こんな風に思っていませんか？
- データ観察って何？
- AIを活用してデータ観察をしてみたい
- 事業に役立つデータ観察方法が知りたい
このように思っている場合は、こちらの記事がピッタリです。
こちらの記事ではデータ分析内のデータ観察についてご紹介しています。
なぜデータ観察をするのかというデータ観察の目的からデータ観察の方法まで、さらにはChat Gptを利用したデータ観察方法もご紹介します。
データ観察は、データ分析をするなかで新たな発見や気づきを得るための探索行為ですが、AIを活用してデータ観察することで、従来よりも高速にデータ観察ができるようになります。
ぜひチェックしてみてください。
データ分析でデータ観察する目的：データの傾向を把握して、新たな発見や気づきを得る
データ分析のなかでデータ観察する目的は、データを理解しやすくすること、そして新たな発見や気づきを得るためです。
データベースのデータが表で表現されている場合、どのようにデータがバラついているかわかりづらいです。これをグラフ化などすることで、どこにデータが多く集まっているか、など直感的にわかりやすくなります。
このようにデータを理解しやすくするために視覚的または統計的にデータを表現して、データ観察をします。
データ観察では何をする？
データ観察でどんなことをするか一例をご紹介します。
きっと一例を見れば、データ観察から得られるもののイメージがわかるはずです。
データをグラフ化する
データをグラフ化すると、データのばらつきがわかります。
具体的には、データベース内にデータ（数値や文字列）大量に並べられているだけでは、データの性質がわかりづらいですが、
データをグラフにして視覚的に見やすくすることで、どの年齢層の人が商品を多く買っているか、などのように直感的に理解できます。
データを散布図にする
データを散布図にすると、相関関係がわかります。
具体的にはデータ同士の一方が増えると、もう一方も増えるというような相関がわかります。
たとえば、Xのエンゲージメント率について調査する際に、文字数とエンゲージメント率で散布図を描いてみると、文字数が多い方がエンゲージメント率が高い！というような発見ができるかもしれません。
時系列
時系列でグラフ化すると、時間経過するにつれての影響がわかります。
時系列にしてみると、最初は広告効果が高かったけど、広告効果が薄れてきたなど新たな発見もあるかもしれません。
統計的に確認する
データ観察の統計的な観察方法は、平均値、中央値、最頻値、カテゴリ別の構成比などがあります。
このようにバラバラの値を集約することで、データの傾向がわかりやすくなります。
Chat Gptを利用してデータ観察する方法
それでは、Chat Gptを利用してデータ観察する方法をチェックしてみましょう！
下記のステップで実施していきましょう。
- データ観察の目的を明確にする
- データをアップロードする
- 統計的観察用のプロンプトを入力（テンプレートあり）
- 視覚的観察可用のプロンプト露を入力（テンプレートあり）
- Chat gptに傾向をもとに仮説を依頼（オプション）
- 人が結果をみて仮説を立てる
ステップ１：観察の目的を明確にする
最初に「何を理解したいか？」Chat Gptへ伝えてみましょう。
このようにするとChat Gptは人の何のためにデータ観察するか意図を理解できます。
ステップ２：データをアップロードする
赤枠の＋ボタンからデータをアップロードできます。
今回はCSVファイルをアップロードしていますが、Excelなどもアップロード可能です。
ステップ３：統計的データ観察用のプロンプトを入力（テンプレートあり）
統計的にデータ観察する方法をご紹介します。
下記は統計的データ観察するためのプロンプト一例です。
統計的データ観察用のプロンプト一例
- 〇〇列の上位５位までのカテゴリを教えてください
- 〇〇列の平均・中央値・標準偏差・最大・最小を教えてください
- データベースから相関の強い変数（上位5組）を教えてください
ステップ４：視覚的データ観察用のプロンプトを入力（テンプレートあり）
Chat Gptでデータ観察をする時に、視覚的に表現することもできます。
下記は視覚的データ観察用のプロンプトの一例です。
視覚的データ観察用のプロンプト一例
- 年齢と購入額の関係を散布図を生成してください
- 都道府県別の平均購入額を棒グラフで生成してください
- 「コンバージョン数」を横軸、「広告費」を縦軸にした折れ線グラフを描いてください。
ステップ５：Chat gptに傾向をもとに仮説を依頼（オプション）
Chat Gptに依頼して観察結果から仮説を考えてもらうこともできます。
下記はプロンプトの一例です。
上記の傾向に基づいて、新しい仮説を3つ出してください。
「Aの違いでBが変わる」または「AがBに影響する」の形でお願いします。
出力形式
仮説：
理由：
ステップ６：人が結果を見て仮説を立てる
最後にデータ観察で生成された結果を確認した後に、新たな発見や気づきがないか考えてみましょう！
たとえば一例としてこんな発見があるかもしれません。
データ分析の目的：広告のエンゲージメント率を向上したい
| 観察内容 | 見えてくる傾向 | そこから生まれる仮説 |
|---|---|---|
| 配信時間帯時間帯の棒グラフ | 夜20〜23時が多い | この時間帯が最も反応が良い？ |
| 動画広告の視聴時間とコンバージョン率の散布図 | 動画の視聴時間が長いほうがにコンバージョン率が増加 | 動画広告では視聴維持されることが重要？ |
| 文字色と背景のタイプ | 黒背景に白文字の方がクリック率が高い | コントラストが高いほうがクリック率が高い？ |
そして、その発見や気づきをデータ検証のステップで統計的な手法で明らかにしてくことができます。
データ検証をして何をした時、どんな影響があるのか明らかにすることができます！
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こちらの記事ではデータ分析内のデータ観察をChat Gptを活用して実施する方法についてご紹介しました。ぜひこちらの記事の方法で事業を成長させるための新たな発見を見つけてください。
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