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(우뇌) Chat GPT4 쓰세요, 계속 쓰세요, 엄청 쓰세요 제발 부탁드릴게요.

2023.07.26 12:49

우뇌

조회수 20,445

댓글 34

안녕하세요, 우뇌 입니다.


2주 전, Chat GPT4의 새로운 기능들이 업데이트 되었습니다.


바로 ‘코드 인터프리터 - Code interpreter’ 입니다.


이 친구 여간 똑똑한게 아닙니다.


작년 11월에 나온 친구가 벌써 여기까지 발전했다니, 점점 세상이 변해가는 것을 체감합니다.


오늘은 이 기능을 사용하는 방법과 우리 마케터들은 어떻게 활용할 수 있는 지에 대해서 알려드리도록 하겠습니다.



1. 신기능 과연 무엇인가?


코드 인터프리터는 간단하게 이야기해서 우리가 주는 파일을 바탕으로 파이썬을 활용해 분석해주는 기능입니다.


우리는 파이썬을 배울 필요가 없어졌어요, 이제.


하…….R과 파이썬을 마스터하기 위해 수련했던 지난 시간이 인공지능 덕분에 왠지 아깝다라는 생각이 드네요.


말 그대로 우리가 생각하는 고도화된 데이터 분석을 시킬 수 있다는 것 입니다.


우리의 raw 파일을 업로드 띡! 해주면?


이 친구는 그것을 바로 읽고, 어떤 것이든 물어보라고 하죠.


아, 신기능을 쓰기 위해서는 먼저 GPT4를 결제해야 합니다. 한 달에 20달러!


저는 GPT4가 나오자마자 바로 결제해서 써왔습니다 ㅎㅎ


코드를 짜는 것 부터 시작해서, 귀찮은 일을 대신 시키는 것 까지요.


일단, 이 기능은 어디에 숨어있는가?!


바로 여기에 숨어있습니다!



네, 이제 이렇게 하고 나서 ‘new chat’ 에서 다음과 같이 체크를 해주시면 됩니다.




그리고 raw 파일을 던지면 됩니다.



보시는 것 처럼 곧바로 이 친구가 읽지는 못해요.


자꾸 실패합니다. 그래도 이 친구는 스스로 다시 실행합니다.


저의 데이터 세트를 이렇게 삭 업로드를 하면 열심히 읽어보고 준비를 합니다.



그리고 보시는 것 처럼 특정 컬럼을 삭제해달라고 하면, 지가 알아서 또 삭제를 하죠.



그 뿐만이 아니라 수정도 됩니다!


자, 그럼 이제 본격적으로 분석을 시작해볼까요?


2. 분석



네, 저는 이 친구에게 데이터분석의 기본중에 기본인 상관관계 분석을 시켜봤습니다.


과연 어떤 지표가 매출과 상관관계가 있는가? 가 궁금했습니다.


엇, 근데 제가 실수로 구매건수를 빼고 분석해달라고 안했네요?! 으걍


당연히 매출액과 구매건수는 상관관계가 매우 높은 것으로 나올 수 밖에 없으니 그것은 논외로 치자구요!


그러면 그 다음에 무엇이 의미가 있는가?에 대해서도 이 친구는 열심히 이야기를 해줍니다.


더불어 상관관계 분석이 절대적으로 인과관계를 형성하지 않는다는 주의점까지 이야기해주네요!


녀석 똑똑하네요 ㅋㅋㅋ


다른 것도 분석 시켜 봐야겠습니다.


이번엔 제가 공부하며 가장 이해하기 힘들었었던, 시계열 분석을 통한 매출추이를 시각화 시켜달라고 해보겠습니다.



이런 젠장….제 스스로 직접 했을 때랑 동일한……..그래프가 나왔습니다.


네, 현타가 너무 쎄게 오네요…뭐가 이렇게 빨리.....바로 해줘......ㅠㅠㅠㅠㅠㅠ


그렇다면 이 친구는 선형회귀분석을 통해 제가 특정 광고비를 제시했을 때, 예상되는 매출액도 구할 수 있을까요?!



네, 뚝-딱 해냅니다 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ


아 빡쳐….


저는 진짜 이게 뭐지 싶었답니다.


