- AIでデータ分析-データ前処理(69)-クロス集計：クロス集計からの特徴量作成
- 用いるデータの紹介
- Pythonで実装
- AIの活用：geminiを活用
- まとめ
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(69)-クロス集計：クロス集計からの特徴量作成
今回はデータの前処理でよく行われるチェックリスト(69)-クロス集計：クロス集計からの特徴量作成 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30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。
Pythonで実装
まずはPythonで実行します。
結果を確認します。
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
「df_processedを性別と来店手段と購入金額でクロス集計し特徴量を作成して」
とgeminiに依頼します。
結果を確認します。
購入金額の前処理をする際にずれがあったため、新しく作成した特徴量の値に若干のずれが生じてしまいましたが、AIでも同じ成果を得られることが確認できました。
所要時間5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(69)-クロス集計：クロス集計からの特徴量作成 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(69)-クロス集計：クロス集計からの特徴量作成 は以上となります！