Claude Code를 데이터 분석 에이전트처럼 쓰는 현실적인 방식
한 의 실제 업무 방식은 AI에게 큰 CSV 파일을 통째로 맡기는 방식이 아니다. 초기에는 ChatGPT가 StackOverflow 같은 개발 질의응답 사이트를 대신했지만, 핵심 코딩은 사람이 직접 했다. 로는 개인용 앱을 만들었고, Claude Code로는 기계학습 파이프라인과 분석 처리량을 높이는 업무용 기반 작업을 만들었다.
지금은 가능한 한 많은 과정을 AI 중심으로 바꾸고 있다. 업무에서는 3개의 KPI 지표를 주로 보지만, 결과를 제대로 이해하려면 지표 주변의 문맥이 매우 중요하다. 기본 분석 스크립트는 RCT, A/B, 성향 점수 매칭 같은 목적별로 따로 준비해 두고, Claude가 결과를 검토해 중요한 점을 짚은 뒤 그 분석에 맞춘 별도 스크립트를 작성한다.
반대로 큰 CSV 파일을 그대로 넣고 알아서 분석하게 하는 방식은 예쁜 보고서를 만들 수는 있어도, 결과를 믿기 어렵고 같은 결과를 다시 만들기도 어렵다. 지금까지는 을 사용했다는 내용까지만 확인된다.
핵심 포인트
- AI는 큰 CSV 파일 전체를 대신 분석하는 도구가 아니라, 기존 분석 결과를 검토하고 다음 스크립트를 만드는 보조 역할로 쓰였다.
- Claude Code는 기계학습 파이프라인과 분석 처리량을 높이는 기반 작업에 활용됐다.
- 3개의 KPI 지표만 봐서는 부족하고, 결과 주변의 문맥을 함께 봐야 판단이 가능하다.
- RCT, A/B, 성향 점수 매칭처럼 목적별 기본 스크립트를 먼저 준비해 두는 방식이 쓰였다.
- 큰 CSV 파일을 그대로 맡기면 보기 좋은 보고서는 나올 수 있지만, 신뢰성과 재현성이 낮아질 수 있다.