품목정보
발행일	2024년 01월 25일
쪽수, 무게, 크기	274쪽 \| 544g \| 17424813mm
ISBN13	9791162821190

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저자 소개 (1명)

저 : 김성민 이동 관심작가 알림신청

You: 우리 회사 전 직원 인사데이터야. 한 번 살펴보고 어떤 분석을 할 수 있겠는지 제안해줄래?

ChatGPT: 이 데이터를 기반으로 할 수 있는 분석들은 다음과 같습니다:

1. 이직률 분석 및 이직할 직원 예측
2. 직원 만족도 및 근속 연수 분석
3. 부서별 및 직무별 분석
4. 출장 빈도와 직원 성과의 관계 분석
5. 연령대별 및 교육수준별 직원 분포
---「데이터 분석 실습 1. 이직할 직원을 찾아라_인사데이터 분석 중」중에서

You: 이 10명 직원들 중 누가 제일 이직할 확률이 높은지 알려줄래?

ChatGPT: 3가지 인공지능 모델로 예측한 결과를, 이직 확률이 높은 순서대로 정리해보았습니다.

9번 직원. 평균 이직 확률 71.5%
3번 직원. 평균 이직 확률 60.1%
1번 직원. 평균 이직 확률 54.2%
---「데이터 분석 실습 1. 이직할 직원을 찾아라_인사데이터 분석 중」중에서

You: 우리 고객데이터인데, 니가 보고 고객세분화 해줘.

ChatGPT: 다음과 같이 고객세그먼트를 구분해보았습니다.

최고 가치 고객 (Best Customers): 600명
개발이 필요한 고객 (Customers Needing Attention): 1,818명
잠재력 있는 고객 (Promising Customers): 53명
위험에 처한 고객 (At Risk Customers): 1,631명

'최고 가치 고객'에게는 보상 프로그램을 제공하고, '위험에 처한 고객'을 대상으로는 재참여 캠페인을 실시해보시면 어떨까요?
---「데이터 분석 실습 3. 고객세분화를 하고 맞춤형 마케팅전략을 도출하라」중에서

You: 이 100명의 고객을 대상으로 개인이 좋아할 상품을 추천해주는 시스템을 만들고 싶은데 가능할까?

ChatGPT: 다음과 같은 방법으로 추천시스템을 만들어드릴 수 있습니다.

1. 연관 규칙 분석 (Association Rule Mining)
2. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)
3. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)
4. 행렬 인수분해 (Matrix Factorization)
5. 딥러닝 기반 추천

어떤 방법을 적용해보시겠습니까?
---「데이터 분석 실습 4. 고객맞춤 추천시스템을 구축하라_판매데이터 분석」중에서

You: 115번 고객이 가장 살 확률이 높은 상품 5개만 추천해줄래?

GPT: 115번 고객이 구매할 확률이 가장 높은 상품은 다음과 같습니다.

토끼 야간 조명 (추천점수: 7.75)
리젠시 케이크 스탠드 3단 (추천점수: 6.59)
현관문 매트: 차분하게 들어오세요 (추천점수: 5.72)
파티 깃발 (추천점수: 5.26)
상자에 담긴 빨간 하모니카 (추천점수: 4.46)
---「데이터 분석 실습 4. 고객맞춤 추천시스템을 구축하라_판매데이터 분석」중에서

데이터 기반 의사결정(Data-driven Decision Making)은 비즈니스의 새 상식이다. 데이터를 기반으로 의사결정을 하지 않는 기업, 팀, 실무자는 살아남는 게 기적이다. 과거에는 데이터 분석이 너무 접근하기 어려운 분야였지만, 이제는 ChatGPT를 위시한 초거대언어모델들 덕분에 정말정말 쉬워졌으니, 이제부터라도 꼭 데이터를 자신만의 새 무기로 장착하고 큰 생산성 혁신을 이루어주시길 부탁한다.

실무자들이 성장하면 기업의 경쟁력이 강해지고, 그렇게 기업이 더 좋은 상품/서비스를 생산해내면 결국 모든 국민들이 혜택을 보기 때문이다.

---「덮으며」중에서

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