CSV 파일 감성 분석: 모든 행을 라벨링하고 이유까지 파악하기
댓글, 리뷰, 고객 응대 내용이 담긴 CSV를 업로드하면 새 열에 모든 행의 감성(긍정, 부정, 중립, 혼합)과 언급된 주제가 함께 표시됩니다. 또한 요약본을 통해 각 주제별 감성 분포를 보여주므로, 단순히 30개 행이 부정적이라는 사실뿐만 아니라 구체적으로 무엇에 부정적인지까지 알 수 있습니다. 첫 행들은 무료이며, 최대 20,000개 행 분석은 $5 1회 결제입니다.
파일의 감성을 분석하는 방식 비교
단어 사전 방식은 빠르고 무료이며, AI 챗봇은 문맥을 잘 파악합니다. 관건은 수천 개의 실제 댓글에서도 안정적으로 작동하느냐입니다.
| 상황 | AI 챗봇 | 이 도구 |
|---|---|---|
| 수십 개의 댓글 분석 | 어조와 반어법을 잘 파악함 | 잘 작동함 |
| "참 좋네요, 컵이 또 깨져서 오고." | 대체로 반어법을 이해함 | 단어 목록이 아닌 AI 모델로서 동일하게 문맥을 정확히 파악함 |
| CSV 파일 내 3,000개 행 | 대화창 용량에 들어가는 분량만 처리하고 멈춤 | 40개 행씩 나누어 모든 행을 빠짐없이 라벨링 |
| 한 문장에 칭찬과 불만이 섞인 경우 | 한쪽 편만 들거나 장황하게 설명함 | 혼합(mixed)으로 라벨링하고 두 주제 모두 분류 코드 부여 |
감성 분석만으로는 부족한 이유
'부정(negative)'으로 가득 찬 열은 무언가 잘못되었다는 것은 알려주지만, '무엇이' 문제인지는 알려주지 못합니다. 따라서 이 도구는 실제 데이터에서 추출한 목록을 바탕으로 각 행에 최대 3개의 주제를 부여하며, 요약본을 통해 주제별로 긍정, 부정, 중립, 혼합 행이 각각 몇 개인지 보여줍니다. 덕분에 한 파일 안에서도 '고객 지원'은 대체로 긍정적인 반면 '배송'은 대부분 부정적이라는 점을 명확히 파악할 수 있습니다.
여기서 '혼합(mixed)'은 애매할 때 쓰는 임시방편이 아닙니다. '품질은 정말 좋은데 배송이 3주나 늦었어요'처럼 두 감성이 뚜렷이 공존할 때 부여되는 명확한 라벨입니다.
어떤 텍스트 데이터를 분석할 수 있나요?
- 제품 및 모바일 앱 리뷰
- NPS 또는 고객 만족도 설문조사 주관식 답변
- 고객 지원 티켓 문의 내용 및 상담 내역(한 행당 1건)
- 스프레드시트로 내보낸 소셜 미디어 댓글 및 반응
- 여러 언어가 섞인 데이터(선택 시 번역 열 추가 가능)
도구의 작동 방식, 비용, 파일 처리 방식은 고객 리뷰 분석 페이지에서, 모든 도구의 가격은 요금제 페이지에서 확인하세요.
최종 업데이트
자주 묻는 질문
ChatGPT로 CSV 파일 감성 분석을 할 수 있나요?
분량이 적은 파일이라면 어조를 잘 파악하여 처리합니다. 하지만 수천 행 규모가 되면 파일 일부만 라벨링하거나, 모든 행을 분류하는 대신 요약만 해버리는 경우가 많습니다. 이 도구는 한 행도 빠짐없이 모든 행을 라벨링하여 CSV에 결과를 추가해 드립니다.
단어 사전 방식인가요, AI 모델 방식인가요?
AI 모델이 각 행의 문맥을 읽으므로 긍정·부정 단어 수를 단순 집계하는 방식보다 부정형 표현이나 반어법을 훨씬 잘 처리합니다. 최종 수치를 활용하기 전에 샘플 데이터를 직접 확인해 보세요.
주제 분석 없이 감성 분석 열만 받을 수도 있나요?
감성(Sentiment) 열 하나만 필요하시다면 '모든 행 AI 처리' 도구에서 감성 분석 작업을 선택하시면 됩니다. 현재 페이지는 여기에 주제 분류와 종합 요약본까지 추가로 제공하는 도구입니다.
1회 결제로 몇 행까지 분석할 수 있나요?
최대 20,000행까지 작업당 $5, 또는 주당 $19의 무제한 플랜으로 최대 100,000행까지 이용할 수 있습니다.
무료로 체험해 볼 수 있나요?
최대 100행까지의 파일은 전체 무료입니다. 더 큰 파일도 회원가입 없이 화면에서 첫 행들을 무료로 확인할 수 있습니다.