例えば、おこづかい減がわかった 〜 統計グラフGPTs調整中メモのその後

GPTsは自分用

続けている統計データグラフ作成の GPTs。
意図と異なる回答が戻ってくるなど、安定したアウトプットが難しいので公開せず自分で使うだけにとどめています。

うまく回答が得られる場合。
例えばこう使っています。

• GPTs で最近の推移を確認

• 気になったらPythonコードをR言語用に変えてもらう

• 別途データを取得しRで長期間の推移確認

詳細はR言語 で

使用例です。
政府統計ポータルサイト e-Stat のAPIへのクエリーで、主要用途分類別の消費支出を取得します。

http://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/getSimpleStatsData?cdCat01=021%2C060%2C102%2C107%2C112%2C122%2C140%2C145%2C152%2C156%2C165%2C207%2C208%2C237%2C238%2C253%2C254%2C257&cdCat02=03&cdArea=00000&appId=アプリケーションID&lang=J&statsDataId=0002070001&metaGetFlg=Y&cntGetFlg=N&explanationGetFlg=Y&annotationGetFlg=Y&sectionHeaderFlg=2&replaceSpChars=0&cdTimeFrom=2023000101

凡例折れ線グラフをお願いします。
文字化け部分は英語に置き換えてください。

生成したグラフです。
文字化けするので、英語表記にしています。
Food（食料）、Housing（住居）、Utilities（光熱・水道）、Furniture & Household Items（家具・家事用品）、Clothing & Footwear（被服及び履物）、Healthcare（保健医療）、Transportation & Communication（交通・通信）、Education（教育）、Recreation（教養娯楽）、Other Expenditure（その他の消費支出）。

e-Statから内訳データ

もう少し調べたい場合、ここで GPTs が作成した Pythonコードを R言語のコードに変換してもらいます。
（R を使うのは使用歴が長いからです）
RStudio で2000年から始まるグラフを作成します。
（自分のGPTs では、2000年から始まるデータは多すぎて取得できませんでした）

おこづかいが減っていた

「その他の消費支出」の減少が目立ちます。
e-Stat から「その他の消費支出」の内訳を取得するクエリーを用意し、Rstudio でグラフを作成。

「こづかい（使途不明）」の減少が、特に目立つことがわかりました。