生成AI（Claude）を活用したデータクレンジングの実演〜AI時代のデータ分析〜｜ぬるったん @データサイエンティストキャリア発信

※本記事は一部AIにより作成しています。 ※本記事では、データプライバシーとセキュリティの観点から、すべて架空のデータサンプルを使用しています。実務でのClaudeの活用に際しては、所属組織のセキュリティポリシーを遵守し、適切なデータ取り扱いを行ってください。 はじめにデータ分析の価値は、その土台となるデータの質に大きく左右されます。どれほど洗練された分析手法を用いても、基礎となるデータに問題があれば「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」の原則通り、信頼性の低い結果しか得られません。そのため、あらゆるデータプロジェクトにおいて、データクレンジングは不可欠なプロセスとなっています。 近年、生成AIの発展により、データ分析のワークフローも大きく変化しつつあります。特に、データクレンジングという時間を要する作業において、AIの支援を受けることで、データアナ

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Claude はコンテキストウィンドウが小さいので、こういうタスクは Gemini2.5 Pro の方が向いてそう。