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# データと分析

export const PromptBlock = ({children, type, agent, intent, playbookId}) => {
  var utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=prompt-block';
  var tag = 'docs-use-case-gallery';
  var agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  var label = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin' : type === 'playbook' ? 'Create Playbook' : type === 'knowledge' ? 'Add to Knowledge' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin' : 'Try in Devin';
  var buildUrl = function (text) {
    var encoded = encodeURIComponent(text);
    if (type === 'schedule') return 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
    if (type === 'playbook') return 'https://app.devin.ai/settings/playbooks/create?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (type === 'knowledge') return 'https://app.devin.ai/knowledge?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (agent === 'ada') return 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true&prompt=' + encoded;
    return 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
  };
  const ref = React.useRef(null);
  const [href, setHref] = React.useState('#');
  React.useEffect(() => {
    if (!ref.current) return;
    var codeEl = ref.current.querySelector('pre code');
    if (codeEl) {
      var text = codeEl.textContent.trim();
      if (text) setHref(buildUrl(text));
    }
    var header = ref.current.querySelector('[data-component-part="code-block-header"]');
    if (header && !header.querySelector('.prompt-block-devin-link')) {
      var link = document.createElement('a');
      link.href = href;
      link.target = '_blank';
      link.rel = 'noopener noreferrer';
      link.className = 'prompt-block-devin-link';
      link.style.cssText = 'display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;text-decoration:none;color:#fff;font-size:11px;font-weight:500;padding:4px 10px;border-radius:6px;white-space:nowrap;background:#317CFF;transition:background 0.2s;margin-left:8px;';
      link.innerHTML = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="12" height="12" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M18 13v6a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h6"/><polyline points="15 3 21 3 21 9"/><line x1="10" y1="14" x2="21" y2="3"/></svg> ' + label;
      link.onmouseenter = function () {
        link.style.background = '#2968D9';
      };
      link.onmouseleave = function () {
        link.style.background = '#317CFF';
      };
      header.appendChild(link);
    }
    var existingLink = ref.current.querySelector('.prompt-block-devin-link');
    if (existingLink && href !== '#') existingLink.href = href;
  });
  return <div className="prompt-block" ref={ref}>{children}</div>;
};

<div id="overview">
  ## 概要
</div>

Devin はデータの操作、分析、可視化に優れています。データセットの処理、可視化の作成、データワークフローの自動化など、データ処理のあらゆる場面で、Devin はデータ業務の効率化に役立ちます。

<div id="use-cases">
  ## ユースケース
</div>

1. Jupyter Notebook のホスティングおよびデータ分析ノートブックの作成
2. カスタムデータ可視化の作成
3. 金融・経済データの分析と可視化
4. 統計モデリングおよびデータ処理
5. 時系列解析と予測

<div id="example-prompts">
  ## プロンプト例
</div>

<AccordionGroup>
  <Accordion title="インフレ調整後の価格を可視化する" icon="chart-line">
    <PromptBlock>
      ```txt インフレ調整後の価格を可視化する theme={null}
      Hi Devin, https://beta.data.gov.sg/ にアクセスして、フラット（集合住宅）の価格分布が時間とともにどのように変化しているかを可視化してください。そのうえで、興味深いインサイトがあれば報告してください。
      ```
    </PromptBlock>
  </Accordion>

  <Accordion title="カリフォルニアの住宅価格を分析する" icon="chart-line">
    <PromptBlock>
      ```txt カリフォルニアの住宅価格を分析する theme={null}
      Hey Devin! 都市ごとの平均不動産価格を示すプロットを作成してもらえますか？最も高額な上位20都市のみを含めてください。データセットはこちらです: https://www.kaggle.com/datasets/kanchana1990/real-estate-dataset-california
      ```
    </PromptBlock>
  </Accordion>
</AccordionGroup>

<div id="example-sessions">
  ## セッションの例
</div>

<div id="data-analysis-visualization">
  ### データ分析と可視化
</div>

**Netflix 番組／映画の分析**

Python と Pandas を用いて、ジャンル、公開日、評価の傾向を対象に Netflix のコンテンツライブラリをインタラクティブに分析します。

[https://app.devin.ai/sessions/4f803558dc1e45ddb489fb93848015ae](https://app.devin.ai/sessions/4f803558dc1e45ddb489fb93848015ae)

<div id="code-repository-analysis">
  ### コードリポジトリ分析
</div>

**Gource を用いたリポジトリの可視化**

Gource を使用してリポジトリのコミット履歴を視覚的に表示し、時間の経過に伴うコードの変化を表現します。

[https://app.devin.ai/sessions/8fe32e3a349a4842b2d787e5ccac931b](https://app.devin.ai/sessions/8fe32e3a349a4842b2d787e5ccac931b)

<div id="advanced-jupyter-notebook-examples">
  ### 高度な Jupyter Notebook の例
</div>

各ノートブックでは、専門的なデータ分析手法を紹介します：

* **[Audio Analysis](https://app.devin.ai/sessions/bb9ff93037ed4d5f9690099e5269f285)**: 音声処理のための音声波形およびスペクトログラムの可視化
* **[Image Processing](https://app.devin.ai/sessions/a725564c943e4974ae2df16e54b14a5d)**: コンピュータビジョンを用いた CAPTCHA 解読手法の実装
* **[Data Visualization](https://app.devin.ai/sessions/ce43eb22d1aa48c594b1fd8915ed5130)**: カラーグラデーションを用いたデータ系列の高度な可視化手法
* **[Statistical Analysis](https://app.devin.ai/sessions/453af5136fea4500a8e3956e2644a8a8)**: 確率に基づく戦略の数理モデル化と最適化

<div id="additional-visualizations">
  ### 追加の可視化
</div>

**リポジトリ分析**

* **[Drawdb Visualization](https://app.devin.ai/sessions/d98c5e3b4bef43c88b395a0862c36d76)**：データベーススキーマとテーブル間の関係の可視化