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ChatGPT로 한국은행 통계 읽기, 정말 가능할까?
생활경제

ChatGPT로 한국은행 통계 읽기, 정말 가능할까?

ChatGPT는 숫자도 읽을 수 있을까? 한국은행 ECOS 통계를 기반으로 AI가 물가·금리·실질금리를 해석하는 과정을 실험했습니다. AI 경제분석의 가능성과 한계를…
구글시트로 CPI 그래프 자동 업데이트하기 — 데이터가 스스로 흐르는 구조
생활경제

구글시트로 CPI 그래프 자동 업데이트하기 — 데이터가 스스로 흐르는 구조

한국은행 ECOS API와 구글시트를 연결해 소비자물가지수(CPI)를 자동으로 갱신하는 방법을 소개합니다. 데이터 자동화의 구조, 보안, 확장 사례까지 단계별로 해설합니다.
ChatGPT에게 물었다: 2025년 11월, 물가 오를까 내릴까?
생활경제

ChatGPT에게 물었다: 2025년 11월, 물가 오를까 내릴까?

AI가 예측한 2025년 한국 물가 상승률은 얼마일까? ChatGPT 예측과 통계청 CPI 실제 데이터를 비교해 본 결과, AI의 경제…
중고거래가 늘면, 진짜 경기침체일까?
생활경제

중고거래가 늘면, 진짜 경기침체일까?

중고거래는 단순한 절약이 아닙니다. 금리·물가·소득 데이터를 통해 2025년 경제심리를 읽고, 실제 소비 구조를 데이터로 분석했습니다.
카드매출 데이터로 본 외식 트렌드 변화, 한국인은 어디에 더 쓰고 있을까?
생활경제

카드매출 데이터로 본 외식 트렌드 변화, 한국인은 어디에 더 쓰고 있을까?

2025년 공식 통계를 바탕으로 카드매출·서비스업 생산·외식 물가를 함께 읽어 외식의 ‘실질’ 흐름을 분석합니다. 효율형 외식으로의 전환을 데이터로 확인하세요.
복지 사각지대, 데이터로 드러난 공백 지역들
생활경제

복지 사각지대, 데이터로 드러난 공백 지역들

2025년 복지예산은 사상 최대지만, 여전히 제도 밖에 있는 사람들이 많습니다. 전북 7.8%, 세종 2.4% — 지역별 복지 수급률…
지자체별 청년정책, 어디가 제일 활발할까?
생활경제

지자체별 청년정책, 어디가 제일 활발할까?

서울·부산·광주·충남 등 주요 지자체의 2025년 청년정책 예산과 참여율을 데이터로 비교했습니다. 어디가 진짜 청년이 살기 좋은 도시일까요?
국민연금 수익률, 진짜 손해일까? 데이터로 본 진실과 오해
생활경제

국민연금 수익률, 진짜 손해일까? 데이터로 본 진실과 오해

국민연금은 손해일까, 투자일까? 2018~2024년 연도별 수익률 데이터를 바탕으로 실제 운용성과를 분석했습니다. 평균 수익률 6.82%, 2024년 사상 최고 15.32%를…
청년층 저축률 하락, 데이터로 읽는 현실과 해법
생활경제

청년층 저축률 하락, 데이터로 읽는 현실과 해법

통계청과 한국은행 등 공식 데이터를 바탕으로 청년층 저축률 하락의 원인과 해법을 해석합니다. 가계순저축률 추이, 소비성향 변화, 소득·지출 구조,…
신용점수 700점과 900점, 대출금리 차이는 얼마나 날까?
생활경제

신용점수 700점과 900점, 대출금리 차이는 얼마나 날까?

신용점수 700점과 900점의 차이가 실제 대출금리에 얼마나 영향을 주는지 데이터로 분석했습니다. 저축은행·시중은행 공시자료를 바탕으로 금리 차이, 연체율, 신용등급별…
서울과 지방, 물가 격차는 얼마나 될까?｜2025년 지역별 체감물가 데이터 분석
생활경제

서울과 지방, 물가 격차는 얼마나 될까?｜2025년 지역별 체감물가 데이터 분석

통계청 2025년 9월 소비자물가지수를 바탕으로 서울과 지방의 물가 격차를 비교했습니다. 서울은 서비스·주거 중심, 지방은 식료·연료 중심으로 물가 구조가…
유가가 떨어졌는데 휘발유값은 왜 그대로일까?
생활경제

유가가 떨어졌는데 휘발유값은 왜 그대로일까?

국제유가는 내렸지만 주유소 기름값은 왜 그대로일까요? 오피넷·한국석유공사·한국은행 데이터를 기반으로 세금, 환율, 정제마진, 재고 시차 등 휘발유값이 쉽게 내려가지…
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