이처럼 챗GPT는 단순히 답변을 제공하는 것은 물론, 데이터 수집을 기획하고 설계하는 과정 자체를 함께 고민해 주는 실무 파트너와 같습니다. 특히 기술적인 배경지식이 없는 사람에게는 어디에서부터 시작해야 할지 방향을 잡아 주는 가이드 역할을 톡톡히 합니다.

지금까지 우리는 데이터 분석의 첫 단계인 ‘데이터 수집’을 살펴보았습니다. 분석은 결국 무엇을 분석할지, 어떤 데이터를 사용할지에 따라 그 깊이와 방향이 결정되므로 수집은 단순한 준비 작업이 아니라 분석의 시작이라고 해도 과언이 아닙니다. 내부 데이터는 이미 우리 손 안에 있는 자산으로 비교적 정형화되어 있어 빠르게 분석을 시작할 수 있는 장점이 있지만, 외부 데이터는 우리가 놓치고 있던 시장 흐름이나 소비자 반응, 경쟁 환경을 보완해 주는 역할을 합니다. 이 둘을 목적에 맞게 적절히 조합할 수 있어야 실질적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이제는 복잡한 코드를 몰라도 자연어로 질문만 할 수 있다면 챗GPT를 이용해 데이터 수집의 방향을 잡고 흐름을 설계하는 것이 충분히 가능합니다.

이제 필요한 데이터를 확보했다면 다음으로 할 일은 이 데이터를 분석에 적합한 형태로 다듬는 작업, 즉 정제와 전처리입니다. 다음 절에서는 실무에서 자주 마주치는 지저분한 데이터를 어떻게 다듬고 분석 가능한 상태로 만드는지 함께 알아보겠습니다.