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(49)-：リサンプリングとギャップ補完

今回はデータの前処理でよく行われるチェックリスト(50)-：ラグ特徴の作成　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。

まずはPythonで実行します。

所要時間10分でした。

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。

同じ結果を得られることを確認することができました。

所要時間1分でした。

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(50)-：ラグ特徴の作成　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(50)-：ラグ特徴の作成　は以上となります！