DUOLABS AI 기능 탐구 27: CSV를 요약하고 질문에 답하는 AI 데이터 분석가

DUOLABS AI 기능 탐구 스물일곱 번째 글은 CSV·TSV 데이터를 빠르게 프로파일링하고 자연어 질문에 답하는 AI 데이터 분석가입니다.

매출, 문의와 운영 데이터를 받은 뒤 가장 먼저 하는 일은 행 수와 열의 의미를 파악하고 누락값과 분포를 확인하는 것입니다. AI 데이터 분석가는 이 기초 통계를 자동으로 만들고, 사용자가 궁금한 점을 데이터 근거와 함께 설명하도록 돕습니다.

기능 직접 보기: DUOLABS AI 데이터 분석가

입력 데이터는 분석을 위해 선택된 AI 모델로 전달될 수 있습니다. 공개 데모에는 고객명, 연락처, 계정·결제 정보, 내부 매출 원장과 기밀 데이터를 넣지 말고 가상 CSV만 사용하세요.

먼저 데이터의 모양을 계산합니다

분석가는 CSV와 탭으로 구분한 표를 읽어 헤더, 행과 열을 확인합니다. 숫자로 판단되는 열에는 개수, 누락, 최솟값, 최댓값과 평균을 계산하고, 범주형 열에는 많이 나온 값을 보여줍니다.

쉼표가 포함된 값, 줄바꿈과 따옴표가 있는 셀도 인용 규칙에 따라 읽습니다. 공개 데모는 앞부분의 제한된 행과 열만 분석해 큰 파일이 서버와 모델을 과도하게 사용하지 않도록 합니다.

원문 전체보다 프로필을 중심으로 질문합니다

LLM에 표 전체를 그대로 보내면 비용이 커지고 민감정보 노출 범위도 넓어집니다. 현재 기능은 열별 프로필과 소수의 샘플 행을 만들어 질문과 함께 전달합니다.

이 방식은 “어느 지역의 건수가 많은가”, “누락값이 많은 열은 무엇인가” 같은 탐색 질문에 적합합니다. 반면 전체 행을 합산해야 하는 정확한 회계 계산이나 개별 고객 조회에는 맞지 않습니다. 화면에 표시된 행 수와 잘림 상태를 먼저 확인해야 합니다.

관찰과 해석을 구분합니다

좋은 분석 답변은 데이터에 직접 보이는 사실과 그 이유에 대한 가설을 섞지 않습니다.

관찰: 서울 지역이 표본의 45%를 차지합니다.

해석: 서울 캠페인의 노출이 많았을 가능성이 있습니다.

추가 확인: 지역별 광고비와 수집 기간을 함께 봐야 합니다.

AI가 그럴듯한 원인을 만들어내지 않도록 질문에 없는 사실은 추정으로 표시하고, 필요한 추가 데이터를 제안하게 해야 합니다.

의사결정 전에는 원본 도구로 재검증합니다

샘플 기반 분석은 탐색 속도를 높이지만 최종 수치를 보증하지 않습니다. 세금, 급여, 재무 보고, 의료와 법적 판단처럼 정확성이 중요한 작업은 데이터베이스 쿼리나 검증된 분석 도구로 다시 계산해야 합니다.

열 이름이 모호하거나 단위가 섞인 경우도 주의해야 합니다. “매출”이 공급가인지 부가세 포함 금액인지, 날짜가 어느 시간대인지 알 수 없으면 답변에 한계를 명시해야 합니다.

공개 데모에서 확인할 점

AI 데이터 분석가에 작은 가상 CSV를 붙여 넣고 “누락값과 눈에 띄는 분포를 알려줘”처럼 질문해 보세요. 열 프로필, 미리보기와 AI 해석을 비교하면 어떤 근거로 답했는지 확인할 수 있습니다.

실서비스에서는 파일 접근권한, 민감정보 탐지, 데이터 계보, 정확한 집계 엔진과 결과 검토를 더해야 합니다. AI 분석가는 계산기를 대체하기보다 사람이 어디를 더 깊게 볼지 찾는 탐색 도구로 사용할 때 가치가 큽니다.