もう Python、R、SQL を知る必要はありません。本格的なデータ分析ができる時代です。ChatGPT の Code Interpreter は CSV ファイルをアップロードして、平文の英語で質問に答えてくれます。「売上が最も高い上位 5 つの製品は？」「月間売上のトレンドラインを見せてほしい」「このデータセットに外れ値はありますか？」背景ですべてのコードを書いて実行してくれます。質問して確認するだけです。

CSV と ChatGPT で実際に何ができるのか？

探索：「このデータセットの概要を教えてほしい。行数、列、欠落データはありますか？」毎回最初のプロンプトはこれです。分析を開始する前にデータ品質の問題をキャッチできます。

分析：「顧客セグメント別の平均注文額は？」「どの月が最も高いチャーン率でしたか？」「マーケティング支出と新規サインアップ間に相関がありますか？」ビジネス用語で質問して、数字の答えを得ます。

ビジュアライゼーション：「地域別の売上を示す棒グラフを作成してほしい」または「過去 12 ヶ月間の月間アクティブユーザーの折れ線グラフをプロットしてほしい」ChatGPT は matplotlib チャートをインラインで生成します。出版品質ではありませんが、データを理解し、社内プレゼンテーションに含めるのに最適です。

重要なポイント

ChatGPT の Code Interpreter は平文の英語を Python 分析に変換します。コードを読んだり書いたりする必要はなく、質問をして答えを評価するだけです。

ステップバイステップのプロセスはどのようなものですか？

1
最初にデータをクリーンアップする
明らかに機密データ（名前、メール）を削除します。列のヘッダーが明確であることを確認してください。CSV として保存します。これは 5 分ででき、問題の 90% を防ぎます。
2
アップロードして探索する
CSV を ChatGPT にアップロードします（Code Interpreter には Plus が必要です）。最初のプロンプト：「このデータセットの概要を教えてほしい。行数、列は何か、欠落値はありますか？」常にここから始めます。
3
ビジネス上の質問をする
データアナリストに質問するのと同じ平文の英語で質問します。「顧客生涯価値トップ 10 の顧客は？」「月比成長率は？」必要なメトリクスについて具体的に説明してください。
4
サマリーをリクエストする
「この分析に基づいて、レポートに貼り付けられる主な調査結果の 3 段落のサマリーを書いてほしい」これでインサイトと書き直しが得られます。
ヒント

結論

常に驚くべき調査結果を手動で確認してください。ChatGPT が 3 月に売上が 400% 増加したと言う場合、生データをスポットチェックしてください。AI は計算エラーを起こしたり、列を誤解したりすることがあります。信頼しますが、確認してください。

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