데이터 분석의 자동 전 처리: 커스텀 ChatGPT 활용

Crosstab Analyst GPT 열기

 

 데이터 분석에 앞서  데이터를 점검하고 정리하는 과정, 즉 전처리가 필요하다. 전처리는 분석 결과의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 필요하다.  특히 설문조사와 같은 사회과학 자료에서는 결측값, 희소한 범주, 극단값이 흔히 발견되며, 이를 적절히 처리하지 않으면 결과가 왜곡되거나 이해하기 어려울 수 있다.

 

이러한 전처리는 시간도 많이 걸리고 고려해야할 것들이 많아 데이터 분석에 익숙하지 않은 연구자에게는 부담이 된다. 그런데  AI 를 이용해서 이러한 전처리를 자동으로 수행할 수 있는데,  여기서는 이러한 전처리 절차를 내장한 카스텀 지피티를 소개한다.  이 지피티는 사용자가 분석에 포함할 변수를 지정하기만 하면,  GPT가 데이터를 점검하고 정해진 규칙에 따라 필요한 전처리를 시행한다. 결과는 데이터 파일과 함께 절차를 기록한 보고서로 산출되어, 연구자는 정리된 자료를 바로 분석에 활용할 수 있다. 자동 전처리에 포함된 내용은 아래와 같다.

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1. 결측값 처리

결측값은 응답자가 특정 문항에 답하지 않아 생기는 비어 있는 값이다. 결측률이 5% 미만일 때는 단순히 제외해도 분석에 큰 문제가 되지 않는다. 그러나 5%를 넘어가면 주의를 기울여야 하며, 20% 이상일 경우에는 반드시 대체 방법을 사용해야 한다. 대체는 중앙값이나 최빈값으로 채우는 단순 방법에서부터, 랜덤 포레스트를 활용한 MissForest와 같은 고급 방법까지 다양하다. GPT는 상황에 맞는 방법을 선택하여 자동으로 적용한다.

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2. 희소 범주 처리

범주형 변수에는 응답자가 극히 적은 범주가 존재할 수 있다. 예를 들어 특정 지역 응답자가 전체의 1%에 불과하다면, 교차표 분석에서 기대빈도가 지나치게 낮아져 검정이 성립하지 않는다. 이러한 경우 GPT는 비중이 일정 기준(예: 2%)보다 낮은 범주를 자동으로 ‘기타’로 통합한다. 다만 “모름”, “무응답”과 같은 값은 정보적 의미가 있으므로 통합하지 않고 별도로 유지한다.

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3. 극단값 처리

연속형 변수에는 평균을 왜곡할 정도의 극단적인 값이 존재할 수 있다. 예를 들어 대부분의 소득이 200만 원에서 600만 원 사이인데, 한 응답자가 1억 원을 보고하면 전체 평균이 크게 달라진다. GPT는 이러한 값을 자동으로 탐지하고, 기본적으로 상위와 하위 1% 값을 절단(winsorizing)하여 안정된 분포를 만든다. 이는 표본 수를 유지하면서도 분석 결과의 극단적 왜곡을 방지한다.

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4. 해석을 위한 파생 변수 생성

Likert 척도와 같은 서열형 변수는 응답을 세밀하게 구분할 수 있으나, 해석의 용이성을 위해 단순화가 필요할 때가 있다. 예를 들어 1~5점 척도는 ‘찬성, 중립, 반대’와 같은 세 집단으로 요약할 수 있다. GPT는 원본 값을 보존한 채, 해석하기 좋은 파생 변수를 자동으로 생성한다.

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5. 보고서와 산출물

GPT는 최초의 데이터 상태, 처리 이유와 절차, 최종 상태를 기록한 보고서를 함께 작성한다. 예를 들어, 소득 변수는 결측률이 23%여서 중앙값으로 대체했으며, 지역 변수에서 제주와 세종은 비중이 낮아 ‘기타’로 묶였다는 식의 설명이 포함된다. 이를 통해 연구자는 데이터의 변화를 투명하게 확인할 수 있다.

 

데이터 분석에서 전처리는 필수적이며, 그 목적은 자료를 안정적이고 해석 가능한 상태로 만드는 데 있다. GPT는 결측값 처리, 희소 범주 통합, 극단값 완화, 파생 변수 생성이라는 최소한의 절차를 자동으로 수행한다. 이 과정은 모든 단계가 기록으로 남아 재현성을 보장하며, 연구자는 번거로운 자료 정리에서 벗어나 해석과 의미 도출에 집중할 수 있다. 자동 전처리 절차는 앞으로 데이터 분석의 표준이 될 것이다.