AIを使ってデータの正確性をチェックする試み
都道府県の人口データにわざとミスを含ませてChatGPTが発見できるかテストした。
「不自然な点はないか」というだけで間違いを見つけ出してくれるのは便利。
一つ見つけるたびに「あとは不自然な点はありません」と言ってしまうおっちょこちょいなところがあるが、「本当に?」と再チェックをお願いすればきちんと見つけ出してくれっる。
この辺は、最初に「値いが重複することはない」など条件をプロンプトに設定すれば精度があがるかも。
都道府県の人口データにわざとミスを含ませてChatGPTが発見できるかテストした。
「不自然な点はないか」というだけで間違いを見つけ出してくれるのは便利。
一つ見つけるたびに「あとは不自然な点はありません」と言ってしまうおっちょこちょいなところがあるが、「本当に?」と再チェックをお願いすればきちんと見つけ出してくれっる。
この辺は、最初に「値いが重複することはない」など条件をプロンプトに設定すれば精度があがるかも。
古いバージョンのコードをChatGPTに書き直してもらった
export defaul function() { | |
var doctype = | |
'<?xml version="1.0" standalone="no"?><!DOCTYPE svg PUBLIC "-//W3C//DTD SVG 1.1//EN" "http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd">'; | |
var prefix = { | |
xmlns: "http://www.w3.org/2000/xmlns/", | |
xlink: "http://www.w3.org/1999/xlink", | |
svg: "http://www.w3.org/2000/svg" | |
}; |
millerコマンドの解説に使ったサンプルcsv
source: Natural Earth
高崎市にあるヤマダ電機から、車で5分以内、10分以内、20分以内に到達可能なエリア(到達圏)を算出し、統計局の「小地域(町丁・字等別)男女別人口総数及び世帯総数」と組み合わせて、到達圏ごとの男女年代別人口を計算。
このあたりの計算はすべてQGISを計算し、計算結果をGeoJSONとして出力してleaflet.jsを用いて表示している。
license: mit |
leaflet@1.5.1 と d3@5.0.0 を使って地図上にポリゴンを表示するサンプル
leaflet@1.5.1とd3@5.0.0を用いて、地図上にsvg circleを表示するサンプル