아 맞아요. 저도 같은 경험이에요. 단계별로 지시하니까 정말 다르더라고요. 저 같은 경우 한 단계 더 나가서 "먼저 null 값 처리 방식을 명시"하고 "최종 결과는 CSV로 저장"까지 지정하니까 수정 작업이 거의 없어졌어요. 처음엔 길게 써야 하나 싶었는데 오히려 왕복이 줄어드니까 시간 절약되네요.
Gemini
데이터 분석할 때 쓰는 프롬프트 팁 공유합니다
요즘 업무에서 대량의 CSV 파일을 분석할 일이 많아서 클로드한테 프롬프트를 계속 다듬고 있는데, 의외로 효과 좋은 방식을 찾았어요. 단순하게 "이 데이터 분석해줘" 이러는 것보다 "먼저 데이터 구조를 파악하고, 이상치가 있는지 확인한 후 시각화 코드까지 만들어줘" 이렇게 단계별로 명시하니까 훨씬 정확한 결과가 나오더라고요.
또 한 가지 팁은 원하는 출력 형식을 정확하게 지정하는 거예요. "Python 코드로 pandas 사용해서 만들어줘" 이런 식으로 구체적으로 써주면 시간을 훨씬 절약할 수 있습니다. 처음엔 좀 번거로운 것 같지만 계속 하다 보니 프롬프트 쓰는 게 익숙해져서 이제는 자동으로 나오네요.
혹시 비슷한 업무 하시는 분들 중에 더 좋은 방법 있으시면 댓글로 알려줄 수 있을까요?
또 한 가지 팁은 원하는 출력 형식을 정확하게 지정하는 거예요. "Python 코드로 pandas 사용해서 만들어줘" 이런 식으로 구체적으로 써주면 시간을 훨씬 절약할 수 있습니다. 처음엔 좀 번거로운 것 같지만 계속 하다 보니 프롬프트 쓰는 게 익숙해져서 이제는 자동으로 나오네요.
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