データ分析者のためのChatGPTデータ分析・可視化術―効率的なプロンプトで分析力・表現力アップ! [単行本]
    • データ分析者のためのChatGPTデータ分析・可視化術―効率的なプロンプトで分析力・表現力アップ! [単行本]

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データ分析者のためのChatGPTデータ分析・可視化術―効率的なプロンプトで分析力・表現力アップ! [単行本]



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出版社:翔泳社
販売開始日: 2025/04/11
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データ分析者のためのChatGPTデータ分析・可視化術―効率的なプロンプトで分析力・表現力アップ! の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    本書はChatGPTのプロンプトを利用して、効率的かつクオリティの高いデータ分析・可視化手法を解説した書籍です。今まで膨大な時間と複雑な手間をかけていたデータ分析も本書を利用すれば、素早く精度の高い分析結果を導くことができます。また分析手法だけでなく、可視化プロセスも触れていますので、美麗でわかりやすいグラフを作成できます。
  • 目次

    Chapter1 ChatGPTを使ったデータ分析・可視化の素晴らしさ
    01 スピード:圧倒的な速さで可視化と分析が進む
    02 正確さ:データとプログラムの分離で正確性を担保
    03 クオリティ:多種類の美しいグラフで訴求力向上
    04 効率性:面倒なデータ合成やデータ加工も完璧にこなす
    05 専門性:高度なデータ分析も確実にサポート
    06 拡張性:インターネットの情報も合成して新しい視点で分析
    07 安全性:会社の機密データも安全な方法で分析可能
    08 発展性:ChatGPTの可能性はまだまだ未発掘
    09 ChatGPTを使った分析手順の概要

    Chapter2 基本的な使い方とTips
    01 分析対象のデータを準備する
    02 データをアップロードして、折れ線グラフを描く
    Column ChatGPTのグラフ作成が正確な理由を知る
    03 作成した折れ線グラフを修正する
    04 時間軸を2つの軸に分けて、価格変化を細かく分析する
    05 エラーに対処する
    Column ChatGPTが意図通りに動作しない時の対処方法

    Chapter Pythonを使った高度な可視化手法
    01 箱ひげ図(最寄駅ごとの不動産取引価格)
    Column 複数のデータを分析したい時には、重回帰分析
    02 ダンベルチャート(毎年の梅雨期間の推移)
    03 ヒートマップ(各都市の気温変動)
    04 バブルチャート(各都市の降水量)
    Column Pythonの可視化ライブラリ

    Chapter4 JavaScriptを使った高度な可視化手法
    01 基本的な棒グラフを作成する
    Column JavaScriptの可視化ライブラリ
    02 フローを可視化するコードダイアグラム(各国の輸出入状況)
    03 地図に色を塗るコロプレス図(都道府県単位のテニス人口)

    Chapter5 複数データの合成を学ぶ (郵便番号と人口データの分析)
    01 データを合成するメリット
    02 データを準備する
    03 失敗するパターンを理解する
    04 不一致数をモニタリングしながらデータ修正を進める
    05 揃えたデータを分析する

    Chapter6 データ加工を学ぶ (住所からの自治体名抽出)
    01 データ加工が行えるようになれば百人力
    02 正規表現を使って文字列を変換する(失敗した方法)
    03 正解文字列リストを使って文字列を変換する(成功した方法)
    04 完成したデータを使って分析を行う
    Column 正規表現の内容(上級者向け)

    Chapter7 データ間の相関分析方法を学ぶ
    01 相関分析の基礎
    02 データを準備する1
    03 ペアプロット分析を行う
    04 ペアプロットの分析結果を考察する
    05 ペアプロットだけでなく、相関係数も可視化する

    Chapter8 Web情報の自動取得による可視化を学ぶ
    01 Web情報を取得する
    02 単一の火山の情報をスクレイピングで取得する(Python)
    03 複数の火山の情報をAPI経由で取得する(JavaScript)
    04 火山の情報を地図で可視化する

