Exploratory アワー #657 - AI プロンプトの活用事例：適切なデータタイプに一気に変換する方法
データをインポートした際に、データタイプが適切に設定されていないことがよくあります。例えば、0と1で表される残業データがロジカル型ではなく数値型になっていたり、入社日などの日付列がが文字列型になってしまっているといった問題です。
従来は各列を個別にデータタイプ変換する必要がありましたが、ExploratoryのAI プロンプト機能を使用することで、「全ての列を適切なデータに変換して」という簡単な指示で一括変換が可能になります。この機能により、データ分析の前処理作業を大幅に効率化することができます。
問題
データインポート時に発生する主な問題として以下があります。
- 0/1やYes/Noで表現される二値データ（残業の有無、離職の有無など）が数値や文字列型として扱われてしまうために、ロジカル型として扱って分析ができない。
- 本来数値として扱うべき列が文字列型として認識されてしまい、数値計算や統計分析ができない。
- 入社日や退社日といった日付データが文字列型として認識され、入社日の推移を可視化するなどの時系列分析ができない。
これらの問題を解決するために、従来は各列を個別にデータタイプ変換する必要があり、特に日付型の変換では年月日の順番を確認して適切な形式を選択するなど、手間のかかる作業が必要でした。