• 상황: 입찰 수가 계속 낮은데, 단순한 지표(예: 시간이 늦어서? 금액이 낮아서?)만으로는 설명이 안 되는 상황입니다.

• 목표: 단편적인 원인 찾기를 멈추고, 여러 변수(품목수, 시간, 금액 등)가 복합적으로 어떻게 작용하는지 파악하기 위해 데이터를 준비합니다.

이유: AI에게 밥상을 차려주기 전, 상한 음식(이상한 데이터)을 골라내는 과정입니다.

💬 프롬프트 예시:

입찰 관련 데이터(품목수, 투찰시간, 낙찰가액, 투찰수)가 담긴 CSV 파일을 업로드했어.
본격적인 분석 전에, 데이터에 빈 값이나 분석을 방해할 만한 이상한 수치가 있는지 확인하고,
있다면 초보자도 알기 쉽게 처리 방법을 알려줘.

👉 결측치 (데이터 누락), 이상데이터 (중복데이터 등)을 찾아내주고, 해당 데이터를 제거할지, 혹은 평균값으로 대체할지 등을 AI가 제안해줍니다. 저는 분석 오류를 막기위해 이런 데이터는 삭제하는 과정을 진행했습니다.

이유: 엑셀에선 A와 B만 비교했지만, 이제 모든 변수(품목수, 시간, 금액, 투찰수)를 한 번에 펼쳐 놓고 서로 얽힌 관계를 봅니다.

💬 프롬프트 예시:

투찰이 잘 되는 조건을 찾고 싶어.
'품목수', '투찰시간', '낙찰가액'이 '투찰수'와 각각 어떤 관계가 있는지 알고 싶어.

1. 모든 변수 간의 관계를 한눈에 볼 수 있게 'nxn matrix' 형태로 상관관계를 구해줘.
2. 서로 강하게 영향을 주고받는 변수들이 무엇인지 쉽게 설명해줘.
 

👉 이 단계에서 "어떤 변수들이 서로 묶여서 움직이는지" 감을 잡을 수 있습니다.

👉 어떤 데이터는 너무 강하게 연결되어 두 변수 중 하나를 제거하는 것이 좋을 수 도 있습니다. (AI에게 물어보고 삭제해보세요)

이유: 변수가 많아 복잡할 때, AI에게 "그래서 이 데이터를 설명하는 핵심 특징(축)이 뭐야?"라고 묻는 과정입니다. 제 경험상 [가격/규모]와 [시간/진입장벽] 같은 변수들의 집합으로 표현할 수 있는 숨은 성격을 발견할 수 있었습니다.

💬 프롬프트 예시:

데이터가 너무 복잡하니까, 주성분 분석(PCA)을 통해 핵심적인 특징을 2가지 축으로 요약해줘.

[중요] 분석 후 그래프를 그려주고, 가로축(PC1)과 세로축(PC2)이
우리 비즈니스(입찰) 관점에서 각각 어떤 의미(예: 가격 민감도, 시간적 여유 등)를
나타내는지 해석해줘.

👉 PCA를 진행하면 특정 수식이 나타납니다. 수식에서 보여주는 가중치의 의미를 AI에게 질의하면서 좀더 깊은 이해를 할 수 있습니다.

👉 PC1, PC2 등을 통해 어렴풋이 느끼던 무언가를 하나의 단어나 특징으로 AI 가 정리해줄 수 있습니다.

이유: 전체를 뭉뚱그려 보지 않고, 행동 패턴이 비슷한 사용자끼리 그룹을 나눕니다. (예: 상위 20% 헤비 유저 vs 눈팅 유저)

💬 프롬프트 예시:

위에서 찾은 PCA 결과를 바탕으로 사용자를 3~4개 그룹으로 나누어줘(Clustering).

각 그룹을 CSV로 정리해주고, 각 그룹이 어떤 특징(예: 금액은 큰데 투찰은 안 함 등)을
가졌는지 마케팅팀이 이해하기 쉬운 '별명(페르소나)'을 붙여 설명해줘.

👉 Clustering을 하는 그룹의 수를 조절해보면 새로운 그룹이 나타날 수도 있습니다.

👉 나눈 그룹별 데이터의 평균이나 분포를 그래프로 그려보면 새로운 특징을 발견할 수 있습니다.

이유: 단순히 "투찰이 안 돼"가 아니라, "A그룹은 시간이 문제고, B그룹은 금액이 문제구나"를 분석하고, B그룹을 A그룹으로 이동시키기 위한 주요 변수가 무엇인지 찾아봅니다.

💬 프롬프트 예시:

우리의 목표는 '투찰수'를 높이는 거야.
투찰률이 낮은 'B그룹'을 투찰률이 높은 'A그룹'처럼 행동하게 만들려면,
우리가 어떤 변수(예: 가격 할인, 시간 연장 등)를 건드리는 게 가장 효과적일지 시뮬레이션해주고 어떤 기능이나 정책을 넣으면 좋을지 추천해줘

👉 AI 가 저희 서비스를 이해하고 있거나 운영 정책을 이해하고 있다면, 새로운 아이디어를 줄지도 모릅니다.

위에서 예시로 넣은 프롬프트는 정말 기본적인 형태의 프롬프트 입니다.

위 내용을 좀더 단계별로 심화하고 질문을 구체화한다면 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이라고 생각하며, 수많은 변수들에 압도되어 데이터 분석을 망설였던 분들을 위하여 소개드리는 글이니 업무에 도움이 되셨으면 좋겠습니다.

