ChatGPTの「データ分析機能」は、コードを書かずにデータ分析を行うことができる強力なツールです。この機能を使えば、誰でも簡単にデータを可視化したり、機械学習モデルを構築したりすることができます。
このブログ記事では、ChatGPTのデータ分析機能の使い方と活用方法について解説します。また、実際にデータ分析を行ってみる実演も紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
はじめに
みなさんChatGPT使ってますか？2022年11月でChatGPTがでて結構テレビでも話題になりました。最近は、生成AIのニュースをテレビで見ることは減ったのですが、着々と進化が進んでいます。でも、生成AIを活用している人と活用していない人の差がすでに開き始めています。なので、これから使ってみたいという方に見ていただいて参考になればいいなと思います。
ChatGPTの概要とデータ分析機能の紹介
ChatGPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデルです。テキスト生成、翻訳、質問応答など、様々なタスクを実行することができます。近年、ChatGPTはデータ分析の分野でも注目されています。その理由は、ChatGPTの「データ分析機能」を使えば、コードを書かずに簡単にデータ分析を行うことができるからです。
ChatGPTの「データ分析機能」は、以下の機能を提供しています。
- データ可視化: データをグラフやチャートで表現することができます。
- 機械学習: データからパターンを見つけ、将来を予測することができます。
- データクリーニング: データの欠損値や異常値を処理することができます。
- その他: データの集計、前処理、異常検知などを行うことができます。
データ分析機能の利点と注意点
ChatGPTのデータ分析機能には、以下の利点があります。
- コードを書かずにデータ分析が行える: データ分析の専門知識がなくても、簡単にデータ分析を行うことができます。
- 分析結果を簡単に可視化できる: グラフやチャートで分析結果を表現することで、データの傾向やパターンを簡単に把握することができます。
- 機械学習モデルを簡単に構築できる: コードを書かずに、機械学習モデルを構築することができます。
一方で、以下の点に注意する必要があります。
- 無料プランでは利用できない: データ分析機能は、ChatGPT Plusの有料プランでのみ利用できます。
- 分析できるデータ量に制限がある: 分析できるデータ量は、プランによって制限されています。
- 高度な分析には、専門知識が必要になる: 高度な分析を行うには、データ分析の専門知識が必要になります。
記事の目的と対象読者
このブログ記事では、ChatGPTのデータ分析機能の使い方と活用方法について詳しく解説します。また、実際にデータ分析を行ってみる実演も紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
データ分析機能の使い方
機能の利用方法
この機能は、ChatGPT Plusの有料プランで利用することができます。
ChatGPTデータ分析機能を利用するには、以下の手順が必要です
- テキストボックスの左のクリップマークを選択
- 分析したいデータファイルをアップロード
- CSV
- Excel
- JSON
- TXT
- 分析したい内容を入力
- 集計：データの合計、平均、中央値、標準偏差などを計算します
- 可視化：データをグラフやチャートで表現します
- 機械学習：データからパターンを見つけ、将来を予測します
- その他：データのクリーニング、前処理、異常検知などを行います
- 実行
データ分析機能の活用法
これから紹介するデータ分析の活用法は、ChatGPTができると回答したので実際にできるかを例を用いて出してもらっているので中にはできないようなものもあるとは思いますができるかできないかを知れるだけでもいいと思うので書いていきます。
データ可視化
ChatGPTは、データをグラフチャートで作成することができます。データの傾向やパターンを簡単に見るにはいい方法だと思います。
ChatGPTは、以下のグラフやチャートを作成することができます。
- 折れ線グラフ
- 棒グラフ
- 散布図
- ヒストグラム
- 円グラフ
- 箱ひげ図
- ヒートマップ
- 面グラフ
- レーダーチャート
例えば、
- 販売データを折れ線グラフで表示し、時間の経過に伴う販売量の変化を分析する
- 顧客データを散布図で表示し、顧客属性と購買金額の関係を分析する
これらの表はChatGPTに作成してもらいました。例で作らせたので数値とかは適当です。
機械学習
機械学習は、データからパターンを見つけ、将来を予測するための手法です。ChatGPTのデータ分析機能では、以下の機械学習モデルを構築することができます。
- 線形回帰
- ロジスティクス回路
- ランダムフォレスト
- サポートベクターマシン
これらの機械学習モデルを組み合わせることで、より精度の高い予測を行うことができます。
例えば、
- 過去の顧客データを基に、購買可能性の高い顧客を予測する。
- 製品レビューデータから、製品の評判を分析する。
実際にChatGPTできるかを試してみてみたので紹介します
最初に線形回帰
このようにしてPythonコードを書いてくれます。このコードを参考にデータを変えたいときは、"temperature"のところの数値を変えてあげると平均気温のデータが変わります。"sales"のところの数値を変えると売り上げのデータが変わります。
次に、ロジスティクス回帰。以下の例では、ある学生が最終試験に合格するかどうか（合格=1、不合格=0）を、勉強時間に基づいて予測することを考えています
以下は、ランダムフォレストを用いた例です。仮想的なシナリオとして、ある企業が過去の顧客データを基に、新しい顧客が高価な商品を購入するかどうかを予測したいと考えているとします。ここでの特徴量は顧客の年齢と年収であり、ターゲットは商品の購入有無（購入=1、非購入=0）
以下は、サポートベクターマシン（SVM）を用いた例です。
データクリーニング
データクリーニングは、分析の前処理として重要です。欠損値や異常値を処理することで、分析の精度を向上させることができます。ChatGPTのデータ分析機能では、以下のデータクリーニングを行うことができます。
- 欠損値の補完
- 異常値の検出
- データの標準化
例えば、
- 顧客データの欠損値を平均値で補完する。
- 製品レビューデータから、スパムレビューを除去する。
最初に、欠損値の補完ができるかをやってみました。
次に、異常値の検出をやってみます。最初に言っておくと前の会話をちゃんと覚えていてデータの標準化までやってくれました。次にデータの標準化を紹介したかったのですが、やってくれてしまったので省きます。
その他
ChatGPTのデータ分析機能は、上記以外にも様々な用途に活用することができます。
- データの集計
- データの前処理
- 異常検知
例を基にしてChatGPTにやってもらいます。
まとめ
データ分析機能のメリットとデメリット
実際に使ってみて感じたことを以下に書きます。僕は、あまりコードとかは使えないですがプロンプトのコツみたいなものを掴むといろいろなヒントが得られるようになります。コードの意味が分からなくても、その部分について教えてもらえるのでGoogleで調べるよりも早く情報を得ることができます。
メリット
- コードを書かずにデータ分析が行える
- 分析結果を簡単に可視化できる
- 機械学習モデルを簡単に構築できる
デメリット
- 無料プランでは利用できない
- 分析できるデータ量に制限がある
- 高度な分析には、専門知識が必要になる
読者へのメッセージ
今後さらに進化していくとは思いますが、今のうちに触っておかないとどんどん取り残されてしまう可能性がかなりあると思うので少しずつ触ってみていろいろなことを試してみてください。今回は、データ分析機能について書いていきました。もし、使い方がわからないやどんどんハードルが上がってしまって使いたいけど使えないという方は僕がサポートいたしますので気軽にお問い合わせください！
