데이터 트랙

CSV·Excel을 Cowork에 던지고 나면 Pandas 콘솔이 열리는 것이 아니라 보고서 수준의 결과물이 나오는 흐름을 만듭니다. moai-data 세 스킬과 공공데이터 API를 조합하는 실전 트랙입니다.

flowchart TD
    Raw[원본 데이터] --> Explore[① 데이터 탐색
data-explorer]
    Explore -->|이상 없음| Visual[② 시각화
data-visualizer]
    Explore -->|이상 발견| Clean[정제·보완]
    Clean --> Visual
    Visual --> Report[보고서 변환
moai-office]

    Public[공공데이터 API] --> PublicData[③ public-data]
    PublicData --> Explore

• 처음 받은 CSV·Excel의 품질을 빠르게 진단
• 결측값·이상값·중복 레코드 탐지
• 컬럼별 분포·상관관계 요약
• 1만 ~ 수십만 행 규모의 탐색

> D:/Input/customer-transactions-2026.csv를 분석해줘.
>
>   - 총 행수·결측률·중복 건수
>   - 수치형 컬럼 요약 통계 (평균·중앙값·표준편차·분위수)
>   - 범주형 컬럼 Top 10 빈도
>   - 이상값 탐지 (IQR 기준)
>   - 주요 상관관계 (Pearson > 0.5)
>   - 결과는 Markdown 리포트로, 90_Output/data-quality.md에 저장

큰 파일은 샘플링부터. 500MB 이상 Excel은 탐색만 해도 5분 이상 걸립니다. “처음 1만 행만 샘플링해서” 지시하면 속도가 크게 개선됩니다.

결측률 5% 기준. SKILL.md 기본값은 결측률 10% 초과 컬럼에만 경고합니다. 더 보수적으로 보고 싶다면 “결측률 3% 초과 경고"를 명시하세요.

범주형 변수 Top N. 기본 10개. “Top 20까지” 지시 가능합니다.

• Markdown 리포트에 바로 넣을 수 있는 차트
• 인터랙티브 대시보드 (Chart.js HTML)
• Mermaid 다이어그램 (흐름도·시퀀스)
• PPT·Word로 옮길 수 있는 고정 이미지

> 방금 생성한 data-quality.md 분석 결과를 시각화해줘.

  - 월별 매출 추이: 선 그래프 (Chart.js HTML)
  - 카테고리별 매출 비중: 도넛 차트
  - 지역별 고객 분포: 막대 그래프
  - 모든 차트는 반응형, 다크 모드 지원
  - 저장: 90_Output/dashboards/YYYY-MM-DD.html

시각화 결과는 HTML이므로 그대로 PPT에 넣을 수 없습니다. 흐름:

1. data-visualizer로 HTML 대시보드 생성
2. Cowork에 “이 HTML 대시보드의 각 차트를 PNG로 캡처해줘” 지시
3. PNG를 moai-office:pptx-designer로 임베드

• 공공데이터포털 (data.go.kr) API 조회
• KOSIS 통계청 데이터 조회
• 내부 데이터를 공공 지표와 비교
• KPI 대시보드에 거시 지표 추가

> KOSIS에서 "소비자물가지수 최근 24개월"을 조회해서
내 회사 매출 데이터(Q1-sales.xlsx)와 함께 분석해줘.

- CPI 원계열 데이터 확보
- 우리 매출 금액을 CPI로 디플레이트 (실질 매출)
- 실질 매출 그래프 + 명목 매출 그래프 비교
- 인플레이션 효과 제거 후 진짜 성장률 계산
- Word 보고서로 정리, 90_Output/real-growth.docx

절대 하드코딩 금지. 프로젝트 폴더의 .env 또는 credentials.env 파일에 저장하고 .gitignore에 추가하세요.

# .env 예시
KOSIS_API_KEY=XXXXXXXXXXXXXXXX
DART_API_KEY=YYYYYYYYYYYYYYYY
DATA_GO_KR_KEY=ZZZZZZZZZZZZ

SKILL.md 본문에는 환경변수 참조만 넣습니다. 예: .env의 KOSIS_API_KEY 값 사용. 절대 프롬프트·로그에 키를 노출하지 마세요.

1. 탐색 — data-explorer — Q1 매출 CSV의 품질 진단. 결측·이상·중복 체크.
2. 정제 — 수동 프롬프트 — 이상값·결측 처리 규칙을 Cowork에 지시하여 정제 버전 생성.
3. 거시 지표 결합 — public-data — KOSIS에서 CPI·GDP·가계소비 지출 추이 확보.
4. 시각화 — data-visualizer — 매출 추이 + 거시 지표 비교 차트 HTML 대시보드.
5. PPT 변환 — pptx-designer — 임원 보고용 7장 PPT. 차트는 PNG로 임베드.
6. Word 요약 — docx-generator — 경영진 3페이지 요약본. 핵심 수치 + 그래프 + 제언.

한국어 CSV는 EUC-KR·CP949·UTF-8 세 가지가 공존합니다. Cowork가 자동 감지하지만 깨진 결과가 보이면 “인코딩은 CP949로 시도해줘"라고 명시하세요.

원인은 공백·한글 요일·슬래시·점 혼용. 프롬프트에 “날짜 컬럼은 date_col 이며 YYYY-MM-DD 또는 YYYY/MM/DD 둘 다 허용, 공백 제거 후 파싱"이라고 명시.

“대시보드에 차트 최대 6개"로 상한을 두세요. 넘치면 별도 상세 페이지로 분리 지시.

일부 API는 호출당 건수·일일 한도가 있습니다. 한 번에 수천 건 요청하면 차단됩니다. SKILL.md에 “요청은 100건 단위로 배치, 배치 간 2초 지연” 규칙 명시.

고객 개인정보·금융 거래는 별도 암호화 폴더에서만 작업. ai-slop-reviewer 같은 후처리에 노출되지 않도록 프롬프트에 명시.

고객 이름·이메일·전화는 해시·마스킹 처리 후 분석 대상에 포함. “이메일은 도메인만 유지, 로컬파트는 마스킹” 같은 구체적 규칙을 지시.

공공데이터는 대부분 CC-BY 또는 공공누리. 보고서 발행 시 출처를 명기하세요.

• 트랙 — 문서
• 트랙 — 마케팅
• 보고서 자동화

• 공공데이터포털
• KOSIS OpenAPI
• modu-ai/cowork-plugins — moai-data