차트와 테이블을 만들기 위해 ChatGPT를 사용하는 방법
ChatGPT를 사용하여 차트와 테이블 만들기 방법
내 보트가 뜨게 하는 것은 무엇일까요? 차트와 그래프입니다.
멋진 차트를 들여다보면 나는 이상하게도 행복해집니다. 선거밤 뉴스를 보는 것을 좋아합니다. 투표 결과를 위해 아니라 숫자 데이터를 제공하는 각 네트워크가 가능한 모든 방법으로 데이터를 제시하는 모습을 보기 위해 저녁 동안 채널을 바꿉니다.
이상한 거 아니죠? 제 생각에는 이상하지 않아요.
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ChatGPT는 차트와 테이블을 만드는 데 뛰어난 역할을 합니다. 그리고 이것이 널리 퍼져 있는 생성형 AI 챗봇이라는 사실을 감안하면, ChatGPT가 아름답게 제공하는 것을 포기한 만큼 정보적 가치로 충분히 보상해줍니다.
ChatGPT에서 어떤 종류의 차트 제작 도구를 사용할 수 있을까요? 다음 세 가지 방법으로 진행할 수 있습니다:
- 무료 버전의 ChatGPT에서 테이블(하지만 차트는 아님)을 만들 수 있습니다.
- ChatGPT Plus의 고급 데이터 분석(이전에는 “코드 해석기”라 불렀음) 애드온을 사용하여 차트와 테이블을 만들 수 있습니다.
- ChatGPT Plus에서 테이블을 만들고 무작위 차트 플러그인을 사용하여 차트를 만들 수 있습니다.
이 글에서는 처음 두 가지 옵션에 대해 논의하고 세 번째는 건너뛰겠습니다. ChatGPT Plus에는 다양한 차트 플러그인이 있지만, 이들은 모두 ChatGPT 인터페이스를 벗어나 외부 서비스를 사용합니다. 그들은 모두 SaaS 기반의 차트 서비스를 사용하려고 추가 요금을 청구하려고 시도합니다. 본질적으로 그들은 ChatGPT 스토어에서 광고로 나열되며 완전한 기능을 갖춘 도구로 나타나지 않습니다. 게다가 그들은 매우 신뢰할 수 없습니다.
참고: 이전에 “코드 해석기”라고 불렸던 ChatGPT라고 불리던 것은 이제 “고급 데이터 분석”이라고 불립니다. 따라서 이전에 우리가 코드 해석기라는 용어를 사용했던 부분은 이제 고급 데이터 분석으로 이동하겠습니다.
고급 데이터 분석은 비교적 보기 좋지 않은 차트를 생성합니다. 하지만 그것은 훌륭합니다. 먼저, ChatGPT가 데이터를 어디에서 가져오는지 알아보고 테이블을 만들어 봅시다.
차트와 테이블을 만들기 위해 ChatGPT를 사용하는 방법
단계 1: ChatGPT의 다른 버전 이해하기
이전에는 ChatGPT의 어떤 버전에서 어떤 차트 도구를 사용할 수 있는지에 대해 이야기했습니다. 그러나 차트 도구 이상의 것이 있습니다. ChatGPT를 생산적으로 사용하려면 각 버전이 무엇을 할 수 있는지 이해해야 합니다.
ChatGPT 무료 버전: 이 버전은 GPT-3.5 대형 언어 모델을 사용합니다. GPT-4 버전만큼 능력이 뛰어나지는 않습니다. 데이터 관점에서는 그것의 세계적인 지식은 2021년 9월로 끝납니다. 대화 대화 상자에 약 1,500 단어의 데이터를 붙여넣을 수 있으며 처리할 수 있습니다.
ChatGPT Plus와 고급 데이터 분석: 이 버전은 GPT-4 대형 언어 모델을 사용합니다. 다양한 파일 형식의 데이터 테이블을 가져올 수 있습니다. 가져온 데이터에 대한 크기 제한을 명시하지는 않지만, 상당히 큰 파일을 처리할 수 있지만 어떤 정도의 복잡성을 초과하면 문제가 발생합니다. 그것의 세계적인 지식은 2021년 9월로 끝납니다. 그러나 데이터 파일을 업로드하여 그 지식을 보강할 수 있습니다.
