오늘은 데이터 분석의 기초이자 핵심인 EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)와 실제 분석 프로젝트가 따라가는 국제 표준 프로세스인 CRISP-DM 6단계를 배웠다!
물론 이것도 AI를 이용할 수 있다 ㅎ_ㅎ
데이터 분석~~~ 시작!!
탐색적 데이터 분석(EDA)
: 탐색적 데이터 분석(EDA)은
데이터를 다양한 관점에서 쪼개보고, 돌려보고, 비교해보면서
데이터의 형태·특징·문제·패턴을 발견하는 과정이다.
EDA는 어떻게 하나요?
- 각 컬럼/로우가 의미하는 바 이해하기
- 결측치(NaN)나 이상치(outlier) 여부 확인하기
- 기본 통계량 살펴보기
- 히스토그램, 박스플롯, 상관관계 매트릭스 등으로 시각화
- 변수 간 관계(상관관계) 탐색
- 데이터의 단위, 범위, 의미 점검
EDA를 왜 하나요?
1. 데이터를 이해하기 위해
: 이 데이터가 어떤 구조인지, 뭘 의미하는지 파악
2. 문제를 미리 발견하기 위해
: 결측치·이상치·이상한 컬럼명 등의 문제를 초기에 발견하기 위해
3. 전체 분석 방향을 잡기 위해
: 어떤 칼럼이 중요한지, 어떤 분석이나 모델이 필요한지 힌트를 얻을 수 있음
4. 데이터에 숨어 있는 패턴을 찾기 위해
: 시각화를 통해 관계나 경향을 발견
EDA는 데이터를 잘 이해하기 위해 꼭 필요한 과정이다.
“쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage in, garbage out)”는 말처럼,
데이터를 이해하지 못한 분석은 실패하기 쉽다.
CRISP-DM: 실제 분석 프로젝트가 따르는 6단계
데이터 분석 프로젝트를 진행할 때 많이 사용하는 표준 프로세스가 있다.
바로 CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining).
➡️ EDA는 CRISP-DM의 2~3단계에 해당하는 핵심 과정이다!
① 비즈니스 이해 (Business Understanding)
: 분석 목적을 명확히 정의하는 단계.
누가 사용할지, 어떤 의사결정을 돕는지 정해야 한다.
✔️ 할 일
- 비즈니스 문제 정의
- 분석 목표 설정
- 분석이 가져올 가치 정리
💬 프롬프트 예시
“이 데이터셋의 분석 목적을 정의해줘. (예: 주택 가격 예측)
이 분석이 누구에게 어떤 가치를 제공하는지도 함께 정리해줘.”② 데이터 이해 (Data Understanding) — EDA 시작
: 데이터 구조를 확인하고, 각 컬럼을 파악하고, 분포와 문제점을 발견하는 단계
✔️ 할 일
- 데이터 구조 및 컬럼 설명
- 결측치·이상치 확인
- 기본 통계값 확인
- 분포 시각화
- 상관관계 분석
💬 프롬프트 예시
“이 데이터의 기본 구조와 각 컬럼의 의미를 설명해줘.
결측치, 이상치, 기초 통계량, 상관관계를 함께 분석해줘.
필요한 경우 히스토그램·박스플롯 등 시각화도 제시해줘.”③ 데이터 준비 (Data Preparation) — EDA 확장
: EDA에서 발견한 문제를 해결하며 데이터 품질을 높이는 단계
✔️ 할 일
- 결측치 처리
- 이상치 처리(IQR 등)
- 스케일링
- 범주형 변수 인코딩
- 불필요한 변수 제거
💬 프롬프트 예시
“데이터의 이상치를 IQR 방식으로 처리해줘.
결측치는 적절한 방식으로 채워줘.
범주형 변수는 인코딩하고, 분석에 불필요한 컬럼은 제거해줘.”④ 모델링 (Modeling)
: EDA를 통해 준비된 데이터를 기반으로 모델을 학습하는 단계
✔️ 할 일
- 학습/테스트 데이터 분리
- 모델 선택 및 훈련
- 예측 결과 도출
💬 프롬프트 예시
“훈련 데이터와 테스트 데이터를 8:2로 분리해줘.
선형회귀·랜덤포레스트·XGBoost 등 여러 모델로 학습시키고
성능 지표(RMSE, MAE)를 비교해줘.”⑤ 평가 (Evaluation)
: 모델의 성능을 평가하고, 분석 목적을 충족했는지 확인하는 단계
✔️ 할 일
-모델 성능 비교
- 예측값 vs 실제값 시각화
- 오차 분석
💬 프롬프트 예시
“각 모델의 예측 성능을 RMSE 기준으로 비교해줘.
예측값과 실제값을 시각화해줘.
