ChatGPTにデータ活用のお仕事を手伝ってもらってみた

データ活用に限定して使ってみました

kariya

2023.03.14

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はじめに

データアナリティクス事業本部　BIチームのkariyaです。

最近話題のChatGPTに、自分が普段行うようなデータ活用にかかわるお仕事をどれだけ手伝ってもらえるか試してみました。

データ活用でまず何をすれば良いか聞いてみます。

まず目的を明確にしてから必要なデータを整理するなど、大切なことを教えてくれます。

ここで、分析手法の決定は難しいと感じましたので追加で聞いてみます。

単純な可視化も効果があると教えてくれました。可視化の手法も教えてくれてありがたいです。

自分が考える際のヒントとしてはとても有用と感じました。

次は、データ可視化では欠かせないBIツールについて、自分が普段使用しているものを比較してもらいます。「表形式で」と指定することができるのも便利ですね。

Amazon Glueという表記はAWS Glueが正式なものですし、QuickSightでダッシュボードを共有することをQuickSight Dashboardと表現されているのは気になります。

固有名詞などの正確性は気を付けた方が良さそうです。

ここで、「ETLなど、データの前処理」という表現は冗長かなと思いシンプルに「ETL」として再度聞いてみましょう。

Power BIやTableauの「ETL」の内容が変化しており、Tableauでの「可視化したものを共有」の内容も変化していました。質問内容により回答がブレているため正確な情報として使うことはできないと感じました。

ただし、Power BIの場合のPower QueryでETL → Power BI Desktopで可視化 → Power BI Serviceで共有など、大きな流れは参考になりますので、正確な情報を別途調べる前提としつつ手がかりをもらうには良さそうです。

BIツールで可視化する際に、必ずしもデータが揃っているとは限りません。サンプルデータの作成をお願いしてみましょう。

表形式で作成してもらうと見やすいですね。

データとして使いたいので、今度はCSV形式でお願いしてみます。

よりデータとして使えそうな形になってきました。

ちょっとしたサンプルデータが欲しい時には十分使えそうです。

ChatGPTにお仕事を手伝ってもらいました。

情報の正確性には注意しつつも、調べ始めや考える際のヒントとしての使用や、サンプルデータの作成などには大いに役立てそうだなと思いました。