ChatGPT 시대의 데이터 분석

세미나 개요

데이터 분석에서 요즘 사회적 화제인 생성형 AI, 즉 ChatGPT를 어떻게 활용할 것인가에 대하여 발제하고자 합니다.

첫째, 도움은 단연 컴퓨터 코딩입니다. 특히 R과 Python에서 ChatGPT는 잘 훈련되어 있어 기본적으로 유효한 코딩을 제공합니다. ChatGPT는 컴퓨터 언어 간 번역도 잘 합니다. 그렇다고 정확성을 보장하는 것은 아니기 때문에 데이터 분석자는 AI가 제시한 코딩을 직접 확인 후에 사용하여야 합니다.

둘째, ChatGPT에 데이터를 보여주고 분석기법을 지정하면 ChatGPT가 데이터 분석용 코딩을 해주는데 여기엔 SPSS Syntax가 포함됩니다. ChatGPT가 계산을 해주는 것은 아닙니다.

셋째, ChatGPT는 프롬프트가 깔끔해야 좋은 답변을 합니다. 이런 요건은 장기적으로 생성형 AI 사용자들의 "질문"실력을 높여 줄 것입니다. 사용자들이 만족도를 피드하여 AI의 질적 제고가 기대됩니다.

한 마디로 매듭을 짓자면, 데이터 분석자들에게 생성형 AI는 유능한 조수(assistant)입니다. 가끔 터무니없는 실수를 하는...

세션 안내

시간	발표 내용	진행
14:00 ~ 15:00	1. Keynote: 생성형 AI 시대의 데이터 분석 2. 머신러닝을 활용한 예측 모델 개발 - IBM SPSS Statistics에 최신 기술요소 중 하나인 머신러닝 기능을 탑재하여, IBM SPSS Modeler를 통해 가능했었던 예측분석 및 머신러닝 활용 기능을 IBM SPSS Statistics에서도 가능하게 하였습니다. 데모 시연을 통해 선보입니다. 3. 교호작용을 고려한 Insight 발굴을 위한 IBM SPSS Modeler의 활용 - 탐색적 데이터 분석의 필요성과 정의 등을 설명드리며, 그중에서도 특히 교호작용을 고려한 Insight 발굴에 대한 내용을 전달하고자 합니다.	발표 & QnA

발표자 및 사회자 안내

발표자허명회 교수 고려대학교 석좌교수 현) 고려대학교 석좌교수
전) 성신여자대학교 석좌교수
전) 한국통계학회 부회장
발표자허혁 수석 데이타솔루션 데이터사이언스본부 - 통계학 학사
- IT정책경영학 석사
- 현 (주)데이타솔루션 DataScience 본부, 수석 컨설턴트
- 데이터 분석 분야 경력 13년

- AI기술기반 시뮬레이터 개발
- 컴퓨터 비전 활용 양불판정 모델 개발
- 개인화 상품추천 모델 개발
- 고객분석 모델 개발
- 컨테이너 수요 예측/물동량 수요예측 모델 개발
- 데이터 패턴기반 고장 자동 분류 모델 개발
외 다수
발표자정준호 책임 데이타솔루션 데이터사이언스본부 - 통계학 학사
- 현 (주) 데이타솔루션 DataScience본부, 책임컨설턴트
- 데이터 분석 분야 경력 8년

- 보험 유지율 예측 모델 개발
- 선박화물 ETA 예측 모델 개발
- 개인화상품추천 모델 개발
- 고객분석 모델 개발
- 해외수입 위해도 예측 모델 개발
- 자동차 외판 강성 성능예측 모델 개발
외 다수
사회자안나경 MC 전문MC - 코엑스 코바전 EBS MC
- 킨텍스 모터쇼 한라공조 MC
- 매경 비즈니스 고객 만족 대상 시상식 MC
- 희망온돌 따뜻한 겨울나기 개회식MC
- LX 공간 드림센터 개소식 MC