25.11.03 / JUN
이번 과정은 ChatGPT·Claude·Perplexity 등 최신 LLM의 기능을 데이터 분석과 리서치 자동화 관점에서 실무적으로 다룹니다.
- KOTRA 등 공공데이터를 활용하여 AI 기반 탐색적 분석(EDA)과 시각화, 인사이트 리포트 작성 자동화 방법을 실무적으로 이해합니다.
- 망분리 환경에서도 재현 가능한 로컬 중심 실습으로, 공공기관 실무자들이 AI 리서치 역량을 체계적으로 확장할 수 있도록 설계됐습니다.
2.1 LLM 기능 인트로 및 데이터 분석 확장 이해
ChatGPT Action·MCP·GPTs를 데이터 리서치에 활용하는 방법
- Day1 핵심 기능(Agent, MCP, GPTs)의 데이터 분석 관점 복습
- DeepResearch를 이용한 데이터 트렌드 탐색
- Action을 통한 외부 데이터 연동 개념 소개
- KOTRA 등 공공데이터 기반 실습 인트로
2.2 AI 기반 탐색적 데이터 분석(EDA)
LLM과 공개데이터를 활용한 시장 패턴 분석
- KOTRA 국제무역 데이터셋으로 국가별 수출입 추세 분석
- ChatGPT ADA 및 Perplexity로 자동 통계 요약 실습
- Claude를 이용한 데이터 상관관계 및 이상값 탐색
- “데이터→문장 인사이트” 자동생성 프롬프트
2.3 시각화 및 인포그래픽 생성
시각화 중심의 인사이트 리포트 제작
- KPI·비교차트·지표요약 구조 설계
- ChatGPT로 그래프 해석·요약문 자동화
- Canva로 시각 카드형 리포트 완성
2.4 GPTs 기반 리서치 자동화
데이터 업로드→분석→시각화→보고서까지 자동화 구현
- 내부 파일 중심 자동화(Drive/Docs 미사용 환경)
- GPTs로 분석 결과 보고서 자동화
- 보안기관 환경에 적합한 로컬형 자동화 시나리오 소개
실습용 워크북
AI 기반 데이터 리서치 & 자동화 실습 워크북
https://docs.google.com/document/d/1mj1Y4pVfVAGlLao-2ZbWYugK1ZF0tT1z3o4zC7grzBo/edit?usp=sharing
주요 산출물
글로벌 공급망 리서치 GPTs v2
https://chatgpt.com/g/g-690d9883555c819183a212922d2d7b1d-geulrobeol-gonggeubmang-riseoci-gpts-v2
첫 포스팅: 25.10.29 / 포스트 문의: JUN (naebon@naver.com)
