「5つの簡単なステップでCSVから完全な分析レポートを作成するChatGPT」

『CSVデータから完璧な分析レポートを作成するための簡単な5つのステップ』

どの業界にいても、データを分析する能力は、データ駆動の時代においてますます重要です。データ分析により、企業は競争力を保ち、より良い意思決定を行う能力を提供することができます。

データ分析の重要性は、誰もがどのようにデータ分析を実行するかを知ることを推進しています。ただし、データ分析には時間がかかることがあります。そのため、データファイルから完全なレポートを作成するために、ChatGPTに頼ることができます。

この記事では、CSVファイルから完全な分析レポートを作成するための5つの簡単なステップについて探っていきます。これらの5つのステップは次のとおりです：

ステップ1：CSVファイルのインポート

ステップ2：データの概要と前処理

ステップ3：データの分析

ステップ4：データの可視化

ステップ5：レポートの生成

前提条件として、この記事では読者がChatGPT Plusに登録していることを想定しています。それを念頭に置いて、始めましょう。

CSVファイルのインポート

最初のステップは、分析とレポート作成をしたいCSVファイルを準備することです。このファイルは信頼性のあるソースから取得できますが、この記事ではTelecom Churnデータセットを使用します。

データが構造化され、整理され、明確なヘッダーがあることを確認してください。分析したい特定のターゲットがある場合は、そのデータもファイルに含めることを忘れないでください。この例では、チャーン（顧客離反）の列について分析を試みます。

データが準備できたら、それらをChatGPTに添付し、モデルに作業を任せましょう。

データの概要と前処理

次のステップは、CSVファイルからデータの概要を取得し、前処理を行うことです。データをアップロードする際に、以下のプロンプトを入力します。

このファイルにデータの概要を提供し、データセットの適切な前処理を実行してください。

上記のプロンプトにより、次の結果が提供されます：

次はデータの概要です：

行数： 3333

列数： 11

列名：

チャーン

AccountWeeks

ContractRenewal

DataPlan

DataUsage

CustServCalls

DayMins

DayCalls

MonthlyCharge

OverageFee

RoamMins

データタイプ：

Integer: チャーン、AccountWeeks、ContractRenewal、DataPlan、CustServCalls、DayCalls

Float: DataUsage、DayMins、MonthlyCharge、OverageFee、RoamMins

欠損値： いずれの列にも欠損値はありません。

ChatGPTはデータを十分に読み取ることができ、指定されたデータセットを提供することができました。次の結果はChatGPTからのデータ前処理です。

データセットに欠損値がないため、データのクリーニングと前処理の主な焦点は次のとおりです：

データの各数値列での外れ値や異常値のチェック
必要に応じてデータの正規化または標準化、特に連続的な数値値を持つ列
必要に応じて、分析に適した形式のカテゴリカルデータへの変換

これらのステップを進めましょう。

箱ひげ図はデータセットの各数値列における潜在的な外れ値の視覚的な概要を提供します。以下はいくつかの観察結果です：

AccountWeeks、CustServCalls、DayCalls：これらの列は比較的正常な分布を示しており、外れ値がいくつか存在します。
DataUsage、DayMins、MonthlyCharge、OverageFee、RoamMins：これらの列にも外れ値がいくつか存在しますが、データの性質を考慮すると、合理的な範囲内にあるように思われます。
チャーン、ContractRenewal、DataPlan：これらの列はカテゴリカル/バイナリデータであり、従来の外れ値は表示されません。

この情報をもとに、データのクリーニングと前処理の次のステップには、以下のようなものが含まれます：

外れ値の取り扱い：特定の分析ニーズとドメイン知識に基づいて、外れ値を削除、制約、または適切に取り扱うかを決定できます。
データ変換：必要な場合は、DayMins、MonthlyChargeなどの列を正規化または標準化することができます。特にデータのスケールに敏感なアルゴリズムを使用する予定の場合は、このような変換を行います。
カテゴリデータのエンコーディング：必要な場合、カテゴリデータを分析に適した形式に変換することができます。

ChatGPTによる追加のデータクリーニングと前処理ステップを行うか、現状のままにすることができます。この例では、次のステップに進みます。

データ分析

次に、ChatGPTを使ってデータ分析を行います。データ分析は達成したい目標によって異なります。この場合は、Churn（離反）の観点からデータ分析を行いたいと思います。

上記のケースのデータ分析をChatGPTで実行するために、以下のプロンプトを使用します。

上記のデータに基づいて、離反データに関するデータ分析を行ってください。

以下の結果でデータ分析を行います。

離反データに関連するデータ分析を行うために、さまざまな要素が離反とどのように関連しているかを理解することに焦点を当てます。離反はバイナリ変数（離反しない場合は0、離反する場合は1）であり、通常、分類手法や他の変数との関係を調べることで分析されます。以下が計画です：

相関分析：まず、各数値特徴が離反とどのように相関しているかを調べます。これにより、離反により関連が強い因子を初めに把握することができます。

統計的検定：ContractRenewalやDataPlanなどのカテゴリ変数では、検定を使用して異なるカテゴリ間の離反率に有意な差があるかどうかを調べることができます。

