【AI時代のデータ分析：GPT-4oを活用した完全チュートリアル】英語解説を日本語で読む【2024年6月7日｜@AI Foundations】
GPT-4oのリリースにより、ChatGPTでのデータ分析が劇的に進化しました。新しいインターフェースを使えば、チャートのライブ編集やデータとの対話が可能になり、データの表示や解釈がより洗練されました。本動画では、GPT-4oモデルを使用したChatGPTでのデータ分析ガイドを提供します。
公開日：2024年6月7日
※動画を再生してから読むのがオススメです。
With the release of GPT-4o came an amazing new interface for data analysis in ChatGPT.
新しいGPT-4oのリリースと共に、ChatGPTでのデータ分析のための素晴らしい新しいインターフェースが登場しました。
You can now edit charts live, interact with your data, and you overall get a much cleaner aesthetic when it comes to viewing data and interpreting it within ChatGPT.
今では、チャートをリアルタイムで編集したり、データと対話したりすることができ、データを表示し解釈する際には、より洗練された美学が得られます。
In this video, I'm going to give you a full data analysis guide in ChatGPT so that you know how to use it best with this new GPT-4o model.
このビデオでは、この新しいGPT-4oモデルを最大限に活用するために、ChatGPTでの完全なデータ分析ガイドを紹介します。
Honestly, guys, this could replace Google Sheets and Excel in the future.
正直に言って、皆さん、これは将来的にGoogle SheetsやExcelを置き換えるかもしれません。
I don't think it's quite there yet, but that's where it's moving.
まだ完全にそこに達していないとは思いますが、そこに向かっているところです。
The power of GPT-4o in this new model, mixed with these new data analysis integrations in the new interface, is just such a pleasant experience.
この新しいモデルのGPT-4oの力と、新しいインターフェースでのこれらの新しいデータ分析の統合が、本当に心地よい体験を提供してくれます。
That's why I'm going to show you how to use it in this video, how to work around some of those new updates, and just show you the power of it.
だからこそ、このビデオでその使い方をお見せし、新しいアップデートに対処する方法を示し、その力をお見せするつもりです。
If you love this video, then I know that you're going to love our private AI Foundations community that has just released.
このビデオが気に入ってくれたら、私たちがついにリリースしたプライベートAI Foundationsコミュニティも気に入ってくれると思います。
We have over 100 members.
私たちには100人以上のメンバーがいます。
People are loving this.
人々はこれを愛しています。
We just had a live call that lasted two hours today.
今日は2時間続いたライブコールがありました。
We couldn't stop talking about artificial intelligence.
私たちは人工知能について話すのを止められませんでした。
We get this beautiful community, okay?
私たちはこの美しいコミュニティを手に入れていますね。
People are in here typing all the time.
人々はここでいつもタイピングしています。
We're talking about our favorite go-to AI tools.
私たちはお気に入りのAIツールについて話しています。
It's just the best community around.
これはまさに最高のコミュニティです。
Hands down, you will love it when you get here.
間違いなく、ここに来たら気に入るでしょう。
Everyone is so friendly.
皆さんはとてもフレンドリーです。
On top of that, what you get is a bunch of courses on artificial intelligence.
その上、得られるものは人工知能に関する多くのコースです。
You have a full Large Language Model mastery, where I go over data analysis in depth, and I show you ways to view many different charts, more than I'm going to show you in this video.
データ分析を詳しく説明し、このビデオでお見せする以上のさまざまなチャートの表示方法を示す、完全なLarge Language Modelのマスタリーがあります。
You also get an AI Image Generation course, an AI Automation course, where we're going over different automations in make.com.
もう、AI画像生成コースやAI自動化コースも受講できます。そこでは、make.comで異なる自動化について学んでいます。
Overall, this community is the best place, and it will be your final stop for artificial intelligence.
全体的に、このコミュニティは最高の場所であり、人工知能に関する最後の目的地となるでしょう。
If that interests you, I will leave that in the link in the description or the top-end comment below.
もしそれが興味を引くなら、リンクを説明欄や下のトップコメントに残しておきます。
I highly recommend it.
私は強くお勧めします。
Everyone who has joined has not regretted it so far.
これに参加した全員が今まで後悔していません。
I guarantee this will be the greatest investment you've ever made, because you're investing in the Future Tools of your life.
これがあなたが今までした中で最高の投資になることを保証します。なぜなら、あなたは人生の未来のツールに投資しているからです。
Let's get into the data analysis update with GPT-4o.
GPT-4oとのデータ分析のアップデートに入りましょう。
For starters, in this update, everyone actually has access to the data analysis feature now.
まず、このアップデートでは、実際に誰もがデータ分析機能にアクセスできるようになりました。
There are more limits when you're on a free account, but you don't need the plus plan in order to get all of the benefits and to try this out and to have fun with it.
無料アカウントの場合は制限がありますが、すべての利点を得てこれを試して楽しむためにはプラスプランが必要ではありません。
You can now do it on the free plan, which is amazing with this GPT-4o update.
このGPT-4oのアップデートで、無料プランでもできるようになりました。これは素晴らしいことです。
You might be wondering, first off, okay, why do I need to use the data analysis update?
ますます疑問に思うかもしれませんが、まず、なぜデータ分析のアップデートを使用する必要があるのでしょうか。
How do I use it?
どのように使用すればよいのでしょうか。
I don't even know where to get data sets in order to practice this.
練習するためのデータセットをどこで入手すればよいのかさえわかりません。
If you're not a Google Sheets person or you're not an Excel person, you don't have rows and rows of data you need analyzed, but you do want to practice, then there's a couple of things that you can do.
