LLMによる簡単なスプレッドシートの正規化

この記事では、乱雑なスプレッドシートを整頓された機械読み取り可能な形式に変換することに焦点を当てた、表形式データセットのデータクリーニングの自動化について詳しく説明しています。これは、無料の登録のないCleanMyExcel.ioサービスを使用してテストできます。

整頓されたデータが重要な理由

フィルムアワードデータを含むExcelスプレッドシート（​​効果的なデータサイエンスのためのクリーニングデータから供給された）を考えてみましょう。データ分析の目標は、実用的な洞察を導き出すことであり、信頼できる（クリーン）および整頓された（よく正常に構成された）データを必要とします。この例は、小さくても、より大きなデータセットにスケーリングしたときの手動データクリーニングの課題を強調しています。その構造を直接解釈することはマシンにとって困難であり、効率的な処理と分析のための整頓されたデータの重要性を強調します。

再形成されたデータの例：

この整頓されたバージョンは、さまざまなツールを使用して、より簡単なデータインタラクションと洞察抽出を容易にします。この課題は、人間が読みやすいスプレッドシートを機械に優しい整頓されたバージョンに変換することにあります。

整頓されたデータ原則

Hadley Wickhamの「Tidy Data」（Journal of Statistical Software、2014）に基づいて、整頓されたデータはこれらの原則を順守しています。

• 各変数は列です。
• 各観測は行です。
• 観測ユニットの各タイプはテーブルです。

一般的な乱雑なデータの問題は次のとおりです。

• 値としての列ヘッダー（例、「年」列の代わりに列ヘッダーとしての年）。
• 1つの列の複数の変数（例： "age_gender"）。
• 行と列の両方の変数。
• 1つのテーブルの複数の観測ユニット。
• 単一のユニットが複数のテーブルに分割されます。

データを整理する方法：ワークフロー

乱雑なデータを整頓されたデータに変換することは、各データセットの独自の性質のために簡単に自動化されません。ルールベースのシステムはしばしば不十分ですが、機械学習モデル、特に大規模な言語モデル（LLM）は利点を提供します。このワークフローはLLMSとコードを使用します。

1. スプレッドシートエンコーダー：スプレッドシート情報をテキストにシリアル化し、効率的なLLM処理に不可欠なデータのみを保持します。
2. テーブル構造分析： LLMは、スプレッドシート構造を分析し、テーブル、ヘッダー、境界、およびマージされたセルなどの潜在的な問題を識別します。
3. 表スキーマの推定： LLMは、列、グループに関連する列を繰り返し識別し、最終スキーマを提案します。
4. コード生成： LLMは、スプレッドシートを整頓されたデータフレームに変換するコードを生成し、反復コードチェックとデータフレームの検証を組み込みます。
5. Data Frame to Excel： Tidy Data FrameはExcelファイルに変換されます。

なぜエージェントではなくワークフローですか？

現在、ワークフローは完全に自律的なエージェントよりも堅牢で保守可能ですが、エージェントベースのアプローチは将来の利点を提供する可能性があります。

将来の記事

将来の記事がカバーします：

• 詳細なスプレッドシートエンコーディング。
• データの妥当性と一意性チェック。
• 欠損値の処理。
• データの再形成と品質の評価。

この記事をレビューしてくれたMarc Hobballahに感謝します。特に明記しない限り、すべての画像は著者によるものです。

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