역대 흥행 1위는 명량일까? 영화 데이터로 따라 하는 Claude Code 데이터 분석 (강의 교안 공개)

역대 흥행 1위 영화는 관객 수로 세면 명량(1,761만 명), 매출액으로 세면 왕과 사는 남자(1,633억 원)입니다. 이 글은 영화진흥위원회 KOBIS의 역대 박스오피스 500편으로, 이런 "같은 데이터인데 답이 갈리는 지점"을 Claude Code에 말로 시켜 찾아내고 한 장 리포트로 정리하는 과정을 단계별로 따라 합니다.

2026년 9월 29일(온라인)과 10월 6일(판교 디지털 오픈랩, 오프라인)에 진행한 「[디지털 오픈랩×인프런×YBM] Claude Code로 데이터 수집부터 리포트까지」 강의 내용입니다. 교안 11챕터 전체를 digitalopenlab-dataanalysis.vercel.app 에 공개했습니다. 아래 숫자는 교안의 실습 CSV(2026-09-28 조회)로 다시 계산해 확인했습니다.

이 글은 이런 분께 필요합니다

• Claude Code를 코딩 말고 업무 데이터 분석에 써 보고 싶은 분
• 엑셀은 쓰지만 "이 숫자 믿어도 되나?"를 확인하는 방법이 막막한 분
• 데이터 분석 수업에 쓸 쉬운 예제와 교안을 찾는 강사

준비물은 Claude Code가 설치된 노트북 하나입니다. 설치 방법과 실습 파일은 교안의 사전 준비 & 자료실에 있습니다.

전체 흐름: 가설 → 수집 → 의심 → 정리

교안은 네 단계를 두 번 돕니다. 1회차(0105)는 영화 데이터로 시연하고, 2회차(0611)는 각자 고른 주제로 직접 해 봅니다.

단계	하는 일	교안 챕터
가설	무엇을 확인할지 한 문장으로 정한다	01, 07
수집	데이터를 받아 분석할 수 있게 다듬는다	03, 08
의심	결론 내기 전에 숫자를 한 번 더 본다	04, 09
정리	검증된 것과 추측을 나눠 한 장으로	05, 10

Step 1. KOBIS에서 역대 박스오피스 파일을 받습니다

KOBIS 영화관 입장권 통합전산망은 로그인 없이 무료로 통계를 내려받을 수 있습니다. 통계정보 → 역대 박스오피스에서 표 위의 엑셀 버튼을 누르면 관객 수 상위 500편이 파일 하나로 받아집니다. 교안 자료실의 kobis_boxoffice_top500.csv를 써도 됩니다.

받자마자 Claude Code에 파일을 먼저 읽혀 봅니다.

KOBIS 역대 박스오피스 엑셀 파일을 읽어서 상위 10편을 표로 보여줘. 매출액은 억 원 단위로 바꾸고, 매출액이 0인 영화가 몇 편이고 언제 개봉한 영화들인지도 알려줘.

여기서 첫 번째 함정이 나옵니다. 11위 괴물(2006)은 관객이 1,301만 명인데 매출액이 0입니다. 파일 끝까지 보면 2008년 이전 개봉작 99편의 매출이 0이거나 비어 있습니다. 그 시기 매출이 이 통계에 기록되지 않았다는 뜻이지, 돈을 못 벌었다는 뜻이 아닙니다. 숫자 0은 "0원"일 수도, "기록 없음"일 수도 있습니다.

Step 2. "무엇을 셀지"부터 정합니다

같은 파일을 관객 수와 매출액으로 각각 줄 세우면 1위가 다릅니다.

영화	개봉	관객 수	관객 순위	매출액	매출 순위
명량	2014	1,761만 명	1위	1,357억 원	4위
왕과 사는 남자	2026	1,692만 명	2위	1,633억 원	1위
극한직업	2019	1,626만 명	3위	1,396억 원	2위
아바타: 물의 길	2022	1,081만 명	29위	1,376억 원	3위

KOBIS 역대 박스오피스 파일에서 관객 수 기준 1위와 매출액 기준 1위를 각각 알려줘. 두 순위가 왜 다른지, 관객 1명당 평균 매출을 개봉 연도별로 계산해서 설명해줘.

차이는 표 한 장 값에서 나옵니다. 관객 1명당 평균 매출이 2008년 개봉작은 약 6,560원, 2026년 개봉작은 약 10,540원입니다. 질문을 "가장 많은 사람이 본 영화는?"으로 바꿔야 답이 하나(명량)로 정해집니다. 뭘 셀지를 먼저 정의하지 않으면 맞는 숫자도 틀린 답이 됩니다.

