Core Concepts
ChatGPT의 데이터 분석 기능은 데이터 탐색, 시각화, 통계 모델링 등 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 여전히 한계와 주의사항이 존재한다. 전문가의 감독 없이 이 도구를 사용하는 것은 위험할 수 있으며, 사용자는 모델의 가정과 한계를 이해해야 한다.
Abstract
이 논문은 ChatGPT의 데이터 분석 기능을 다양한 데이터셋과 분석 작업을 통해 평가한다. 먼저 탐색적 데이터 분석을 수행하여 데이터의 특성을 이해하고, 이후 지도 학습 및 비지도 학습 모델을 적용한다.
데이터 탐색 단계에서 ChatGPT는 데이터 로딩, 기술 통계량 계산, 시각화 등을 효과적으로 수행했다. 그러나 가격 분포 시각화에서 로그 스케일 오류가 발견되었다.
지도 학습 모델 구현 시, ChatGPT는 선형 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 등 다양한 모델을 제안했다. 그러나 모델 진단 및 평가에 대한 설명이 부족했고, 일부 모델 구현에 실패했다. 또한 선형 회귀 모델의 한계와 비선형 모델의 필요성을 충분히 강조하지 않았다.
비지도 학습 부분에서는 k-means 클러스터링을 적절히 수행했지만, 클러스터 수 선택을 위한 엘보 방법의 해석이 부족했다.
전반적으로 ChatGPT의 데이터 분석 기능은 탐색적 분석과 기초 모델링에 유용하지만, 전문가의 감독 없이 사용하기에는 위험이 있다. 사용자는 모델의 가정과 한계를 이해하고, 결과를 비판적으로 평가해야 한다.
Stats
부동산 가격은 면적과 양의 상관관계가 있다(상관계수 0.67).
부동산 가격의 표준편차는 약 $200,000이다.
침실 수, 욕실 수, 건축 연도 등 다른 특성들도 가격에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Quotes
"선형 회귀 모델은 가격 예측에 일부 설명력이 있지만, 모델 진단 결과 선형성, 정규성, 등분산성 가정이 위반되었다."
"랜덤 포레스트 모델이 이 데이터셋에 가장 적합한 것으로 보이며, 비선형 관계와 상호작용을 효과적으로 처리하였다."