データの可視化

本記事ではChatGPT上でのデータの可視化について解説します。

1. データのアップロード

まずは、例として使用するデータをアップロードしましょう。

今回はデータ前処理の具体例として、「図書館の支出データ」を準備しました。下記リンクからダウンロードしてください。

（図書館支出データ_欠測なし.csvのダウンロードリンク）

データセットの前提条件として、以下のデータの情報・状態を以下の通りとします。

区分: 都道府県
総額: 図書館に関する費用の総額

図1 サンプルデータ

2. 棒グラフを用いてデータを可視化する

準備したデータを用いてデータを可視化してみましょう。ここでは棒グラフを用いて県別の費用総額を比較します。

図2 棒グラフによる可視化例

図3 棒グラフを費用総額の多い順に並べ替えした例

3. ChatGPT-4oで可能な可視化の例

ChatGPT-4oで可能な可視化の例を以下に示します。

可視化種別

説明

棒グラフ

カテゴリごとのデータ比較に最適です。

折れ線グラフ

時系列データの変化を視覚化します。

円グラフ

全体に対する各要素の割合を表示します。

ヒストグラム

データの分布を確認するのに役立ちます。

散布図

2つの変数間の関係を視覚化します。

箱ひげ図

データの分散や外れ値を視覚化します。

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表1 ChatGPT-4oのデータ可視化種別

ChatGPT-4oでは特にこちらから指定しない限り、Advanced Data Analysisのデフォルト機能である、PythonのMatplotlibというライブラリを使ってデータの可視化をします。
他にどのような可視化ができるかについては下記のMatplotlibの公式サイトを確認するとよいでしょう。

【参考記事】

https://matplotlib.org/stable/plot_types/index.html

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この記事の著者

データサイエンティスト

市川太祐

医師・医学博士。名古屋市立大学客員准教授。データサイエンティスト。データを用いた意思決定に長年取り組む。予防医療から電子カルテデータ、ライフログデータまで幅広い分析経験を持つ。「R言語徹底解説」（共立出版）、「データ分析プロジェクトの手引き」（共立出版）等、データ分析関連の著書・訳書多数。

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