이 모든 일련의 분석까지 저는 얼마만큼의 시간을 썼을까요?


제가 "다음은 어떤 분석을 시켜볼까?" 고민하는 시간, GPT4가 분석을 실행하는 시간들 다 합쳐서 단, 30분 걸렸습니다.


데이터 전처리? 전혀 하지 않았습니다.


저거 그냥 데일리 리포트 raw 파일 1년치를 그대로 가져다가 넣은 것 입니다.


데이터 전처리 마저도 이 자식은 지가 알아서 스스로 합니다.


정말 막강한 기능이에요.


3. 한계


그럼 코드 인터프리터는 과연 만능일까요?


저는 신기능을 가지고 무엇을 또 해볼 수는 없을까? 하다가 제가 가장 많은 시간을 쏟았던 리뷰 데이터 분석을 해보고자 했습니다.


그래서 지난 기간동안 쌓여있던 7만건의 데이터를 싹다 긁어다가 이 친구에게 던져 줬습니다!



네, 이제 필요한 것만 남기고 다른 칼럼들은 모두 날려줬습니다.


그런데!!!!!


그런데!!!!!!!!!!!!!


모두 한글로 남겨져 있는 리뷰를 이친구의 업무 편의성을 생각하여 먼저 번역을 지시했는데!!!!



이 자식이 인터넷 핑계를 대면서 번역을 못한다고 하네요?


어라…? 너 원래 스스로 번역 잘해서 나한테 잘 보고 했었잖아 갑자기 왜 인터넷 연결 핑계를 대는거야!!


저는 여기서 좀 쎄—----했습니다.


인터넷 연결…?


어…?


설마?? 저는 그럼 번역하지 말고 바로 리뷰데이터를 분석시키도록 해보려고 했습니다.


일단 한국어는 다른 언어들과는 매우 특이한 형태라서 한글의 형태소 분석 패키지가 별도로 필요합니다. 파이썬에서는 이 패키지를 설치/실행해줘야 되는데 이 패키지를 GPT가 가지고 있는 파이썬에 설치가 되어있어야되죠.


없다면, 새로 설치를 해야되는 것인데, 재밌게도 파이썬에서 패키지는 인터넷 연결이 되어 있어야 설치를 할 수 있습니다.


에이, 설마, 미리 깔아놨겠지 하는 생각에 저는 분석을 지시했습니다.



ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ네, 할 수가 없다고 하네요.


인터넷 연결이 되지 않아서!!! 그런 거였어요.


대신 이 친구는 파이썬 코드를 친절하게 알려주네요.


근데 코드가 심지어 전부 정확해요.


그냥 그대로 파이썬 키고 복붙하면 되긴 합니다.


곧바로 시키는대로 하지는 않았지만, 그 해결책을 제시해주더라구요.


이런 한계를 코드 인터프리터는 가지고 있네요.


인터넷 연결이 안 되어있는 파이썬, 그렇지만 이미 설치해놓은 어느정도의 패키지가 있는, 그런 기능입니다.


혹시나 싶어 인터넷과 연결을 시켜주는 기본 패키지가 아예 설치가 안되어있는 것은 아닐까 하는 마음에 찾아보니 다행히 설치는 되어있더군요.


해당 패키지는 ‘request’ 라는 패키지 인데, 설치는 되어 있는데 안타깝게도 워킹이 안되게 해놓은 것 같습니다.


여러가지 이유가 있을 것이라고 생각합니다.


조금 더 기다리면 아마 이 부분도 곧 업데이트가 되지 않을까 싶습니다.


그런데, 리뷰 분석, 어떻게 안되겠니?!


4. 극복


물론 통계적 분석법에 의해서 하는 것은 제가 공부한 시간 보다 호로록 빨리 해내는 것에 현타를 느꼈지만, 제가 실제 브랜드를 공부하고 분석할 때 제일 오랜 시간을 쏟는 리뷰분석 단계는 꼭 해줬으면 했습니다.


R을 통해서 기존에 처리를 해왔지만, 솔직히 너무 손대야 하는 부분이 많거덩요.


브랜드마다 불용어를 선정해야 하는 부분들의 전처리에서 상당히 많은 시간을 쏟기 때문입니다.


