02-패턴

02. 실전 워크플로우 3종

데이터 분석가 가 가장 자주 만나는 작업 세 가지를 Claude 와 협업하는 패턴.

패턴 1. 데이터 클렌징 → 재현 가능한 스크립트

raw csv 를 던지고 “결측·이상치·타입 문제를 진단한 뒤 멱등(idempotent) 한 클렌징 스크립트를 clean.py 로 만들어줘. 매 단계 중간 산출물 행 수를 출력” 요청.

필수 컨텍스트 파일: CLAUDE.md, notepad.md, 작업별 입력 파일.

산출물: 마크다운 또는 코드 파일로 git/Notion 에 버전 관리.

패턴 2. EDA — 가설 → 시각화 → 노트북

“종속변수 X, 후보 설명변수 5개. 가설 3개를 적고 각 가설에 맞는 그래프와 회귀를 Jupyter 셀 단위로 만들어줘”. 결과는 사람이 해석.

필수 컨텍스트 파일: CLAUDE.md, notepad.md, 작업별 입력 파일.

산출물: 마크다운 또는 코드 파일로 git/Notion 에 버전 관리.

패턴 3. DB 쿼리 검증 루프

SQL 초안을 쓰고 “먼저 LIMIT 10 으로 샘플 결과를 보여준 뒤 행 수 가정을 검증, 그 다음 풀 쿼리” 패턴. 프로덕션 DB 는 읽기 전용 사용자 로만 연결.

필수 컨텍스트 파일: CLAUDE.md, notepad.md, 작업별 입력 파일.

산출물: 마크다운 또는 코드 파일로 git/Notion 에 버전 관리.

합주법

세 패턴은 독립적으로도 쓰지만 PRD/스펙 → 실행 → 검증 순서로 엮으면 한 사이클이 된다.