「データビジュアル化のためのWebスクレイピングとGPT-4：入門チュートリアル」

「美容とファッションのデータ可視化におけるWebスクレイピングとGPT-4の使い方：入門チュートリアル」

ウェブサイトからチャートや地図への変換は15分以内で可能

ウェブからデータを抽出し、処理して可視化する能力は、ますます求められているスキルです。

GPT-4は、そのプラグインのスイートを使って、この課題にシームレスなソリューションを提供します。

ここでは、実用的な実例を使用して、GPT-4を使用してウェブページから再生可能エネルギーデータをスクレイピングし、チャートや地図で可視化するプロセスを説明します。

それでは始めましょう！

• 高度なPython ドット演算子
• RLHF：人間のフィードバックからの強化学習
• リコグニションカスタムモデレーションの発表：データを使用して事前訓練されたリコグニションモデレーションモデルの精度を向上させます

手順

まず、最初から最後まで実施するプロセスは次のとおりです：

1. データ抽出： データソースを特定して開始します。世界銀行は再生可能エネルギーデータの信頼性のある情報源です。web_scraperプラグインを使用して、必要な年度や国のデータを抽出します。
2. データクリーニング： 生データが手元にある場合、一貫性やギャップについて調査します。データが均一で分析に適した状態になっていることを確認します。
3. 可視化： データを最も適切に表す可視化の種類（棒グラフやコロプレスマップなど）を決定します。

データセット

気候変動の文脈においては、再生可能エネルギー源への需要が増えており、従来の化石燃料からより持続可能なエネルギー源への転換を表しています。

データの良い情報源としては、世界銀行の再生可能エネルギーデータセット（こちら）があります。

再生可能エネルギー消費データは、国々がこの転換に適応しているかどうかを示しています。

では、これに fairly simple なデータソースとして目を向けて、国ごとにこの適応がどれだけ進んでいるか（またはいないか！）を可視化してみましょう。

GPT-4のScraperツールを使ったデータスクレイピング

免責事項： この記事は教育目的のみです。ウェブサイトのスクレイピング、特にそのような行為に対して利用規約で禁止されているウェブプロパティのスクレイピングを推奨するものではありません。

GPT-4のWeb Scraperプラグインは、ウェブページからデータを抽出するための強力なツールです。かつては複数のツールとスクリプトを使って行われていた複雑なプロセスを簡素化します。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!