 상품과 서비스 묶음을 구입하는 데 드는 비용의 연간 % 변화를 의미한다.
일반적으로 라스파이레스(Laspeyres) 공식을 사용한다.
즉, 생활물가가 1년 동안 평균적으로 얼마나 올랐는지를 나타낸다.
1. 세계 평균 인플레이션 장기 추세 (Line Chart)
prompt: Create a line chart showing the global average inflation rate from 1960 to 2024.
Rows
Chat2csv
⇒ 1960년부터 2024년까지의 연평균 소비자 물가 상승률(인플레이션) 변화를 시각적으로 보인 라인 차트이다. 1980년대 중반과 1990년대 중반에 극심한 인플레이션 급등이 발생했음을 알 수 있다.
2. 2024년 인플레이션율 상위 20개국 (Bar Chart)
prompt: Create a bar chart comparing inflation rates by country in 2024. Highlight the top 20 countries with the highest inflation.
Rows
Chat2csv
⇒ 소비자 인플레이션율이 가장 높은 상위 20개 국가를 시각화한 bar chart이다. South Sudan, Turkey, Palestine, Lebanon이 가장 높은 등수를 차지했음을 알 수 있고, 이를 통해 인플레이션이 높은 국가는 주로 정치, 경제 불안정 지역에 집중되어 있음을 알 수 있다.
3. 2024년 인플레이션 분포 (Histogram)
prompt: Create a histogram showing the distribution of inflation rates across all countries in 2024. Use bin size of 5 percentage points.
Rows
Chat2csv
⇒ 2024년 각국 인플레이션을 5% 단위 구간으로 나눈 히스토그램이다. 대부분의 국가가 0~5% 구간에 집중되어 있으며 일부 국가는 5~10% 구간, 소수는 10% 이상 고인플레이션을 기록했다.
overall experience
Rows는 스프레드시트 UI 기반으로 익숙한 환경에서 분석과 시각화는 동시에 수행할 수 있어 편리했으며, 한번 생성된 표가 다른 프롬프트 수행 시 재사용되어 작업의 연속성이 높다는 장점이 있다. 또한 생성된 표와 차트를 사용자가 원하는 조건으로 수정할 수 있어 활용도가 높았다. 다만 AI 쿼리 결과가 항상 원하는 대로 생성되지 않아 프롬프트를 구체적으로 다시 수정해야 하는 경우가 있다는 단점이 있다.
Chat2csv는 AI 쿼리를 입력하면 자동으로 적절한 prompt를 구성해 차트를 생성해주어 구체적인 생성 prompt가 어떻게 되는지 알 수 있다는 장점이 있다. 그러나 CSV 파일만 지원하며 실시간 데이터 연결이 불가능하고, 표와 같은 중간 산출물이 없어 값들이 올바르게 계산되었는지 검토하기 어렵다는 단점이 있다. 또한 무료 프랜에서는 시간당 쿼리 횟수 제한이 있어 장기적인 분석에 제약이 있으며, 생성된 차트를 수정할 수 없어 쿼리를 정확하게 작성해야 한다는 한계가 있다.
Juilius ai, power drill, Rows, Chat2csv 비교
Python 코드를 작성하고, chart 시각화 후, 차트에 대한 간략한 설명까지 작성해주는 Juilius ai, power drill과 달리 Rows와 Chat2csv는 차트 생성 후 설명은 따로 제공해주지 않는다.
또한, Juilius ai, power drill, Rows는 차트를 생성하기 위해 작성된 파이썬 코드를 사용자가 직접 확인할 수 있으며 차트를 커스터마이즈 할 수 있는 반면, chat2csv는 차트가 생성된 prompt만 확인할 수 있을 뿐 구체적인 코드를 알 수 없고, 차트를 직접 수정할 수 없다는 점에서 차이가 있다.
사용 난이도 차원에서 각 도구를 비교해 보자면, 다른 도구들에 비해 Chat2csv가 가장 간단하며 쉽게 사용할 수 있지만 고급 기능이 부족하다는 특징이 있다.
