이 페이지에서는 데이터 스튜디오에서 대화형 분석으로 이동하고 데이터와 대화를 시작하는 방법을 안내합니다. 데이터 소스에 연결하는 방법을 알아보려면 데이터 스튜디오에서 대화형 분석 설정 문서 페이지를 참고하세요.
를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법과 시점을 알아보세요. Google Cloud
대화형 분석으로 이동
다음과 같은 방법으로 데이터 스튜디오에서 대화형 분석에 액세스할 수 있습니다.
- 대화형 분석으로 바로 이동합니다.
- 데이터 스튜디오의 탐색 패널에서
대화형 분석을 선택합니다. - 샌드박스 작업공간에 있는 경우 데이터 스튜디오의 만들기 메뉴에서 대화를 선택합니다.
- 인스턴스에 데이터 에이전트가 생성된 경우 만들기 메뉴에서 데이터 소스를 선택한 다음 시작하기 페이지에서 내 데이터와 채팅 옵션을 선택합니다.
대화 정보
데이터 세트에 관해 질문한 질문 세트는 대화별로 정리됩니다. 작업을 여러 대화로 나누면 조사 라인을 정리하는 데 유용할 수 있습니다.
대화 환경은 기존 대화형 분석과 새 대화형 분석 간에 다릅니다. 기존 탭 또는 새 탭을 선택하여 각 환경에서 대화가 작동하는 방식을 자세히 알아보세요.
신규
대화 시작하기
모든 대화는 BigQuery에서 빌드되고 데이터 스튜디오에 게시된 데이터 에이전트와 함께 진행됩니다. 데이터 에이전트와 대화를 시작하려면 다음 단계를 따르세요.
- 내 데이터와 채팅 페이지로 이동합니다.
- 대화할 데이터 에이전트를 선택합니다. 필요한 경우 에이전트 검색 창을 사용하여 검색 범위를 좁힐 수 있습니다.
- 대화를 시작하려면 질문을 입력하고 Return (Mac) 또는 Enter (PC)를 누릅니다.
다른 데이터 에이전트와 채팅하기 위해 내 데이터와 채팅 페이지로 돌아가려면 기본 탐색 메뉴에서 + 새 대화 를 선택합니다.
기존
대화 시작하기
새 대화를 만들려면 다음 단계를 따르세요.
- 대화형 분석 내에서 + 대화 만들기 를 클릭합니다.
조사할 데이터 소스 또는 대화에 사용할 데이터 에이전트를 선택합니다.
데이터 소스: 기존 데이터 소스를 기반으로 대화를 시작하려면 데이터 소스 패널을 선택한 다음 데이터 소스를 선택합니다. 새 데이터 소스를 만들려면 데이터에 연결 을 선택합니다.
데이터 에이전트: 기존 데이터 에이전트와 대화를 시작하려면 에이전트를 선택한 다음 데이터 에이전트를 선택합니다. 새 데이터 에이전트를 만들려면 + 에이전트 만들기를 선택합니다.
대화를 시작하려면 질문을 입력하고 Return (Mac) 또는 Enter (PC)를 누릅니다.
최근 섹션에서 대화로 돌아갈 수 있습니다.
Looker 데이터 소스와 대화
데이터와 대화할 때 접을 수 있는 데이터 패널에 대화에서 사용 중인 Looker Explore의 이름이 표시됩니다. 데이터 패널은 다음과 같은 옵션도 제공합니다.
- 필드 보기: 필드 보기 를 클릭하여 새 브라우저 창에서 Looker의 Explore를 봅니다.
- 새 대화: 현재 대화에서 사용 중인 Looker Explore와 새 대화를 시작합니다.
Looker Explore에서 열기
연결된 Looker 인스턴스 내에서 쿼리 결과를 Explore로 열려면 쿼리 결과 내에서 Explore에서 열기 를 클릭합니다.
BigQuery 데이터와 대화
BigQuery 데이터 소스에 연결한 후 BigQuery 데이터에 관해 질문할 수 있습니다.
