- AIでデータ分析-データの前処理(10)：ブール列の変換・統一
- 用いるデータの紹介
- AIの活用
- まとめ
AIでデータ分析-データの前処理：ブール列の変換・統一
このノートは、データ分析においてAIを使って何ができて何ができないかを検証するために、実際に試した結果をまとめたノートです。
今回はデータの前処理でよく行われるチェックリスト10
10.ブール列の変換・統一
の項目を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。
AIの活用：geminiを活用
10.ブール列の変換・統一
元のデータフレームで論理値になっているキャンペーンフラグ列の値の種類ごとの数を確認しておきます。
これに対しgooglecolab内のgeminiで抽象的に依頼してみます。
結果を確認します。
正しく置き換わっているように見えます。
本当に正しく置き換わっているか確認します。
元のデータフレームのNoの値の数とFalseの数が、元のデータフレームのYesの数とTrueの数が一致しており、正しく変換できていることが確認できました。
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10：論理値をブール値に変換する をAIを用いてできるか試しました。
結果は抽象的な依頼でもどこに対して処理が必要かどうかの判断まで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(10)：論理値をブール値に変換する は以上となります！