データをプロファイリングする
プロファイリングとは、 データが分析に適した状態にあるかを チェックするプロセスです。 データの品質や正当性を 確認しておきましょう。 ファイル「Chapter02_02」を 開きます。 ペンギンの個体を管理するテーブルです。 最初に、データの件数を調べます。 Copilot に、 「データは何件ありますか？」 と質問すると、 Copilot から直接、 333 件あると回答がありました。 次に、カテゴリごとの変数を 調べていきましょう。 B 列にある島の種類と数を 確認したいので、 Copilot に、 「B 列の島ごとの数を教えて」 と要求します。 結果が表示されました。 新しいシートに追加したいと思います。 私は、数式で結果が表示されましたが、 ピボットテーブルが表示されることも あるかもしれません。 では、テーブルに戻っておきましょう。 さらにテーブルの外れ値を チェックしていきたいと思います。 Copilot に、 「データに外れ値はないですか」 と質問すると、 外れ値を示唆する分布図が表示されました。 ここでは、10,000 g という 不自然な体重のペンギンが示されたので、 結果をシートに追加します。 そして、テーブルに戻って、 ペンギンの体重の分布を 調べてみたいと思います。 Copilot に、 「体重の分布を教えて」 と質問すると、 Copilot は、 このようなヒストグラムを生成しました。 シートに追加すると、 少しわかりずらいですが、 ヒストグラムの右端に、 外れ値を確認できます。 実際の業務で外れ値が見つかった場合は、 このあと降順でデータを並べ替えるなどして 修正を加えましょう。 このように、Copilot が外れ値を 探し出すことは、 データ分析の準備のひとつです。 ぜひ、さまざまなプロンプトを 試しながら、 Copilot ができることを 探ってみてください。
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