25.10.29 / JUN
이 과정은 ChatGPT·Claude·Perplexity 등 최신 LLM의 기능(Action, MCP, GPTs)을 데이터 분석과 리서치 자동화 관점에서 실무적으로 다룹니다. KOTRA 국제무역 데이터 등 공공데이터를 활용하여 AI 기반 탐색적 분석(EDA)과 시각화, 인사이트 리포트 작성까지 경험하며, Tableau Public과 Zapier를 이용한 자동화 워크플로우까지 완성합니다. 보안 환경에서도 재현 가능한 로컬 중심 실습으로, 공공기관 실무자들이 AI 리서치 역량을 체계적으로 확장할 수 있도록 설계된 과정입니다.
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 Tableau Public 기반 시각화 및 인포그래픽 생성
시각화 중심의 인사이트 리포트 제작
- Looker Studio → Tableau Public 전환 실습
- KPI·비교차트·지표요약 구조 설계
- ChatGPT로 그래프 해석·요약문 자동화
- Canva로 시각 카드형 리포트 완성
2.4 Zapier 기반 리서치 자동화 워크플로우
데이터 업로드→분석→시각화→보고서까지 자동화 구현
- Zapier Team 플랜(20명 초대) 실습 구성
- 내부 파일 중심 자동화(Drive/Docs 미사용 환경)
- GPT MCP + Zapier 연동으로 분석 결과 보고서 자동화
- 보안기관 환경에 적합한 로컬형 자동화 시나리오 소개
첫 포스팅: 25.10.29 / 포스트 문의: JUN (naebon@naver.com)
