データ アナリスト向け ChatGPT: 使用例と例

データ分析で時代の先を行くことは、ビジネスでの成功に不可欠です。自由に使える最も革新的なツールの 1 つは、作業を合理化するために設計された AI 主導のプラットフォームであるChatGPTです。

ChatGPT は、チャットデータ アナリストにとって非常に貴重なツールであり、探索的なデータ分析の実施、洞察力に富んだ視覚化の生成、コードの記述、および高度な統計モデリングの実行を支援します。

この記事では、データ分析における ChatGPT の使用、その利点、制限などについて説明します。ストラップを締めて、飛び込みましょう!

目次

• ChatGPTとは何ですか?
• データ分析でChatGPTを使用する方法
  • 1. 視覚化
  • 2. 予測
  • 3. 推奨事項
  • 4. 探索的データ分析
  • 5. SQLコードの生成
  • 6. 感情分析
• データ分析に ChatGPT を使用する利点トップ 6
• データ分析における ChatGPT の制限
• ChatGPT はデータ アナリストがさまざまな角度からデータを探索し、隠れたパターンを発見するのにどのように役立つか
  • 1. 別の視点を生成する
  • 2. コンテキストとドメインの知識を提供する
  • 3. パターンと異常を特定する
  • 4. 仮説検証のサポート
  • 5. データに基づいた意思決定を促進する
• ChatGPT はデータ アナリストが一般的なデータ分析の課題に対処するのにどのように役立つか
  • 1. ドメインの専門知識の欠如
  • 2. データのクリーニングと前処理
  • 3. 複雑な統計分析
  • 4. レポートの作成とコミュニケーション
• データ分析における ChatGPT の将来
• 最終的な考え

ChatGPTとは何ですか?

OpenAIによって開発された ChatGPT は、高度な言語モデルと機械学習技術を使用して自然言語クエリを理解し、応答を生成する強力な自然言語処理 (NLP) AI チャットボットです。

データ アナリストは、次のようなさまざまなタスクで ChatGPT の機能から大きなメリットを得ることができます。

• Python、R、SQL、およびその他のプログラミング言語でのコード スニペットの生成

• データセットを分析して洞察を提供する

• プロジェクトの計画とリソースの割り当てをサポートします

• 研究およびデータ主導型タスクの支援

ChatGPT をワークフローに組み込むことで、貴重な時間を節約し、複雑なプロセスを合理化し、データ アナリストとしての効率を高めることができます。

ChatGPT とは何かについて概要を理解したところで、次のセクションで ChatGPT がデータ分析でどのように使用されるかを見てみましょう。

データ分析でChatGPTを使用する方法

ChatGPT は、人間の言語を理解し、一貫性があり状況に応じて適切な応答を生成する能力を利用することで、データ分析の分野で貴重なツールとなります。

探索的データ分析の支援、SQL コード生成、予測と推奨事項の作成、センチメント分析など、さまざまな方法でサポートを提供できます。

ChatGPT をデータ分析にどのように使用できるかについて詳しく説明します。

1. 視覚化

ChatGPT はコード インタープリター プラグインなしでは画像を作成できませんが、データ分析タスクを視覚化する最適な方法のアイデアを考える上で貴重なツールとなります。

これは、あなたとあなたの視聴者がデータセット内の関係を理解できるようにする、洞察力に富んだチャートやグラフのアイデアを思いつくのに役立ちます。

2. 予測

予測分析で ChatGPT を使用すると、より正確な結果が得られ、ワークフローが合理化されます。ChatGPT の機械学習機能により、次のことが可能になります。

• データに基づいて予測モデルを考案するのを支援します。

• 既存の予測モデルを最適化して、改善されたレポートを生成します。

• データ内の新しい関連性や傾向を発見します。

顧客離れ予測シナリオのテスト データの例を次に示します。

この例では、年齢、契約期間、月額料金、合計料金、サービス使用量、ターゲット変数チャーンなどのいくつかの顧客属性があります。

各行は顧客を表し、列には対応する属性が含まれます。Churn 列は、顧客が解約したか (Yes)、否か (No) を示します。

このテスト データを使用して、トレーニングされた予測モデルと統合された ChatGPT システムを評価できます。顧客属性をシステムに入力すると、モデルによって生成された予測を観察し、ChatGPT と対話して説明を取得したり、潜在的なチャーンについて質問したりできます。