데이터와 대화할 때 접을 수 있는 데이터 패널에 대화에서 사용 중인 BigQuery 테이블의 이름이 표시됩니다. 데이터 패널은 다음과 같은 옵션도 제공합니다.
- 필드 보기: 새 브라우저 탭에서 BigQuery의 테이블을 봅니다.
- 새 대화: 현재 대화에서 사용 중인 BigQuery 데이터와 새 대화를 시작합니다.
질문하기
질문하여 데이터에서 통계를 얻을 수 있습니다. 추천 질문을 데이터 탐색 및 대화형 분석에 익숙해지는 시작점으로 사용할 수 있습니다.
대화를 만든 후 대화 내의 질문하기 필드에서 데이터에 관해 질문할 수 있습니다.
새 대화를 시작할 때 대화형 분석은 시작 질문을 제안합니다. 질문은 특정 형식을 따르거나 특정 구문을 사용할 필요가 없습니다. 하지만 데이터 소스와 관련이 있어야 합니다.
질문하기 필드에 자연어로 질문을 입력합니다. 질문 모드를 선택하고 보내기를 클릭합니다. 쿼리를 제출한 후
대답 중지를 클릭하여 대답을 취소할 수 있습니다. 대화형 분석은 쿼리 실행을 중지하고 The query was cancelled.라는 메시지를 표시합니다.
질문 모드 선택
질문할 때 빠름 및 사고 모델 옵션이 포함된 드롭다운 메뉴에서 질문 모드를 선택할 수 있습니다. UI는 빠름 을 빠르게 대답하기 위한 것으로, 사고 모델 을 복잡한 문제를 해결하기 위한 것으로 설명합니다. 대화형 분석은 기본적으로 사고 모델 질문 모드를 사용합니다. 대화형 분석은 수동으로 변경하지 않는 한 멀티턴 대화 전반에 걸쳐 동일한 질문 모드를 유지합니다.
빠른 모드
빠름 모드에서 질문하면 대화형 분석은 자연어 쿼리를 대화의 Explore를 뒷받침하는 LookML 모델에 정의된 LookML 매개변수에 직접 매핑하려고 시도합니다. 대화형 분석은 LookML의 관리되는 정의에 의존하며 어떤 종류의 추론도 사용하거나 표시하지 않으므로 빠르게 대답할 수 있습니다.
예를 들어 '지난달 총수익은 얼마였나요?'와 같은 쿼리는 total_revenue 측정값을 선택하고 지난달을 필터링하는 쿼리로 빠르게 변환할 수 있습니다.
쿼리가 데이터에서 특정 사실 또는 미리 정의된 측정항목을 요청하는 경우 빠름 모드를 선택합니다.
사고 모드
사고 모델 모드는 직접 LookML 조회를 넘어 분석이 필요한 더 복잡한 분석 요청을 위한 것입니다. 이 모드에서 에이전트는 사용할 도구와 결과를 결합하는 방법을 결정하여 접근 방식을 '계획'합니다. 이 모드를 사용하면 단일 SQL 기반 쿼리로는 불가능할 수 있는 다단계 문제를 해결하고 고급 데이터 과학 작업을 실행할 수 있습니다.
데이터에 관해 이유 를 묻거나, 트렌드를 비교하거나, 여러 단계가 필요할 수 있는 더 복잡한 분석 요청을 할 때는 사고 모델 모드를 선택합니다. 이 모드는 에이전트를 테스트하여 데이터 소스의 기본 LookML을 사용하는 방식을 이해할 때도 특히 유용합니다.
대화형 분석에서 질문을 처리하는 방법
대화형 분석은 쿼리를 제출한 후 질문을 다시 표현할 수 있으며, 다시 표현된 질문은 원래 질문 다음에 대화창에 표시됩니다. 예를 들어 대화형 분석은 '사용자 연령의 평균은 얼마인가요?'라는 질문을 '사용자 평균 연령은 얼마인가요?'로 다시 표현할 수 있습니다.
