datapitfalls - 차트뿐 아니라 데이터 분석 전 과정의 함정을 찾는 도구

1 week ago 24

데이터 분석 및 보고서 작성자를 위해 질문 설정부터 수집, 변환, 분석, 해석과 전달까지 오류와 편향을 점검하는 도구
축을 잘라낸 차트뿐 아니라 누락값 제거, 잘못된 JOIN, 생존자 편향, 상관관계와 인과관계 혼동, 유리한 기간만 고르는 문제 등을 검사
차트 이미지, Python/SQL/R 코드, 자연어로 설명한 분석 과정과 보고서를 입력해 문제점과 심각도, 근거, 수정 방법 확인
여러 차트를 함께 비교해 서로 다른 척도와 모순된 메시지를 찾고, 데이터 가공 코드부터 차트와 결론까지 여러 단계를 연결해 검토 가능
데이터 작업의 함정을 8개 영역으로 분류
- 인식 오류, 기술적 오류, 수학적 오류, 통계적 오류
- 분석 왜곡, 시각화 오류, 디자인 문제, 편향된 기준
Ben Jones의 책 《Avoiding Data Pitfalls》를 바탕으로 8개 영역의 검사 규칙 제공
웹 앱에서 설치 없이 검사 가능
- PDF의 본문과 차트/표, Word 문서, PowerPoint, Jupyter Notebook 등 지원
Claude Code, Claude Desktop, claude.ai에 MCP로 연결해 분석과 차트 작성 과정에서 검사 기준 활용
- MCP는 Claude에 규칙과 체크리스트를 제공하는 방식으로, 서버 자체에는 별도 Anthropic API 키 불필요
입력에서 확인된 문제와 추가 데이터 확인이 필요한 잠재적 문제를 구분해 결과 제공
CLI의 --ci 모드는 입력에서 확인된 경고나 오류가 있으면 실패 종료 코드를 반환해 CI에 연결 가능
웹 스캐너의 입력은 Claude API로 전송되며, 웹 앱 자체에는 저장하지 않음
코드는 MIT, 검사 규칙은 CC BY-NC 4.0
- 업무에서 자신의 자료를 검사하는 용도는 무료이며, 규칙을 유료 제품이나 서비스에 포함하려면 별도 라이선스 필요

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