미니 프로젝트 가이드

1. 미니 프로젝트 가이드

지금까지는 교안의 프롬프트를 따라 하나씩 해봤습니다. 이제는 처음부터 끝까지 스스로 해봅니다. 8장 1절에서 정리한 5단계 워크플로우로, 하나의 데이터에서 네 개의 산출물을 만드는 미니 프로젝트입니다.

1.1 미션, 하나의 데이터로 네 개의 산출물

프로젝트의 목표는 아래 네 가지를 완성하는 것입니다. 오리엔테이션에서 약속한 세 가지 결과물에, 7장에서 배운 인사이트와 액션이 하나 더해졌습니다.

1.2 프로젝트 데이터 고르기

세 가지 중 하나로 시작합니다.

옵션 A, orders.csv. 지금까지 쓴 그 데이터입니다. 처음 완주하는 분께 권합니다. 숫자를 이미 알고 있으니 검증이 쉽고, 막히면 그 부분으로 돌아가 비교할 수 있습니다. 전 과정을 연습하는 데 가장 좋습니다.

옵션 B, 내 업무 데이터. 8장 1절 직접 해보기에서 떠올린 그 반복 작업의 데이터입니다. 엑셀이나 CSV로 준비할 수 있다면 이쪽을 택하세요. 바로 써먹을 수 있는 결과물이 나옵니다. 다만 열 이름과 맥락을 프롬프트에서 직접 설명해 주어야 합니다. 3장 3절의 맥락 요소를 떠올리세요.

옵션 C, titanic/train.csv. 다룰 만한 비즈니스 데이터가 없을 때의 연습용 대안입니다. 데이터 분석 입문에서 널리 쓰이는 타이타닉 승객 데이터로, 실습 데이터 압축 파일 안의 titanic 폴더에 들어 있습니다. 승객 891명의 정보가 12개 열에 담겨 있습니다.

이 데이터로 검증할 때 참고할 숫자입니다. 전체 생존률은 38.4%이고, 여성은 74.2%, 남성은 18.9%가 살아남았습니다. 객실 등급별로는 1등석 63.0%, 2등석 47.3%, 3등석 24.2%입니다. Age는 177건, Cabin은 687건이 비어 있습니다.

1.3 단계별 가이드

네 개의 산출물을 5단계 워크플로우에 얹으면 아래 순서가 됩니다. 각 단계 옆에 돌아가 볼 절을 적어 두었습니다.

STEP 1, KPI 대시보드 (탐색 → 산출)

1. Colab에 데이터를 올리고 Gemini로 핵심 KPI를 계산합니다. orders.csv라면 총매출, 주문 수, 객단가, 재구매율입니다. 4장 4절의 프롬프트를 참고하세요.
2. 계산 결과를 검증합니다. 객단가는 평균으로 구했는지, 재구매의 정의는 2회 이상인지 물어봅니다.
3. Claude에 데이터를 첨부하고 대시보드를 요청합니다. 상단 지표 카드, 중단 추이와 비중, 하단 상세, 그리고 필터까지. 4장 5절의 구조화된 프롬프트를 그대로 쓰면 됩니다.

STEP 2, 예측과 검증 (탐색 → 검증 → 산출)

1. Gemini로 월별 매출을 집계하고 추세로 다음 3개월을 예측합니다. 6장 2절입니다.
2. 백테스트로 오차를 확인합니다. 앞부분 데이터로만 학습해 뒷부분을 예측하고 실제와 비교합니다. 작년 이전 데이터가 있다면 전년 동월 × 성장률 방식도 함께 백테스트해 어느 쪽이 나은지 봅니다. 6장 3절입니다.
3. Claude로 실제와 예측을 한 그래프에 그립니다. 과거는 실선, 미래는 점선, 백테스트 오차만큼의 음영 범위를 넣습니다. 6장 4절입니다.

STEP 3, 경영 리포트 (질문 → 종합 → 산출)

1. STEP 1과 2에서 나온 핵심 발견을 5~7개로 모읍니다. 경영진의 결정에 영향을 주는 것만 남깁니다. 7장 3절입니다.
2. 역할, 청중, 구조, 톤 4요소 프롬프트에 발견을 넣어 리포트를 생성합니다. 7장 2절의 템플릿입니다.
3. 결론이 맨 앞에 왔는지, 권고에 액션이 있는지 확인하고 대화로 다듬습니다.