• 상황: 입찰 수가 계속 낮은데, 단순한 지표(예: 시간이 늦어서? 금액이 낮아서?)만으로는 설명이 안 되는 상황입니다.

• 목표: 단편적인 원인 찾기를 멈추고, 여러 변수(품목수, 시간, 금액 등)가 복합적으로 어떻게 작용하는지 파악하기 위해 데이터를 준비합니다.

이유: AI에게 밥상을 차려주기 전, 상한 음식(이상한 데이터)을 골라내는 과정입니다.

💬 프롬프트 예시:

입찰 관련 데이터(품목수, 투찰시간, 낙찰가액, 투찰수)가 담긴 CSV 파일을 업로드했어.
본격적인 분석 전에, 데이터에 빈 값이나 분석을 방해할 만한 이상한 수치가 있는지 확인하고,
있다면 초보자도 알기 쉽게 처리 방법을 알려줘.

👉 결측치 (데이터 누락), 이상데이터 (중복데이터 등)을 찾아내주고, 해당 데이터를 제거할지, 혹은 평균값으로 대체할지 등을 AI가 제안해줍니다. 저는 분석 오류를 막기위해 이런 데이터는 삭제하는 과정을 진행했습니다.

이유: 엑셀에선 A와 B만 비교했지만, 이제 모든 변수(품목수, 시간, 금액, 투찰수)를 한 번에 펼쳐 놓고 서로 얽힌 관계를 봅니다.

💬 프롬프트 예시:

투찰이 잘 되는 조건을 찾고 싶어.
'품목수', '투찰시간', '낙찰가액'이 '투찰수'와 각각 어떤 관계가 있는지 알고 싶어.

1. 모든 변수 간의 관계를 한눈에 볼 수 있게 'nxn matrix' 형태로 상관관계를 구해줘.
2. 서로 강하게 영향을 주고받는 변수들이 무엇인지 쉽게 설명해줘.
 

👉 이 단계에서 "어떤 변수들이 서로 묶여서 움직이는지" 감을 잡을 수 있습니다.

👉 어떤 데이터는 너무 강하게 연결되어 두 변수 중 하나를 제거하는 것이 좋을 수 도 있습니다. (AI에게 물어보고 삭제해보세요)

이유: 변수가 많아 복잡할 때, AI에게 "그래서 이 데이터를 설명하는 핵심 특징(축)이 뭐야?"라고 묻는 과정입니다. 제 경험상 [가격/규모]와 [시간/진입장벽] 같은 변수들의 집합으로 표현할 수 있는 숨은 성격을 발견할 수 있었습니다.

💬 프롬프트 예시:

데이터가 너무 복잡하니까, 주성분 분석(PCA)을 통해 핵심적인 특징을 2가지 축으로 요약해줘.

[중요] 분석 후 그래프를 그려주고, 가로축(PC1)과 세로축(PC2)이
우리 비즈니스(입찰) 관점에서 각각 어떤 의미(예: 가격 민감도, 시간적 여유 등)를
나타내는지 해석해줘.

👉 PCA를 진행하면 특정 수식이 나타납니다. 수식에서 보여주는 가중치의 의미를 AI에게 질의하면서 좀더 깊은 이해를 할 수 있습니다.

👉 PC1, PC2 등을 통해 어렴풋이 느끼던 무언가를 하나의 단어나 특징으로 AI 가 정리해줄 수 있습니다.

이유: 전체를 뭉뚱그려 보지 않고, 행동 패턴이 비슷한 사용자끼리 그룹을 나눕니다. (예: 상위 20% 헤비 유저 vs 눈팅 유저)

💬 프롬프트 예시:

위에서 찾은 PCA 결과를 바탕으로 사용자를 3~4개 그룹으로 나누어줘(Clustering).

각 그룹을 CSV로 정리해주고, 각 그룹이 어떤 특징(예: 금액은 큰데 투찰은 안 함 등)을
가졌는지 마케팅팀이 이해하기 쉬운 '별명(페르소나)'을 붙여 설명해줘.

👉 Clustering을 하는 그룹의 수를 조절해보면 새로운 그룹이 나타날 수도 있습니다.

👉 나눈 그룹별 데이터의 평균이나 분포를 그래프로 그려보면 새로운 특징을 발견할 수 있습니다.

이유: 단순히 "투찰이 안 돼"가 아니라, "A그룹은 시간이 문제고, B그룹은 금액이 문제구나"를 분석하고, B그룹을 A그룹으로 이동시키기 위한 주요 변수가 무엇인지 찾아봅니다.

💬 프롬프트 예시:

우리의 목표는 '투찰수'를 높이는 거야.
투찰률이 낮은 'B그룹'을 투찰률이 높은 'A그룹'처럼 행동하게 만들려면,
우리가 어떤 변수(예: 가격 할인, 시간 연장 등)를 건드리는 게 가장 효과적일지 시뮬레이션해주고 어떤 기능이나 정책을 넣으면 좋을지 추천해줘

👉 AI 가 저희 서비스를 이해하고 있거나 운영 정책을 이해하고 있다면, 새로운 아이디어를 줄지도 모릅니다.

위에서 예시로 넣은 프롬프트는 정말 기본적인 형태의 프롬프트 입니다.

위 내용을 좀더 단계별로 심화하고 질문을 구체화한다면 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이라고 생각하며, 수많은 변수들에 압도되어 데이터 분석을 망설였던 분들을 위하여 소개드리는 글이니 업무에 도움이 되셨으면 좋겠습니다.