대화형 분석에서 쿼리를 실행하는 동안 추론 및 사고 과정을 관찰할 수 있습니다. 대화형 분석은 원래 쿼리의 모호성을 명확히 하기 위해 후속 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 이름이 비슷한 필드가 여러 개 있는 경우 대화형 분석은 쿼리 처리 시 사용할 필드를 명확히 해 달라고 요청할 수 있습니다.
멀티턴 대화
대화형 분석은 대화를 계속할 때 이전 질문과 대답을 고려합니다. 이전 대답을 가져와 결과를 추가로 구체화하거나 시각화 유형을 변경하여 대답을 빌드할 수 있습니다.
질문 만들기에 관한 자세한 내용은 질문 제한사항을 참고하세요.
대화 내에서 쿼리 관리
데이터와 대화할 때 실행 중인 활성 쿼리 대답을 중지하거나 가장 최근 질문과 대답을 삭제하여 대화를 관리할 수 있습니다.
쿼리 대답 중지
메시지를 보낸 후 쿼리 실행을 중지하려면
대답 중지를 클릭합니다. 대화형 분석은 쿼리 실행을 중지하고 The query was cancelled.라는 메시지를 표시합니다.
가장 최근 질문 삭제
가장 최근 질문과 대답을 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.
- 가장 최근 질문 위로 커서를 가져간 다음 메시지 삭제를 클릭합니다.
- 메시지를 완전히 삭제하시겠습니까? 대화상자에서 삭제 를 클릭하여 질문과 대답을 완전히 삭제합니다.
쿼리 결과 및 계산 이해
대화형 분석에서 데이터에 관해 질문하면 특정 쿼리 및 연결된 데이터에 따라 대답에 시각화, 데이터 테이블 또는 기타 세부정보가 포함될 수 있습니다.
이 쿼리 대답 외에도 대화형 분석은 쿼리 결과 및 계산을 이해하기 위한 다음과 같은 옵션을 제공합니다.
- 쿼리가 해석된 방식에 관한 세부정보
- 대답이 계산된 방식에 관한 세부정보
- 사용 가능한 경우 대답에 관한 추가 통계를 볼 수 있는 옵션
쿼리가 해석된 방식 결정
대화형 분석에서 쿼리를 추론한 방식을 보려면 추론 표시 옵션을 펼칩니다. 추론을 숨기려면 추론 숨기기 를 클릭합니다.
대화형 분석은 각 쿼리를 분석하고 대답 방법을 고려하며, 쿼리의 키워드를 사용하여 대화의 연결된 데이터 세트에서 관련 측정기준, 측정항목, 기타 매개변수를 추론하고 쿼리에서 실행해야 할 수 있는 집계를 해석합니다. 추론 표시를 펼치면 대화형 분석은 쿼리를 해석하는 데 사용한 단계에 관한 일반 텍스트 설명을 표시합니다. 설명에는 대화형 분석에서 쿼리를 고려한 기간도 포함됩니다.
추론에 따라 대화형 분석은 쿼리에 관한 명확한 요청을 포함할 수 있는 대답을 생성합니다.
대답이 계산된 방식 결정
대화형 분석에서 대답을 얻거나 시각화를 만든 방식을 보려면 쿼리 결과 내에서 어떻게 계산되었나요?를 클릭합니다.
어떻게 계산되었나요?를 클릭하면 대화형 분석은 다음 탭을 표시합니다.
코드: 결과를 생성하기 위해 실행된 SQL 쿼리를 표시합니다. 대화형 분석을 BigQuery 테이블에 연결하면 코드 탭에 생성된 BigQuery SQL이 표시됩니다.
텍스트: 대화형 분석에서 지정된 대답을 얻기 위해 사용한 단계에 관한 일반 텍스트 설명을 제공합니다. 이 설명에는 사용된 원시 필드 이름, 실행된 계산, 적용된 필터, 정렬 순서, 기타 세부정보가 포함됩니다.
