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AIでデータ分析-データ前処理(67)-比率・差分:差分・変化量特徴量の作成

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  • AIでデータ分析-データ前処理(67)-比率・差分:差分・変化量特徴量の作成
  • 用いるデータの紹介
  • Pythonで実装
  • AIの活用:geminiを活用
  • まとめ

アップロード容量が月の制限(100MB)を超えました。設定 -> アップロードしたファイル から、当月にアップロードされた不要なファイルの削除を行ってください。

AIでデータ分析-データ前処理AIでデータ分析-データ前処理(67)-比率・差分:差分・変化量特徴量の作成

今回はデータの前処理でよく行われるチェックリスト(67)-比率・差分:差分・変化量特徴量の作成 をAIを用いて行ってみたいと思います。

AIを用いることでいかに効率化できるのか、体験していただければと思います。

所要時間は10分ほどとなっています。

それでは、さっそく始めていきましょう!

データの紹介

今回用いる前処理練習用のcsvデータです。

サンプルデータはこちらから、チェックリストはこちらからダウンロードできます。

1行が1訪問を表すデータになっています。

スクリーンショット 2025-11-26 1.00.25.png

image.png

アップロード容量が月の制限(100MB)を超えました。設定 -> アップロードしたファイル から、当月にアップロードされた不要なファイルの削除を行ってください。

Pythonで実装

まずはPythonで実行します。

アップロード容量が月の制限(100MB)を超えました。設定 -> アップロードしたファイル から、当月にアップロードされた不要なファイルの削除を行ってください。

所要時間10分でした。

AIの活用:geminiを活用

今度は同じことがAIでもできるか

アップロード容量が月の制限(100MB)を超えました。設定 -> アップロードしたファイル から、当月にアップロードされた不要なファイルの削除を行ってください。

とgeminiに依頼します。

結果を確認します。

アップロード容量が月の制限(100MB)を超えました。設定 -> アップロードしたファイル から、当月にアップロードされた不要なファイルの削除を行ってください。

所要時間1分でした。

まとめ

今回は前処理練習用のデータに対し、前処理チェックリスト(67)-比率・差分:差分・変化量特徴量の作成 をAIを用いてできるか試しました。

結果はAIで代替できることを確認することができました。

AIでできることとできないことを把握し、うまく活用することで、データ分析もかなり効率化できそうですね!

AIでデータ分析-データの前処理(67)-比率・差分:差分・変化量特徴量の作成 は以上となります!

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