「ChatGPT Visionをデータ分析に活用する5つの方法」

「美容・ファッションのデータ分析におけるChatGPT Visionの5つの活用方法」

 

データ分析は、ビジネス、研究、日常生活でデータに基づいた意思決定をするための重要な要素です。データから洞察やパターンを引き出して、基礎情報の深い理解を得ることを目指します。ChatGPTの新しいビジョン機能の導入により、データ分析は大きく進歩しました。ChatGPT Visionを使用すると、画像、方程式、グラフ、チャートを解釈することができ、視覚データから洞察を引き出すための様々な可能性が広がります。

この記事では、ChatGPT Visionがデータ分析タスクにどのように活用できるかを5つの重要な方法を探求します。

 

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1. SQLテーブル

 

データセットのスクリーンショットを取得し、ChatGPTにSQLクエリを作成してもらうことができます。

  

プロンプト：

I have uploaded three tables. Please write an SQL query to determine whether John has received his keyboard.

 

 

上記のように、SQLクエリは完璧に実行され、私は（保留中の）回答も得ることができました。

SELECT s.statusFROM Customers cJOIN Orders o ON c.customer_id = o.customer_idJOIN Shippings s ON o.order_id = s.shipping_idWHERE c.first_name = 'John' AND o.item = 'Keyboard';

 

結果：

  

ChatGPT Visionの機能により、非技術的な管理者でも複数の関連テーブルや複雑な質問にクエリを実行することができます。

 

2. チャート分析

 

チャート分析にChatGPT Visionを使用することは、各グラフが何を伝えているのかを理解するための最良の方法です。

この場合、私たちはデジタルラーニングの進化に関連するデータ分析プロットの複数の画像を提供し、ChatGPTに詳細なレポートを作成してもらいました。

プロンプト：

   

データサイエンティストとして、適切なデータ分析レポートを作成するのに通常は一日かかることがあります。しかし、ChatGPTを使用することで、1分以内にレポートを作成することができました。初期の分析では見逃していた隠れたパターンを特定することができました。再び、ChatGPT Visionは価値のある信頼できるアシスタントとなりました。

 

3. ダッシュボード

 

次に、Super Sample Superstoreのより複雑なダッシュボードのイメージを提供し、各コンポーネントとその意味を理解するのに役立ちます。

プロンプト：

Can you please explain each dashboard section in detail? 

 

 

ChatGPTは、簡単なプロンプトからダッシュボードの詳細な説明を提供してくれました。さらに、KPI、トレンド、地域比較など、ダッシュボード内の数字やグラフについても説明しました。

 

4. 評価

 

私はよく、結果を評価し、それらを理解するのに苦労します。例えば、KMeansアルゴリズムを使用してロシアのアルコール飲料プロモーションデータセットの最適なクラスタ数を決定しようとする場合です。複数のクラスタをチェックする代わりに、エルボープロットをChatGPT Visionに提供し、私のために数を選んでもらいます。

Prompt: 

エルボープロットをアップロードし、KMeansアルゴリズムの最適なクラスタ数を特定してください。

 

 

この新機能を使用すると、機械学習の結果をより理解しやすくすることもできます。たとえば、モバイル価格分類モデルの分類レポートを理解するためにも使用できます。

Prompt: 

モバイル価格分類の分類レポートをアップロードし、結果を説明してください。

 

 

これらの結果を使用すると、非技術的なマネージャーや関係者にも初期結果を簡単に説明できます。私の生活が楽になりました。

 

5. 方程式

 

ChatGPT Visionの最良の活用方法は、研究論文、ウェブサイト、ビデオ、ブログのさまざまな数学の方程式を理解するために使用することです。方程式のスクリーンショットを撮影し、ChatGPTに簡単な言葉で説明してもらうだけです。例えば、特異値分解の方程式を説明してもらうためにお願いしました。

Prompt: 

アップロードした方程式の画像を使用して、特異値分解を説明してください。

 

 

別の例では、ChatGPTにFine-Tuning Language Models from Human Preferences研究論文の報酬関数をLatexに変換してもらうようにします。

Prompt: 

報酬関数の方程式をLatexに変換してもらえますか？

 

 

<p生成されたlatexコードは完璧に動作します。

 Screenshot from Codecogs

 

最終的な考え

 

視覚的な解釈能力を持つChatGPTは、データサイエンティスト、アナリスト、研究者、さらにはデータで作業する非技術的なプロフェッショナルにとって貴重な助手となりました。手動での分析の必要性を排除し、データからインサイトに進むプロセスをスピードアップします。機能がさらに向上するにつれて、ChatGPT Visionはデータを扱い理解する方法を革新すると約束しています。

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan)は、機械学習モデルの構築が大好きな認定データサイエンティストです。現在、彼はコンテンツ制作と機械学習、データサイエンス技術に関する技術ブログの執筆に注力しています。アビドはテクノロジーマネジメントの修士号と通信エンジニアリングの学士号を保持しています。彼のビジョンは、精神疾患に苦しむ学生向けにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を構築することです。

</p生成されたlatexコードは完璧に動作します。

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