Google SheetsやExcelが得意ではない場合、分析が必要なデータが行ごとにない場合でも練習したい場合は、いくつかのことができます。
One thing is you can go to Kaggle.com.
1つは、Kaggle.comに行くことです。
On Kaggle.com, they have a ton of different data sets that you can get.
Kaggle.comでは、さまざまなデータセットを入手できます。
If you go to the data sets tab, you can download and practice on a bunch of different topics.
データセットタブに移動すると、さまざまなトピックでダウンロードして練習できます。
We have education topics in here.
ここには教育トピックがあります。
We have computer science topics in here, and these are just data sets that you can download and practice on.
ここにはコンピュータサイエンスのトピックがあります。これらはダウンロードして練習できるデータセットです。
Or what you can also do is create data sets with ChatGPT.
また、ChatGPTでデータセットを作成することもできます。
You can just say, create me a data set that is 100 rows or however many rows you want about social media, posting, and engagement.
あなたは、ソーシャルメディア、投稿、エンゲージメントについて、100行または希望する行数のデータセットを作成してくださいと言うことができます。
This can be really any topic, but I'm just showing you how you can actually generate data sets that you can use in order to practice.
これは実際にはどんなトピックでも構いませんが、練習に使用できるデータセットを実際に生成する方法を示しています。
You can just put, so I can practice my data analysis.
あなたは、私がデータ分析を練習できるように、ただ入れることができます。
You can send that off, and it might ask you a few questions.
それを送信することができ、いくつかの質問をされるかもしれません。
You might have to work it out, but what you can really do is get a CSV file from ChatGPT, a mock fake data set that you can utilize in order to practice your data analysis in ChatGPT.
解決する必要があるかもしれませんが、本当にできることは、ChatGPTからCSVファイルを取得し、ChatGPTでデータ分析を練習するために利用できる模擬データセットを取得することです。
By no means am I a data expert, but I'm just a normal person who has figured out how to use this in order to generate some amazing things.
私は決してデータの専門家ではありませんが、これを使用して素晴らしいものを生成する方法を見つけた普通の人です。
As you can see, in a couple of seconds, it gave me a bunch of post IDs.
数秒で、投稿IDの一握りが表示されました。
It gave me post dates that are arbitrary, post type, post content length, like, shares, comments, impressions, engagement rate, and this is all just data that I can now hit this little download button right here, or I can expand the table.
投稿日、投稿タイプ、投稿内容の長さ、いいね、シェア、コメント、インプレッション、エンゲージメント率が表示されました。これは、今ここでこの小さなダウンロードボタンをクリックするか、テーブルを拡張することができるデータです。
This is one of the parts of the update that is just amazing.
これは、ただ驚くべきアップデートの一部です。
You now have the ability to expand the table, which I'm going to get into all the updates in a second, but what you can do is you can download this table.
テーブルを拡張する機能が追加されました。後ですべてのアップデートについて詳しく説明しますが、このテーブルをダウンロードすることができます。
I'm going to hit download table, and just like that, what it's done is it's downloaded as a CSV file that I can then upload and use later.
テーブルをダウンロードすると、CSVファイルとしてダウンロードされ、後でアップロードして使用できるようになります。
Or what I can do is I can not expand that, and I can just ask to analyze this data as it posted up in here, but that's a way to get data sets if you're struggling to find them.
また、それを拡張しないで、ここに投稿されたデータを分析するように求めることもできますが、それはデータセットを見つけるのに苦労している場合の方法です。
You can create them in seconds using GPT-4o.
GPT-4oを使用して、数秒でそれらを作成することができます。
Next, I want to give you some foundational tips for data analysis in a Large Language Model, such as ChatGPT, that have helped me along the way so that I don't get as many errors.
次に、私は、私が多くのエラーを起こさないようにするためにChatGPTなどの大規模言語モデルでのデータ分析の基本的なヒントをいくつかお伝えしたいと思います。
First, upload a data set.
まず、データセットをアップロードします。
You can do that as I just showed you, or you can use existing data that you have from Google Sheets, Excel.
私がちょうど示したように、またはGoogle Sheets、Excelから持っている既存のデータを使用することができます。
I even exported my YouTube data and got some very interesting trends and found some very interesting things about my data with ChatGPT.
私はYouTubeのデータをエクスポートして、ChatGPTで非常に興味深いトレンドを得て、データについて非常に興味深いことを見つけました。
But anyway, you can upload any data set.
とにかく、どんなデータセットでもアップロードできます。
I'm going to hit this little link icon on the bottom left-hand corner of my prompt bar.
私は、プロンプトバーの左下隅にあるリンクアイコンをクリックします。
I'm going to hit upload from computer.
コンピューターからアップロードをクリックします。
Yes, you have the ability to connect this to Google Drive now as well.
おそらく、今後Google Driveにも接続できる能力があります。
I just have a data sets folder with a bunch of different data sets.
私は単なるデータセットフォルダを持っていて、さまざまなデータセットがあります。
What you want to do first is you just want to upload a data set.
最初にやりたいことは、単にデータセットをアップロードすることです。
I'm going to upload top 50 companies.
私はトップ50の企業をアップロードしようと思います。
I'm going to hit open.
開くをクリックします。
Before you start trying to generate cool charts, doing cool analysis or whatever, what you need to do first is make sure your data is cleaned and formatted.
かっこいいチャートを生成したり、かっこいい分析をしたりする前に、まずはデータがクリーンでフォーマットされていることを確認する必要があります。
Somebody corrected me on this in the comments.
