データ分析をAIで行う方法
ChatGPTから有料会員向けのプラグインが発表されました。衝撃的なものから用途がよくわからないものまで、さまざまなプラグインが登場しました。今回特に注目したのは、Noteableというプラグインです。このプラグインの進化の度合いを考えると、数年後にはデータサイエンティストのような職種が必要なくなるのではないかと思うほどです。（ただし、データ分析だけがこの仕事の全てではないので、その職種がすぐに無くなることはないと思います。）
Noteableとは何か？
Noteableは、Pythonノートブックを作成、実行、共有するためのプラットフォームです。Jupyter Notebookのようなインタラクティブなコーディング環境を提供し、データ分析、機械学習、教育、研究など、さまざまな用途に使用できます。
以下に、Noteableの主な特徴と利点を挙げてみます：
クラウドベース：Noteableはクラウドベースのプラットフォームで、インストールや設定の手間なく、どこからでもアクセスできます。これにより、チーム間でのコラボレーションが容易になり、リソースを効率的に共有できます。
統合開発環境：NoteableはPythonノートブックの作成、実行、共有を一元化します。これにより、ユーザーは一つのプラットフォームで全ての作業を行うことができ、生産性を向上させることができます。
データソースの統合：Noteableはさまざまなデータソースに接続することができ、データ分析や機械学習のためのデータを簡単に取り込むことができます。
セキュリティとプライバシー：Noteableはユーザーのデータとプライバシーを保護するための厳格なセキュリティ対策を講じています。
ChatGPTとの統合：NoteableはOpenAIのChatGPTと統合されており、自然言語でコードを生成したり、ノートブックを操作したりすることができます。これにより、ユーザーはコーディングのハードルを下げることができ、より直感的に作業を進めることができます。
Noteableと他の類似プラットフォームとの主な違いは、ChatGPTとの統合と、クラウドベースの一元化された環境を提供することです。これにより、ユーザーはコードの作成から実行、共有までの全てのステップを一つのプラットフォームで行うことができます。
また、NoteableはOpenAIとプラグイン提携しているプラットフォームであるため、最新のAI技術との統合が容易で、これによりユーザーは最新のAI技術を活用したデータ分析や機械学習を行うことができます。
これまでのノートブック環境と比較して、Noteableは以下のような進歩を遂げています：
自然言語での操作：ChatGPTとの統合により、Noteableは自然言語での操作を可能にしています。これにより、ユーザーはコードを直接書くことなく、自然言語での指示によりノートブックを操作することができます。
クラウドベースの共有：Noteableはクラウドベースのプラットフォームであるため、ユーザーはノートブックを簡単に共有し、チーム間でのコラボレーションを容易にすることができます。
データソースの統合：Noteableはさまざまなデータソースに接続することができ、データ分析や機械学習のためのデータを簡単に取り込むことができます。
これらの特徴により、Noteableはデータ分析、機械学習、教育、研究など、さまざまな用途に対応した強力なツールとなっています。
実際に試してみましょう
今回は、Kaggleのタイタニックコンペティションからデータを取り上げました。タイタニック号の沈没事故に関しては、様々な条件を分析することで乗客の生存率を推測することができます。乗客がどの場所にいたのか、性別は何だったのかといった多様なデータを解析することで、特定の場所にいた人々がどの程度の生存率を持つかを判断することが可能です。
実験結果
一切、こちらから手を加えずに状況の説明をして、目的を説明するだけでどこまで行けるか検証してみようと思います。
以下実験結果になります。
ChatGPTとの会話データを全て公開します。
https://chat.openai.com/share/b9a46fd2-edfa-4a7d-aeda-b08e8cfdf42d
Noteableの出力結果
https://app.noteable.io/published/33c10782-c3a4-429b-8cc7-da4df911f0f9/My-First-Notebook
結果は、82.6％となりました。
何も手を加えないで、ここまで行くのはかなり良いと思います。
どこら辺までAIで行えるのか？
どこら辺がこれで置き換え可能なのか考えてみましょう
データサイエンティストとして、データを業務的に分析する際、以下の工程が考えられます。
問題の定義: プロジェクトが始まる前に、何を解決する必要があるのか、どんな情報が必要なのかを理解します。これはビジネスの目標と密接に関連しています。
データの収集: 必要なデータを収集します。これは既存のデータベースからのデータ、または新たに収集するためのオンラインデータスクレイピングや調査など、さまざまなソースからのものである場合があります。
データの前処理とクリーニング: 収集したデータを前処理し、不要な部分を削除し、欠損値を補完し、ノイズを除去し、形式を適切な形に変換します。これはデータの品質を確保し、分析に適していることを保証します。
データの探索と可視化: データを理解し、パターンやトレンド、異常値を見つけ出すために、データの探索的分析と可視化を行います。
モデルの設計と構築: 適切な統計的または機械学習モデルを選択し、設計し、データに適用します。これにはトレーニングとテストが含まれます。
モデルの評価: 構築したモデルの性能を評価します。予測の精度や再現性、他の重要な指標に基づいて評価します。
結果の解釈とコミュニケーション: 分析の結果を解釈し、関係者に伝えます。これはデータの洞察をビジネス上の意思決定にどのように適用するかを理解するための重要なステップです。
実装と運用: 作成したモデルやアルゴリズムを実際の業務に組み込みます。これは新たなビジネスプロセスの創造や、既存のプロセスの改善を可能にします。
モデルの保守と更新: データ環境が変わるにつれて、モデルも適応する必要があります。これにはモデルの定期的な再トレーニングや新しいデータに対するモデルの最適化が含まれます。
工程3、4、5、6が自動化される未来が近づいていると感じます。何を、なぜ分析したいのか、そしてそのためにどのようなデータが必要なのかを考えるためには、ある程度の専門知識が必要です。また、実装、運用、保守、そして更新にも専門的な知識が求められます。完全に置き換えることはまだ難しいかもしれませんが、数字から何が見えるかを試しに見てみるには、それは十分に良いレベルではないでしょうか？
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