視覚的分析：これらの関係をさらに探るためにいくつかの可視化を作成します。これには、異なるグループ間での離反率の比較や主要な変数と離反のプロットが含まれます。

概要統計：離反状態に基づいて異なるグループの要約統計情報を提供します。平均値や分布に顕著な違いがあるかどうかを調べることができます。

まずは相関分析から始めましょう。次のステップに進みます。

離反との相関分析

以下は、離反と異なる変数の相関関係です（最も強い負の相関から最も強い正の相関まで）：

負の相関：

ContractRenewal：最も強い負の相関。契約を更新しない顧客は離反しやすい傾向があります。
DataPlan：データプランのない顧客はわずかに離反しやすいです。
DataUsage：データ使用量が増えると離反の可能性がわずかに減少します。

正の相関：

AccountWeeks、DayCalls：非常に弱い正の相関で、離反にほとんど影響がないことを示しています。
RoamMins：ローミング通話時間の増加による離反のリスクがわずかに増加します。
MonthlyCharge：月額料金の増加による離反率のわずかな上昇が見られます。
OverageFee：高い追加料金は、離反率の増加と中程度に相関しています。
DayMins：1日の通話時間が長いほど、離反率が中程度に相関しています。
CustServCalls：強い正の相関です。より多くの顧客サービスの電話は、より高い離反率と関連しています。

これらの相関から、契約の更新、顧客サービスの電話、1日の通話時間、追加料金などの要素が離反とより密接に関連しているようです。特にContractRenewalやDataPlanなどのカテゴリ変数については、視覚的分析や統計的検定を通じてこれらの要素をさらに探索することができます。

視覚的分析

可視化は、異なる変数と離反との関係に関する貴重な洞察を提供しています：

契約更新とDataPlan別の離反：

契約更新：離反率には明らかな差があります。契約を更新しなかった顧客はより高い離反率を示しています。
DataPlan：データプランの有無による離反率には注目すべき差があり、データプランのない顧客の方が離反率が高いです。

数値変数（CustServCalls、DayMins、MonthlyCharge、OverageFee）による切り替え率:

CustServCalls: カスタマーサービスへの連絡回数が多い顧客ほど、切り替え率が高くなります。
DayMins: より多くの毎日の通話時間は、切り替えの可能性が高くなります。
MonthlyCharge: より高い月額料金は、切り替え率の増加と関連しています。
OverageFee: より高い超過料金も切り替えの増加と関連しています。

分析からの結論

契約更新のステータスとデータプランの有無は、顧客の切り替えにおいて重要な要素です。
高い使用量（通話時間）、高い料金（月額料金および超過料金）は、より高い切り替え率と関連しています。
カスタマーサービスへの連絡回数が多い場合、切り替えの可能性が高いことを示す強力な指標です。

次のステップ

これらの見解に基づき、切り替えを減らすためのターゲットとなる戦略を開発することができます。これには、カスタマーサービスの改善、価格戦略の見直し、契約更新およびデータプランのサブスクリプションに対するインセンティブの提供などが含まれます。

1つのプロンプトで、ChatGPTが完全なデータ分析を提供し、データから洞察を得ることができるかどうかを確認できます。分析の目的を微調整して、そこから開始することができます。

データの可視化

データの可視化は、データ分析と総合レポートを改善するための支援的な活動です。可視化を行うことで、より包括的なレポートを作成し、データを理解することができます。

次のプロンプトを使用して、ChatGPTを使用してデータの可視化を行うことができます。

データ分析からデータの説明をより良くするために、データの可視化を行ってください。

データ分析の結果をより理解するために、顧客の切り替えに関連する主な結果を明確に示す一連の可視化を作成します。これらの可視化には、以下が含まれます：

カテゴリ変数の棒グラフ：

契約更新の有無による顧客の切り替え率の比較。
データプランの有無による顧客の切り替え率の比較。
主要な数値変数の箱ひげ図：

カスタマーサービスへの連絡回数 vs 切り替え。

毎日の通話時間 vs 切り替え。
月額料金 vs 切り替え。
超過料金 vs 切り替え。

相関のヒートマップ：

全ての変数と切り替えの相関を可視化するため。

これにより、データセットを総括する重要なプロットがすべて表示されます。各プロットの詳細な説明を個別にリクエストすることもできます。

レポートの作成

最後のステップは、前のステップに基づいてレポートを作成することです。残念ながら、ChatGPTはデータ分析の説明や洞察をすべて捉えることはできませんが、簡単なバージョンのレポートは作成できます。

以下のプロンプトを使用して、前の分析に基づいてPDFレポートを生成してください。

最初のステップから最後のステップまでのPDFレポートを提供してください。

前回の分析が十分でないと感じる場合や、変更を加えたい場合は、ステップを繰り返してみてください。

結論

データ分析は、現代の時代において最も求められるスキルの一つであるため、誰でも知っておくべき活動です。しかし、データ分析の実行について学ぶのには時間がかかることがあります。ChatGPTを使用することで、その活動時間を最小限に抑えることができます。

この記事では、5つのステップでCSVファイルから完全な分析レポートを生成する方法について説明しました。ChatGPTは、ファイルのインポートからレポートの作成まで、エンドツーエンドのデータ分析活動をユーザーに提供します。

[Cornellius Yudha Wijaya](https://www.linkedin.com/in/cornellius-yudha-wijaya/)は、データサイエンスのアシスタントマネージャーおよびデータライターです。Allianz Indonesiaでフルタイムで働きながら、Pythonやデータのヒントをソーシャルメディアや執筆メディアを通じて共有することが大好きです。

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