内容

目次

Chapter1 ChatGPTを使ったデータ分析・可視化の素晴らしさ 01 スピード：圧倒的な速さで可視化と分析が進む 02 正確さ：データとプログラムの分離で正確性を担保 03 クオリティ：多種類の美しいグラフで訴求力向上 04 効率性：面倒なデータ合成やデータ加工も完璧にこなす 05 専門性：高度なデータ分析も確実にサポート 06 拡張性：インターネットの情報も合成して新しい視点で分析 07 安全性：会社の機密データも安全な方法で分析可能 08 発展性：ChatGPTの可能性はまだまだ未発掘 09 ChatGPTを使った分析手順の概要 Chapter2 基本的な使い方とTips 01 分析対象のデータを準備する 02 データをアップロードして、折れ線グラフを描く Column ChatGPTのグラフ作成が正確な理由を知る 03 作成した折れ線グラフを修正する 04 時間軸を2つの軸に分けて、価格変化を細かく分析する 05 エラーに対処する Column ChatGPTが意図通りに動作しない時の対処方法 Chapter Pythonを使った高度な可視化手法 01 箱ひげ図（最寄駅ごとの不動産取引価格） Column 複数のデータを分析したい時には、重回帰分析 02 ダンベルチャート（毎年の梅雨期間の推移） 03 ヒートマップ（各都市の気温変動） 04 バブルチャート（各都市の降水量） Column Pythonの可視化ライブラリ Chapter4 JavaScriptを使った高度な可視化手法 01 基本的な棒グラフを作成する Column JavaScriptの可視化ライブラリ 02 フローを可視化するコードダイアグラム（各国の輸出入状況） 03 地図に色を塗るコロプレス図（都道府県単位のテニス人口） 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） 01 データを合成するメリット 02 データを準備する 03 失敗するパターンを理解する 04 不一致数をモニタリングしながらデータ修正を進める 05 揃えたデータを分析する Chapter6 データ加工を学ぶ （住所からの自治体名抽出） 01 データ加工が行えるようになれば百人力 02 正規表現を使って文字列を変換する（失敗した方法） 03 正解文字列リストを使って文字列を変換する（成功した方法） 04 完成したデータを使って分析を行う Column 正規表現の内容（上級者向け） Chapter7 データ間の相関分析方法を学ぶ 01 相関分析の基礎 02 データを準備する1 03 ペアプロット分析を行う 04 ペアプロットの分析結果を考察する 05 ペアプロットだけでなく、相関係数も可視化する Chapter8 Web情報の自動取得による可視化を学ぶ 01 Web情報を取得する 02 単一の火山の情報をスクレイピングで取得する（Python） 03 複数の火山の情報をAPI経由で取得する（JavaScript） 04 火山の情報を地図で可視化する Chapter9 社内データを安全に分析する方法を学ぶ 01 眠っている社内データを分析する 02 テストデータを生成する 03 テストデータでグラフを作成する 04 実際の業務データでグラフを作成する Column 多用途に使えるテストデータ Chapter10 PlantUMLで作図を行う 01 PlantUMLの特徴 02 シーケンス図をPlantUMLで描く 03 アクティビティ図をPlantUMLで描く 04 フローチャートをPlantUMLで描く 05 クラス図をPlantUMLで描く