ChatGPT에서 새로운beta 서비스가 오픈했다. 

* Code Interpreter 

* 써봤다.

※ 주의 ChatGPT 4 이용시에만 사용할 수 있다.

** 먼저 Code Interpreter** 가 뭔지 알아보자. (물론 ChatGPT에게)

코드 인터프리터는 고수준 프로그래밍 언어의 소스 코드를 읽고 실행하는 컴퓨터 프로그램입니다. 이 프로그램은 입력으로 받은 코드를 즉시 실행하며, 코드를 먼저 기계어로 컴파일하는 것이 아니라 코드를 한 줄씩 또는 한 블록씩 읽어 나갑니다. 인터프리터는 주로 대화형 프로그래밍 환경에서 사용되며, 스크립트 언어(Python, JavaScript, Ruby 등)의 실행에도 자주 사용됩니다.

인터프리터의 장점은 코드를 수정하고 결과를 즉시 볼 수 있기 때문에 개발과 디버깅이 빠르다는 것입니다. 반면, 인터프리터의 단점은 컴파일러가 미리 최적화를 수행할 수 있기 때문에, 일반적으로 컴파일된 코드보다 느리게 실행된다는 것입니다.

그러나 최신의 Just-In-Time(JIT) 컴파일 기술을 이용하는 언어들은 이런 성능 차이를 줄이는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어, Python의 PyPy 인터프리터나 JavaScript의 V8 엔진 등이 이에 해당합니다.

그럼 이번에 beta 오픈한  ChatGpt의 Code Interpreter는 뭘 할수 있을까?

아래와 같이 설명하고 있다.

ChatGPT를 활용해 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있는 버전을 사용해보세요. 파일 업로드도 가능합니다. 
데이터 분석, 이미지 변환, 코드 파일 편집 등에 대한 도움을 요청해보세요. 참고로, 파일은 단일 세션 동안에만 유지됩니다.

이렇게 활용하면 ChatGPT는 단순히 대화를 생성하고 이해하는 것을 넘어서서, 사용자가 원하는 코드를 작성하고 이를 실행하며 결과를 사용자에게 제공하는 데에도 활용될 수 있습니다. 물론, 이는 코드를 실제로 실행하는 환경과 연결되어 있어야 가능합니다.

또한, 파일 업로드 기능을 통해, 사용자가 제공한 데이터 파일을 분석하거나, 이미지 파일을 변환하거나, 코드 파일을 편집하는 등의 작업도 가능합니다. 하지만 이러한 파일은 단일 세션 동안에만 유지되므로, 중요한 파일은 별도로 저장해 두어야 합니다.

그럼 이넘으로 뭘 할수 있을까?

* 데이터 분석, 이미지 변환, 코드 파일 편집 등 ➲➲➲ 이런걸 해줄수 있다.

그래서 한번 예제 데이터셋 7개의 CSV를 업로드해서 한번에 분석을 요청해 봤다.

1. 데이터셋 csv 업로드 (한번에 하나, 그러나 여러개 업로드 가능)

업로드하신 `orders_details.csv` 파일의 내용은 다음과 같습니다:

```

# Load the seventh CSV file
orders_details = pd.read_csv('/mnt/data/orders_details.csv')

orders_details.head()

result

   orderid  productid  unitprice  quantity  discount
0    10248         11       14.0        12       0.0
1    10248         42        9.8        10       0.0
2    10248         72       34.8         5       0.0
3    10249         14       18.6         9       0.0
4    10249         51       42.4        40       0.0

   orderid  productid  unitprice  quantity  discount
0    10248         11       14.0        12       0.0
1    10248         42        9.8        10       0.0
2    10248         72       34.8         5       0.0
3    10249         14       18.6         9       0.0
4    10249         51       42.4        40       0.0
```

여기서 각 컬럼은 다음을 의미합니다:
- `orderid`: 주문의 고유 ID
- `productid`: 제품의 고유 ID
- `unitprice`: 단위당 가격
- `quantity`: 주문 수량
- `discount`: 할인율

이 데이터를 통해 어떤 분석을 진행하고 싶으신지 구체적으로 알려주시면 도움이 될 것 같습니다. 예를 들어, 제품별 판매 추이 분석, 할인율에 따른 판매량 분석, 주문별 판매액 분석 등 다양한 분석이 가능합니다. 이 점을 참고하여 분석 요청을 구체화해 주시면 감사하겠습니다.

* 올린 CSV에 대하여 설명도 해준다 (와우! 👏)

2. 모든 제품의 판매 추이를 한 번에 그리고 특정 시간 범위(예: 월별, 분기별, 연도별 등)에 대한 판매 추이를 물어보았다.