추가 통계 얻기
대화형 분석에서 대답에 관한 추가 데이터 통계를 제공할 수 있는 경우 통계 keyboard_arrow_down 버튼이 표시됩니다. 통계 keyboard_arrow_down를 클릭하여 쿼리에 관한 추가 정보를 확인합니다. 통계 는 프롬프트에서 반환된 데이터만 분석하며 추가 데이터를 가져오기 위해 추가 쿼리를 실행하지 않습니다. 통계 는 대화를 계속하기 위한 후속 질문 아이디어의 유용한 소스가 될 수 있습니다.
다음은 '각 주에 있는 사용자는 몇 명인가요?'라는 프롬프트에서 반환될 수 있는 통계의 예입니다.
- 데이터 양이 많은 영역과 적은 영역의 일반 요약입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- '제공된 데이터에 따르면 캘리포니아, 텍사스, 오하이오는 비즈니스 운영의 주요 주입니다.'
- '영국과 중국의 특정 지역(안후이성 및 광둥성)은 상당한 비즈니스 활동을 보입니다.'
- '미에현, 아키타현, 이와테현을 비롯한 일부 주는 데이터에 따라 최소한의 존재감을 보입니다.'
- 데이터 세트의 변동성 평가입니다. 예를 들어 '데이터는 여러 위치에서 다양한 운영 규모를 나타냅니다.'
대화 관리
대화 이름을 변경하거나, 대화를 삭제하거나, 휴지통 폴더에서 대화를 복원할 수 있습니다.
대화 이름 지정
대화형 분석은 첫 번째 질문과 대답을 기반으로 대화 제목을 자동으로 생성합니다. 생성된 이름을 변경하려면 다음 단계를 따르세요.
- 대화 페이지 상단의 제목을 클릭합니다.
- 새 대화 이름을 입력합니다.
- 변경사항을 저장하려면 페이지의 다른 위치를 클릭하거나 Return (Mac) 또는 Enter (PC)를 누릅니다.
대화 삭제
대화를 휴지통으로 이동하려면 대화를 열고 휴지통으로 이동을 클릭합니다.
대화 복원 또는 완전히 삭제
휴지통에서 대화를 복원하거나 완전히 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.
- 대화형 분석 내에서 왼쪽 탐색 패널의 휴지통을 선택하여 휴지통으로 이동된 대화 목록을 확인합니다.
- 휴지통 섹션에서 복원하거나 완전히 삭제할 대화의 이름을 클릭합니다.
- 정말 삭제하시겠습니까? 대화상자에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 취소: 작업을 취소합니다.
- 복원: 대화를 복원합니다. 대화형 분석 내의 왼쪽 탐색 메뉴의 최근 섹션에서 대화에 액세스할 수 있습니다.
- 영구 삭제: 대화를 영구 삭제합니다.
대화 검색
제목으로 특정 대화를 검색하려면 다음 단계를 따르세요.
- 대화형 분석 검색 검색창에 검색어를 입력합니다. 입력하는 동안 검색어와 일치하는 제목의 대화 목록이 표시됩니다.
- 검색 결과에서 대화를 선택하여 해당 대화를 엽니다.
알려진 제한사항
대화형 분석에는 다음과 같은 알려진 제한사항이 있습니다.
시각화 제한사항
대화형 분석은 Vega-lite를 활용하여 대화 차트를 생성합니다. 다음 Vega 차트 유형이 완전히 지원됩니다.
- 선 차트 (하나 이상의 계열)
- 영역 차트
- 막대 그래프 (가로, 세로, 누적)
- 분산형 차트 (하나 이상의 그룹)
- 원형 차트
다음 Vega 차트 유형은 지원되지만 렌더링할 때 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다.
- 지도
- 히트맵
- 도움말이 제공되는 차트
Vega 카탈로그 외부에 있는 차트 유형은 지원되지 않습니다. 이 섹션에 지정되지 않은 차트는 지원되지 않는 것으로 간주됩니다.
