동영상 요약
비디오 ID: _7JyuA1nAKk
요약 내용
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저는 세 가지 데이터 AI 도구를 테스트하여 연구에 가장 적합한 도구를 찾고 각 도구의 한계를 알아보았습니다. 처음에 입력한 데이터는 공공 보건 데이터로, 매우 구체적인 레이아웃을 가지고 있으며 메타데이터가 없습니다. 이 데이터는 AI 도구에 적합하게 간단하게 구성되어 있습니다. 이 데이터를 입력한 후 각 도구가 제공하는 정보를 확인하고자 했습니다.
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먼저 Julius에게 공공 보건 데이터에 대한 통찰력을 제공해 달라고 요청했습니다. 이 도구는 데이터를 분석하고 Python 코드를 생성한 후, 병원 코드, 입원 유형, 질병의 심각도, 체류 기간의 분포와 같은 시각화를 제공했습니다. 이 도구는 데이터에 대한 초기 통찰력을 잘 도출해냈습니다.
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그 다음으로 Vizzle을 사용해 같은 요청을 했습니다. Vizzle은 비슷한 방식으로 작동하며, 병원 유형과 지역의 분포를 분석했습니다. 이 도구는 공공 보건 데이터 분석에 대한 요약도 제공하여 데이터 탐색을 시작하는 데 도움을 주었습니다. Vizzle은 시각화 과정에서도 유용한 정보를 제공했습니다.
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ChatGPT 4.0을 사용하여 동일한 요청을 했을 때, 이 도구는 데이터 세트의 내용을 파악하고 분석 계획을 세운 후 다양한 그래프를 생성했습니다. 특히, ChatGPT는 상호작용 가능한 그래프를 제공하여 사용자가 그래프를 클릭하고 정보를 확인할 수 있도록 했습니다. 이는 다른 도구들과의 차별점이었습니다.
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데이터를 더 깊이 분석하고 싶어, 병원 체류 기간에 따른 분포를 요청했습니다. 세 도구 모두 이 요청을 잘 처리하였고, 각 도구는 서로 다른 방식으로 데이터를 시각화했습니다. Vizzle은 상호작용 가능한 그래프를 제공하여 사용자 경험을 향상시켰습니다.
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다음으로, 비구조적 데이터인 IV 곡선 데이터를 각 도구에 입력하여 처리 능력을 테스트했습니다. Julius는 메타데이터 속에서 필요한 정보를 찾아내어 IV 곡선을 성공적으로 시각화했습니다. 반면, Vizzle은 데이터 파일의 문제로 인해 어려움을 겪었지만, 결국 데이터를 분석하여 IV 곡선을 시각화하려고 했습니다.
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마지막으로 ChatGPT는 IV 곡선 데이터를 입력했을 때, 메타데이터를 분석하고 효율성을 계산하는 데 성공했습니다. 이 도구는 데이터의 구조를 이해하고, 효율성을 재계산하여 정확한 결과를 제공했습니다. 종합적으로, Julius AI와 ChatGPT는 데이터 분석에 있어 매우 유용한 도구로, 앞으로도 이 두 도구를 함께 사용할 계획입니다.