그래서 저는 어떻게든 이 부분을 신기능을 통해 할 수 있었으면 했습니다.


여기서 부터 저는 대단히 많은 짱구를 굴리게 됩니다, 돌아라 우뇌 그리고 좌뇌!


그 결과 저는 GA에서 많이 써봤던 샘플링(sampling)을 활용해 데이터를 가볍게 하고 러프하게 나마 파악할 수 있는 방법을 생각해냈습니다.


제가 생각해낸 방법은 이렇습니다.


  • 7만건의 리뷰를 모두 분석하는데 무거우니 샘플링으로 약 20%에 해당하는 리뷰를 최신순으로 집계한다.


  • 해당 리뷰들을 모두 GPT가 분석하기 쉽게, 그리고 형태소 분석이 필요없게 영어로 번역한다. (google translate 함수 활용)


  • 이를 기반으로 나오는 키워드들만 따로 번역한다.


  • 시각화를 시킨다.


자, 그럼 해볼까요?



좋아좋아, 가즈아!!



오오 잘 뽑습니다 잘 뽑아요!!


가린 키워드는 자사명이라 가렸습니다.


깜빡하고 불용어에 저걸 넣는다는 것을 놓쳤네요.



아차차………………


상품명을 영어로 바꿔주지 않았습니다.


그러니까 이렇게 글자가 다 깨지게……….됐군요…ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ


일단 그래프화 시켰는데 알아볼 수 없게 되어버렸습니다.


그런데 지금 캡쳐화면에는 상품이 3개만 보이실 건데 실제로는 모든 SKU를 모두 갖고와서 보여줬습니다.


뽑아내는데 걸린 시간은 5분이 채 되질 않았어요.


이 부분만 수정하면 될거 같아요.


그러면 상품명은 이미 놓쳤으니까 (솔직히 상품명 마저 번역하라고 다시 따로 함수를 돌리기에는 귀찮았어요.)


그냥 언급된 키워드들의 워드클라우드만 만들라고 해보겠습니다.


그전에 한가지 조금 더 명확하게 할 게 있습니다.


너무 형용사나 일반적인 긍정적 키워드들만 나오는 것 같아 어느정도 기준점이 필요할 것으로 생각이 되었어요.


그래서 저는 다음과 같이 지시를 했습니다.



저 솔직히 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 여기서 털이 곤두섰습니다.


TF-IDF를 이 친구가 언급할 줄은 몰랐어요.


그러면서 자사명도 들어갈 수도 있는데 괜찮냐고 하더라구요, 물론 제외해달라고 요청했죠. 그랬더니 이 친구는?



네, 제가 이미 했던 것과 같은 분석을 내놓았습니다.


여기서 저는 품사에서 동사와 명사, 색상을 나타내는 키워드들은 제외해달라고 했는데, 또 인터넷 드립을 치며 안된다고 했어요.


그래서 저는 이번에는 그 부분은 포기하고 모든 상품들에 대해서 가장 많이 언급된 단어에 대한 ABC 분석을 시도해봤습니다.


그리고 거기서 A군에 속하는 키워드를 뽑아달라고 했죠!



사진에는 몇개 안되는거 같지만 모든 상품들에 대해서 저렇게 언급된 키워드들의 A군에 속하는 친구들을 쫙 뽑아줬습니다.


놀랍게도 제가 분석했던 내용과 일치했습니다.


정말 흥분이 됐습니다.


그러면 이제 각 상품별로 뽑으면 또 글자가 깨져있을테니 그냥 전 제품에 대해서 워드클라우드를 만들어 보는 것은 어떤지 한 번 보겠습니다.


계속해서 상당히 많은 불용어 추가 작업을 하고 나서 완성된 워드클라우드 입니다.



네, 끝!


제가 원했던 것들입니다.


불용어는 계속 추가해서 어떤 키워드들은 계속 제외해달라고 요청하면서 여기까지 왔습니다.


마지막으로 GPT4 이 녀석이 요약까지 해줬네요.


긍정 리뷰만 가지고 온게 아닌데 제 쇼핑몰은 긍정리뷰가 훨씬 많네요 ㅎㅎ


사실 이미 알고 있었다…


5. 스펙 및 보안


문득 저는 이게 궁금해졌습니다.