3. 推奨事項

ChatGPT は、より多くの情報に基づいた意思決定に役立つデータ分析プロジェクトの推奨事項を提供します。ChatGPT は、機械学習と自然言語理解を使用して、次のことが可能です。

• モデルの構築と分析に関連する機能を提案します。

• データ品質の問題に対処するための実践的なアプローチを提供します。

• 特定のユースケースに最適な分析ツールと手法を選択するためのガイド。

以下は、ChatGPT による実際のデータ分析プロジェクトの推奨事項とデータセットの例を示しています。

これらはほんの数例であり、特定の業界やデータの可用性に応じて、他にも無数の可能性があることに注意してください。

自分の興味や目的に合わせてプロジェクトを調整し、分析全体を通じてデータのプライバシーと倫理的配慮を���ず尊重してください。

4. 探索的データ分析

ChatGPT は、データを理解し仮説を立てる上で重要なステップである探索的データ分析 (EDA) を支援します。ChatGPT を使用すると、次のことが可能になります。

• どの変数または関係を調査するかについてのガイダンスを受け取ります。

• 分析を最適化するためのデータ変換の提案を取得します。

• データセットに関する有益な概要統計を取得します。

データ分析ワークフローで ChatGPT を利用すると、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、視覚的に魅力的な表現を作成し、分析プロセスを最適化できるようになります。

5. SQLコードの生成

ChatGPT は、自然言語入力に基づいてSQLコード スニペットを迅速に生成することで、データ アナリストの日常業務を支援します。

これにより、複雑なクエリの作成にかかる時間が削減されるため、クエリ結果を解釈し、データから実用的な洞察を導き出すことに、より多くの時間を費やすことができます。

たとえば、ChatGPT に、次のような特定のデータ セットをフェッチする SQL クエリを作成するように依頼できます。

「2020 年の月ごとの平均収益を見せてください。」

ChatGPT はこれを次のような SQL クエリに変換できます。

SELECT AVG(revenue) AS average_revenue, MONTH(date) AS month
FROM sales
WHERE YEAR(date) = 2020
GROUP BY MONTH(date);

6. 感情分析

コード生成に加えて、ChatGPT を利用して、大量のテキスト データの感情分析を実行できます。

データ アナリストは、この機能を使用して、顧客のフィードバック、ソーシャル メディアの存在、さらには社内のコミュニケーションを理解することができます。

このプロセスには、ChatGPT を使用して自然に処理し、各テキスト データにセンチメント スコアを割り当てることが含まれます。これらのスコアはグループ化、要約、視覚化されて、組織内の意思決定を導くための貴重な情報を提供できます。

要約すると、データ アナリストはChatGPT を使用して次のことを行うことができます。

• 膨大なデータセットを取得して分析します。

• 概要や視覚化の生成など、探索的なデータ分析を実行します。

• SQL コード スニペットを生成し、クエリ プロセスを簡素化します。

• テキスト データに対して感情分析を実行して、顧客と組織の感情に関する貴重な洞察を取得します。

データ戦略に ChatGPT を採用すると、効率が向上し、より適切な情報に基づいた意思決定を行うことができ、組織の成長と成功を促進できます。

次のセクションでは、データ分析の分野で ChatGPT を使用する 6 つの利点を見ていきます。

データ分析に ChatGPT を使用する利点トップ 6

ChatGPT はデータ アナリストにさまざまなメリットをもたらし、さまざまな課題への取り組みを支援します。

データ分析に ChatGPT を使用する主な利点については、以下で説明します。

1. 情報への迅速なアクセス: データ アナリストは、分析タスクに取り組む際にドキュメント、ライブラリ、プログラミング言語を参照する必要があることがよくあります。ChatGPT は、質問に答え、概念を説明し、コード スニペットを提供することで情報にすばやくアクセスできるため、リソースの検索にかかる時間を短縮できます。

