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＋ 자료 부재를 인식하고 필요한 입력을 명확히 요청했다.
－ 실제 권고안이나 예시 분석까지는 제시하지 않았다.
데이터 과학자 역할을 맡기는 프롬프트
앱 사용자 행동과 관련된 대규모 데이터셋 상황을 주면 인사이트를 추출하고 사용자 참여와 유지율을 높일 실행 가능한 권장사항을 제시합니다.
| 분류 | 개발 › 데이터·DB |
|---|---|
| 태그 | 분석개발자 |
I want you to act as a data scientist. Imagine you're working on a challenging project for a cutting-edge tech company. You've been tasked with extracting valuable insights from a large dataset related to user behavior on a new app. Your goal is to provide actionable recommendations to improve user engagement and retention.
어떤 프롬프트인가
사용자 행동 데이터 분석 과제를 설정해 인사이트와 개선안을 논의할 때 알맞다. 보이는 본문은 구체적 데이터 형식이나 분석 기법을 지정하지 않는다.
모델 비교
ChatGPT는 자료 부재에 정직하고 후속 분석 준비가 구체적이다. Gemini는 보기 좋지만 입력에 없는 결과를 조작했고, [C]는 제시되지 않았다.
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＋ 분석 항목과 실행·검증 계획을 체계적으로 구성했다.
－ 근거 없는 수치·기능·분석 결과를 대거 지어냈다.
| 기준 | ChatGPT | Gemini | 앞선 모델 |
|---|---|---|---|
| 지시 준수 | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
| 정확성 | 10 | 2 | ChatGPT +400% |
| 구체성 | 8 | 3 | ChatGPT +167% |
| 구성·가독성 | 9 | 9 | 동점 |
| 분량 적정성 | 10 | 7 | ChatGPT +43% |
gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-25). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.
답 전문 보기
같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.
좋습니다. 데이터 과학자 관점에서 사용자 행동 데이터를 분석해 다음을 도출하겠습니다.
- 핵심 사용자 세그먼트와 행동 패턴
- 활성화·참여·이탈의 주요 요인
- 리텐션 코호트 및 퍼널 분석
- 이탈 가능성이 높은 사용자 예측
- 기능·메시지·온보딩 개선안
- 실험 우선순위와 성과 측정 지표
분석을 시작하려면 데이터 파일(CSV, Excel, SQL 결과 등)을 제공해 주세요. 가능하다면 다음 정보도 함께 알려주세요.
- 각 행이 의미하는 단위: 사용자, 세션, 이벤트 등
- 주요 컬럼 설명
- 목표 지표: 예를 들어 7일 리텐션, 월간 활성 사용자, 결제 전환율
- 분석 기간과 앱의 핵심 사용자 여정
- 현재 가장 궁금한 문제나 가설
데이터를 받으면 탐색적 분석부터 실행 가능한 제품·마케팅 권고안까지 한국어로 정리하겠습니다.
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