기업·R&D·EO-DA-ED-001
데이터 탐색(EDA) 플랜 어시스턴트
데이터셋 개요 입력 → 탐색적 데이터분석(EDA) 실행 플랜
SAAH 품질관리기준 통과
- NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 위험점수 0/100
- SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
- 유용성 80점 이상— 출시 기준 통과
개요
보유한 데이터셋의 변수 구성과 분석 목적을 입력하면 결측치 점검, 분포 확인, 이상치 탐지, 변수 간 관계 파악 등 체계적인 탐색적 데이터분석(EDA) 실행 계획을 단계별로 제시합니다. 실행 계획 설계이며 실제 코드 실행은 사용자가 직접 수행합니다.
상세 설명
🎯 이런 분께 적합
새로운 데이터셋을 받았을 때 어떤 순서로 탐색해야 할지 계획이 필요한 분석가·연구자·데이터 담당자에게 적합합니다.
💡 무엇을 해드리나
데이터셋의 변수 구성(개수·유형)과 분석 목적을 입력하면 결측치 점검 → 분포 확인 → 이상치 탐지 → 변수 간 관계 파악 순으로 체계적인 EDA 실행 계획을 단계별로 제시하고, 각 단계에서 확인할 포인트를 안내합니다.
📋 결과로 받으시는 것
- 단계별 EDA 실행 계획
- 각 단계 확인 포인트·주의사항
- 활용 가능한 시각화·기법 제안
⏱ 사용 방법
데이터셋의 변수 구성과 분석 목적을 입력하세요. ※ 실행 계획 설계이며, 실제 코드 실행(Python/R 등)은 사용자가 직접 수행합니다.
📖 대표 시나리오
고객 설문 데이터 EDA 계획 수립
신입 분석가가 처음 받은 고객 설문 데이터셋을 어떤 순서로 탐색해야 할지 계획이 필요한 상황
입력 예시
변수: 응답자ID, 나이, 성별, 만족도(1-5), 재구매의사(1-5), 방문경로(범주형) 총 6개, 응답자 800명. 분석 목적은 만족도에 영향을 주는 요인 파악. EDA 계획 짜줘.
변수: 응답자ID, 나이, 성별, 만족도(1-5), 재구매의사(1-5), 방문경로(범주형) 총 6개, 응답자 800명. 분석 목적은 만족도에 영향을 주는 요인 파악. EDA 계획 짜줘.
결과 요약
결측치 점검부터 분포 확인·이상치 탐지·관계 파악까지 단계별 EDA 실행 계획과 확인 포인트를 받습니다.
결측치 점검부터 분포 확인·이상치 탐지·관계 파악까지 단계별 EDA 실행 계획과 확인 포인트를 받습니다.
센서 데이터 이상치 탐지 계획
제조업 데이터 담당자가 설비 센서 데이터에서 이상치를 어떻게 찾아야 할지 계획을 세우는 상황
입력 예시
변수: 타임스탬프, 온도, 압력, 진동수치, 가동상태(범주형). 10만 행. 이상치 탐지 위주로 EDA 계획 짜줘.
변수: 타임스탬프, 온도, 압력, 진동수치, 가동상태(범주형). 10만 행. 이상치 탐지 위주로 EDA 계획 짜줘.
결과 요약
이상치 탐지에 특화된 단계별 계획과 활용 가능한 시각화 기법 제안을 받습니다.
이상치 탐지에 특화된 단계별 계획과 활용 가능한 시각화 기법 제안을 받습니다.
신규 데이터셋 변수 간 관계 파악 계획
연구자가 여러 변수로 구성된 새 데이터셋에서 변수 간 관계를 어떻게 탐색할지 계획이 필요한 상황
입력 예시
변수 12개(연속형 8, 범주형 4), 표본 300개. 변수 간 관계 파악 중심으로 EDA 계획 짜줘.
변수 12개(연속형 8, 범주형 4), 표본 300개. 변수 간 관계 파악 중심으로 EDA 계획 짜줘.
결과 요약
변수 간 관계 파악에 초점을 둔 단계별 계획과 각 단계 주의사항을 받습니다.
변수 간 관계 파악에 초점을 둔 단계별 계획과 각 단계 주의사항을 받습니다.
바로 사용하기
에이전트 실행
📎 파일 첨부 (클릭 또는 드래그·다중 최대 10개·개별 50MB·총 200MB)