2. オンデマンド サポート: データ アナリストは、オンデマンド サポート システムとして ChatGPT を利用できます。さまざまなデータ分析トピックやさらなる分析のためのヒントについて、質問したり、説明を求めたり、ガイダンスを要求したりできます。ChatGPT は即時応答を提供できるため、アナリストは同僚や上司の支援を待たずに障害を克服したり、洞察を得ることができます。

3. 機械学習ガイダンス: データ アナリストは、多くの場合、機械学習モデルを使用して洞察を抽出したり、予測モデルを構築したりします。ChatGPT は、適切な機械学習アルゴリズム、特徴エンジニアリング手法、モデル評価方法、パラメーター調整戦略の選択をガイドします。これは、アナリストが情報に基づいた意思決定を行い、モデルを効果的に最適化するのに役立ちます。

4. データの前処理とクリーニング: データ アナリストは、分析前のデータの準備とクリーニングにかなりの時間を費やします。ChatGPT は、データの前処理技術、欠損値の処理、外れ値の処理、顧客データの品質問題の解決に関する推奨事項を提供できます。これは、データ準備プロセスを合理化し、分析の品質を確保するのに役立ちます。

5. 大規模なデータセットの処理: データ アナリストは、処理と分析に時間がかかる大規模なデータセットを扱うことがよくあります。ChatGPT は、効率的なデータ操作手法、データ クリーニング方法、データ視覚化オプションに関する提案を提供することで、そのようなデータセットの処理を支援します。これにより、アナリストのワークフローが合理化され、生産性が向上します。

6. 統計分析とモデリング: ChatGPT は、データ アナリストによる統計分析の実行とモデルの構築を支援します。アナリストは、適切な統計テストの選択、モデルの仮定の理解、結果の解釈、適切な機械学習アルゴリズムの選択に関するガイダンスを求めることができます。

ChatGPT にも、今日の他のテクノロジーと同様に制限があります。これらの制限が何であるかについては、次のセクションで説明します。

データ分析における ChatGPT の制限

データ アナリストは、ChatGPT にはいくつかの制限があることに気づくかもしれません。

データ操作に ChatGPT または AI 言語モデルを使用する場合の重大な懸念事項には、次のようなものがあります。

• ChatGPT は、微妙な言語や技術的な言語を理解するのが必ずしも完璧であるとは限らず、特殊な領域での分析の精度に影響を与える可能性があります。

• コンテキストが重要な場合があり、ChatGPT がコンテキストを理解していない場合、誤った応答や無関係な応答が返される可能性があります。

• エラーや予期しない出力が発生する可能性があるため、リアルタイムで一か八かの意思決定を行うためのデータ分析には使用しないでください。

• モデルが常に一貫した結果を提供するとは限らないため、信頼性が問題になる可能性があります。

• モデルは機密情報にアクセスできる可能性があります。信頼できるプラットフォームでツールを使用していることを確認し、データを保護するために必要な予防措置に従ってください。

• ChatGPT を含む AI モデルは、一見もっともらしく見えても、不正確または誤解を招く出力を生成することがあります。データの整合性を確保するために、ツールによって提供される情報を常に検証およびクロスチェックしてください。

• ChatGPT のトレーニング データには現実世界のバイアスが含まれている可能性があるため、ChatGPT の応答に影響を与える潜在的なデータ バイアスに注意してください。潜在的なバイアスを常に認識しておくことは、データに対するバイアスの影響を軽減するのに役立ちます。