    Chapter9 社内データを安全に分析する方法を学ぶ
    01 眠っている社内データを分析する
    02 テストデータを生成する
    03 テストデータでグラフを作成する
    04 実際の業務データでグラフを作成する
    Column 多用途に使えるテストデータ

    Chapter10 PlantUMLで作図を行う
    01 PlantUMLの特徴
    02 シーケンス図をPlantUMLで描く
    03 アクティビティ図をPlantUMLで描く
    04 フローチャートをPlantUMLで描く
    05 クラス図をPlantUMLで描く
  • 出版社からのコメント

    ChatGPTプロンプトを利用して、効率的で質の高いデータ分析・可視化を実現!
  • 内容紹介

    煩雑で時間をかけていた
    データ分析・可視化も
    「秒」で解決!

    【本書の概要】
    本書はChatGPTのプロンプトを利用して、効率的かつクオリティの高い分析・可視化手法を解説した書籍です。今まで膨大な時間と複雑な手間をかけていたデータ分析も本書を利用すれば、素早く精度の高い分析結果を導くことができます。また分析手法だけでなく、可視化プロセスも触れていますので、美麗でわかりやすいグラフを作成できます。

    【本書の特徴】
    ・データ分析者
    ・データサイエンティスト
    具体的には以下のような方
    ・仕事でExcelやPythonを使いデータ分析をしているけど、分析するまでに時間がかかり、もっと効率的に行いたい人
    ・分析やビジュアライゼーションの質を上げたい人
    ・ExcelやPythonを利用してデータ分析をした経験があるけど、手順やプログラムが複雑で挫折した人

    【利用するツール】
    ・ChatGPT Plus:ChatGPT-4o(2024年9月~12月)
    ・Microsoft Excel 2024
    ・Microsoft Edge

    【本書の特徴】
    ・精度の高い分析手法がわかる
    ・美麗なグラフ作成方法がわかる
    ・複数データの合成/加工方法がわかる

    【目次】
    Chapter1 ChatGPTを使ったデータ分析・可視化の素晴らしさ
    Chapter2 基本的な使い方とTips
    Chapter3 Pythonを使った高度な可視化手法
    Chapter4 JavaScriptを使った高度な可視化手法
    Chapter5 複数データの合成を学ぶ(郵便番号と人口データの分析)
    Chapter6 データ加工を学ぶ(住所からの自治体名抽出)
    Chapter7 データ間の相関分析方法を学ぶ
    Chapter8 Web情報の自動取得による可視化を学ぶ
    Chapter9 社内データを安全に分析する方法を学ぶ
    Chapter10 PlantUMLで作図を行う

    【著者プロフィール】
    白辺 陽(しらべ・よう)
    新サービス探検家。
    夏の雑草のように新サービスが登場するIT業界で仕事をしながら、将来性を感じるサービスについて調べたことを書籍としてまとめている。自分自身が納得いくまで理解した上で、例示・図解・比喩を多用して読者の方に分かりやすく伝えることを信条としている。これまでの業務経験の中でもデータ分析を行う機会が多く、ChatGPTを使ったデータ分析の素晴らしさに圧倒され、本書を執筆。

  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    白辺 陽(シラベ ヨウ)
    新サービス探検家。新サービスが登場するIT業界で仕事をしながら、将来性を感じるサービスについて調べたことを書籍としてまとめている。自分自身が納得いくまで理解した上で、例示・図解・比喩を多用して読者の方に分かりやすく伝えることを信条としている

データ分析者のためのChatGPTデータ分析・可視化術―効率的なプロンプトで分析力・表現力アップ! の商品スペック

商品仕様
出版社名:翔泳社
著者名:白辺 陽(著)
発行年月日:2025/04/11
ISBN-10:4798189758
ISBN-13:9784798189758
判型:A5
発売社名:翔泳社
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
付録:有
言語:日本語
ページ数:288ページ
縦:21cm
その他:ダウンロードファイル
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