데이터 소스 제한사항
- Looker 데이터 소스의 경우 다음과 같은 제한사항이 적용됩니다.
- 대화형 분석은 LookML
parameter매개변수를 사용하여 정의된 필터 전용의 값을 설정할 수 없습니다. - 대화형 분석은 쿼리당 최대 5,000개 행을 반환할 수 있습니다.
- 대화형 분석은 LookML
- BigQuery 데이터 소스의 경우 다음과 같은 제한사항이 적용됩니다.
- 한 번에 하나의 BigQuery 테이블과만 대화할 수 있습니다. 다른 BigQuery 테이블 또는 다른 BigQuery 테이블을 사용하는 데이터 에이전트와 대화하려면 새 대화를 시작합니다.
- 대화형 분석은 BigQuery의 유연한 열 이름 기능을 지원하지 않습니다.
- 대화형 분석은 보고서에서 필드 수정이 사용 중지된 데이터 소스에서 제대로 작동하지 않습니다. 이 설정으로 인해 대화형 분석에서 계산된 필드를 만들 수 없기 때문입니다.
질문 제한사항
대화형 분석은 단일 시각화로 답변할 수 있는 질문을 지원합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 시간 경과에 따른 측정항목 트렌드
- 측정기준별 측정항목 분류 또는 분포
- 하나 이상의 측정기준에 대한 고유한 값
- 단일 측정항목값
- 측정항목별 상위 측정기준값
대화형 분석은 아직 다음과 같은 복잡한 시각화 유형으로만 답변할 수 있는 질문을 지원하지 않습니다.
- 예측
- 상관관계 및 이상 감지를 포함한 고급 통계 분석
예측과 같은 더 고급 질문은 코드 인터프리터를 사용 설정하면 대답할 수 있습니다.
대화 예시
다음 대화 예시에서는 사용자가 자연스럽게 대화형 분석과 상호작용하는 방법을 보여줍니다. 이 예시에서 사용자는 '2023년의 따뜻한 음료와 스무디의 월별 판매량을 표시하고 각 음료 유형의 최다 판매 월을 강조해 주세요'라는 질문을 합니다. 대화형 분석은 2023년의 따뜻한 음료와 스무디의 월별 판매량을 표시하는 선 그래프를 생성하여 대답하며, 두 카테고리 모두 7월이 가장 높은 판매량을 기록한 달로 강조 표시합니다.
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이 대화 예시에서 볼 수 있듯이 대화형 분석은 사용자가 정확한 데이터베이스 필드 이름 (예: Total monthly drink sales)을 지정하거나 필터 조건 (예: type of beverage = hot)을 정의하지 않아도 '판매' 및 '따뜻한 음료'와 같은 일반적인 용어를 사용하는 다중 파트 질문을 비롯한 자연어 요청을 해석합니다. 대화형 분석은 주요 결과를 설명하고, 추론을 설명하며, 텍스트와 적절한 경우 차트를 포함하는 대답을 제공합니다. 더 심층적인 분석을 위해 대화형 분석은 후속 질문을 제안할 수도 있습니다.
관련 리소스
대화형 분석 개요: 대화형 분석의 방문 페이지에는 설정 요구사항, 알려진 제한사항, 지원되는 질문 유형 등이 포함되어 있습니다.
데이터 에이전트 만들기 및 대화: 데이터 에이전트를 사용하면 데이터에 맞는 컨텍스트와 안내를 제공하여 AI 기반 데이터 쿼리 에이전트를 맞춤설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 대화형 분석에서 더 정확하고 컨텍스트와 관련된 대답을 생성할 수 있습니다.
코드 인터프리터로 고급 분석 사용 설정: 대화형 분석 내의 코드 인터프리터는 자연어 질문을 Python 코드로 변환하고 해당 코드를 실행합니다. 표준 SQL 기반 쿼리와 비교할 때 코드 인터프리터의 Python 사용은 더 복잡한 분석과 시각화를 지원합니다.