👩💻データ分析
データ分析は、現代商業の基盤としての地位を確立しており、人工知能の進展においても中心的な役割を担っています。特に、過去2年での大規模言語モデル（LLM）の著しい進化が、データサイエンス分野へのアクセスの障壁を下げ、多様な実用的応用の扉を開いています。
News & Updates:
Vibe Analytics
The Excel spreadsheet era asked, “What happened?” The dashboard era asked, “Why did it happen?” The vibe era asks, “What insights emerge if we explore together?” Consider the gains that real-world companies are already making.
小規模から中規模のデータセット
小規模から中規模のデータセットを分析するには、データをさまざまな大規模言語モデル（ChatGPT、Claudeなど）の会話インターフェースにコピーして貼り付け、AIとの対話を通じて分析結果を取得するだけです。以下はプロンプトを構築する方法の例です：
データサイエンティストとして活動してください。あなたは最先端のテクノロジー企業の難しいプロジェクトに取り組んでいると想像してください。新しいアプリのユーザー行動に関連する大規模なデータセットから貴重な洞察を抽出する任務を与えられました。目標は、ユーザーのエンゲージメントとリテンションを向上させるための実用的な提言を提供することです。
（出典：Aowsome ChatGPT Prompts）
機密データを扱う場合、ChatGPTやClaudeなどのオンライン大規模モデルを使用することは、データ漏洩のリスクを伴う可能性があります。
大規模なデータセット、たとえばSQLからエクスポートされたデータベースやXLSXスプレッドシートを扱う場合、コピー＆ペーストの方法は現実的ではありません。現在、ほとんどの主要なLLMアプリケーションは、さまざまなファイル形式に対応しており、データファイルを対話ボックスにアップロードして、分析用のプロンプトを入力できるようになっています。
さらに、GPTsストアでは、データ分析に使える多様なGPTがすでに提供されており、CSVやPDFなどのさまざまなファイル形式のアップロードに対応して、データ分析や可視化の作業を簡単に行えるようにしています。
Data Analyst from ChatGPT
Drop in any files and I can help analyze and visualize your data.
どんなファイルでもアップロードしていただければ、データの分析と可視化をサポートします。
Link: https://chat.openai.com/g/g-HMNcP6w7d-data-analyst
OpenAI公式データ分析ガイド：
例：
1872年から2024年までの国際サッカーの結果を含む最新のデータセットで、45,000件以上の国際試合の結果が含まれています。データはKaggleから取得されました。
私の質問とプロンプト：「1試合あたりの平均ゴール数は、時代とともにどのように変化しましたか？1870年から10年ごとに分けて分析し、ヒストグラムを作成してください。」
結果：
ChatGPTでのデータ分析の向上
ChatGPTは最近、データ分析機能を強化し、さまざまな場面でデータのクリーニング、分析、可視化を効果的に行えるようになりました。
Interact with tables and charts and add files directly from Google Drive and Microsoft OneDrive.
テーブルやチャートとやり取りでき、Google DriveやMicrosoft OneDriveから直接ファイルを追加することが可能です。
AIデータ分析ツール：
機密データを扱う場合、サードパーティ製のAIデータ分析アプリを使用すると、データ漏洩のリスクがあるかもしれません。
Julius AIは、データの可視化、データに関する質問への回答、予測分析、数学や科学の問題解決、そして完成度の高い分析や要約の生成など、多機能なAI搭載のデータ分析プラットフォームです。
SQL、CSV、Parquetなどのデータベースやデータレイクと直接対話！PandasAIは、LLMとRAGを活用して、データ分析をより直感的で会話的な体験に変えます。
自然言語でデータベースと対話
データビジュアライゼーション
Microsoftのデータ生成ツール
データ解析エージェント
Colabのデータサイエンスエージェントは、Geminiを活用して自然言語から実行可能なノートブックを自動生成します。ライブラリのインポートやデータの読み込みなどを自動化し、データ分析のワークフローを大幅に効率化します。
https://developers.googleblog.com/en/data-science-agent-in-colab-with-gemini/
Data Extract Tools
大規模なデータセット
大規模なデータ分析には、引き続き専門のデータ分析ソフトウェアを使用することが推奨されています。多くの大手データ分析企業がAI機能を自社製品に組み込んでおり、たとえば業界のリーダーであるTableauは、AIシステムを導入することで、ソフトウェアをさらに使いやすく、インテリジェントにしています。
https://www.tableau.com/products/tableau-ai
Tableau AIは、信頼できる生成AIをTableauプラットフォーム全体に組み込むことで、データ分析を誰でも使いやすくし、データアナリストの作業時間を短縮し、反復的な作業を減らします。また、ビジネスユーザーには、スマートでパーソナライズされた洞察を提供します。
Databricksは、データ、AI、ガバナンスを統合するデータインテリジェンスプラットフォームを提供しており、組織が生成AIアプリを開発し、誰でもアクセスできる洞察を提供しつつ、データのプライバシーと制御を維持しながらコストを削減します。
IBM Cloud Pak for Dataは、組織がデータを収集、整理、分析し、AIをビジネス全体に浸透させることで、イノベーションとデジタルトランスフォーメーションを促進できる包括的なデータおよびAIプラットフォームです。
学習資料：
Open AI
Enabling a Data-Driven Workforce
"In this video, we share practical examples of how employees can use ChatGPT Enterprise to efficiently analyze data and uncover insights." https://openai.com/business/enabling-a-data-driven-workforce-webinar/
How to Use ChatGPT’s Advanced Data Analysis Feature
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