誰かがコメントで私を訂正しました。
They said I shouldn't use the word clean, but rather use the word format if I'm talking about data analysis.
彼らは、データ分析について話している場合、クリーンという言葉を使うべきではなく、フォーマットという言葉を使うべきだと言いました。
But I still like to use the word clean.
でも私はやっぱりクリーンという言葉を使いたいです。
It's what I found the LLM picks up on the easiest in order to do what I want.
それが私が望むことをするために大規模言語モデルが一番簡単に理解すると見つけたものです。
I'm going to say clean and format this data if needed.
必要に応じて、このデータをクリーンアップしてフォーマットします。
That's all I have to say.
私が言いたいことは以上です。
Before I generate any charts, just have ChatGPT clean and format your data.
チャートを生成する前に、ChatGPTにデータをクリーンアップしてフォーマットしてもらいます。
I'm going to send off that prompt.
そのプロンプトを送ります。
As you can see now, this is one of those new features.
今見ていただけるように、これは新機能の1つです。
We have this beautiful table view of our data rather than having it be uploaded.
アップロードされたデータではなく、美しいテーブルビューでデータを表示しています。
It says this data has been cleaned and formatted.
このデータはクリーンアップされ、フォーマットされましたと表示されています。
Here are the key changes.
ここに主な変更点があります。
Removed leading/trailing whitespace from the column names.
列名から先頭/末尾の空白を削除しました。
Converted the revenue, profits, assets, and market value columns to numeric values for better analysis.
収益、利益、資産、市場価値の列をより良い分析のために数値に変換しました。
Those two things are going to help mitigate the errors when we're generating charts.
それら2つのことは、チャートを生成する際のエラーを軽減するのに役立つでしょう。
It's going to help the charts be much cleaner than they were before.
それは、チャートが以前よりもはるかにきれいになるのに役立つでしょう。
Step number one is always clean and format your data to ensure that there are no empty columns, errors, numeric things that need to be changed, columns that need to be reorganized in order to have it be analyzed.
ステップ1は常に、データをクリーンアップしてフォーマットし、空の列、エラー、変更が必要な数値などがないことを確認することです。それにより、データを分析できるようにします。
ChatGPT is the thing analyzing your data.
ChatGPTは、あなたのデータを分析するものです。
Have it format it in the way that's best for its analysis.
それを分析に最適な方法でフォーマットしてください。
That we have all that boring stuff out of the way, we figured out how to make data sets.
退屈な作業をすべて終えたので、データセットの作り方がわかりました。
We figured out how to clean and format them.
それらをクリーンアップしてフォーマットする方法がわかりました。
Let's get into the fun stuff.
楽しいことに入っていきましょう。
Let's look at the ways that we can view our data with charts and visualizations in ChatGPT.
ChatGPTでチャートや視覚化を使ってデータを表示する方法を見てみましょう。
In my AI Foundations community that I've built with Productive Dude, I go over this a lot more in depth on the five ways to view data and each one of those with different charts you can generate.
Productive Dudeと一緒に作ったAI Foundationsコミュニティでは、データを表示する5つの方法について詳しく説明しており、それぞれに異なるチャートを生成できます。
As I said, a lot more in depth.
言ったように、さらに詳しく説明します。
But in this video, we're going to be taking a general look, a broad overview of how you can view your data.
しかし、このビデオでは、データを表示する方法の一般的な概要を見ていきます。
By the end of it, you're going to have so many ideas flowing through your head.
最後までに、たくさんのアイデアが頭の中を駆け巡るでしょう。
You're not going to know what to do with it.
何をすべきかわからなくなるでしょう。
Way number one that you can view your data is by comparing it.
データを表示する方法の1つは、比較することです。
These charts are simple.
これらのチャートはシンプルです。
Think of two factors, for example, revenue and country or social media posts and likes.
たとえば、収益と国、またはソーシャルメディアの投稿といいねなど、2つの要素を考えてみてください。
These are going to be your bar charts, your horizontal bar charts, your line graphs, your very basic things, but things that are so powerful.
これらは、棒グラフ、横棒グラフ、折れ線グラフなど、非常に基本的なものですが、非常に強力なものです。
The visualizations just look beautiful.
視覚化はただ美しいだけです。
I can say, create me a bar graph for the top five companies based on revenue.
収益に基づいて上位5社のための棒グラフを作成してください。
I'm really just comparing two factors here, companies and revenue.
こちらでは、企業と収益という2つの要素を比較しているだけです。
There's nothing too special, but what you're going to see is a beautiful representation now that the data has been cleaned of what this might look like comparing the top five companies based on revenue.
特に特筆すべき点はありませんが、データが整理されたことで、収益に基づいてトップ5の企業を比較した場合の美しい表現が見られるでしょう。
This should be able to give us some interesting insights.
これにより、興味深い洞察を得ることができるはずです。
As you can see, this new interface is so, so amazing for data analysis.
ご覧の通り、この新しいインターフェースはデータ分析にとても素晴らしいです。
We have different columns that we can choose and they're labeled beautifully.
選択できる異なる列があり、見やすくラベルが付けられています。
We can expand this chart now so we can see a very interactive view of this data.
このチャートを拡大して、データの非常にインタラクティブなビューを見ることができます。
We now have a nice download button that I can hit download.
今、ダウンロードボタンがありますので、ダウンロードすることができます。
If I collapse this chart and see this, I can open up this download and I now have a beautiful picture that I can use and it's pretty much ready to go.
