ChatGPT가 제안한대로 사용해봤다
ChatGPT 활용법: 현명하게 사용하는 법 (챗GPT)
데이터 분석을 시켜봤다
Q. 다음은 리디북스 로맨스 소설 별점 1000개 이상 단행본 데이터에서 작품의 평점과 그 수를 나타낸 표입니다. 이를 가지고 데이터 분석을 하려면 어떻게 하는게 좋을까요?
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리디 로맨스 소설 별점 천 개 이상 단행본 데이터 분석 2 – 제목, 저자, 평점, 별점, 권 수, 출판사
평점 평점의 COUNTA
3.3점 1
3.4점 2
3.5점 4
3.6점 4
3.7점 19
3.8점 46
3.9점 86
4.0점 123
4.1점 164
4.2점 146
4.3점 158
4.4점 144
4.5점 101
4.6점 64
4.7점 34
4.8점 11
4.9점 1
총계 1108
A. 이 데이터를 분석하기 위해서는 평점의 분포와 그 수를 시각화하여 살펴보는 것이 좋습니다. 예를 들어, 히스토그램이나 박스 플롯 등을 사용하여 분포를 확인할 수 있습니다. 또한, 평점의 평균, 중앙값, 최빈값 등을 계산하여 작품의 대표적인 평점을 살펴볼 수도 있습니다.
더 나아가서는, 작품의 장르, 작가, 출판사 등과 같은 변수를 추가하여 다중 회귀분석을 수행하거나, 평점과 판매량, 리뷰 수 등과의 상관관계를 분석하여 작품의 인기와 평가의 관련성을 파악할 수도 있습니다. 이를 통해 작품의 특성과 독자들의 취향을 파악하고, 추후 출간 작품의 기획 및 마케팅에 활용할 수 있습니다.
데이터 분석 방향을 제시해준다
위 표에서 평점의 평균, 중앙값, 최빈값을 계산해달라고 했다
평균 = 4.07
계산과정이 길어져서 답변이 짤렸다
계산 과정은 기술하지 말고 결과값만 알려달라 요청했다
A.
중앙값 = 4.1
최빈값 = 4.1
평균은 왔다갔다 한다
4.7, 4.11, 4.069…. 물을 때마다 달라진다
같은 표를 막대그래프로 그려달라고 요청했다
파이썬으로 코드를 짜서 그려주는데 이미지 파일은 안보인다
짜준 코드를 돌려봤다
한글이 깨지는 것 빼고는, 내가 엑셀로 그린 거랑 별 차이가 없다
이미지가 안 보인다고 하니까 텍스트로 출력해준다
초록색 그래프로 그리는 코드도 받았다
import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 입력
ratings = ['3.3', '3.4', '3.5', '3.6', '3.7', '3.8', '3.9', '4.0', '4.1', '4.2', '4.3', '4.4', '4.5', '4.6', '4.7', '4.8', '4.9']
counts = [1, 2, 4, 4, 19, 46, 86, 123, 164, 146, 158, 144, 101, 64, 34, 11, 1]
# 막대그래프 그리기
plt.bar(ratings, counts, color='green')
# 그래프 타이틀, 라벨 설정
plt.title("Ratings Distribution for Romance Novels on Ridibooks")
plt.xlabel("Ratings")
plt.ylabel("Counts")
# x축 눈금 라벨 지정
plt.xticks(ratings)
# 그래프 보이기
plt.show()
이번엔 별점 5000개 이상 리디북스 로맨스 소설 단행본 데이터를 보고 분석해달라고 해봤다
한국어로 물었을 때와 영어로 물었을 때 답변이 달랐다
Q. 이 데이터를 분석할 수 있나요?
A. 네, 이 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 데이터는 책 제목, 저자, 평점, 리뷰 수로 구성된 텍스트 데이터로, 분석 방법에 따라 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 저자별로 작품 수, 작품 평균 평점, 작품 리뷰 수 등을 비교해 각 저자의 작품 특징을 파악할 수 있습니다. 또한 평점과 리뷰 수의 상관관계를 분석하여 인기 있는 작품과 그렇지 않은 작품을 구분할 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 다양한 분석을 시도할 수 있습니다.
Q. Can you analyze this data?
A. This is a list of books with their titles, authors, ratings, and reviews. The data appears to be in Korean, with the ratings in points out of 5 and the reviews listed by number. The list includes popular titles such as “Lust,” “Another Heaven,” and “Monster,” as well as many others. The ratings for the books range from 4.0 to 4.6 points, and the reviews range from 6,285 to 14,691. It is unclear where the data was sourced from or for what purpose it was collected.
영어로 물었을 때 답변이 더 알차다
평점이나 리뷰 수의 범위도 알려준다
그러나 계산은 틀렸다
평점 범위는 3.9에서 4.8까지이고 별점 수 범위는 5,047에서 14,691까지 이다.
할 수 있냐고 묻지 않고 분석해달라고 요청했을 때도 답변은 거의 같다
Q. 아래 데이터를 분석해주세요
A.
1. 데이터 분석을 위해 처리해야 할 과정은 무엇인가요?
- 데이터 정제 및 가공
- 데이터 시각화
- 데이터 분석
2. 이를 위해 사용하는 도구와 언어는 무엇인가요?
- 데이터 정제 및 가공 : pandas, numpy
- 데이터 시각화 : matplotlib, seaborn, plotly
- 데이터 분석 : pandas, sklearn
Q. please analyze this data
A.
The data represents the titles of various books, their authors, ratings, and the number of reviews they have received. The list includes 50 books with different genres and authors. The ratings range from 4.0 to 4.6 out of 5, and the number of reviews for each book varies from 6,285 to 14,691. The data can be useful in determining popular books in South Korea, their respective authors, and their ratings as rated by readers.
이번에도 역시 상세하게 답해주지만 계산은 틀렸다
50개가 아니라, 총 82개 작품이다
평점 범위는 3.9에서 4.8까지이고 별점 수 범위는 5,047에서 14,691까지 이다.
결론
계산은 시키지 말자
데이터 분석을 어떻게 할지 묻거나, 파이썬 코드를 대신 짜달라고 요청하는 것은 괜찮아 보인다
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