(다른 분석도 요청해보니 ...)

모든 제품의 판매 추이를 한 번에 보여주는 것은 시각적으로 복잡할 수 있습니다. 따라서 제품별 판매량을 합산하여 시간에 따른 전체 판매 추이를 보여드리겠습니다. 또한 월별, 분기별, 연도별 판매 추이를 각각 보여드리겠습니다. 

먼저, 월별 판매 추이부터 분석해보겠습니다. 이를 위해 주문 날짜를 해당 월의 첫 날로 설정한 새로운 열을 만들고, 이 열에 따라 판매량을 합산하겠습니다.

# Create a new column with the first day of the corresponding month
sales_trend['order_month'] = sales_trend['orderdate'].dt.to_period('M')

# Group by the new column and sum the quantity
monthly_sales = sales_trend.groupby('order_month').sum()['quantity'].reset_index()

# Convert the 'order_month' back to datetime format for plotting
monthly_sales['order_month'] = monthly_sales['order_month'].dt.to_timestamp()

# Check the result
monthly_sales.head()

RESULT
  order_month  quantity
0  1996-07-01      1462
1  1996-08-01      1322
2  1996-09-01      1124
3  1996-10-01      1738
4  1996-11-01      1735

import matplotlib.pyplot as plt

# Plot the monthly sales
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(monthly_sales['order_month'], monthly_sales['quantity'])
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Quantity Sold')
plt.grid(True)
plt.show()

위의 그래프는 월별 판매 추이를 나타냅니다. x축은 월을, y축은 해당 월에 판매된 총 제품 수를 나타냅니다. 그래프를 통해 일정한 패턴이나 추세를 찾아볼 수 있습니다.

다음으로 분기별 판매 추이를 살펴보겠습니다. 이를 위해 주문 날짜를 해당 분기의 첫 날로 설정한 새로운 열을 만들고, 이 열에 따라 판매량을 합산하겠습니다.

- 복사하기 귀찮다. 위의 분석을 분기별로 표시

위의 그래프는 분기별 판매 추이를 나타냅니다. x축은 분기를, y축은 해당 분기에 판매된 총 제품 수를 나타냅니다. 그래프를 통해 일정한 패턴이나 추세를 찾아볼 수 있습니다.

마지막으로 연도별 판매 추이를 살펴보겠습니다. 이를 위해 주문 날짜를 해당 연도의 첫 날로 설정한 새로운 열을 만들고, 이 열에 따라 판매량을 합산하겠습니다.

- 마찬가지로 분석을 연도별로 표시

위의 그래프는 연도별 판매 추이를 나타냅니다. x축은 연도를, y축은 해당 연도에 판매된 총 제품 수를 나타냅니다. 

그래프를 통해 1996년에서 1997년 사이에 판매량이 크게 증가했음을 볼 수 있습니다. 그러나 1998년에는 판매량이 줄어든 것으로 보입니다. 이는 실제 판매가 감소했을 수도 있지만, 데이터가 1998년까지만 포함되어 있어 전체 연도의 데이터가 없는 경우일 수도 있습니다.

이러한 분석을 통해 판매 추이를 이해하고, 향후 판매량을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 분석이 필요하시면 알려주세요.

3.  분석에 대한 데이터셋이 테스트 용이라 분석결과가 매우 만족스럽지는 않지만, 일단 Python / R 등으로 모르지만 데이터 셋을 가지고 분석이란 것을 해서 설명을 듣고 싶다면 오~~~~

- 그렇다면, 사용해봐도 ...

* Tip

- 코드를 주고 설명이나 최적화나 기타 등등 도 쓸만하다.

- Json 을 CSV로 바꿔 달라니까, 잘 바꿔준다.

- 하지만 한줄로 만들어 준다. 

- 이쁘게 바꿔 달라니까 만족할 만큼 정렬해준다. 🙌

이제 이런 변경은 그냥 ChatGPT 시키면 바로 끝!!

beta가 이정도면 음.. 슬슬 무섭다. 😱

참고로,
beta는 ChatGPT 접속 👉 왼쪽 맨아래 내 아이디 ... 👉 ⚙︎ 세팅 & 베타 👉 ⚗️beta 기능 👉 Code Interpreter 활성화 후 GPT4 Plug in에서 선택하여 사용하면 됨.

Github CoPilot 사용 중인데 뭐가 더 무서운지 테스트 해봐야지 음 ~ 🎃👹🤡💩👻💀☠️👽👺🙀

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