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皆様こんにちは！SKと申します！ (非公認)シビックテック団体 Code For No…

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皆様こんにちは！SKと申します！ (非公認)シビックテック団体 Code For Noto CTO。 民間企業でデータサイエンティストとして開発に従事。 データ分析やクラウドを活用した開発に注力。 データの可視化だけでなく、データの読み方や実装方法等の記事を主に投稿予定。

【ChatGPT × GAS】石川県アンケートデータをChatGPTに要約させてみた。

こんにちは。 石川県のシビックテック団体Code For NotoのSKです。 昨今非常に注目されている生成AI「Chat-GPT」。トーク形式で、質問に回答してくれるものが一般的ですが、APIを利用すると様々な場面で活用が可能になります。今回は、GAS：Google apps scriptとChat-GBTを連携させ、アンケートデータの要約をさせてみました。 扱うデータ今回は、石川県の観光データ分析プラットフォーム「Milli」に公開されているデータを活用してみます。

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    • e-Statを使って、最終学歴と所得について分析してみた（データダウンロード方法と相関分析）

      こんにちは。 石川県のシビックテック団体Code For NotoのSKです。 今回は、オープンデータを活用した簡単な分析方法を紹介します。 本記事では、各都道府県の「経済」と「教育」のデータをダウンロードし、エクセルにて相関をみてみます。 ※今回の記事はe-statの使い方や分析方法の紹介が記事のメインであり、経済や政策における主張をしているものではないことをご了承ください なぜ経済と教育？（先行研究チェックしてみよう） データが重要と呼ばれる昨今、様々なオープンデー

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    【ChatGPT × GAS】石川県アンケートデータをChatGPTに要約させてみた。

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