このチャートを折りたたんで表示し、ダウンロードを開くと、使用できる美しい画像が表示され、ほぼ準備が整っています。
Another thing that you can do with these charts is once you expand it, hitting this little arrow icons right in the middle or right in the top right-hand corner of that chart, once you expand that, what you can do is you have the ability to hit this little settings icon.
これらのチャートでできることのもう1つは、これを拡大した後、そのチャートの真ん中や右上隅にある小さな矢印アイコンをクリックすることです。それを拡大した後、この小さな設定アイコンをクリックすることができます。
You have different colors within the data set.
データセット内に異なる色があります。
You can start changing the colors of each of these lines.
これらの線の色を変更することができます。
For some reason, it's not showing each company as its own individual thing within the legend, but a lot of the time it does and you'll have the ability to change the individual line.
なぜか、各企業が伝説内で個別のものとして表示されていないようですが、多くの場合、表示され、個々の線を変更することができます。
For a bar graph, I do believe it's common practice to keep all the colors of these bars the same.
棒グラフの場合、これらの棒の色をすべて同じに保つのが一般的だと思います。
But for things like Pi charts, you can have the ability to actually change each color of the Pi, which I will get into a little later.
しかし、円グラフのようなものに関しては、実際に各色を変更する能力があります。後で少し詳しく説明します。
But this is the first way to view your data is by comparing it.
データを比較することで、データを表示する最初の方法です。
You can do things like line graphs as well.
折れ線グラフなども作成できます。
You can come to some very cool conclusions.
非常に面白い結論に至ることができます。
Let me just show you what the old chart looks like.
古いチャートの見た目をお見せしましょう。
This is what the old charts used to look like.
これが古いチャートの見た目です。
I am talking ugly, but this is what it looks like now.
醜いですが、これが現在の見た目です。
Just very, very sleek, very smooth.
とても、とても洗練されて、とてもスムーズです。
It's interactive, and I absolutely love it.
それはインタラクティブで、私は本当にそれが大好きです。
Let's look at the next way that we can view our data in ShatGPT, and that is going to be showing parts of a whole.
ShatGPTでデータを表示する別の方法を見てみましょう。それは全体の一部を表示することになります。
The one chart that I have for this that I think represents it best is the Pi chart.
これに最も適していると思われる1つのチャートがあります。それは円グラフです。
I go over this a lot more in-depth in the course, in the community below, but I want to just showcase how to create a Pi chart within ShatGPT.
私はこのことをコースや以下のコミュニティでさらに詳しく説明しますが、ShatGPT内で円グラフを作成する方法を紹介したいと思います。
We're going to hop in.
私たちは飛び込んでいきます。
We're going to head over to my data sets Google Sheet where I have a ton of different data sets.
私たちは、たくさんの異なるデータセットを持っているGoogleシートに移動します。
We're going to keep using this top 200 companies that I have been using throughout this entire video.
私たちは、このビデオ全体で使用してきた上位200社を引き続き使用します。
What I want to compare is countries to assets.
比較したいのは、国と資産です。
I want to see which are the top five countries that have the most assets under management based on the companies.
企業に基づいて、最も資産を管理しているトップ5の国はどれかを見たいです。
Which companies have the most assets?
どの企業が最も資産を持っていますか？
Those companies are going to be added up to their respective country making a top five country list.
これらの企業は、それぞれの国に加算され、トップ5の国のリストが作成されます。
I hope that makes sense.
理解できるといいのですが。
Pretty confusing, but ShatGPT is going to dumb it down for us and explain it to us step by step.
かなり混乱するかもしれませんが、ShatGPTは私たちのためにそれを簡単にして、ステップバイステップで説明してくれます。
I'm going to start from the top this time.
今回は上から始めます。
I want to upload that data set for my computer.
そのデータセットをコンピューターにアップロードしたいと思います。
I can just upload the top 50.
上位50社だけをアップロードすることができます。
I don't have to upload all 200.
すべての200社をアップロードする必要はありません。
I can head open.
開いていきます。
I'm going to clean and format this data.
このデータをクリーンアップしてフォーマットします。
Since I did not download my other data set that was cleaned previously, I'm just going to clean and format this one once again, just so you can get that ingrained in your head that that's what you need to do.
前にクリーンアップされた他のデータセットをダウンロードしていなかったので、もう一度このデータをクリーンアップしてフォーマットします。そうすれば、あなたがやるべきことが何かをしっかりと理解できるようになります。
As you can see, we get this beautiful chart.
ご覧の通り、この美しいチャートが表示されます。
It's going to clean and format this data to make the revenue exactly how it needs to be.
このデータをクリーンアップしてフォーマットし、収益を正確に表示します。
We are going to generate that Pi chart in order to show parts of a whole.
全体の一部を示すために、その円グラフを生成します。
As you can see, it said it cleaned the data, but when I look at the data, it has a lot of numbers in here, but how do I know that this is representing billion?
データがクリーンアップされたと表示されていますが、データを見ると、たくさんの数字がありますが、これが何十億を表しているのかどうかはどうやってわかるのでしょうか。
I know all of them do represent billion since this is the top 50 companies in the world, but how do we make sure that we understand that?
これらはすべて世界のトップ50の企業を表しているので、すべてが十億を表していることはわかりますが、どうやって理解するかはどうすればいいでしょうか。
That's what we can ask ShatGPT real quick.
それについては、ShatGPTにすぐに尋ねることができます。
You can ask it questions about your data, very natural process.
データに関する質問をすることができ、非常に自然なプロセスです。
It will make some mistakes.
いくつかの間違いがあるかもしれません。
There's going to be some tweaks, but you can just ask it questions along the way, which is what makes it so powerful.
