データ分析者のためのChatGPTデータ分析・可視化術 効率的なプロンプトで分析力・表現力アップ!
発売日:2025年4月
- ページ数
- 275p
- ISBN
- 978-4-7981-8975-8
- 著者情報
- 白辺 陽(シラベ ヨウ)
新サービス探検家。新サービスが登場するIT業界で仕事をしながら、将来性を感じるサービスについて調べたことを書籍としてまとめている。自分自身が納得いくまで理解した上で、例示・図解・比喩を多用して読者の方に分かりやすく伝えることを信条としている
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商品説明
本書はChatGPTのプロンプトを利用して、効率的かつクオリティの高いデータ分析・可視化手法を解説した書籍です。今まで膨大な時間と複雑な手間をかけていたデータ分析も本書を利用すれば、素早く精度の高い分析結果を導くことができます。また分析手法だけでなく、可視化プロセスも触れていますので、美麗でわかりやすいグラフを作成できます。
煩雑で時間をかけていた
データ分析・可視化も
「秒」で解決!
【本書の概要】
本書はChatGPTのプロンプトを利用して、効率的かつクオリティの高い分析・可視化手法を解説した書籍です。今まで膨大な時間と複雑な手間をかけていたデータ分析も本書を利用すれば、素早く精度の高い分析結果を導くことができます。また分析手法だけでなく、可視化プロセスも触れていますので、美麗でわかりやすいグラフを作成できます。
【本書の特徴】
・データ分析者
・データサイエンティスト
具体的には以下のような方
・仕事でExcelやPythonを使いデータ分析をしているけど、分析するまでに時間がかかり、もっと効率的に行いたい人
・分析やビジュアライゼーションの質を上げたい人
・ExcelやPythonを利用してデータ分析をした経験があるけど、手順やプログラムが複雑で挫折した人
【利用するツール】
・ChatGPT Plus:ChatGPT-4o(2024年9月〜12月)
・Microsoft Excel 2024
・Microsoft Edge
【本書の特徴】
・精度の高い分析手法がわかる
・美麗なグラフ作成方法がわかる
・複数データの合成/加工方法がわかる
【目次】
Chapter1 ChatGPTを使ったデータ分析・可視化の素晴らしさ
Chapter2 基本的な使い方とTips
Chapter3 Pythonを使った高度な可視化手法
Chapter4 JavaScriptを使った高度な可視化手法
Chapter5 複数データの合成を学ぶ(郵便番号と人口データの分析)
Chapter6 データ加工を学ぶ(住所からの自治体名抽出)
Chapter7 データ間の相関分析方法を学ぶ
Chapter8 Web情報の自動取得による可視化を学ぶ
Chapter9 社内データを安全に分析する方法を学ぶ
Chapter10 PlantUMLで作図を行う
【著者プロフィール】
白辺 陽(しらべ・よう)
新サービス探検家。
夏の雑草のように新サービスが登場するIT業界で仕事をしながら、将来性を感じるサービスについて調べたことを書籍としてまとめている。自分自身が納得いくまで理解した上で、例示・図解・比喩を多用して読者の方に分かりやすく伝えることを信条としている。これまでの業務経験の中でもデータ分析を行う機会が多く、ChatGPTを使ったデータ分析の素晴らしさに圧倒され、本書を執筆。
目次
1 ChatGPTを使ったデータ分析・可視化の素晴らしさ
2 基本的な使い方とTips
3 Pythonを使った高度な可視化手法
4 JavaScriptを使った高度な可視化手法
5 複数データの合成を学ぶ(郵便番号と人口データの分析)
6 データ加工を学ぶ(住所からの自治体名抽出)
7 データ間の相関分析方法を学ぶ
8 Web情報の自動取得による可視化を学ぶ
9 社内データを安全に分析する方法を学ぶ
10 PlantUMLで作図を行う
商品詳細
- シリーズ名
- Prompt for Engineers
- 出版社名
- 翔泳社
- サイズ
- 21cm
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
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