어떤 모델이 가장 비즈니스 목적에 적합한지 평가해줘.”⑥ 배포 (Deployment)
: 분석 결과를 의사결정에 적용하는 단계
✔️ 할 일
-결과 요약
- 리포트/대시보드 생성
- 적용 가능한 전략 제안
💬 프롬프트 예시
“전체 분석 과정을 요약하고,
비즈니스 관점에서 어떤 인사이트와 실행 전략을 제안할 수 있는지 보고서 형태로 정리해줘.”AI를 통해 RISP-DM 프로세스를 따라서 EDA를 해볼 수 있다 ‼️👍
데이터분석가 수준은 아니더라도, 프로젝트 시작 전
데이터 가공에 활용할 수 있음 ‼️‼️‼️
AI와 디자인 프로세스
1. 코스모폴리탄(Cosmopolitan)
AI로 제작한 패션 화보 커버 공개
- 세계 최초로 AI가 만든 화보 표지를 발행해 화제가 됨
- DALL·E 등을 활용해 완전히 새로운 이미지를 제작하고 이를 실제 잡지 표지로 사용
- 인간 모델 촬영 없이 “AI 콘셉트 화보 커버”라는 새로운 시도를 진행
2. 새벽의 자리아(Sevika의 자리아)
국내 게임/캐릭터 기반 커뮤니티에서 AI로 캐릭터·일러스트 생성을 실험한 대표 사례
- 작품 및 캐릭터 팬덤에서 AI를 활용한 팬아트·콘셉트 아트 자동 생성이 확산
- 캐릭터 디자인 보조, 분위기 변형, 스타일 실험 등을 AI와 함께 구현
3. 하인즈 케찹(Heinz Ketchup)
AI가 만든 “케찹 광고 캠페인”
- 하인즈는 AI에게 ‘케찹을 그려줘’라고 요청하는 실험 캠페인을 진행
- Midjourney로 생성된 이미지 대부분이 “하인즈 병과 비슷한 형태”를 그려서 화제로 떠오름
- 이를 그대로 광고소재로 활용해 글로벌 캠페인을 전개
4. 11번가
AI 기반 배너·광고 이미지 자동 생산
- 커머스 플랫폼 중 국내 최초로 AI 이미지 생성으로 쇼핑 배너 제작 실험
- 기획자가 텍스트만 작성하면 AI가 상품 소개 배너·상세 이미지·기획전 썸네일 생성
- 디자이너의 작업 속도를 높이고 A/B 테스트도 빠르게 진행
5. 코카콜라(Coca-Cola)
Create Real Magic 캠페인
- OpenAI·Adobe Firefly와 협업해 “AI로 콜라 광고를 직접 만들어보세요”라는 글로벌 캠페인을 진행
- 전 세계 유저가 콜라 로고·곰·산타 등의 자산을 사용해 AI 이미지 생성에 참여
- 우수작은 실제 광고·빌보드·콜라 패키지 디자인에 적용
과제
오늘 과제는 AI 사용하여 캐릭터 만들기였다!
오랜만에 수월한 과제 ㅎㅎ
과제목표:
캐릭터를 디자인하세요. 이 캐릭터는 회사 로고로 사용될 수도 있고, 앱 사용자 프로필 이미지로 사용될 수도 있습니다. 디자인할 때 다음 요소들을 고려해보세요.
- 모서리 라운딩 정도
- 아바타의 크기
- 레이아웃에서의 위치
- 전반적인 스타일과 톤
사용 프롬프트:
항공예약서비스 어플의 아바타를 만들거야.
이 친구는 도움이 필요한 이들을 도와주는 역할을 해.
챗봇 상담 시 프로필이나, 어플 하단에 위치해서, 도움이 필요하신가요?를 여쭤볼거야.
추후 이 어플의 시그니처가 될 수도 있어.
중요 색상은 #144A77의 블루계열, 다른 색상은 화이트/블랙의 무채색 톤만 사용해줘.
귀여운 분위기야. 3D 스타일이고, 부드러운 질감이야.
파우더처리 된 것 같은 뽀송함이 있었으면 좋겠어. 눈이 컸으면 좋겠고, 둥글둥글해야해.
에어팟맥스를 착용한 어리고 귀여운 캐릭터를 제작해줘.
사람의 형태가 아니라 슬라임의 형태여야 하지만 유령 아이콘처럼 짧은 팔이 있었으면 좋겠어.
배경은 화이트로 해줘.그록 결과
| 이미지 1 | 이미지 2 |
|---|---|
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제미나이 결과
그록의 이미지가 마음에 들어 정면으로 수정 후 어제 만든 항공권 어플에 넣어 보았다.
회고
날것의 데이터를 어떻게 가공해서 활용할 것인가.
오늘은 어떻게에 관해서 배웠다.
바로 탐색적 데이터 분석 EDA와 CRISP-DM 6단계이다.
경영 데이터 수업 때 파이썬 하면서 매우 고통받았던 걸 기억하는데,,,
이제는 AI가 데이터 분석도 해줌!!!
또 실제 기업에서 디자인적인 요소로 AI 이미지 생성을 다양하게 활용하고 있음을 사례를 통해서 알 수 있었다. 이런 대 AI 시대에서 난 어떠한 가치관을 가지고 디자인 할 것 인지에 대해서 계속 고민해봐야 할 것이다.
DDP에 챗 지피티의 소라를 활용해서 미디어아트를 하는 전시를 보게 된 적이 있는데, 이처럼 이미 하나의 창작물로 존중받고 있기 때문에 나 또한 이를 어떻게 활용할 것인지 공부해 나갈테다~~
#AI를 통해 데이터 분석부터 디자인까지