微調整が必要ですが、途中で質問をすることができるので、それがこのツールを強力にしています。
How will I know the numbers represent billions?
数字が何十億を表しているかどうかをどうやって知ることができますか。
I can send that off.
それを送信できます。
It's added to the column, a B, which represents billions.
それが列に追加され、十億を表すBが追加されます。
So now that I know that each of these is representing billions in that value, now I can go ahead with my data analysis.
これで、それぞれがその値で十億を表していることがわかったので、今度はデータ分析に取り掛かることができます。
What I can do is generate a Pi chart using a very simple prompt.
非常に簡単なプロンプトを使用して、円グラフを生成することができます。
I'm just talking like a human.
私はただ人間らしく話しているだけです。
I say create a Pi chart showcasing the top five countries with the most combined assets from their companies in that country.
トップ5の国を示す円グラフを作成して、その国の企業からの最も多くの総資産を示します。
I'm just going to send that off and take a look at this.
それを送信して、これを見てみます。
This is what I was talking about with this beautiful interactive Pi chart.
これがこの美しいインタラクティブな円グラフです。
What you can do is you can hit this expand chart button so that you don't have to squint and go close to your computer screen and you can just see it.
この拡大チャートボタンを押すことで、コンピュータ画面に近づいて目を凝らす必要がなくなり、簡単に見ることができます。
You have the ability to hover over it and check out the top five countries from this data set based on assets under management.
お客様は、それをホバーして資産運用額に基づいてこのデータセットからトップ5の国をチェックする能力を持っています。
It looks like China is in the lead based on this list.
このリストに基づいて、中国がトップにいるようです。
U.S. is second, Japan is third, United Kingdom is fourth, and France is fifth.
アメリカが2位で、日本が3位、イギリスが4位、フランスが5位です。
Notice how it's giving the percentages as well.
パーセンテージも表示されていることに注意してください。
This is beautiful.
これは美しいです。
I could have put an other category in here with all of the other countries as well.
他の国をすべて含めた別のカテゴリーをここに入れることもできました。
But this is amazing.
でも、これは素晴らしいです。
It breaks it down in percentages.
それをパーセンテージで分解しています。
As I was showing you earlier, we now have the ability to hit this little settings icon next to the download button.
先ほどお見せしたように、ダウンロードボタンの隣にあるこの小さな設定アイコンをクリックできるようになりました。
We can actually change the colors of these Pi charts.
実際にこれらの円グラフの色を変更することができます。
Not only does it give us a palette to select from, but it gives us a custom hex code selector that we can throw in the hex code of any color that we want and get it changed.
私たちに選択するパレットを提供するだけでなく、カスタムの16進数コードセレクターも提供しており、任意の色の16進数コードを入力して変更できます。
I could make it 000000, have it be black.
000000にして黒にすることもできます。
I could make it FFFF, have it be white.
FFFFにして白にすることもできます。
It's just amazing what we can do with this now.
今、私たちがこれで何ができるかはただ驚くばかりです。
You can hit this little download button in order to download the chart.
チャートをダウンロードするためにこの小さなダウンロードボタンをクリックできます。
Let's move on to the next way that we can view our data.
次に、データを表示する別の方法に移りましょう。
That is viewing our data by seeing trends throughout our data that we may have missed.
それは、見逃しているかもしれないデータ全体のトレンドを見ることでデータを表示することです。
This may seem simple by just looking at trends, but I want to show you a chart that I'm absolutely in love with because it shows you why the trend is happening.
トレンドを見るだけで簡単に見えるかもしれませんが、なぜそのトレンドが起こっているかを示すチャートをお見せしたいと思います。
This is going to be a dual axis line graph.
これは、デュアル軸折れ線グラフになります。
I have a very simple data set that I want to show you and just to show you the power of the dual axis line graph and how this is going to work.
お見せしたい非常にシンプルなデータセットがあり、デュアル軸折れ線グラフのパワーとその動作方法をお見せしたいと思います。
What we have here is another data set.
ここにあるのは別のデータセットです。
We have 12 months, January through December.
私たちは1月から12月までの12ヶ月を持っています。
We have a company that maybe just tracks revenue and social media posts.
たぶん収益とソーシャルメディアの投稿を追跡する会社があります。
We could make a basic line graph of this company and the revenue that it's generating just to see how it's trending over time.
この会社とその生成している収益の基本的な折れ線グラフを作成して、時間の経過とともにどのように推移しているかを見ることができます。
I'm going to go back here, hit create a new chat in the upper left-hand corner.
ここに戻って、左上隅に新しいチャートを作成します。
I'm going to hit the link icon in the bottom left-hand corner of the prompt bar.
プロンプトバーの左下隅にリンクアイコンをクリックします。
I'm going to upload that sub-based platform data set.
そのサブベースのプラットフォームデータセットをアップロードします。
First, I'm going to ask to clean and format this data, even though there's not much to clean and format.
まず、このデータをクリーンアップしてフォーマットするように依頼しますが、クリーンアップやフォーマットするものはほとんどありません。
I'm just going to ask it to clean and format the data just so I can maintain good practices.
ただし、良い慣行を維持するために、データのクリーンアップとフォーマットを依頼します。
As you can see, it's in here.
ご覧の通り、ここにあります。
This is looking beautiful.
これは美しいです。
We can expand this just like that.
これをすぐに拡大できます。
Quite amazing.
かなり素晴らしいです。
Since the data set has been cleaned and formatted, what it looks like it did was changed the revenue to an actual revenue currency property rather than just having it be a number.
