- AIでデータ分析-データ前処理(44)-正規性・分布形状を確認する
- 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(44)-正規性・分布形状を確認する
今回はデータの前処理でよく行われるチェックリスト(44)-正規性・分布形状を確認する 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。
「滞在時間＿秒」変換前のQ-Qプロットは、点が対角線から大きく湾曲しており、特に右に裾野長い分布（正の歪度）であることを示していました。
変換後のQ-Qプロットを見るとWinsorization・対数変換によって元の「滞在時間＿秒」の分布が正規分布に大きく近づいたことが確認できます。
所要時間15分でした。
AIの活用：geminiを活用
今度は同じことがAIでもできるか下記のようにgeminiに依頼します。
結果を確認します。
同じ結果を得られていないような印象を受けますがqqplotのlineの引数設定を修正します。
同じ結果を得られることが確認できました。
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(44)-正規性・分布形状を確認する をAIを用いてできるか試しました。
結果はAIで代替できない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(44)-正規性・分布形状を確認する は以上となります！