すべてを考慮すると、ChatGPT はデータ分析において貴重なツールですが、常に人間の専門知識と警戒心を補完する必要があります。

次のセクションでは、ChatGPT がデータ アナリストとしてさまざまな角度からデータを調査するのに役立つ方法について説明します。

ChatGPT はデータ アナリストがさまざまな角度からデータを探索し、隠れたパターンを発見するのにどのように役立つか

ChatGPT は、アナリストがさまざまな角度からデータを調査し、隠れたパターンを明らかにするための貴重なツールです。

データ探索プロセスをどのように支援できるかは次のとおりです。

1. 別の視点を生成する

ChatGPT は、データに関する別の視点や仮説を生成することで、アナリストが既成概念にとらわれずに考えるのに役立ちます。

アナリストはさまざまな角度から調査することで、すぐには明らかではないパターンを明らかにすることができます。

たとえば、ChatGPT は、顧客の人口統計、使用パターン、サービスの詳細、顧客が解約したかどうかなどの変数に関するデータを生成できます。その後、顧客離れに影響を与える要因について、別の視点や仮説を生成できます。

ChatGPT によって生成されたこれらの代替的な視点と仮説は、さらなる調査と分析の出発点として機能します。

統計的手法を使用してこれらの仮説をテストしたり、予測モデルを構築したり、より詳細なデータ分析を実行して、特定のコンテキストでこれらの観点を検証または改良したりできます。

2. コンテキストとドメインの知識を提供する

ChatGPT は、データセットに関連するコンテキスト情報とドメイン知識を提供できます。

アナリストが馴染みのない統計概念、アルゴリズム、または方法論についての説明を提供できます。

これは、アナリストがより多くの情報に基づいた意思決定を行い、調査を導くのに役立ちます。

3. パターンと異常を特定する

ChatGPT は、さまざまな次元にわたって情報を分析することで、アナリストがデータ内のパターンや異常を特定するのに役立ちます。

これにより、当初は見逃していた可能性のある関係や傾向を明らかにし、さらなる調査が必要な異常な観察結果をアナリストに警告することができます。

たとえば、特定の都市の数年間にわたる毎日の気温測定値を含むデータセットがあるとします。私たちは、異常気象やデータ記録エラーを示す可能性のある、データ内の異常なパターンや異常を特定したいと考えています。

データセットのスニペットは次のとおりです。

Date         Temperature (°C)
--------------------------------
2019-01-01   18.5
2019-01-02   19.2
2019-01-03   20.1
2019-01-04   18.9
2019-01-05   17.3
...          ...

ChatGPT を使用すると、次の手順を実行してパターンと異常を特定できます。

1. 探索的データ分析: ChatGPT にデータセットを分析して、全体的な温度分布に関する洞察を提供するように依頼できます。たとえば、次のような質問をすることができます。

• 「データセット内の平均気温は何度ですか?」

• 「気温の測定値に目立った傾向や季節性はありますか?」

• “Can you plot a histogram of the temperature values?”

2. Time Series Analysis: ChatGPT can help us analyze the time series data and identify any significant patterns or trends. We can ask questions like:

• “Are there any recurring patterns or cycles in the temperature data?”

• “Can you identify any long-term trends or changes in temperature over the years?”

• “What are the highest and lowest temperature values recorded in the dataset?”

3. Anomaly Detection: ChatGPT can assist in detecting anomalies or outliers in the temperature data. We can ask questions like:

• “Are there any instances where the temperature deviates significantly from the average?”

• “Can you identify any extreme temperature values that might indicate unusual weather conditions?”

• 「異常と考えられる急激な温度の上昇や低下はありますか?」

ChatGPT を利用することで、アナリストはデータを調査し、特定の質問をして、パターンや異常を特定するのに役立つ洞察を得ることができます。

この反復プロセスにより、アナリストはデータをより深く理解し、結果に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。

4. 仮説検証のサポート

アナリストは最初の調査に基づいて仮説を立てることができ、ChatGPT は実験を計画したり、それらの仮説を検証するための統計的テストを提案したりするのに役立ちます。

仮説検証のためのガイダンスを提供し、適切な方法論を推奨できます。

異なる地域での 2 つの異なる製品 A と B の販売に関する情報を含むデータセットがあるとします。製品 A の平均売上が製品 B の平均売上よりも高いという仮説を検証したいとします。

