2026.06.01 / 동준상.넥스트플랫폼
(AWS SAA, AWS AIF, GCP GenAI Leader)
현대적 탐색적 데이터 분석(EDA)과 AI 기반 분석 자동화
1. EDA 자동화 아키텍처
전통 방식
Pandas
↓
Matplotlib
↓
Seaborn
↓
Notebook
AI Agent 방식
CSV
↓
EDA Agent
↓
Insight Agent
↓
Visualization Agent
↓
Report Agent
Agent 역할 분리
EDA Agent
담당
결측치
타입
이상치
Visualization Agent
담당
Histogram
Boxplot
Heatmap
Scatter
Insight Agent
담당
패턴 발견
이상 탐지
비즈니스 해석
Report Agent
담당
PPT
PDF
Markdown
2. 바이브코딩 기반 자동 EDA 실습
실습 목표
CSV 업로드
↓
자동 분석
↓
자동 보고서 생성
사용자 입력
sales.csv 분석해줘
AI 수행
1
데이터 구조 분석
df.info()
2
결측치 분석
df.isnull()
3
시각화 생성
histplot
boxplot
heatmap
4
인사이트 생성
예시
20대 고객의 구매전환율이
가장 높음
서울 지역 매출 비중
48%
5
자동 리포트 생성
Markdown
PDF
PPT
3. 실무에서 가장 많이 사용하는 EDA 자동화 도구
Python 기반
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Seaborn
Auto EDA
AI 기반
4. AI 시대 데이터 분석가의 역할 변화
과거
코드를 작성하는 사람
현재
AI에게 질문하는 사람
미래
AI Agent를 설계하는 사람
5. 최종 실습 과제
과제 1
Kaggle 데이터셋 선택
예시
과제 2
ChatGPT 또는 Claude에게 요청
첨부한 CSV 파일을 기반으로
1. 데이터 구조 분석
2. 결측치 분석
3. 이상치 분석
4. 변수 분포 분석
5. 상관관계 분석
6. 주요 인사이트 10개
7. 머신러닝 적용 전략
8. PPT 보고서 초안 작성
을 수행해줘.
