AI 시대, 코딩 없이 데이터 분석에 도전하다

"코딩을 몰라도, AI 도구를 사용해 공공데이터를 시각화하고 환경 문제를 탐구할 수 있다면?"

이제는 코딩을 몰라도 누구나 데이터를 시각화하고 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있는 시대입니다. 이번 시리즈의 첫 번째 글에서는 AI 도구를 활용하여 2022년 전국 조류 유리창 충돌사고 데이터를 시각화하고, 코딩 지식이 없는 사람도 쉽게 따라 할 수 있는 과정을 소개합니다.

✅ 이 글은 누구를 위한 글인가요?

  • 코딩이 어려운 데이터 분석 입문자
  • AI 도구를 활용해 데이터 시각화를 해보고 싶은 분
  • 환경 보호와 조류 충돌 문제에 관심 있는 독자

이 내용을 통해서 배울 수 있는 내용

  • 공공 데이터 찾기
  • 무료로 AI 코딩 요청하기
  • 작동하는 나만의 대시보드

공공데이터로 조류 유리창 충돌사고를 분석해보자

1. 어떤 데이터를 사용할까?

  • 데이터 출처

  • 데이터 내용

    • 사고 발생 지역, 시간대, 건물 유형별 충돌 건수 등

  • 왜 중요한가?

    • 조류 유리창 충돌은 매년 수많은 새들의 생명을 위협하는 환경 문제입니다. 데이터를 통해 위험 요인을 파악하면, 조류를 보호하기 위한 실질적인 대책을 세울 수 있습니다.

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2. AI 도구로 코딩 없이 시각화하기

AI 활용 방법

  • 데이터 준비: CSV 파일 다운로드 후 결측치 및 불필요한 열 정리 (AI 도구로 쉽게 가능)
  • AI에게 질문하기: "이 데이터를 지역별로 시각화하는 코드를 만들어줘"
  • 코드 복사-붙여넣기: 복잡한 코딩 없이 AI가 만든 코드를 사용
# 지시
html 코드 작성해.
# 내용
- 첨부파일(csv) 같은 형태의 파일 업로드후에 분석 진행해야해.
- 지도위에 좌표 표시해
- 데이터 시각화해.
- 오류없이 작동해야해. 잘 점검해.

3. 단계별 데이터 시각화 과정

3.1. 데이터 불러오기

  • 공공데이터 포털에서 CSV 파일 다운로드
  • Tableau, Google Data Studio에 데이터 업로드

3.2. 시각화 유형 선택

  • 지도 시각화: 지역별 조류 충돌 건수
  • 막대그래프: 시간대별 사고 빈도
  • 파이차트: 건물 유형별 충돌 비율

3.3. AI 코드 생성 예시

  • ChatGPT에게 다음과 같이 요청

    • "서울, 부산, 대구 지역별 충돌 건수를 지도에 표시하는 Python 코드를 작성해줘"
    • "시간대별 충돌 빈도를 시각화하는 막대그래프 코드를 작성해줘"

3.4. 결과 확인

  • 생성된 차트를 해석하며 인사이트 도출

  • 예시

    • 아침 시간대 사고가 집중
    • 상업용 건물에서 충돌이 빈번

4. 데이터로 찾은 인사이트

  • 대도시에서 충돌 빈발: 유리 건물, 야간 조명 영향
  • 시간대별 패턴: 새들의 이동 시간과 충돌 연관
  • 건물 유형 차이: 반사 유리가 많은 상업용 건물 위험성

5. 코딩 초보자를 위한 팁

  • AI에게 구체적으로 질문하기

    • "파이차트 만드는 코드"보다 "2022년 건물 유형별 충돌 비율을 파이차트로 시각화하는 Python 코드를 만들어줘"가 더 효과적

  • 문제 해결 팁

    • 데이터 오류, 시각화 도구 에러 → AI에게 해결법 직접 질문

  • 추천 자료

6. 마무리: 누구나 할 수 있는 데이터 시각화

코딩을 몰라도 AI 도구를 통해 공공데이터를 시각화하고 환경 문제를 이해할 수 있는 세상이 열렸습니다. 데이터를 보는 힘은 문제를 해결하는 힘이 될 수 있습니다.

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다음 편에서는 또 다른 공공데이터를 활용해 새로운 시각화에 도전해 보겠습니다.