- AIでデータ分析-ヒストグラム：給与レンジごとの従業員数を可視化する
- 用いるデータの紹介
- Exploratoryでヒストグラムを作成する
- Pythonでヒストグラムを作成する
- AIの活用：chatGPTでヒスグラムを作成する
- まとめ
AIでデータ分析-ヒストグラム：給与レンジごとの従業員数を可視化する
このノートは、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AIを用いて給与レンジごとの従業員数を可視化していきたいと思います。
その際、chatGPTを用いて、AIは正しくヒストグラムを作れるのか試し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5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
今回検証に用いるデータのサンプルデータは従業員データです。サンプルデータはこちらからダウンロードできます。
1行が従業員１人のデータになっています。列情報としては年齢、性別、婚姻ステータス、部署、職種、給料などがあります。
まずはExploratoryでヒストグラムを作成する
まずは正しい結果を抑えるべく、Exploratoryを用いてヒストグラムを実行します。
結果を見ると、この会社では月の給料が2,000ドルの従業員が最も多く、給料が高い人は20,000ドルもらっている人がいることが分かります。ちなみに作成にかかった時間3秒でした。
次にPythonでヒストグラムを作成する
次に同じことをPythonでやってみます。
結果を確認します。
x軸に使われるメモリがkではなく数字表記されていますが、同じものです。
所要時間は3分でした。
最後にAIの活用：chatGPTでヒストグラムを作成する
最後に同じことをするため、chatGPTに従業員データをアップロードし、下記のようにプロンプトを入力し、実行します。
結果を確認します。
結果は正しくヒストグラムは作れていそうです。しかしやはり今のところchatGPTでは図に日本語表記ができず、文字化けしてしまいました。所要時間は20秒でした。
まとめ
今回はヒストグラムを作成するにあたり、3つの方法を試しました。
1つ目はExproratoryを用いた方法と、２つ目はPythonを用いた方法、3つ目はAI(chatGPT)を用いた方法です。
結果はAIでも正しいヒストグラムは作れますが、図に日本語表記ができないことを
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-ヒストグラム：給与レンジごとの従業員数を可視化する は以上となります！