최대 어느정도의 용량까지 업로드 시켜볼 수 있는 것일까?


알아보니 GPT4가 이 채팅방에서 할당할 수 있는 용량은 24G 라고 하는군요.


상당히 넉넉한 용량입니다.


그렇다면, 대기업 같은 경우에는 GPT를 보안 때문에 사용 못하게 하는 경우도 있는데, 보안에는 문제가 없을까?


이것 역시 알아봤더니 보안은 신경 쓸 필요가 없겠더라구요.


일단 명령과 명령 사이에 유지되는 세션 시간이 5~10분 정도로 꽤나 짧은 편이고, 입력이 없다면 최소 1시간 ~ 최대 3시간 뒤에 해당 채팅방은 reboot 할 수 없다는 것이었습니다.


이정도면 꽤나 안심하고 쓸 수 있을 것 같네요.


마지막으로 한 가지 더 말씀드리면, 재미있게도 이 친구는 채팅 내용은 그 채팅이 만료되면 그대로 삭제된다고 합니다.


이정도면 상당히 괜찮을 것으로 생각됩니다.


콕 찝어서 설마 제가 운영하는 브랜드를 누군가가 해킹하거나 팔거나 그러지 않을 거 잖아요?


세상에 지금 이 녀석을 사용하고 있는 인구가 몇 만명인데...ㄷㄷㄷ


6. 마치며


솔직히 처음 GPT에게 이것들을 시키다보니 여러가지 시행착오가 꽤나 많았습니다.


덕분에 시간이 조금 걸리기도 했고요.


이 신기능에서 있으면 가장 좋을 것 같은 것이 바로 인터넷 연결로 생각됩니다.


때문에 어서 빨리 이 부분이 업데이트가 되었으면 하는 크나큰 바램입니다.


제발 저 일하는데 획기적으로 많은 부분들을 개선 시켜주었으면 했어요.


처음에 이 기능을 쓰며 참으로 많은 위기감을 느꼈는데요, 그럼과 동시에 저는 자신감도 생겼습니다.


아직 저는 초보적인 수준의 귀엽고 귀여운 수준의 일반적인 데이터분석이 이루어졌지만, 이거 공부 하지 않으면 이렇게까지 물어볼 수도 없겠구나 라는 생각이 들어서 입니다.


결국 Ai가 발전을 했는데, Ai에게 질문을 하기 위해 우리 마케터는 공부를 안할래야 안할 수가 없겠군요.


‘질문’


앞으로 다음 세대의 일잘러는 질문의 성숙도와 깊이에 의해 결정되는 것 같습니다.


일잘러라 함은 결국 문제를 해결하는데 적극적인 사람들이니까요.


문제해결능력이 높은 사람이 결국 Ai를 잘 다루는 파일럿이 되는 것이죠.


F15K가 도입되어도 그것을 잘 다룰 수 있는 파일럿이 없다면 그것은 고철 덩어리에 불과하죠.


생성형 Ai 역시도 마찬가지일 거 같습니다.


천재적인 공대생들이 이런 엄청난 것을 만들어냈는데, 이것을 어떻게 활용할지는 결국 우리에게 달렸거든요.


재밌는건 GPT는 입문하기에 정말 쉽습니다, 마치 칼 밖에 없던 전쟁터에 총이 등장했을 때와 같은 걸 까요?


병사가 전장에서 '잘' 싸우는데 필요했던 훈련 시간을 10이라 치면 '총'이 등장하고 훈련 시간이 2로 감소했다 합니다.


그렇지만 정말 총을 잘 쏘는 사람이 되는데 까지 필요한 훈련 시간은 40이라고 하더군요.


GPT를 잘 쓰는 사람이 되는데 까지는 정말 많은 시간이 필요할 것 같습니다.


그렇기 때문에 저는 오늘도 더 공부하고 연구가 필요하지 않을까 싶습니다.


저는 그러면 더 공부하러 가보겠습니다.


(사실 GPT의 인터넷 연결 문제, 번역 문제, 구글시트 문제 등등 이미 해결했습니다. 그건 좋아요가 80개 넘으면 그때 가서 풀어볼게요.)


그럼 이만.


우뇌 드림.


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