GPT 데이터 분석은 너무나 쉽습니다. 1번만 글을 보시면 누구나 바로 따라하실 수 있겠습니다. 어려운 용어를 몰라도 실행할 수 있습니다. 이렇게만 따라해보세요.

GPT 데이터 분석 데이터 준비

데이터분석을 위해 아래 링크에서 데이터를 다운로드 받습니다.
미국 기후 데이터
LCD_USW00003017_2009.csv 파일을 다운로드 받습니다. 파일 압축합니다.

미국 기후 데이터로 GPT 데이터 분석

압축한 파일을 첨부하고 아래와 같이 요청합니다.

무슨 데이터야?

위와 같이 요청하면 아래와 같이 답변이 표출됩니다.

이 데이터는 2009년에 미국 덴버 국제공항(코드: USW00003017)에서 수집된 기상 관측 데이터입니다. 이 데이터에는 다음과 같은 주요 정보가 포함되어 있습니다:  
  
위치 정보: 위도, 경도, 해발 고도  
기상 정보: 시간별 대기압, 이슬점 온도, 바람 방향 및 속도, 기온 등 다양한 기상 요소  
보고 유형: SOD, SOM, FM-12 등 다양한 보고 유형이 포함됨  
백업 장비 정보: 백업 장비의 위치 및 이름, 사용된 기상 관측 장비에 대한 변경 사항 등  
총 125개의 컬럼이 있으며, 이는 상세한 기상 관측 데이터를 포함하고 있음을 보여줍니다. 이 데이터는 주로 기후 분석이나 날씨 패턴 연구 등에 유용할 수 있습니다. ​​  

그리고 아래와 같이 또 요청합니다.

이데이터로 어떻게 데이터분석할까?

GPT가 여러가지 데이터 분석 방법을 나열해 줍니다.
이렇게 또 요청해 보았습니다.

1번 시간대별 기온 변화 분석하는 방법을 상세히 알려줘.

답변 내용 중 시각화 방법이 있어 아래와 같이 또 요청했습니다.

시간대별 평균 기온을 시각화해줘.

이렇게 요청하면 위 그래프가 표출됩니다.
위와 같이 궁금한 내용 물어보고 그래프 그리면 됩니다.
여러가지 요청한 다음 아래와 같이 요청해보세요.

데이터를 분석한 결과를 보고서 형태로 정리해 줘.

보고서도 잘 정리해 줍니다. 질문하는 과정에 이 데이터에 대한 통찰력이 생기실 겁니다.

꿀팁2 GPT 구글시트 플러그인