STEP 4, 인사이트와 액션 (의사결정)

1. 발견 중 가장 중요한 것 하나를 고릅니다.
2. 숫자 → 의미 → 액션 형식으로 인사이트 한 줄과 추천 액션 한 줄을 씁니다. 7장 1절입니다.
3. 그 액션의 리스크를 한 줄 덧붙입니다. 확신이 없다면 어떻게 작게 시험할지도 적습니다. 7장 4절입니다.

매 단계에서 3장 4절의 검증 3질문을 적용합니다. 숫자가 상식적인가, 내 의도대로 계산했나, 다른 방법으로도 같은가. 프로젝트를 빨리 끝내는 것보다 검증을 거른 산출물이 없도록 하는 것이 중요합니다.

1.4 완성 체크리스트

네 단계를 마쳤다면 아래 항목으로 점검합니다.

• KPI 대시보드: 핵심 지표 카드와 추이 차트가 있는가?
• 예측: 다음 기간 예측값과 백테스트 오차를 확인했는가? 그래프에 예측 범위가 표시되어 있는가?
• 경영 리포트: 결론 → 발견 → 권고가 한 페이지에 들어갔는가?
• 인사이트와 액션: 각각 한 줄로 명확한가? 리스크가 붙어 있는가?
• 품질: 모든 분석에 검증을 적용했는가?
• 품질: 리포트에 "그래서 무엇을 하자"는 액션이 있는가?

1.5 결과물 공유하기

혼자 끝내지 마세요. 동료나 스터디원에게 대시보드와 리포트를 보여 주고 피드백을 받아 보세요. 데이터를 모르는 사람이 리포트의 첫 줄만 읽고 결론을 말할 수 있다면 잘 쓴 리포트입니다. 첫 줄을 읽고 "그래서요?"라고 되묻는다면 7장 1절로 돌아가야 합니다.

가능하다면 실제 업무에서 한 번 써 보세요. 주간 회의에 대시보드를 띄우거나, 리포트를 상사에게 보내 보는 것입니다. 연습으로 만든 결과물과 실제로 쓰인 결과물은 다릅니다.

1.6 자가 평가

이 과정을 시작할 때의 문장은 "코드를 못 짜서 데이터 분석은 못 해"였습니다. 지금은 AI와 대화하며 분석하고, 그 답을 검증하고, 결과를 리포트로 만들어 의사결정까지 이어 보았습니다.

아래 다섯 항목에 모두 "그렇다"고 답할 수 있는지 스스로 확인해 보세요.

• AI에게 맥락, 목표, 형식을 갖춘 좋은 질문을 던질 수 있다.
• AI의 답을 검증할 수 있다. 상관을 인과로 착각하지 않는다.
• KPI를 계산하고 대시보드로 만들 수 있다.
• 간단한 예측을 하고 백테스트로 검증할 수 있다.
• 분석을 경영 리포트와 의사결정으로 연결할 수 있다.

1.7 직접 해보기

1. 1.2의 세 옵션 중 하나로 데이터를 정하고, 1.3의 STEP 1부터 4까지 순서대로 완주합니다.
2. 1.4의 체크리스트로 네 개의 산출물을 점검하고, 빠진 항목이 있으면 그 부분으로 돌아가 보완합니다.
3. 완성한 결과물을 한 사람 이상에게 보여 주고, 리포트 첫 줄만 읽고 결론을 말해 달라고 부탁해 봅니다.
4. 옵션 A로 완주했다면, 이번에는 옵션 B의 내 업무 데이터로 STEP 1만이라도 다시 해봅니다. 프롬프트에서 무엇을 바꿔야 했는지 기록해 둡니다.
5. 1.6의 자가 평가 다섯 항목 중 아직 자신 없는 것이 있다면, 그 항목이 어느 장과 이어지는지 8장 1절의 표에서 찾아 다시 읽어 봅니다.