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ChatGPT와 WebPilot 플러그인: 이 버전은 또한 GPT-4 LLM을 사용합니다. 기본적으로 고급 데이터 분석 또는 플러그인을 실행할 수 있습니다. 플러그인을 실행하려면 WebPilot 플러그인은 웹 검색에 대해 상당히 신뢰할 수 있습니다(큰 요청에서는 작동하지 않음). 즉, ChatGPT의 세계적인 지식은 2021년으로 끝나지 않아도 현재 날짜까지 일반적으로 확장될 수 있습니다.
ChatGPT Enterprise: 고급 데이터 분석 및 플러그인은 새로 발표된 엔터프라이즈 버전에서도 사용할 수 있습니다. Enterprise에 파일을 업로드하면 비밀로 유지됩니다. Enterprise는 더 큰 파일과 더 큰 응답을 허용할 수 있도록 되어 있습니다. 가격은 명시되지 않았습니다.
단계 2: 기본 테이블 생성
예제부터 시작해봅시다. 다음 데모에서는 인구에 따라 상위 다섯 개 도시와 함께 작업할 것입니다.
인구순으로 세계에서 상위 다섯 개 도시를 나열하세요. 국가를 포함하세요.
ChatGPT 무료 버전에게 이 질문을 했을 때 받은 답변입니다:
테이블로 변환하는 것은 간단합니다. ChatGPT에게 테이블을 원한다고만 말하면 됩니다:
인구순으로 세계에서 상위 다섯 개 도시의 테이블을 만드세요. 국가를 포함하세요.
단계 3: 테이블 조작
더 자세한 지침을 제공하여 테이블을 조작하고 사용자 정의할 수 있습니다. 여기서는 무료 버전을 사용하여 인구 수 필드를 추가합니다. 물론, 해당 데이터는 오래된 것이지만 여전히 제공됩니다:
인구순으로 세계에서 상위 다섯 개 도시의 테이블을 만드세요. 국가와 인구 필드를 포함하세요.
테이블에 대한 특정 세부 정보와 필드 순서, 단위 같은 것들을 지정할 수도 있습니다. 여기서는 국가를 먼저 이동하고 인구 수를 압축하는 예시입니다.
인구순으로 세계에서 상위 다섯 개 도시의 테이블을 만드세요. 국가와 인구 필드를 포함하세요. 필드 순서는 순위, 국가, 도시, 인구 순으로 표시하세요. 인구는 백만 단위로 표시하며 소수점 한 자리까지 표시하세요. 예를 들어, 37,833,000은 37.8M로 표시되어야 합니다.
숫자 표시 방식의 예시를 AI에게 제공한 점에 유의하세요.
여기서부터는 무료 버전의 한계입니다. 이제 $20/월의 ChatGPT Plus 버전으로 전환합니다.
단계 4: 막대 차트 생성
데이터 분석 기능이 활성화된 ChatGPT Plus는 선 그래프, 막대 차트, 히스토그램, 파이 차트, 산점도, 히트맵, 상자 그림, 영역 차트, 버블 차트, 간트 차트, 파레토 차트, 네트워크 다이어그램, 샌키 다이어그램, 지도, 레이더 차트, 워드 클라우드, 트리맵, 3D 차트 등 다양한 차트를 생성할 수 있습니다.
이 예제에서는 간단한 막대 차트를 만들어보겠습니다.
인구순으로 세계에서 상위 다섯 개 도시의 막대 차트를 만드세요.
재미있는 도구, 아니죠?
