「ChatGPTコードインタプリタを使用したデータサイエンスプロジェクト」

ChatGPTコードインタプリタを使用したデータサイエンスプロジェクト

ChatGPTの最新プラグインを使用して、エンドツーエンドのデータサイエンスプロジェクトを構築しましょう。

私は現在、フルタイムのデータサイエンスの仕事と複数のフリーランスのプロジェクトを両立させているため、ターンアラウンド時間を短縮できる可能性があるツールを試すのが好きです。

先週、ChatGPTはCode Interpreterプラグインを購読者に提供し始めたとき、私はそれを自分のデータサイエンスプロジェクトに組み込むのを待ちきれませんでした。

もしまだそのツールについて聞いたことがない場合、Code Interpreterはドキュメントをアップロードし、ChatGPTのインターフェース内でPythonプログラムを実行できるプラグインです。

以前はデータを手動でコピーしてChatGPTに貼り付け、応答を待つ日々でしたが、それらの日々は終わりました。

• テキストデータのチャンキング方法-比較分析
• 軌跡予測のためのマップマッチング
• 「時系列分析のための欠落した日付の修正方法」

Code Interpreterを使用すると、データセットを簡単にアップロードし、ツールにデータの分析、機械学習モデルの構築、可視化の生成を数分で行わせることができます。

この記事では、Code Interpreterを使用してエンドツーエンドのデータサイエンスプロジェクトを実行する方法を紹介します。

タスク — 顧客セグメンテーション

前職では、私はマーケティングのデータサイエンティストとして働いていました。

これは、顧客データを使用して売上を増やすために、利益の高いユーザーの特定、離脱率の予測、将来のマーケティングキャンペーンでターゲットにすべき人々のプロファイルの作成などを行うことを意味します。

私はPythonを使用して顧客セグメンテーションモデルのチュートリアルを書いたことさえあります。そのチュートリアルでは、公開されているデータセットを使用して、電子商取引会社にとって各顧客の価値を特定しました。

この記事では、同じデータセットを使用して顧客セグメンテーションを実施します。ただし、今回はChatGPTのCode Interpreterを使用してモデルの構築をサポートします。

前提条件

この分析にはKaggleのEコマースデータセットを使用します。このデータセットは、英国の電子商取引会社の実際の小売取引に関する情報を含んでいます。

このデータセットはクリエイティブコモンズの表示4.0国際ライセンス（CC BY 4.0）の下で提供されています。

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