ChatGPT が仮説テストにどのように役立つかは次のとおりです。

1. 帰無仮説と対立仮説を述べる

• 帰無仮説 (H0) : 製品 A の平均売上高は、製品 B の平均売上高以下です。

• 代替仮説 (HA) : 製品 A の平均売上は製品 B の平均売上よりも高いです。

2. 有意水準を選択する

有意水準 (?) を選択して、帰無仮説を棄却するためのしきい値を決定します。一般的な選択肢は 0.05 (5%) または 0.01 (1%) です。

3. t 検定を実行する

t 統計量と p 値を計算して仮説を評価します。t 検定では、2 つのグループの平均を比較して、それらが有意に異なるかどうかを判断します。この場合、独立した 2 サンプルの t 検定を実行します。

4. 結果を解釈する

t 検定から得られた p 値に基づいて、帰無仮説を棄却するか、棄却できないかを判断できます。

p 値が選択した有意水準 (?) より小さい場合は、帰無仮説を棄却し、対立仮説を支持する証拠があると結論付けます。p 値が ? より大きい場合は、帰無仮説を棄却できません。

5. データに基づいた意思決定を促進する

ChatGPT は、データ内で発見したパターンに基づいて洞察を提供できます。アナリストはこれらの洞察を活用して、データに基づいた意思決定を行ったり、潜在的なリスクを特定したり、プロセスを最適化しパフォーマンスを向上させるための戦略を開発したりできます。

データ内のパターンの検出について詳しくは、EnterpriseDNA YouTube チャンネルの次のビデオをご覧ください。

次のセクションでは、一般的なデータ分析の課題と、データ アナリストが ChatGPT を使用してその解決策を見つける方法について説明します。

ChatGPT はデータ アナリストが一般的なデータ分析の課題に対処するのにどのように役立つか

ChatGPT は、データ分析プロセス中に遭遇する一般的な課題に対処する上で貴重なリソースとなります。

ChatGPT が支援できる方法をいくつか紹介します。

1. ドメインの専門知識の欠如

チャレンジ

データ アナリストは、なじみのないドメインのデータセットに遭遇する可能性があり、データを理解し、有意義な洞察を抽出することが困難になる可能性があります。

解決

ChatGPT は、ドメイン固有の知識と説明を提供することで支援します。これは、アナリストがコンテキスト、関連する変数、およびドメインに固有の一般的な分析手法を理解するのに役立ちます。

ChatGPT から質問し、ガイダンスを受けることで、アナリストはドメインの専門知識の欠如を克服できます。

2. データのクリーニングと前処理

チャレンジ

多くの場合、データは分析前に大規模なクリーニングと前処理が必要になります。欠損値、外れ値、一貫性のない形式の特定と処理には時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。

解決

ChatGPT は、欠損値の処理、外れ値の検出方法、データ形式の標準化などのデータ クリーニング手法を提案できます。

ベスト プラクティスをガイドし、適切なデータ前処理手順を推奨することで、アナリストがこのプロセスを合理化し、データ品質を確保できるようにします。

3. 複雑な統計分析

チャレンジ

回帰、時系列分析、クラスタリングなどの複雑な統計分析を実行するには、統計モデリングとプログラミングの専門知識が必要です。

解決

ChatGPT は統計分析手法に役立ち、基礎となる概念を説明します。ビジネス インテリジェンスのニーズに対するデータと調査上の質問に基づいて、適切なモデルと方法論を提案できます。

さらに、ChatGPT は、アナリストが統計分析の結果を解釈して検証するのに役立ちます。

4. レポートの作成とコミュニケーション

チャレンジ

分析結果を明確に伝えることは、特にさまざまなレベルの技術的知識を持つさまざまな関係者に対応する場合に困難になることがあります。

解決

ChatGPT は、データ ソースからの重要な発見を要約し、視覚化を提案し、コンテンツを校正し、言語を洗練することにより、レポートの生成を支援します。また、複雑な概念をユーザーフレンドリーな方法で説明するのにも役立ちます。

