概要

Pythonがわからない？Excelの数式も苦手？問題ありません！自然言語で分析したい内容をClaudeに伝えるだけで、CSVデータを処理し、プロフェッショナルな分析レポートとグラフを生成してくれます。

ユースケース

売上データ分析：総売上の計算、月次統計、ベストセラー商品の特定
ユーザー行動分析：訪問数、コンバージョン率、ユーザーリテンションの分析
財務レポート分析：収入/支出の統計、トレンド分析、異常検出
アンケート分析：選択肢の分布統計、クロス分析

手順

ステップ1：データファイルを提供する

CSVファイルのパスをClaudeに伝えます：

~/Documents/sales_2024.csvの売上データファイルを分析してください

または、ファイルを直接チャットにドラッグ＆ドロップします。

ステップ2：Claudeがデータ構造を理解する

Claudeはまずファイルを読み込み、その構造を理解します：

ファイルを読み込みました。データの概要：
- 総行数：15,234件
- 列：日付、商品名、カテゴリ、数量、単価、合計金額、顧客ID、地域
- 期間：2024-01-01から2024-12-31
- データ品質：23行に欠損値があります。処理をお勧めします

何を分析しますか？

ステップ3：自然言語で質問する

知りたいことを平易な言葉で説明します：

以下を分析してください：
1. 月次売上トレンド
2. 売上トップ10の商品
3. 地域別売上比率
4. 可視化レポートを生成する

ステップ4：分析結果を取得する

Claudeが分析を実行し、結果を表示します：

## 売上データ分析レポート

### 1. 月次売上トレンド
| 月 | 売上 | 前月比成長率 |
|-------|-------|--------------------------|
| 1月   | $128,450 | - |
| 2月   | $156,230 | +21.6% |
| 3月   | $189,670 | +21.4% |
...

### 2. ベストセラー商品トップ10
1. 商品A - $456,789 (15.2%)
2. 商品B - $398,234 (13.3%)
...

### 3. 地域分布
- 東部: 35.2%
- 南部: 28.6%
- 北部: 18.9%
...

ステップ5：レポートをエクスポートする

分析レポートをExcelファイルとしてエクスポートし、グラフをPNG画像としてエクスポートしてください

Claudeが完全なレポートファイルを生成します。

ヒント：「なぜ3月に売上が急増したのですか？」のようなフォローアップ質問ができます。Claudeはデータをさらに深く掘り下げて、考えられる原因を見つけます。

高度な分析

データクリーニング

データをクリーニングしてください：
- 重複行を削除する
- 欠損している価格を補完する（同じ商品の平均価格を使用）
- 異常値を削除する（数量がマイナスのレコード）

クロス分析

異なる地域と商品カテゴリ間の売上パフォーマンスを分析し、クロス集計表を生成する

予測分析

過去のデータに基づいて、来四半期の売上トレンドを予測する

サポートされる分析タイプ

分析タイプ	質問例
記述統計	「平均値、中央値、標準偏差は？」
グループ統計	「地域別の売上を計算する」
時系列	「月次トレンドの変化を表示する」
相関分析	「価格と販売数量の関係は？」
異常検出	「異常な売上レコードはある？」
比較分析	「今年のデータと昨年のデータを比較する」

データプライバシー：Coworkはデータをローカルで処理しますが、CSVに機密性の高い個人情報が含まれていないことを確認してください。必要に応じて、事前にデータを匿名化してください。

よくある質問

Q：どのくらいのサイズのCSVファイルがサポートされていますか？

A：通常、数十MBまでのファイルは問題ありません。非常に大きなファイル（100MB以上）の場合は、Claudeに先にデータをサンプリングさせることができます。

Q：CSV以外にどのフォーマットがサポートされていますか？

A：Excel（.xlsx、.xls）、JSON、TSV、その他の一般的なデータフォーマットがサポートされています。

Q：グラフのスタイルをカスタマイズできますか？

A：はい！例えば、「データラベル付きの青い棒グラフで表示する」のように指定できます。

実例

「Eコマースビジネスを運営しています。以前はExcelで売上データを分析するのに半日かかっていました。今はCSVをCoworkに渡すだけで、5分でグラフ付きのレポートが出てきます。素晴らしい！」 — Xユーザー @ecommerce_seller より