『 ファッションと美容における迅速な思考とゆっくりな思考：PythonとGPT4を用いた統計的変動性』

『ファッションと美容の革新的なアイデア：PythonとGPT4を使った統計的変動性の考察』

PythonとGPT-4によるデータ変動の解読へのガイドツアー

私たちは物事を素早く単純化する傾向がありますが、必要に応じて複雑さに対処することもできます。

ダニエル・カーネマンの著書「思考の科学」では、データの変動を理解するのに苦労していることを説明しています。

これは実際には何を意味するのでしょうか？ 人間は、複雑なデータを過度に単純化する傾向があり、その固有の変動を見落とすことがよくあります。

システム1の思考は、素早く直感的な結論に導きますが、システム2の思考は、データの複雑さと変動を把握するためにゆっくりと綿密な分析を必要とします。

• フラッシュアテンション：基本原則の解説
• (「AI ga hontōni watashitachi o zenmetsu saseru kanōsei ga aru no ka, shirouto ni yoru gaido」)
• 「パブリックスピーキングのための5つの最高のAIツール（2023年12月）」

基本的には、私たちは単純さへの本能とデータの変動の深い、より正確な理解の必要性とのバランスをとるのに苦労しています。

私たちはPythonとCO2排出データを使用して、システム1からシステム2に移行する方法をGPT-4とともに示すことで、この複雑さに取り組むことができます（イライラすることなく）。

以下では、データの変動に取り組むためのアプローチの詳細を分析し、理解を深めるための能力を向上させるために、4つの実践的なコーディング例を進めていきましょう。

例1：システム1思考と「概要」データ

まず、データを直感的に理解するために簡単な可視化を生成します。

一般的な方法としては、シンプルな折れ線グラフがあります。

時間とともにCO2の世界平均に関する全体的なトレンドを示すことで、素早く洞察を得ることができますが、複雑さを見落とすことになります。

使用するCO2のデータセットは、こちらから入手できます。

このようなシンプルなスタイルの可視化は、聴衆を「ウォームアップ」させるのに最適です。

GPT-4へのプロンプト: Pythonコードを生成し、時間(1990-2021)にわたる世界の一人当たりCO2の平均を示す折れ線グラフのデータ視覚化を提供してください。折れ線を太字の赤で表示してください。

GPT-4からの応答:

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# CO2排出データセットの再読み込みfile_path = '/mnt/data/CO2_emissions.csv'…

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