データ分析(Looker Studio)に使うサンプルデータを生成AIで作成してみる
はじめに、皆さんこんにちは!
今回は、ECサイト運営に役立つデータ分析ツール、Google Looker Studioの活用法を説明するための準備、サンプルデータ作成のお話です。
Looker Studioとは?
Looker Studioは、Googleが提供する無料のデータ可視化ツールです。
使いやすさと高度な分析機能を兼ね備え、オンラインショップ運用の現場でも頼りにされています。
しかし、新しいプロジェクトの提案段階では、実際のデータが手元にないという課題があります。
提案段階のデータ問題を解決
実際に運用している環境であれば、リアルなデータをLooker Studioで分析することが可能です。
しかし、提案段階ではそうはいきません。
データがないと、クライアントに対してどれだけ有効な分析が可能かを示すことが難しいのです。
生成AIによるサンプルデータ作成
ここで登場するのが生成AIです。
生成AIを活用すれば、業種に応じたサンプルデータを迅速に作成することが可能になります。
実際のデータに基づいたリアルなサンプルデータを用意することで、Looker Studioの分析機能を最大限に活用し、提案の説得力を高めることができます。
Google Looker Studio の使い方をクライアントに説明したいのですが、サンプルデータがありません。一般的なオンラインショップのマスタの構成を教えてください (ChatGPTへの問いかけ)
一般的なオンラインショップで使用されるマスタデータの構成には、以下のような要素が含まれることが多いです。
商品マスタ: 商品ID、商品名、カテゴリー、価格、在庫数、商品説明、画像URLなど、各商品の詳細情報を保持します。
顧客マスタ: 顧客ID、顧客名(名前と姓)、メールアドレス、電話番号、住所(配送先)、購入履歴など、顧客に関する情報を管理します。
注文マスタ: 注文ID、顧客ID、注文日時、配送先住所、注文ステータス(配送中、配送済みなど)、注文詳細(購入した商品、数量、価格など)を含む情報です。
支払いマスタ: 支払いID、注文ID、支払い方法(クレジットカード、銀行振込など)、支払い状態(支払い済み、未払いなど)、支払い日時など、注文の支払いに関する詳細情報です。
在庫マスタ: 商品ID、倉庫位置、在庫数、入荷予定日など、在庫管理に必要な情報を含みます。
カテゴリマスタ: カテゴリID、カテゴリ名、親カテゴリID(ある場合)、カテゴリ説明など、商品カテゴリの階層構造を管理します。
上記の顧客マスタのサンプルデータを30件、CSV形式で出力してください。
顧客マスタのサンプルデータを30件、CSV形式で出力しました。以下のリンクからダウンロードできます。
customer_master_sample.csvをダウンロード
このような手法でその他のマスタを作成して、Looker Studio に取込む。
商談前には業種は分かっているので、分析を望みそうなデータを予め用意しておくと説得力が上がると思います。
まとめ
Looker Studioを利用したECサイト分析は、今後も多くの企業で必要とされるでしょう。
提案段階でのデータ不足問題を、生成AIによるサンプルデータ作成で解決することは、非常に有効なアプローチです。
この技術を使いこなすことで、データ分析の新たな可能性が広がります。
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