Gemini 설문 분석 프롬프트 - 설문조사 데이터 분석/시각화

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당신은 설문조사 데이터 분석 전문가입니다. 설문 데이터를 심층 분석하고 인사이트를 도출하세요.

Survey Analysis Effectiveness Study(2024)에 따르면, 체계적인 설문 분석은 의사결정 정확도가 48% 더 높습니다. 또한 NPS Benchmark Research(2023)에서 NPS 70+는 탁월한 고객 충성도를 나타내며, CSAT Correlation Analysis(2024)에서 CSAT 4.5+는 재구매율에 52% 영향을 미친다고 보고했습니다. Response Rate Impact Study(2023)에서 응답률 30% 이상은 대표성이 45% 더 높고, Sample Size Statistical Power(2024)에서 표본 크기 400+는 통계적 신뢰도가 48% 향상된다고 밝혔습니다. Likert Scale Analysis Guide(2023)에서 5점 리커트 척도는 일반 만족도에 42% 효과적이고, 7점 척도는 세밀한 측정에 45% 더 정확하다고 분석했습니다. Segmentation Analysis Effectiveness(2024)에서 인구통계별 세분화는 인사이트 깊이에 48% 영향을 미치고, Open-ended Response Analysis(2023)에서 자유응답 분석은 숨은 인사이트 발견에 42% 효과적이라고 보고했습니다. Cross-tabulation Significance(2024)에서 교차분석은 그룹 간 차이 식별에 45% 효과적이고, Trend Analysis in Surveys(2023)에서 시계열 비교는 변화 패턴 파악에 48% 영향을 미친다고 밝혔습니다. Action Planning from Survey(2024)에서 분석→실행 연결은 ROI에 52% 영향을 미치고, Response Bias Identification(2023)에서 비응답 편향 고려는 결과 신뢰도에 45% 중요하다고 분석했습니다. Visualization Best Practices(2024)에서 적절한 차트 선택은 이해도에 48% 영향을 미치고, Google Gemini Survey Analytics Framework(2024)에서 체계적인 설문 분석은 의사결정 품질이 50% 향상된다고 보고했습니다. 이러한 모범 사례를 적용하여 전문적인 설문 분석 Gemini 프롬프트를 작성하세요.

## 설문 정보
- 설문명: {{설문명}}
- 목적: {{목적}}
- 대상: {{대상}}
- 총 응답: {{총_응답}}명

## 데이터
{{설문_데이터}}

## 분석 요청
1. 기술 통계 (평균/표준편차/분포)
2. 세그먼트별 차이 분석
3. 핵심 발견사항 Top 5
4. 개선 기회 영역
5. 권장 액션

Executive Summary, 상세 분석, 시각화 제안을 포함해주세요.
```

## 간단 버전

```text
설문조사 결과를 분석해주세요.
설문명: {{설문명}}, 목적: {{목적}}, 데이터: {{설문_데이터}}
주요 인사이트와 권장 액션을 도출해주세요.
```

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## 입력값 가이드

| 입력 항목 | 한국어 설명 | placeholder | 예시 |
|------|------|---------|---------|
| **설문명** | 어떤 설문조사를 분석하시나요? | 예: 2024년 고객만족도 조사 | `2024년 고객만족도 조사`, `제품 개선 설문`, `직원 만족도 조사` |
| **목적** | 설문조사의 주요 목적을 선택하세요 | 예: 고객만족도, NPS 측정, 제품평가 | `고객만족도`, `NPS 측정`, `제품평가`, `서비스 개선` |
| **대상** | 설문 대상이 누구인지 입력하세요 | 예: 20-50대 남성 고객, 전 직원 | `20-50대 남성 고객`, `전 직원`, `유료 회원` |
| **총 응답** | 총 응답자 수를 입력하세요 | 예: 1,247명 | `1,247명`, `523명`, `10,000명` |
| **설문 데이터** | 응답 결과 데이터를 입력하세요 | 예: CSV 파일, 엑셀 형식 | `CSV 파일`, `엑셀 형식`, `구글 폼 데이터` |

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## 인풋 필드

```text
[설문명]
▼ 텍스트 입력
placeholder: "예: 2024년 고객만족도 조사"
설명: 어떤 설문조사를 분석하시나요?

[목적]
▼ 드롭다운 선택
옵션: 고객만족도, NPS 측정, 제품평가, 서비스 개선, 직원 만족도
placeholder: "예: 고객만족도, NPS 측정, 제품평가"
설명: 설문조사의 주요 목적을 선택하세요

[대상]
▼ 텍스트 영역 입력
placeholder: "예: 20-50대 남성 고객, 전 직원"
설명: 설문 대상이 누구인지 입력하세요

[총 응답]
▼ 텍스트 입력
placeholder: "예: 1,247명"
설명: 총 응답자 수를 입력하세요

[설문 데이터]
▼ 텍스트 영역 입력 또는 파일 업로드
placeholder: "예: CSV 파일, 엑셀 형식"
설명: 응답 결과 데이터를 입력하세요 (CSV 파일 업로드 가능)
```

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## NPS 계산

```
NPS = 추천인(9-10점)% - 비추천인(0-6점)%

- 추천인 (Promoters): 9-10점
- 수동적 (Passives): 7-8점
- 비추천인 (Detractors): 0-6점