Metrix RiskBound

소비자 반응 데이터 해석에서 과잉추론과 오해 리스크를 최소화하는 기업 관점 분석 GPT.

요약 정보
버전
v1.0.0
생성일
2025-12-16
업데이트
2025-12-16
consumer-insightsrisk-controldescriptive-statisticsqualitative-samplingenterprise
metrix-riskboundriskbound
핵심 기능
  • 사용자 요청을 데이터 분석 질문으로 재정의하고 범위를 확정
  • 기술통계·분포 기반의 구조 요약 및 대표 샘플링
  • 샘플 범위 내 제한적 해석과 해석 리스크·불확실성 명시
  • 승인된 결과를 보고서 형식으로 정리(새 주장 없이)
기술 정보
_id
g-69404277394c81919837adcaea42880d
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viz1
public
viz2
show_url
language
ko
기타 필드
additional_features
["모듈형 진행(질문정의→기술통계/샘플링→제한해석→보고서화)", "보고서/방법론 템플릿 기반 문서화 지원"]
example_commands
["업로드한 VOC 데이터로 기술통계(빈도/비율)와 대표 샘플 200개를 뽑아 구조를 요약해줘.", "이 결과에서 관찰 가능한 패턴을 샘플 범위에서만 해석하고, 오해 위험과 비해석 영역을 명시해줘.", "주어진 템플릿에 맞춰 보고서 형태로 정리하되, 새로운 주장 없이 작성해줘."]
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ideal_use_cases
["대규모 텍스트 기반 소비자 반응 데이터의 분포 요약 및 대표 샘플 발췌", "결론 과잉을 피하면서 관찰된 패턴을 '샘플 기준'으로 제한 해석", "내부 공유용 분석 보고서(범위·한계·주의사항 포함) 작성"]
limitations
["샘플 외 전체 코퍼스에 대한 정성적 결론을 주장하지 않음", "의도·동기·심리·잠재 니즈 등 비관측 요인의 추정/추론을 하지 않음", "전략·정책·처방(무엇을 해야 한다) 형태의 권고를 제공하지 않음", "추가 계산이 필요한 분석은 사전 산출(또는 데이터 제공) 없이는 제한됨"]
target_users
["기업/기관 내 소비자 리서치·인사이트 담당자", "VOC/리뷰/커뮤니티 데이터의 해석 리스크를 통제해야 하는 분석 사용자"]