AI의 발전은 단순한 대화형 응답을 넘어서, 이제는 데이터 분석까지 자동화할 수 있는 수준에 이르렀습니다.
그 중심에 있는 기능이 바로 ChatGPT의 Code Interpreter 또는 공식 명칭으로 Advanced Data Analysis (ADA) 입니다.
오늘은 ChatGPT의 이 강력한 기능을 이용해 엑셀 데이터 분석, 시각화, 자동 보고서 생성까지 가능한 실전 사용법을 소개합니다.
Code Interpreter란? – AI가 직접 코드로 데이터 분석까지 해준다
Code Interpreter는 OpenAI가 ChatGPT에 통합한 파이썬 기반 분석 기능입니다.
텍스트만 처리하던 기존 AI와는 달리, 이 기능은 사용자가 업로드한 파일(예: CSV, XLSX, TXT)을 분석하거나 수학 계산, 그래프 생성까지 가능한 ‘작은 데이터 분석 엔진’입니다.
🔧 할 수 있는 일들:
- 엑셀 데이터 요약, 필터링, 이상값 탐지
- 차트(막대/선/파이 등) 자동 생성
- 간단한 통계 분석 (평균, 표준편차, 회귀분석 등)
- PDF 문서 요약 및 특정 정보 추출
- 이미지 인식 및 좌표 추출 (베타 기능)
이 모든 과정은 프로그래밍 지식 없이, 대화창에 지시만 하면 실행 가능하다는 점이 가장 큰 장점입니다.
실전 예시 1 – 매출 데이터 요약 & 이상값 탐지
💼 상황:
한 달간의 매출 데이터를 CSV 파일로 수집했는데, 요약과 분석을 자동으로 하고 싶을 때
🔍 분석 목표:
- 일자별 매출 합계
- 최다/최소 매출일
- 평균 대비 크게 벗어난 이상값 탐지
- 주간 추세 그래프 출력
🛠️ 활용 과정:
- ChatGPT Plus 접속 → Code Interpreter 모드로 전환
- 매출 데이터(CSV 또는 엑셀)를 업로드
- 아래처럼 지시:
- ChatGPT가 코드를 생성하고, 분석 결과 + 차트를 제공
📈 출력 예:
- 매출이 급감한 날짜 하이라이트
- 주간 성장률 변화
- 요일별 평균 비교 등
실전 예시 2 – 엑셀 고객DB 분석 & 시각화
🧾 상황:
고객 명단, 구매 이력, 지역 정보가 담긴 엑셀 파일에서
“가장 자주 구매하는 연령대”나 “지역별 매출 차이” 등을 알고 싶을 때
🎯 분석 목표:
- 연령대별 고객 수 및 구매율
- 지역별 고객 분포 차트
- 구매금액 기준 상위 10% 고객 추출
💬 예시 명령어:
ChatGPT는 이 데이터를 자동으로 전처리하고, 파이썬 기반 시각화 코드를 통해 차트와 통계표를 생성합니다.
그 결과는 PDF나 엑셀로 다시 내보내 저장도 가능합니다.
실전 예시 3 – PDF 보고서 자동 요약
📄 상황:
20페이지 분량의 정책 보고서(PDF)를 빠르게 요약하고 싶을 때
📌 분석 목표:
- 목차 기반 핵심 내용 요약
- 키워드 중심 정보 추출
- 통계 수치나 도표의 간단 해석
🛠️ 사용 예:
ChatGPT는 PDF 내부 텍스트를 추출하여 자동 요약을 진행하고, 필요한 부분을 구분해서 보여줍니다.
특히 다단 구성의 보고서일 경우, 섹션별 요약이 가능하다는 점에서 보고서 리뷰 작업의 속도를 획기적으로 단축시킬 수 있습니다.
Code Interpreter 활용 팁
6. 마무리 – 이제 누구나 데이터 분석이 가능한 시대
ChatGPT의 Code Interpreter는 더 이상 '개발자 전용 도구'가 아닙니다. 표를 다룰 줄 아는 사람이라면 누구나 사용할 수 있는 자동 분석 도우미입니다. 엑셀을 잘 다루지 못하거나, 파이썬을 몰라도 괜찮습니다. 그저 질문을 하고, 데이터를 올리면, GPT가 알아서 분석해주고 차트까지 만들어주는 세상입니다. 이제 중요한 건 “어떻게 분석할까?”가 아니라 “무엇을 분석해야 할까?”라는 질문을 던지는 힘입니다.