좋은 질문의 공식

1. 좋은 질문의 공식

도구가 준비됐으니 이제 AI에게 무엇을 어떻게 물을지를 배웁니다. 3장 1절에서 바이브 분석가의 첫 번째 역할이 '질문하는 사람'이라고 했습니다. 여기서 배우는 것은 그 역할을 제대로 해내기 위한 공식입니다. 같은 데이터라도 질문에 따라 결과가 완전히 달라집니다.

1.1 같은 데이터, 다른 질문

같은 orders.csv를 올려 두고 두 가지 질문을 던져 봅니다.

매출 분석해줘

이 질문을 받은 AI는 무엇을 보여줄까요. 총합일 수도, 월별일 수도, 평균일 수도 있습니다. 무엇이 나올지 여러분도 알 수 없고, AI도 여러분이 무엇을 원하는지 알 수 없습니다.

카테고리별 월 매출을 선그래프로, 가장 높은 카테고리를 표시해줘

이 질문은 원하는 결과가 한 번에 나옵니다. 데이터는 똑같은데 질문 하나로 결과가 갈렸습니다.

바이브 분석에서는 코드를 잘 짜는 사람이 아니라 잘 묻는 사람이 좋은 결과를 얻습니다. 분석가의 실력이 곧 질문력입니다. 질문은 3장 1절에서 본 사고 루프의 첫 단추이기도 합니다. 질문이 부실하면 그 뒤에 이어지는 데이터 확인, 분석, 해석이 모두 부실해집니다.

1.2 좋은 질문의 세 요소

좋은 질문은 세 요소로 이루어집니다.

세 가지가 다 들어가면 원하는 결과가 한 번에 나옵니다. 하나씩 보겠습니다.

1.2.1 맥락, 데이터와 배경 설명

맥락에는 데이터가 무엇인지, 주요 열의 의미가 무엇인지, 분석 배경이 무엇인지를 담습니다.

이건 온라인 쇼핑몰의 2024년 1년치 주문 데이터야.
금액은 주문 금액(원), 카테고리는 상품 분류야.

데이터를 첨부했더라도 맥락은 따로 주는 편이 좋습니다. AI는 열 이름과 값은 볼 수 있지만, 그 데이터가 어떤 사업에서 나왔고 무엇을 위한 분석인지는 모릅니다. "무엇을 위한 분석인지"를 알려주면 AI가 더 적절한 방법을 고릅니다.

1.2.2 목표, 무엇을 알고 싶은지 구체적으로

목표는 막연하지 않게, 측정 대상을 분명히 적습니다.

특히 '잘 팔리는'처럼 두 가지로 읽히는 표현은 수량인지 매출인지 정해야 합니다. 3장 1절 첫 실습에서 확인했듯 이 데이터는 수량 1위와 매출 1위가 다른 상품입니다.

1.2.3 형식, 어떤 모양으로 받을지 정하기

형식에서는 표인지 차트인지, 차트라면 어떤 종류인지, 정렬 기준, 상위 몇 개, 단위를 정합니다.

막대그래프로, 매출 높은 순으로 정렬해서, 상위 10개만

형식을 정하지 않으면 AI가 임의로 고릅니다. 원하는 그림을 미리 그려 주면 한 번에 원하는 결과가 나옵니다.

1.2.4 세 요소를 합치면

세 요소를 이어 붙이면 하나의 질문이 됩니다.

이건 온라인 쇼핑몰의 2024년 1년치 주문 데이터야.
어느 카테고리 매출이 가장 높은지 알고 싶어.
카테고리별 매출 합계를 막대그래프로, 높은 순으로 보여줘.

첫 줄이 맥락, 둘째 줄이 목표, 셋째 줄이 형식입니다. 이렇게 물으면 다섯 개 카테고리의 매출 막대그래프가 높은 순으로 한 번에 나옵니다.

1.3 나쁜 질문과 좋은 질문

좋은 질문은 길어서 좋은 것이 아니라 모호함이 없어서 좋습니다.

막연한 질문이 왜 위험한지 조금 더 들여다보겠습니다. "매출 알려줘"라고 물으면 AI는 총합, 월별, 평균, 어느 기간 중 하나를 임의로 골라 답합니다. 더 위험한 것은 그다음입니다. 그 답이 그럴듯해서, 검증 없이 그냥 믿어버리는 것입니다.

1.4 질문을 더 잘 던지는 네 가지 기법

공식에 익숙해진 뒤에 쓸 만한 기법 네 가지입니다.

• 드릴다운: 넓게 묻고, 결과를 본 뒤 좁혀 들어갑니다. "카테고리별 매출"을 먼저 보고, 그다음 "1위 카테고리에서 어떤 상품이 매출을 이끄는지"를 묻는 식입니다.
• 다듬기: 처음부터 다시 묻지 말고 이어서 수정을 요청합니다. "색을 카테고리별로", "값 레이블 추가", "상위 5개만"처럼 한 줄씩 고쳐 나갑니다.
• 조건과 제약 명시: 범위와 예외를 분명히 적습니다. "2024년만", "환불 건 제외", "주말만"처럼 조건을 붙입니다.
• 한 번에 하나씩: 복잡한 요청은 쪼개서 여러 단계로 나눕니다. 큰 요청을 작은 단계 여러 개로 나누면 정확도가 올라갑니다.

이 중 다듬기는 이후 대시보드와 리포트를 만들 때 계속 쓰게 됩니다. 결과가 아쉬울 때 대화를 처음부터 다시 시작하는 것이 아니라, 그 자리에서 "여기만 바꿔줘"라고 이어 말하는 습관입니다.

1.5 나만의 좋은 질문 만들기

이제 공식에 맞춰 질문을 직접 만들어 봅니다. 재료는 orders.csv의 여덟 개 열, 주문번호, 주문일자, 고객ID, 상품명, 카테고리, 단가, 수량, 금액입니다. 작성 예시는 아래와 같습니다.

온라인 쇼핑몰 주문 데이터야.
요일별 매출 차이가 있는지 알고 싶어.
요일별 매출 합계를 막대그래프로.

같은 틀로 질문 세 개를 적어 보세요. 그리고 작성한 질문을 Gemini에 직접 넣어 원하는 결과가 나오는지 확인합니다. 보내기 전에는 아래 네 가지를 점검합니다.

• 맥락: 데이터가 무엇인지 설명했나, 또는 첨부했나?
• 목표: 무엇을 알고 싶은지 구체적인가?
• 모호함 제거: '잘 팔리는' 같은 표현을 명확히 했나?
• 형식: 출력 형식(차트, 표, 정렬, 개수)을 정했나?

1.6 직접 해보기

1. 위 1.5의 틀로 질문 세 개를 만들어 Gemini에 넣고, 세 요소 중 하나를 일부러 빼고 다시 물어 결과가 어떻게 달라지는지 비교합니다.
2. "카테고리별 매출"로 시작해 드릴다운 기법으로 "1위 카테고리 안의 상품별 매출"까지 파고들어 봅니다.
3. 결과 차트를 받은 뒤 다듬기 기법으로 "값 레이블 추가", "상위 5개만"을 이어서 요청해 봅니다.
4. "잘 팔리는 상품 알려줘"의 문제점을 말하고, 어떻게 고치면 되는지 적어 봅니다.
5. 결과 차트가 아쉬울 때, 처음부터 다시 묻지 않고 어떻게 하면 되는지 한 문장으로 답해 봅니다.