データセットがクリーンアップおよびフォーマットされたので、収益を単なる数値ではなく実際の収益通貨のプロパティに変更したようです。
It's ensured consistent capitalization for column names verified and corrected any potential inconsistencies.
列名の一貫した大文字化が確保され、潜在的な不整合を検証し修正しました。
Data is cleaned and ready to go.
データはクリーンアップされて準備ができています。
We can generate a basic trend, like a trend line.
トレンドラインのような基本的なトレンドを生成できます。
I can say create a line graph showcasing revenue for this specific year.
この特定の年の収益を示す折れ線グラフを作成すると言えます。
We can get a general idea of where the trend is going.
トレンドがどのように進んでいるかを一般的なアイデアを得ることができます。
But maybe this is not enough data in order to see why it's happening.
しかし、おそらくこれは起こっている理由を見るためには十分なデータではありません。
We have a bunch of ebbs and flows.
おおむね波があります。
We can see a general uptrend in the data, which is very nice for any company, right?
データに一般的な上昇トレンドが見られますが、これはどの企業にとっても非常に良いことですね？
We can see that it's making higher highs and lower lows.
高値が高くなり、安値が低くなっていることがわかります。
We have a general uptrend going on here.
ここでは一般的な上昇トレンドが続いています。
But why the dip, right?
でも、なぜ下落するのでしょうね？
Why do we go from $14,000 one month to sub $9,000 another month?
なぜある月には14,000ドルから別の月には9,000ドル未満になるのでしょうか？
What we can do here in order to view a trend and why it's trending the way it is, is by adding another factor to the chart.
トレンドを表示し、なぜそのようにトレンドしているのかを見るために、チャートに別の要素を追加することができます。
Let's make this a dual-axis line graph.
これを二軸の折れ線グラフにしましょう。
If you remember right, within our data right here, we have another column for social media posts.
ここで、私たちのデータには、もう1つの列があることを覚えているでしょう。それはソーシャルメディアの投稿用です。
This could be for a company.
これは企業向けかもしれません。
Maybe they're posting on social media and they're just tracking how many times they post across all their socials.
おそらく、ソーシャルメディアに投稿して、すべてのソーシャルメディアで何回投稿したかを追跡しているのでしょう。
Let's add that to this chart and see if it has an effect on the revenue.
それをこのチャートに追加して、収益に影響があるかどうかを見てみましょう。
I could say, make this a dual-axis line graph and add in social media posts on the second Y axis.
これを二軸の折れ線グラフにして、第2のY軸にソーシャルメディアの投稿を追加してみましょう。
Nothing crazy here.
ここでは何も狂ったことはありません。
I'm talking like a third grader.
私はまるで小学生のように話しています。
I know my axes.
私は軸を知っています。
I have the X axis and the Y axis, Y to the sky, X to the left or the right.
X軸とY軸があります。Yは空に向かって、Xは左または右に向かいます。
I can just add this in, right?
これを追加するだけですね？
We have the data up here.
データがここにあります。
It's clean and formatted.
それはきれいでフォーマットされています。
We have this chart.
このチャートがあります。
Let's just add in another denominator.
もう1つの分母を追加しましょう。
I'm adding in the social media post to overlay on top of this.
これに重ねてソーシャルメディアの投稿を追加しています。
That's why I called it a dual-axis line graph because we're going to be overlaying the two of them, seeing if they have any correlation to one another.
それが二軸折れ線グラフと呼ばれる理由は、それらを重ねて表示し、お互いに相関があるかどうかを見るからです。
As you can see, it says interactive charts of this type is not yet supported.
このタイプのインタラクティブチャートはまだサポートされていないと表示されています。
It is still working through this.
まだこの作業を進めています。
It is beta.
それはベータ版です。
But now you can kind of see what's happening in this data.
しかし、今ではこのデータで何が起こっているかがわかるようになりました。
This is much better than it was before, actually.
実際、これは以前よりもずっと良くなっています。
I like how it does it dotted.
点線でやっているのが気に入っています。
You kind of can differentiate between the two.
2つを区別することができます。
But now, as you can see, the green line is representing the social media posts.
しかし、今では、緑の線がソーシャルメディアの投稿を表しているのがわかります。
It seems like these two are moving in harmony, which may indicate that when you post more on social media for this company in specific, then you actually make more money.
これら2つは調和して動いているようで、これは特定の会社のソーシャルメディアでより多く投稿すると、実際に収益が増える可能性があることを示しているかもしれません。
But this would be another way to view your data is that dual-axis line graph.
しかし、これはデータを表示する別の方法であり、それが二軸折れ線グラフです。
Can't wait for the interactive charts to be supported for this one.
このインタラクティブチャートがこのデータに対してサポートされるのを待ちきれません。
Sometimes they are supported, sometimes they're not.
時々サポートされ、時々されないことがあります。
I think it is a little buggy, but you still get to expand it nicely and download it much easier than you could before.
少しバグがあると思いますが、それでも以前よりも簡単に拡張してダウンロードできます。
Let's take a look at the final way that you can view your data that I'm going to be showing in this video.
このビデオで紹介する最後のデータ表示方法を見てみましょう。
That would be by viewing a data spread within ChatGPT.
ChatGPT内でデータスプレッドを表示することによって可能です。
This is amazing.
これは素晴らしいです。
I love doing this one.
このことをするのが大好きです。
I'm going to be utilizing a scatter plot for this, but you can also use violin plots, box plots, whatever you want.
