AI가 표에서 찾은 “인사이트”는 실제 관찰과 추측이 섞이기 쉽습니다. 숫자에서 바로 원인을 말하게 하지 말고 관찰, 가능한 설명, 추가 확인을 서로 다른 열로 분리합니다.
분석 질문을 먼저 정합니다
“특이한 점을 찾아줘”보다 “지난달 대비 전환율 하락에 가장 크게 기여한 채널과 기기를 찾는다”처럼 결정을 지원하는 질문을 씁니다. 비교 기간, 기준선, 제외 조건도 정합니다.
합성 예제의 구조
표에는 날짜, 채널, 기기, 노출, 클릭, 전환과 비용이 있다고 가정합니다. 전환율과 클릭률은 AI가 임의로 읽지 않게 계산식을 함께 제공합니다.
아래 합성 표를 분석하되 결과를 세 칸으로 분리해줘.
① 관찰: 표에서 직접 계산되는 사실과 계산식
② 가설: 가능한 원인이지만 표만으로 확정할 수 없는 설명
③ 추가 확인: 가설을 확인하기 위해 필요한 데이터
비교 기준: 전월 대비, 채널×기기 세그먼트.
제약: 상관관계를 원인으로 표현하지 말고 표본이 작은 구간을 표시해.
차트 선택 기준
- 시간 변화는 선 그래프
- 범주 간 크기 비교는 막대 그래프
- 전체에서 차지하는 비율은 범주 수가 적을 때만 구성비 차트
- 두 수치의 관계 탐색은 산점도
- 전환 단계의 이탈은 퍼널 또는 단계별 막대
차트 제목에는 결론을 과장하기보다 비교 범위와 지표를 씁니다. 예: “7월 대비 8월 채널별 전환율”은 좋지만, 원인을 확인하지 않았다면 “소셜 광고 피로로 전환 급락”이라고 단정하지 않습니다.
사람이 다시 계산할 항목
합계로부터 다시 계산해야 하는 비율인지, 평균의 평균을 사용하지 않았는지, 분모가 0인 행이 어떻게 처리됐는지 확인합니다. 표본 수가 크게 다른 세그먼트는 단순 순위로 비교하지 않습니다.
실패 사례
소수의 고가 주문 때문에 평균 주문액이 오른 표를 보고 “모든 고객의 구매력이 개선됐다”고 쓰면 실패입니다. 중앙값, 주문 수와 고객별 분포를 추가로 보고 관찰 범위를 좁혀야 합니다.
개인별 행을 그대로 분석하지 말고 목적에 맞는 최소 집계 단위로 바꿉니다. 작은 집단은 다른 열과 결합했을 때 다시 식별되지 않는지 확인하세요.