ChatGPTでデータ分析が可能になるプラグイン「Definitive Facts(ディフィニティブ・ファクツ)」の使い方

ChatGPTと連携するプラグイン「Definitive Facts」を使えば、データ分析がこれまで以上に手軽に。SQLクエリの生成から実行まで、一貫した作業フローを提供します。

Definitive Factsのできること

Definitive Factsは、ChatGPTと連携することで以下のことが可能になります。

1. データセットの検索: 自然言語の質問から関連するデータセットを検索します。
2. SQLクエリの生成: 自然言語の質問からSQLクエリを生成します。これにより、非技術者でもデータ分析を行うことが可能になります。
3. SQLクエリの実行: 生成したSQLクエリを実行し、結果を取得します。結果はJSON形式で出力され、Pythonのpandasライブラリと互換性があります。

Definitive Factsの使用方法

Definitive Factsの使用方法は以下の通りです。

1. データセットの検索: 自然言語で質問を入力します。例えば、「日本の人口推移に関するデータは？」といった形で質問を入力すると、関連するデータセットを検索します。
2. SQLクエリの生成: 検索したデータセットを元に、自然言語で質問を入力します。例えば、「日本の人口推移はどうなっている？」といった形で質問を入力すると、それに対応するSQLクエリを生成します。
3. SQLクエリの実行: 生成したSQLクエリを実行します。結果はJSON形式で出力され、Pythonのpandasライブラリと互換性があります。

Definitive Factsの使用例

以下にDefinitive Factsの使用例を示します。

1. データセットの検索: 「日本の人口推移に関するデータは？」と質問を入力すると、関連するデータセットを検索します。
2. SQLクエリの生成: 検索したデータセットを元に、「日本の人口推移はどうなっている？」と質問を入力すると、それに対応するSQLクエリを生成します。
3. SQLクエリの実行: 生成したSQLクエリを実行し、結果を取得します。結果はJSON形式で出力され、Pythonのpandasライブラリと互換性があります。

Definitive Factsはこんな人におすすめ

Definitive Factsは以下のような方におすすめです。

1. データ分析を行いたいが、SQLが苦手な方: 自然言語の質問からSQLクエリを生成するため、SQLが苦手な方でもデータ分析を行うことが可能です。
2. 効率的にデータ分析を行いたい方: データセットの検索からSQLクエリの生成、実行までを一貫して行うことができるため、データ分析作業を効率的に行うことが可能です。
3. Pythonのpandasライブラリを利用してデータ分析を行いたい方: SQLクエリの実行結果はJSON形式で出力され、Pythonのpandasライブラリと互換性があります。

まとめ

Definitive Factsは、ChatGPTと連携することでデータ分析作業を効率的に行うことが可能なプラグインです。自然言語の質問からデータセットの検索、SQLクエリの生成、そしてその実行までを一貫して行うことができます。SQLが苦手な方でも、効率的にデータ分析を行いたい方でも、このプラグインを利用することでデータ分析作業がより手軽になります。

Definitive Factsの実際の使用例

以下にDefinitive Factsの実際の使用例を示します。

1. データセットの検索: 「日本の人口推移に関するデータは？」と質問を入力します。すると、関連するデータセットが検索されます。
2. SQLクエリの生成: 検索したデータセットを元に、「日本の人口推移

はどうなっている？」と質問を入力します。すると、それに対応するSQLクエリが生成されます。

3. SQLクエリの実行: 生成したSQLクエリを実行します。結果はJSON形式で出力され、以下のようにPythonのpandasライブラリで読み込むことができます。

import pandas as pd
import json

# SQLクエリの実行結果をJSON形式で読み込む
with open('result.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# JSON形式のデータをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(data)

# データの確認
print(df.head())