- データのインポートと可視化: Google Colabでは、Pythonの一般的なデータ分析ライブラリ（例:Pandas、NumPy、Matplotlib）を使用してデータをインポートし、可視化することができます。以下は、CSVファイルからデータを読み込み、折れ線グラフで可視化する例です。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# データの読み込み
data = pd.read_csv('data.csv')
# データの可視化
plt.plot(data['日付'], data['売上'])
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('売上')
plt.title('売上推移')
plt.show()- 機械学習モデルの構築とトレーニング: Google Colabでは、機械学習ライブラリ（例:Scikit-learn、TensorFlow）を使用してモデルを構築し、データをトレーニングすることができます。以下は、線形回帰モデルを構築し、データをトレーニングする例です。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 特徴量とターゲット変数の設定
X = data[['特徴量1', '特徴量2']]
y = data['ターゲット']
# 訓練データとテストデータの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# モデルの構築とトレーニング
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)- モデルの評価と予測: Google Colabでは、トレーニングしたモデルの評価と予測を行うこともできます。以下は、モデルの性能を評価し、新しいデータの予測を行う例です。
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# テストデータに対する予測
y_pred = model.predict(X_test)
# モデルの評価
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
# 新しいデータの予測
new_data = pd.DataFrame({'特徴量1': [1, 2, 3], '特徴量2': [4, 5, 6]})
predictions = model.predict(new_data)
print('Predictions:', predictions)これらはGoogle Colabを使用してデータ分析と機械学習を行うための基本的な手法とコード例です。さらに高度なテクニックやライブラリの使用方法については、公式ドキュメントやオンラインのチュートリアルを参照することをおすすめします。