Step 3. 평균을 한 번 의심합니다

다음 질문은 "2014년이 2016년보다 흥행이 잘된 해였을까?"입니다. 개봉 연도별 평균 관객 수를 내면 2014년(535만 명)이 2016년(485만 명)보다 높습니다. 그런데 2014년에는 명량·국제시장·겨울왕국·인터스텔라, 천만 영화가 4편이 있었고 2016년은 1편뿐입니다.

연도별 평균 관객 수를 천만 영화 포함과 제외로 나눠서 다시 계산해줘. 2014년과 2016년을 비교해서 결론이 달라지는지 확인해줘. 평균 말고 중앙값으로도 비교해줘.

천만 영화를 빼면 400만 대 461만으로 순위가 뒤집히고, 중앙값으로 봐도 2016년(414만)이 2014년(400만)보다 높습니다. 평균을 비교할 때는 그 평균을 혼자 끌어올리는 값이 한쪽에 몰려 있지 않은지 먼저 확인해야 합니다.

개봉 연도	편수	전체 평균	천만 영화	천만 영화 빼고 평균
2014	27편	535만 명	4편	400만 명
2016	30편	485만 명	1편	461만 명

Step 4. 내 주제로 같은 네 단계를 돕니다

2회차 실습에서는 각자 관심 있는 주제로 같은 흐름을 처음부터 끝까지 갑니다. 교안 07~09에 챕터별 프롬프트가 있습니다.

1. 가설: "○○는 △△일 것이다"를 한 문장으로 적습니다. (07)
2. 수집·전처리: 공공데이터나 내 엑셀을 받아, 빈칸·단위·중복을 정리하고 "바꾼 내용" 목록을 남깁니다. (08)
3. 의심: 요약·분포·그룹 비교·치우침 점검 네 가지로 훑어보고, 결론을 흔드는 값이 있는지 봅니다. (09)

Step 5. 한 장 리포트로 정리합니다

결과는 브라우저로 바로 열리는 HTML 파일 하나로 만듭니다. 칸은 여섯 개입니다.

칸	내용
제목	인사이트 한 문장. 제목만 읽어도 결론이 보이게
핵심 숫자	결론을 받치는 숫자 2~3개, 숫자마다 단위
그래프	1~2개
데이터 설명	출처·기간·행 수, 전처리로 바꾼 내용
검증된 것 / 추측	데이터로 확인한 것과 짐작한 것을 나눠서
한계와 다음 질문	이번에 못 본 것

지금까지의 분석을 한 장짜리 HTML 리포트 report.html로 만들어줘. 순서는 1) 제목=인사이트 한 문장 2) 핵심 숫자 3개 3) chart.png 4) 데이터 출처·기간·행 수와 전처리 내역 5) '검증된 것'과 '추측'을 나눈 표 6) 한계와 다음 질문. 파일 하나로 열리게 이미지도 안에 넣어줘.

리포트의 가치는 꾸밈이 아니라 "어디까지 믿어도 되는지"가 보이는 데 있습니다. 교안 10에는 같은 결과로 1분 세로 영상을 만드는 프롬프트도 있습니다.

자주 막히는 곳

증상	원인	해결
매출액이 0인 영화가 많다	2008년 이전 개봉작은 매출이 기록되지 않음	매출 분석은 2008년 이후 개봉작으로 범위를 좁힌다
매출액 숫자를 읽기 어렵다	원본에 쉼표가 없는 원 단위	"억 원 단위로 바꿔줘"라고 요청
연도별 평균이 이상하게 높다	천만 영화 같은 큰 값이 몇 편 섞임	큰 값 제외 평균, 중앙값을 같이 본다
2020~2021년 평균이 튄다	코로나로 상위 500편에 든 영화가 각 4편, 8편뿐	몇 편으로 낸 평균인지 편수를 같이 적는다
상위 500편이 전체를 대표하지 않는다	500위 영화의 관객이 205만 명	"그해 개봉한 흥행작"의 평균이라고 범위를 밝힌다

교안 전체 보기

교안 11챕터와 프롬프트 모음, 용어 사전, FAQ는 digitalopenlab-dataanalysis.vercel.app에서 볼 수 있습니다. 수업에 쓰셔도 좋고, 쓰실 때는 출처(데이터팝콘)만 밝혀 주세요.