お使いになるつもりですが、バイオリンプロットや箱ひげ図など、ご希望に応じて何でもお使いいただけます。
I go in-depth on box plots, which are actually kind of complex to understand within this course, this small section here within the Large Language Model mastery.
このコース内で理解するのが実際にはかなり複雑な箱ひげ図について詳しく説明します。
I also in here have another section called understanding relationships between things, where I use bubble charts and go in-depth on the third dimension of data analysis.
また、ここでは、物事の関係を理解するという別のセクションもあり、バブルチャートを使用してデータ分析の第三次元について詳しく説明します。
But with that being said, let's get into actually creating a scatter plot and understanding what that might be good for, for analyzing data in ChatGPT.
とは言っても、それでは、実際に散布図を作成し、ChatGPTでデータを分析するためにそれがどのように役立つかを理解していきましょう。
Super excited to get into this one.
これに取り組むのがとても楽しみです。
Let's do it.
やりましょう。
First, I'm going to open up Google Sheets.
まず、Googleシートを開きます。
What I'm going to do is I'm going to go to my sleep data, lifestyle, and professions.
私がすることは、睡眠データ、ライフスタイル、職業に行くことです。
What we have here are some categories.
ここにあるのはいくつかのカテゴリーです。
We have person ID, gender, age, occupation, sleep duration, quality of sleep, physical activity level, and it keeps on going on with the stress, blood pressure, heart rate.
私たちは個人ID、性別、年齢、職業、睡眠時間、睡眠の質、身体活動レベルを持っています。さらに、ストレス、血圧、心拍数などが続いています。
But what we have here is physical activity level and quality of sleep.
しかし、ここにあるのは身体活動レベルと睡眠の質です。
What I want to do is I want to put these two up against one another in a scatter plot and see if we can see any trends between physical activity level and quality of sleep.
私がしたいことは、これら2つを散布図で比較し、身体活動レベルと睡眠の質の間にどんな傾向が見られるかを確認したいです。
When you exercise more, do you get better sleep?
運動をもっとすると、より良い睡眠が得られますか？
These are things that you can start tracking with your personal life.
これらは、あなたの個人の生活で追跡を始めることができるものです。
I have this ring right here.
私はこの指輪を持っています。
I'm not sure if you can see it, but this ring tracks my sleep.
見えるかどうかはわかりませんが、この指輪は私の睡眠を追跡します。
It tracks my activity level.
それは私の活動レベルを追跡します。
It tracks my stress, my readiness.
それは私のストレスや準備状況を追跡します。
These are things that I can start importing into a Google Sheet and actually tracking for my personal life.
これらは、Googleシートにインポートして実際に私の個人生活のために追跡できることです。
You can also do this with a Fitbit, I'm pretty sure.
おそらく、Fitbitでもこれを行うことができます。
It's quite amazing.
それはかなり驚くべきことです。
You can connect it to MyFitnessPal, whatever you want to do.
あなたはMyFitnessPalに接続することができます、何をしたいかに関係なく。
But ChatGPT is going to help you see the trends in your life.
しかし、ChatGPTはあなたが人生のトレンドを見るのを手伝います。
Are you sleeping good?
よく眠れていますか？
Are you having enough physical activity level on Saturdays, for instance, if you have enough data?
土曜日には十分な運動量がありますか、たとえば、十分なデータがある場合？
When do you work the best?
いつが一番仕事がはかどりますか？
When do you get the most focus time in?
いつが一番集中できる時間ですか？
Those are the things that I'm kind of focusing on when I'm doing my data analysis in ChatGPT, but also things like YouTube stats and just general information that's fun messing around with.
それらは、ChatGPTでデータ分析を行う際に焦点を当てていることですが、YouTubeの統計データや単に遊んでいる楽しい一般情報などもあります。
But let's get into it.
しかし、それに入ってみましょう。
I'm going to upload this data set, sleep data and lifestyle professions, by hitting that link icon. and then finding it within my data sets folder.
そのリンクアイコンをクリックして、このデータセット、睡眠データ、ライフスタイルの職業をアップロードする予定です。そして、データセットフォルダ内でそれを見つけます。
I'm going to upload that, hit open.
そのファイルをアップロードする予定ですので、開いてください。
Like I said, always clean and format this data if needed.
前にも言ったように、必要に応じてこのデータを常にクリーンアップしてフォーマットしてください。
Always send up that prompt in order for ChatGPT just to get a feel for it so it knows what it's working with and also can help you clean it.
お掃除をするために、ChatGPTがどのようなデータを扱っているかを知るために、常にそのプロンプトを送信してください。また、それが何を作業しているかを知ることができ、あなたがそれをきれいにするのを手伝うこともできます。
Since it seems easy to clean, to ensure proper formatting, let's perform the following tasks.
簡単にきれいにできそうですが、適切なフォーマットを確保するために、以下のタスクを実行しましょう。
It's kind of just running you through its checklist, which I've always loved when it uses its data analysis feature.
それは、データ分析機能を使用するときにいつも好きだった、そのチェックリストを実行するだけです。
It always is keeping you up to date with what it's doing.
いつも、何をしているかを最新の状態に保っています。
As I said before, you can get a downloadable copy.
前にも言ったように、ダウンロード可能なコピーを入手できます。
You can download the clean table so that you can just upload it to your Google Sheets again.
きれいなテーブルをダウンロードして、Google Sheetsに再度アップロードできます。
Maybe that's all you want to do is just clean your data.
おそらく、あなたがやりたいのはただデータをきれいにすることだけです。
We'll hit that little download button at the top of the table and upload it to Google Sheets or Excel, whatever you use.
