- AIでデータ分析-データ前処理(64)-集約：グループ集約特徴量の作成
- 用いるデータの紹介
- Pythonで実装
- AIの活用：geminiを活用
- まとめ
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(64)-集約：グループ集約特徴量の作成
今回はデータの前処理でよく行われるチェックリスト(64)-集約：グループ集約特徴量の作成 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。
Pythonで実装
まずはPythonで実行します。
所要時間2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
とgeminiに依頼します。
結果を確認します。
訪問者の総数をカウントしたかったものの、上記の依頼の仕方ではnuniqueで訪問IDのユニーク数をカウントしていることが確認できます。
依頼の仕方を下記に変更し再度geminiに依頼します。
結果を確認します。
同じ結果を得られることが確認できました。
プロンプトの仕方で集計方法が変わるため、AIで代替するには何を集計したいのかを正確に理解することが必要だと言えそうです。
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(64)-集約：グループ集約特徴量の作成 をAIを用いてできるか試しました。
結果として、何を集約（集計）したいのか正確に理解することで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(64)-集約：グループ集約特徴量の作成 は以上となります！