はじめに

皆さん、こんにちは！松本祐輝です！
本記事では、kaggleの「Lovoo v3 Dating App User Profiles and Statistics」(出会い系アプリユーザー統計データ)を使って ChatGPTで分析して松本モテモテになりたいと思います！！

Kaggleとは

Kaggleとは、データサイエンティスト達が、自分たちのデータ分析力を磨く場として機能しているプラットフォームとなります。
kaggleとはカグルと読み、kaggleに参加し、スキルを磨く方々をカグラーと呼びます。

the home of Data Science & Machine Learning

と表記されるように、データサイエンスと機械学習の家と呼ばれ、世界中の、機械学習・データサイエンスに携わる約40万人が集まるコミュニティです。
Kaggleの中では、企業や政府などの組織と、データ分析のプロであるデータサイエンティストや機械学習エンジニアを繋げるプラットフォームとして機能しており単純にエンジニアと企業をマッチングするのではなく、コンペが行われ盛り上がりをみせています。

出会い系アプリを分析

データの読み込み

…さらっと流してきましたね笑
もっとモテモテになりたいというワードに反応してくれてもいいじゃないか！！

おおー！結合の判断をChatGPTがしてくれるのは本当に便利ですよ！！
データの読み込み・結合があっという間に終わりました。
そして次は探索的分析を推奨してもらいましたので実行していこうと思います。

データの探索的分析（EDA）

キスの数だと！！なんてハレンチな！笑

（おそらくいいね！の数のことですね笑）

それよりも気になるのが…
このデータセットはすべて女性からなるだと…
男性のデータがなければ、どんな男性がモテモテなのか分析できないじゃないか！！
松本、今回はここで心折れました。。。

一応推奨してくれた通り上位ユーザーに注目していきましょう。

うんうん、若い女性が人気ですね〜
知りたいのはモテる男性のことなんですけどね〜
一応このデータがビジネスに活用できるかも聞いてみます。

モテる定義の助言ありがとうございます！！
自分に自信を持って、健康的かつ誠実に生きていきますね！

いいね数予測のモデルの実行

せっかくなのでいいね数の予測モデルを実行してみましょう！

おわりに

今回はkaggleの「Lovoo v3 Dating App User Profiles and Statistics」のデータを使って、
ChatGPTのCode Interpreterでいいね数予測モデルを構築してみました。

かかった時間はなんと約20分！！本当にすごいですね！

これからのデータ分析業界は、手法はAIに補助を受けながら、本質的な分析の進め方の腕が大事になっていきそうです。