ChatGPTに企業分析をさせる方法 ChatGPTはさまざまなビジネスの分析手法を知っています。 有名コンサルティング会社のコンサルタントと並ぶ知識があると考えていいでしょう。分析させたいデータがあるときには、「○○○のデータを○○○分析して」と指示すれば、博学なコンサルタントのように分析を披露してくれます。知名度のある会社については特に何も追加データを与えなくても、かなりの精度の分析ができます。IR資料や会社案内、プレスリリース、報道記事などを与えれば、さらに突っ込んだ内容のレポートを出してくれます。 ここでは、私が教員をしているデジタルハリウッド大学の教育サービスの分析を例にして、有名なビジネスモデル手法を用いてChatGPTが分析した事例をご紹介していきましょう。 一口にビジネスモデルの分析といっても、たくさんの切り口があります。切り口を探すところからChatGPTに任せてみます。

[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修…

松本健太郎 @matsuken0716 「仮説が先、データが後」は僕が敬愛する鈴木敏文さんの言葉です。「今あるデータから何かできないか」と問われても、何もできない最大の理由です。問題を解決する仮説が先です。しかし、大半の分析は仮説をすっ飛ばしていきなり検証から入り、かつそれを分析と言います。それはおかしい。（1/n） pic.twitter.com/5GaXebGfCM 2022-05-31 22:32:33 松本健太郎 @matsuken0716 データ分析には、仮説構築向きと仮説検証向きの2種類に分かれます。そして"仮説構築"の真意は「筋の良い可能性の選択肢を増やすこと」にあります。すなわち正解は1つでは無い、と私は考えています。分けて考えないと「正解を絞れていない」「確からしく無い」とひっちゃかめっちゃかです。（2/n） pic.twitter.com/ZifqK8q3PE 2022

本サイトは 国立国会図書館 国会議事録検索システム を通じて収集したデータを使用しています。 本サイトのデータは単語の使用回数を議事録から機械的に抽出したものであり、該当の単語に関する発言者の主張・賛否、発言の根拠、発言の妥当性を示すものではありません。

独立行政法人国立文化財機構・奈良文化財研究所（奈良市、奈文研）が、全国の文化財を地図上で一覧できる無料のウェブサービス「文化財総覧WebGIS」（https://heritagemap.nabunken.go.jp/）の運用を20日から始める。全国の約61万件の文化財のデータを収録する。 奈文研によると、収録対象は、文化庁や地方自治体、奈文研などが公開するデータのうち、位置情報が明確な文化財。古墳などの遺跡、史跡、神社仏閣などの建造物、絵画、仏像など広範囲にわたる。未指定の文化財も含まれている。このほか平城宮や平城京から出土した約3万件の木簡データも盛り込んだ。 所在地や種別、時代ごとに検索もできる。奈文研や自治体による文化財調査の報告書も見られるという。 文化財の所在地を表示する地図には、国土地理院や産業技術総合研究所などの地図や色別標高図、活断層図など19種類を用いた。360度の風景を

本講座と併せて学習していただくことで、よりデータサイエンスへの理解が深まりますので、ぜひご受講ください。 こちらのページをご参照ください。 第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間

Cerveza bibere @YKShake0 コロナウイルス飛沫感染に関する研究 ～マスクの効果と歌唱時のリスク検討～ 国立大学法人豊橋技術科学大学 Press Release 10月15日に令和2（2020）年度第3回定例記者会見tut.ac.jp/news/201015-13… 会見配布資料 tut.ac.jp/docs/201015kis… 2021-01-10 15:37:10 ゆーのすけ @kanakanayuyu データからみるマスクやフェイスシールドの効果について わかりやすい図を発見したのでシェア。 不織布(ふしょくふ)マスクとウレタンマスクの差が歴然… 吐き出し吸い込み共に倍以上の差があることがわかる。 出典はこちら tut.ac.jp/docs/201015kis… pic.twitter.com/iIBSW9teWB 2021-01-07 18:31:37

2021年1月12日開講予定の「誰でも使える統計オープンデータ」にさきがけて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講いたします。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べます。統計学の基礎を学ぶことにより、活用編である「誰でも使える統計オープンデータ」もより効果的に受講することができますので、この機会にぜひ2講座併せてご受講ください。 「誰でも使える統計オープンデータ」はこちらのページをご参照ください。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用

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住信SBIネット銀行は8月15日、住宅金融支援機構から、顧客データを加工して特定の個人を識別できないようにした「非識別加工情報」の提供を受けると発表した。同行は、住宅ローンの審査業務を行うAIを開発している。このAIに、同機構が住宅ローンを提供した100万人以上のデータを学習させ、審査精度を高める狙いがある。 AIが延滞や貸し倒れなどのリスクを高精度で分析できれば、これまで融資すべきか判断が難しかった顧客への対応がしやすくなる。同社は「ゆくゆくはAIに審査業務を任せ、人件費を削減すれば、その分だけ金利を引き下げられる」と期待を寄せる。 国の行政機関や独立行政法人などが保有する非識別加工情報を、民間企業が利用するのは今回が初めて。非識別加工情報は2017年5月以降、民間企業が取得可能になったが、提供側が加工の基準をどのように定めるべきか――など検討すべき課題も多く、活用が進んでいなかった。

FacebookやTwitterでのこれまでの発信、そしてGoogleでの検索など、あなたが扱った情報はインターネットのあちこちに散らばっている。それらを全て管理するとなるとなかなか面倒だ。 しかしユーザーに変わってクリーンナップ作業をしてくれる無料アプリが「Jumbo」だ。Facebookの個人情報の露出度合いもコントロールできる。・タップ1つで全ツイート削除過去のツイートを削除していく手間を考えてほしい。たくさんツイートしているほどこれは厄介な作業となる。しかし、そうしたデータがいつまでもネット上にあるのは気がかり。Jumboはそういう人のためのプライバシー確保アプリだ。 たとえば、「ツイートを削除する」というボタンをタップするだけで、あなたに変わってツイートを削除してくれる。その際は最大3カ月さかのぼって削除することが可能。ほかには、「過去1カ月」「1週間」「1日」という選択肢がある

グラフのメリットはデータを視覚化できることですが、表とグラフが別々になり、データを確認する際は両方を見比べる必要があるのがやや面倒です。そんなときは、表にミニグラフを追加してみましょう。横棒グラフならデータの違いが明確になり、折れ線グラフならデータの推移を確認できます。横棒グラフはデータバーを、折れ線グラフはスパークラインを使って表示します。 ↑データバーで作成した横棒グラフ ↑スパークラインで作成した折れ線グラフ セルに横棒グラフを表示するセルに横棒グラフを表示するには、データバーを使います。データバーでは数値のあるセルにグラフが表示され、そのままだと視認性が低くなってしまいます。数値を参照するセルを作り、そのセルにグラフのみを表示するとよいでしょう。その際、「棒のみ表示」をオンにするのがポイントです。 ↑グラフを表示するセルに参照式を入力し（セルC3では「=B3」）、グラフを表示するセ

データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足

主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