주목하는 분들 중에서는 이전에 표시된 테이블과 이 결과 사이의 인구 차이를 발견한 분들이 있을 수 있습니다. 테이블에는 녹색 아이콘이 표시되고 이곳에는 보라색 아이콘이 표시됩니다. 우리는 GPT-3.5(무료 버전)에서 GPT-4(ChatGPT Plus)로 전환했기 때문에 LLM이 약간 다른 데이터를 제공하는 것이 흥미로운 점입니다. 이는 AI를 사용할 때 주의를 기울여 작업을 확인하는 것이 중요한 이유 중 하나입니다. 우리의 경우, 우리는 그래프를 실제로 보여주기만 하고 있지만, 자신있게 제시된 데이터가 잘못되거나 일관성이 없을 수 있다는 사실을 구체적으로 보여주는 예입니다.
단계 5: 데이터 업로드
고급 데이터 분석 기능 중 하나는 데이터셋을 업로드할 수 있는 능력입니다. 이 예제에서는 Data.gov에서 “인기있는 아기 이름” 데이터셋을 다운로드했습니다. 이 데이터셋은 2011년부터 2014년까지의 뉴욕시 아기 이름의 쉼표로 구분된 파일입니다. 10년이 지났지만 사용해보는 것은 재미있습니다.
이 기사를 위해 선택한 데이터셋은 정부 사이트에서 쉽게 이용할 수 있으므로 여러분도 이 실험을 직접 복제할 수 있습니다. Data.gov에는 다양한 훌륭한 데이터셋이 많이 있지만, ChatGPT에서 사용하기에는 너무 큰 데이터셋이 많습니다. 이것을 다운로드한 후에는 또한 이 데이터셋에 인종 정보도 포함되어 있으므로 동일한 데이터셋에서 여러 가지 차트를 실행할 수 있습니다.
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작은 업로드 버튼을 클릭한 다음 가져올 데이터 파일을 지정하세요.
파일의 형식에 대해 더 알기 위해 첫 다섯 줄을 보여달라고 요청했습니다.
단계 6: 파이 차트 생성하기 (색상 변경하기)
데이터셋에서 성별 이름의 분포를 궁금해졌습니다. 첫 번째 프롬프트는 다음과 같습니다:
전체 데이터셋에서 성별을 백분율로 보여주는 파이 차트를 생성하세요.
그리고 결과는 다음과 같습니다:
불행히도, 짙은 녹색으로 인해 숫자를 읽기 어렵습니다. 다행히도, Advanced Data Analytics에 다른 색상을 지정할 수 있습니다. 성별 고정관념을 강화하지 않는 색상을 선택하는 데 주의했습니다.
전체 데이터셋에서 성별을 백분율로 보여주는 파이 차트를 생성하세요. 남성은 연두색, 여성은 중간 노란색을 사용하세요.
단계 7: 정확성을 위해 데이터 정규화하기
이전에 보았듯이, 수집된 데이터에는 인종 정보가 포함되어 있습니다. 2010년대 초에 뉴욕에서 기록된 다양한 인종의 분포를 확인하는 방법은 다음과 같습니다:
데이터셋에서 인종의 분포를 파이 차트로 보여주세요. 연한 색상만 사용하세요.
그리고 결과는 다음과 같습니다. 무언가 눈에 띄시나요?
아마도 뉴욕은 데이터를 올바르게 정규화하지 않았습니다. “WHITE NON HISPANIC”과 “WHITE NON HISP”를 함께 사용하고, “BLACK NON HISPANIC”과 “BLACK NON HISP”를 함께 사용하며, “ASIAN AND PACIFIC ISLANDER”와 “ASIAN AND PACI”를 함께 사용했습니다. 이로 인해 데이터의 표현이 부정확해졌습니다.
ChatGPT의 한 가지 이점은 세션 동안 지시사항을 기억한다는 것입니다. 그래서 다음과 같은 지시를 줄 수 있었습니다:
다음 요청에 대해 “WHITE NON HISPANIC”과 “WHITE NON HISP”를 함께 그룹화하세요. “BLACK NON HISPANIC”과 “BLACK NON HISP”를 함께 그룹화하세요. “ASIAN AND PACIFIC ISLANDER”와 “ASIAN AND PACI”를 함께 그룹화하세요. 인종을 표시할 때 두 인종 이름 중 더 긴 이름을 사용하세요.