テーブルの上部にある小さなダウンロードボタンをクリックして、Google SheetsやExcelにアップロードします。
It's pretty easy.
それはかなり簡単です。
But the data has been cleaned and formatted.
しかし、データはきれいに整形されています。
We can start generating a scatter plot based on our two factors right here, quality of sleep and physical activity level.
私たちは、ここで睡眠の質と身体活動レベルに基づいた散布図を作成することができます。
I can say, create a scatter plot, showcasing quality of sleep with physical activity levels.
おっしゃる通り、睡眠の質と身体活動レベルを示す散布図を作成できます。
After I hit send, I mean, there's over 374 rows of data within this data set in specific.
送信ボタンを押した後、具体的なこのデータセット内には374行以上のデータがあります。
This is beautiful, right?
これは美しいですね。
It has quality of sleep, physical activity level.
睡眠の質、身体活動レベルがあります。
It even plots it out for you.
それはあなたのためにプロットしてくれます。
It kind of looks like a Star Wars game or Galaga or something, but this is very interesting to see.
それはスターウォーズのゲームやギャラガのように見えますが、これは非常に興味深いです。
You can kind of start seeing, is there any relationship between it?
関係があるかどうかを少しずつ見始めることができます。
It doesn't really look like there's any big clusters, but what we can see is a small uptrend in the data.
大きなクラスターは見られませんが、データにはわずかな上昇傾向が見られます。
The more physical activity level you have, generally the higher quality of sleep you have from what I can see right now.
おそらく今見ている限りでは、運動量が多いほど、一般的には睡眠の質が高くなるようです。
I'm going to download this.
これをダウンロードします。
I'm going to open it up.
これを開きます。
As you can see, well, as you might not be able to see because it is kind of hard to view, but what you can notice from this data is to me, it looks like the people that are down here at this section aren't getting as much sleep.
ご覧の通り、実際には見づらいかもしれませんが、このデータから気づけることは、このセクションにいる人たちはあまり眠れていないように見えるということです。
But as their physical activity level goes up, it seems like there's a general uptrend in this data.
しかし、運動量が増えるにつれて、このデータには一般的な上昇トレンドが見られるようです。
That's what ChatGPT is helping you see.
それがChatGPTがあなたに見せてくれることです。
You can also find small clusters within the scatter plot in order to see, okay, maybe there's a sweet spot between getting this physical activity level and this quality of sleep, right?
散布図内に小さなクラスターを見つけることもでき、この運動量と睡眠の質の間にちょうどいいスイートスポットがあるかもしれない、ということを見ることができますね。
If there was a cluster right here, then this might be a good spot to aim for because these are pretty peak achievers, right?
もしもここにクラスターがあれば、これは目指すべき良いスポットかもしれません。なぜなら、これらはかなりの達成者ですからね。
They're super active, but they're also sleeping like kings and queens.
彼らはとても活発ですが、王や女王のように眠っています。
This is your goal to get here, I'm pretty sure.
ここに到達することがあなたの目標です、きっと。
But yeah, anyway, this looks like a children's drawing now.
でも、とにかく、今は子供の絵のように見えますね。
I'm going to hop off my screen and back to my face, just congratulating you on finishing this video because this is going to put you ahead of 90% of the people using ChatGPT.
画面から離れて、顔に戻りますが、このビデオを終えたことをおめでとうございます。これでChatGPTを使っている人の90%よりも先を行くことができます。
You start documenting your life, your work hours, your physical activity level, your sleep hours.
人生、労働時間、身体活動レベル、睡眠時間を記録し始めます。
You start taking in your stats, your personal stats, or your stats from work.
自分の統計データ、個人の統計データ、または仕事からの統計データを取り入れ始めます。
Be careful uploading information that's private though.
ただし、プライベートな情報をアップロードする際は注意してください。
You're going to have to get authorization from a higher up or if you're the higher up, maybe you can make that decision yourself, but you are uploading information to the internet.
上司から承認を得る必要がありますが、もしあなたが上司なら、自分でその決定をすることもできますが、インターネットに情報をアップロードしています。
Always be careful when you're doing that, especially if it's sensitive.
特に機密情報の場合は、その際は常に注意してください。
But with that being said, congratulations on finishing this.
とは言っても、これを終えたことをおめでとうございます。
This was a good video for you to see kind of the changes that GPT-4o had to make with the data analysis feature and I am loving it.
これは、GPT-4oがデータ解析機能に加えた変更を見るのに良いビデオであり、私はそれが大好きです。
It's just so much more of an experience when using it.
それを使うと、より一層の体験ができます。
If you want to learn AI, you want a loving community, then I highly recommend joining the AI Foundations community.
お知りになりたい場合は、愛情あふれるコミュニティに参加したいと思うのであれば、AI Foundationsコミュニティに参加することを強くお勧めします。
This is a group that is going to be something special and I realized that even more after we just got off our live call.
これは特別なものになるグループであり、私たちがライブコールを終えた後にさらに気づいたことです。
We have calls scheduled once a week that we just check in with the group and we're also adding specialized calls for AI image generation, prompting with LLMs and so much more.
私たちは、週に1回のスケジュールでグループとチェックインするだけのコールを行っており、AI画像生成、大規模言語モデルのプロンプトなどの専門コールも追加しています。
This community is going to be the foundation in your final stop for artificial intelligence.
このコミュニティは、人工知能の最終的な目標地点での基盤となるでしょう。
I highly recommend you join.
参加を強くお勧めします。
It's a very good learning environment.
とても良い学習環境です。
With that being said, that's all I have for this video.
と言うことで、このビデオは以上です。
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