[산책] 데이터 활용가의 시대-Data Science Agent in Colab with Gemini

카테고리 없음

[산책] 데이터 활용가의 시대-Data Science Agent in Colab with Gemini

프로페서 H 2025. 4. 1. 17:18

🔎 구글의 데이터 과학 에이전트, 직접 써보면 어떨까?

최근 구글이 출시한 '데이터 사이언스 에이전트 Data Science Agent in Colab with Gemini'가 등장하면서, 비전문가도 몇 번의 클릭과 대화만으로 데이터를 분석할 수 있는 환경이 마련되었습니다. 마치 우리가 스마트폰을 사용하면서 앱을 개발할 필요가 없듯이, 데이터 분석도 적절한 도구만 있다면 누구나 할 수 있게 되었습니다.

실제로, 구글의 데이터 과학 에이전트는 Data Agent Benchmark'에서 4위를 기록하며, GPT 4.0, Deepseek, Claude 3.5 Haiku 등의 모델을 기반으로 한 데이터 분석 에이전트보다 우수한 성능을 보였다고 합니다. 이는 비전문가도 AI를 활용해 수준 높은 분석을 수행할 수 있다는 강력한 증거이죠.

이 도구는 Colab(코랩)이라는 클라우드 기반의 노트북 환경에서 작동하며, AI 모델 Gemini가 자연어로 분석을 도와줍니다. 방법도 간단합니다.

https://colab.research.google.com/?hl=ko

Google Colab

colab.research.google.com

1. 새노트를 클릭합니다.

2. gemini가 작성한 코드로 파일분석을 클릭합니다. -> 업로드를 클릭해서 분석을 원하는 파일을 클릭합니다.

3. 분석을 요청합니다.

4. 분석 계획 및 실행

다음과 같이 분석계획을 세우고 실행을 시키면 계획에 따라 실행합니다.

5. 결과 화면들

Summary:

1. Q&A

The analysis explores the relationship between engine characteristics and fuel efficiency in the mtcars dataset. Key questions addressed include:

How do engine displacement, horsepower, and weight affect fuel efficiency (mpg)? The analysis uses scatter plots with regression lines to visualize these relationships and correlation analysis to quantify them. It finds negative correlations between mpg and displacement, horsepower, and weight, indicating that higher values for these characteristics tend to lead to lower fuel efficiency.
How does transmission type (automatic vs. manual) impact fuel efficiency? Box plots and a t-test are used to compare fuel efficiency between automatic and manual transmission cars. The t-test result (p-value) will indicate whether the difference in fuel efficiency between the two transmission types is statistically significant.
How do the number of cylinders and gears affect fuel efficiency? Box plots are used to visually analyze how these factors relate to mpg.
What is the overall correlation structure among the key variables (mpg, cyl, disp, hp, wt)? This is addressed using a correlation matrix and heatmap.

2. Data Analysis Key Findings

Negative Correlation between Engine Characteristics and Fuel Efficiency: 'mpg' shows negative correlations with 'disp' (displacement), 'hp' (horsepower), and 'wt' (weight), as visualized through scatter plots and quantified in the correlation matrix. This indicates that larger engines and heavier cars tend to have lower fuel efficiency.
Transmission Type Impact on MPG: A t-test comparing automatic and manual transmissions reveals a statistically significant difference in mpg (the exact p-value needs to be reported from the output). Boxplots show the mpg distribution differences between transmission types.
Influence of Cylinders and Gears on MPG: The box plots illustrate how the number of cylinders and gears might affect fuel efficiency. A detailed description of these effects (e.g., which cylinder/gear configurations tend to have higher or lower mpg) would enhance the analysis.
Correlation Strength: The heatmap provides a visual representation of the correlation matrix, allowing a quick assessment of the strength and direction of the relationships between the variables.

3. Insights or Next Steps

Model Fuel Efficiency: Develop a predictive model for fuel efficiency using the identified key variables (displacement, horsepower, weight, transmission type, cylinders, and gears). Explore different model types (linear regression, non-linear models) to determine the best fit for the data.
Investigate Interactions: Explore potential interactions between the predictor variables. For example, the effect of weight might differ depending on the number of cylinders or the transmission type. Visualizations and statistical tests can be employed to investigate these interactions.

프로그래밍을 전혀 모르는 사람도, 손쉽게 데이터를 다룰 수 있도록 설계된 것이죠. 특히, AI가 생성한 코드는 사용자가 직접 수정할 수도 있어, 원하는 방향으로 분석을 발전시킬 수도 있습니다.