그리고 대답은 다음과 같았습니다:
같은 프롬프트를 사용하여 차트를 다시 시도해 봅시다.
데이터셋에서 인종의 분포를 파이 차트로 보여주세요. 연한 색상만 사용하세요.
이렇게 좋아졌습니다:
결과를 살펴볼 때는 꼼꼼해야 합니다. 예를 들어, 인기 있는 아기 이름에 대한 요청에서, AI는 “Madison”과 “MADISON”을 두 개의 다른 이름으로 구분했습니다:
다음 요청에 대해 아기 이름은 대소문자를 구분하지 않아야 합니다.
단계 8: 그래픽 내보내기
하나의 프롬프트로부터 복잡한 차트로 마무리해 봅시다. 다음은 우리의 프롬프트입니다:
각 인종마다 두 개의 파이 차트를 제시하세요. 각 파이 차트는 해당 인종과 성별의 상위 다섯 개 아기 이름을 나열해야 합니다. 연한 색상만 사용하세요.
결과적으로 생성된 차트의 텍스트가 너무 작아서 읽기 어려웠습니다. 그래서 보다 유용한 차트를 얻기 위해 다시 내보내기를 할 수 있습니다. 파일 형식과 파일 너비를 모두 지정하겠습니다:
이 차트를 3000픽셀 폭의 JPG 파일로 내보내세요.
그리고 결과는 다음과 같습니다:
Sofia와 Sophia가 매우 인기가 있지만, 두 개의 다른 이름으로 표시됩니다. 하지만 그것이 차트를 흥미롭게 만드는 것입니다.
자주 묻는 질문
Advanced Data Analytics 사용하는 데 비용이 얼마인가요?
Advanced Data Analytics는 ChatGPT Plus의 베타 기능으로, 설정 패널에서 활성화해야 합니다. ChatGPT Plus는 월 20달러입니다. Advanced Data Analytics는 엔터프라이즈 에디션에도 포함되어 있지만, 그 가격은 아직 공개되지 않았습니다.
Charting을 위해 ChatGPT에 업로드된 데이터는 비공개로 유지되나 데이터 노출의 위험이 있나요?
언제나 개인 정보 노출 위험이 있다고 가정하세요.
ChatGPT에게 이것을 물어보았고, 이것이 나에게 알려준 내용입니다: 데이터 개인 정보 보호는 ChatGPT의 우선 순위입니다. 업로드된 데이터는 사용자의 현재 세션 목적으로만 사용되며 장기적으로 저장되거나 다른 목적으로 사용되지 않습니다. 그러나 매우 민감한 데이터의 경우 사용자는 항상 주의를 기울여야 하며 개인 정보 보호가 강화된 ChatGPT의 엔터프라이즈 버전을 사용하는 것을 고려해야 합니다.
또한: 생성적 인공지능은 모두에게 새로운 위험을 가져옵니다. 안전을 유지하는 방법은 다음과 같습니다
내 추천: ChatGPT 또는 생성적 인공지능 도구를 신뢰하지 마십시오. 엔터프라이즈 버전에는 더 많은 개인 정보 보호 제어 기능이 있을 수 있지만, 공개적으로 보여지는 것에 신경 쓰지 않을 데이터만 업로드하는 것을 권장합니다.
ChatGPT의 고급 데이터 분석은 실시간 데이터를 처리할 수 있나요, 아니면 정적 데이터 세트에 더 적합한가요?
가능하지만 몇 가지 실용적인 제한 사항이 있습니다. 첫째, 플러스 계정은 주어진 시간 동안 요청 수를 제한할 수 있습니다. 둘째, 각 파일을 개별적으로 업로드해야 합니다. ChatGPT API를 사용하여 실시간 분석을 수행할 수도 있습니다. 그러나 챗봇 자체에 대해서는 정적인 데이터를 파싱하는 것입니다.
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