企業レベルのデータ分析最適化ソリューション
データ分析の精度を高めるための実践的な方法には、以下のようなものがある：
- データソースの最適化例えば、ヤフーファイナンスのAPI経由で株式データを取得する。
- 指示の階層設計データ取得→洗浄→分析→可視化」という大きな作業をステップバイステップの指示に分割する。
- 品質管理3つのデータソースをクロスチェックする」「信頼度スコアを出力する」などのチェックコマンドを追加。
特別企業プログラム：
- チームバージョンでは、内部データベーススキーマをアップロードして、エージェントが企業データ構造を理解できるようにすることができます。
- 共通の分析テンプレートの作成：例えば、「四半期別／部門別／製品ライン別」の標準化された分析プロセス。
- データ補正ルールの設定：変動が10%を超える場合、外れ値に自動フラグを立てる
注：複雑な分析は、モデルの精度をテストするために少量のサンプルから始め、段階的に検証することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。ChatGPTエージェント：音声とテキストによるウェブサイト操作とデータ分析のためのインテリジェントアシスタントについて
