今日は日曜。
ということで、仕事は午前のうちに終了。
それから、軽い気持ちで ChatGPT を触り始めました。
ChatGPT による農作物の収穫量予測
毎日、仕事上のデータを記録しているのですが、それを、ChatGPT で解析したいな、と思い。
具体的には、農作物の収穫量データですね。2年以上あるので、収穫量データが。そのデータをもとに、2週間先まで収穫量を予測してみようかと。
収穫量を予測するには、いわゆる時系列解析と言うのが適しているかなと思っていまして。
ChatGPT を使うと時系列解析を比較的簡単に行うことができるのですね。
データ抽出
ということでまず、csv の生データを ChatGPT へアップロード。それから、生データのうち、解析に使いたいデータを抽出。このデータ抽出も ChatGPT 。
抽出したデータをもとに、ChatGPT に、収穫量予測をしたいとリクエスト。
ARIMA モデルによる予測
そうすると ARIMA モデルによる解析が適しているのではないか。と ChatGPT が提案してくれたので、実行依頼。
そうすると下図のようなグラフを作成してくれました。
もちろん、このグラフを作成するには、プロンプトのコツがいるのですが。
ARIMA モデルの場合、基本的に、1 系列のデータをもとに解析をするので。続いて多変量時系列解析を依頼することにしました。
ということで csv 生データをさらにアップロードして、ChatGPT に結合してもらって。
多変量時系列解析
多変量時系列解析のモデルとして VAR と VECM が提案されたので、まずは聞いたことのあるVAR モデルによる解析及び予測を依頼。
そうするとエラーが発生したので、これはモデルに由来するというか、データに由来するというか。その両方と言った方が正確かもしれませんが。
解析しようとするデータが VAR モデルでは解析できないような。そのようなデータだったと。
ということで VECM モデルで解析及び予測を依頼。
そうすると、下図のようなグラフを作成してくれました。
ChatGPT、革命だな、て。
もうこれすごくて。私個人的には革命だと思いますね。
同じことを Python や R でしようとすると、かなり手間ひまがかかります。
予測結果の正確性はひとまず不問にするとしてですね。
とにかく、自然言語による命令で、こういうふうに時系列解析ができて、その予測値も一応は算出してくれる。とのうのは、本当に革命的だと思いますね。
松本人志の週刊誌報道について
ChatGPT の解析の待ち時間には、松本人志の週刊誌報道に関する、ワイドショー番組をザッピング。
個人的にはオズワルド伊藤の意見と、上沼恵美子の意見がしっくりきたというか。
オズワルド伊藤は、松本人志を応援するだけで非難を受ける状況に対して違和感を表明。
また、上沼恵美子は、松本人志について、芸は一流だが遊びは三流だった。と忖度なく非難。その上で、ちゃんと謝罪して、活動休止なんてしなくて良いのでさっさとテレビ業界に戻って来いと。エールを送っていましたね。
ChatGPT の回数制限
ChatGPT でデータ解析をすると、けっこうすぐに回数制限に引っかかってしまいます。有料プランなのですが。
ということで、VECM モデルを改善しようとしたところで、回数制限に達してしまったので、本日の ChatGPT との対話は終了。
Abema 観たり。
それから、Abema で BAD HOP の番組を視聴。1 週間 1,000 万円の第 2 話ですね。
こちらもけっこう面白くて。解散ライブ、行きたいですね。
本屋行ったり。
それから、本屋へ行ったり。帯屋町の金高堂。
そういえば帯屋町の金高堂の近くに、1月に新しい小ワーキングスペースができるとか何とか。だったのですが、まだ開店していませんでした。
勉強する。など
それから中小企業診断士の資格試験対策をしたり。
本を読んだり。ウォーキングしたり。
『ガキ使』で松ちゃんを見れるのもあと 1 回か …
帰宅後は『ガキ使』を視聴。ハイテンション紅白。やはりめちゃくちゃ面白い。
松本人志の一言ボケも健在。
松本人志が出演する『ガキ使』も、来週で一旦見納めかと思うと、何とも言えない、寂しい気持ちになりますね。
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