「GPT-4の高度なデータ分析ツールを使用した多様な棒グラフ分析」

「多様な棒グラフ分析をGPT-4の高度なデータ分析ツールでスキルアップ」 (Further Enhancing Skills in Diverse Bar Graph Analysis Using GPT-4's Advanced Data Analysis Tool)

データサイエンスの生産性ツールボックスに追加する

GPT-4のAdvanced Data Analysisツール（ADA）は、複雑なデータセットを迅速かつ効率的に理解するために、データサイエンスのツールボックスに追加する必須のツールです。

グループ化された棒グラフやレートの変化の解析などの棒グラフ分析は、複数のデータシリーズを並べて直接比較するための方法を提供します。

このチュートリアルでは、GPT-4のAdvanced Data Analysisツールを使用して、複数の棒グラフの視覚化を使用したGlobal Tree Cover Lossデータセットの解析を提供します。

始めましょう！

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1. データセットの準備

良い可視化の基盤はデータセットです。今回のチュートリアルでは、木の被覆損失のデータセットを使用しています。

Global Forest Watchのデータセットには、世界の森林に関する重要な統計データが含まれています。森林変化の率、森林の範囲、森林伐採の要因などの統計と世界的な順位（HEREで見つけることができます）。

データセットをダウンロードして保存した後、ADAツールのUpload Fileユーティリティを使用してデータセットをロードすることができます。

1. GPT-4のチャットウィンドウで、「+」アイコンをクリックしてファイルをアップロードします。
2. ローカルディレクトリからファイル（treecover_loss__ha.csvという名前）を選択し、アップロードします。

GPT4 ADAへのプロンプト：「このデータセットのフィールドの概要を教えてください」

GPT-4 ADAの応答：

これらが正しいフィールドであることを確認するために、GPT-4 ADAにデータセットの最初の数行を表示するように依頼することができます。

GPT4 ADAへのプロンプト：「このデータセットの最初の数行を表示してください」

GPT-4 ADAの応答：

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