ChatGPT の支援により、レポートの明瞭さと品質が向上し、より幅広い視聴者がレポートにアクセスできるようになります。

ここで、ChatGPT が提供する可能性を備えたデータ分析の将来がどうなるかを見てみましょう。

データ分析における ChatGPT の将来

データ アナリストであれば、データ分析の状況が急速に進化していることをご存知でしょう。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の普及が進むにつれ、自然言語を理解して生成できる AI 言語モデルである ChatGPT などのツールがデータ操作を変革しています。

ChatGPT の重要な利点の 1 つは、従来分析ジョブの領域に分類されていたいくつかのタスクを自動化できることです。

これは、データ クリーニング、前処理、さらには潜在的な機能エンジニアリングの機会の特定などのプロセスを合理化できることを意味します。

手動タスクに費やす時間を最小限に抑えることで、作業の複雑な側面により集中できるようになります。

以下に、今後の可能性のあるいくつかの進歩を示します。

1. データ探索の強化: ChatGPT は、データ アナリストが複雑なデータセットをより効果的に探索および理解するのに役立ちます。アナリストと対話することで、モデルはインタラクティブで動的なデータ視覚化を提供し、データに関するアドホックな質問に答え、検出したパターンに基づいて洞察と推奨事項を提供できます。

2. 自動化されたデータ準備:データ分析パイプラインにおけるデータ クリーニング、前処理、および特徴エンジニアリングは時間のかかるタスクです。ChatGPT は、アナリストの指示を理解し、データ変換を提案し、会話入力に基づいてデータ ラングリング タスクを実行することで、これらのステップの一部を自動化し、最終的にはデータ準備フェーズを加速します。

3. 拡張データ モデリング: ChatGPT は、モデリング段階でデータ アナリストの協力者として機能します。分析者は、言語モデルを使用して仮説、実験設定、モデル評価戦略について議論できます。ChatGPT は、代替アプローチを生成し、潜在的な落とし穴に関する洞察を提供し、対話型のディスカッションを通じてモデリング プロセスを改良するのに役立ちます。

4. 説明可能な AI と解釈可能性: AI モデルは、そのブラックボックス的な性質により、精査に直面することがよくあります。ChatGPT の将来の反復には、モデルがどのように結論に達したかをアナリストが理解できるようにする説明機能が組み込まれる可能性があります。ChatGPT は、説明、根拠、視覚化を提供することで、複雑なデータ分析の結果の解釈を支援し、透明性を向上させることができます。

5. 自動レポート生成: ChatGPT は、データ分析の結果を要約した包括的なレポートを生成できます。ChatGPT は、コンテキスト、望ましい対象者、要件を理解することで、視覚化、重要な洞察、実用的な推奨事項を含む人間が判読できるレポートを生成し、アナリストの時間と労力を節約できます。

6. リアルタイムのデータ監視: ChatGPT はデータ ストリームを継続的に監視し、異常や興味深いパターンをリアルタイムでアナリストに警告できます。ChatGPT はアナリストと対話し、発生時に通知や洞察を提供することで、プロアクティブな意思決定を可能にし、重要な傾向や新たな問題を特定するのに役立ちます。

最終的な考え

データ分析の未来を歩み続ける中で、時代の先を行きたいと考えているデータ サイエンティストにとって、ChatGPT のようなツールを採用し、その機能を活用することは不可欠です。

ChatGPT のような AI の進歩を活用することは、データ アナリストの仕事の効率を高めるだけでなく、データ分析ワークフローの改善において大きな変革をもたらす可能性があります。

この記事では、データ アナリストによる ChatGPT の使用方法、データ分析に ChatGPT を使用する利点、ChatGPT の制限とデータ分析におけるいくつかの課題、およびこれらの課題を解決するために ChatGPT を使用する方法について検討してきました。

データ アナリストとして、ChatGPT を使用して時間を節約し、分析の品質を確保しながら作業を効率化する方法について、明確な視点を提供しました。