Phân tích dữ liệu dễ dàng bằng cách sử dụng ChatGPT
Ngày 23/01/2024 - 06:01Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến , ChatGPT có thể khám phá các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu của bạn mà bạn chưa bao giờ nghĩ là có thể. Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ khám phá cách ChatGPT có thể cách mạng hóa dữ liệu của bạn bằng phân tích dữ liệu mang tính khám phá và thay đổi cách bạn kinh doanh.

Tại sao Lời nhắc lại quan trọng trong ChatGPT?
Tôi nhận ra rằng lời nhắc là rất quan trọng để tận dụng tối đa tiềm năng của ChatGPT. Mặc dù ChatGPT có khả năng thực hiện bất kỳ tác vụ nào nhưng để tận dụng tối đa tác vụ này, chúng tôi cần cung cấp lời nhắc chính xác và chi tiết. Nếu không có lời nhắc chính xác, bạn sẽ không thể đạt được kết quả mong muốn.
Tôi đang chạy thử nghiệm để xem liệu tài khoản ChatGPT-4 có thực sự có ý nghĩa với tập dữ liệu hay không. Tôi biết rằng ChatGPT có thể cung cấp cho tôi đoạn mã của một số tác vụ nhất định.
Ví dụ: được đưa ra lời nhắc “giúp tôi với đoạn mã để kiểm tra các giá trị ngoại lệ”. ChatGPT đã cung cấp cho tôi đoạn mã để kiểm tra và xác định các ngoại lệ. Nhưng ChatGPT có thể giúp tôi trả lời các câu hỏi như xác định các cột chứa các giá trị ngoại lệ trong tập dữ liệu không? hoặc hệ số tương quan giữa biến mục tiêu và các tính năng là gì?
Để trả lời những câu hỏi này, ChatGPT phải phân tích các cột cụ thể trong tập dữ liệu và thực hiện phép tính để đưa ra câu trả lời.
Ngón tay vượt qua!
Nhưng thật thú vị khi xem liệu ChatGPT có thể tính toán và cung cấp cho tôi câu trả lời chính xác cho các câu hỏi hay không. Hãy xem nào!
Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) bằng ChatGPT
Hãy thử một số lời nhắc, EDA bằng ChatGPT:
Lời nhắc 1:
Tôi muốn bạn đóng vai trò là nhà khoa học dữ liệu và phân tích tập dữ liệu. Cung cấp cho tôi câu trả lời chính xác và dứt khoát cho từng câu hỏi. Đừng cung cấp cho tôi đoạn mã cho các câu hỏi. Bộ dữ liệu được cung cấp dưới đây. Hãy xem xét tập dữ liệu đã cho để phân tích. Hàng đầu tiên của tập dữ liệu chứa tiêu đề.
.png)
Lời nhắc 2:
PassengerId,Sống sót,Pclass,Tên,Giới tính,Tuổi,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked
1,0,3,”Braund, Mr. Owen Harris”,nam,22,1,0,A/5 21171 ,7.25,,S
2,1,1,”Cumings, Bà John Bradley (Florence Briggs Thayer)”, nữ,38,1,0,PC 17599,71.2833,C85,C
3,1,3,”Heikkinen, Cô Laina”, nữ, 26,0,0,STON/O2. 3101282,7.925,,S
4,1,1,”Futrelle, Bà Jacques Heath (Lily May Peel)”, nữ,35,1,0,113803,53.1,C123,S
5,0,3,”Allen, Ông William Henry”,nam,35,0,0,373450,8.05,,S
6,0,3,”Moran, Mr. James”,nam,,0,0,330877,8.4583,,Q
.png)
Lời nhắc 3:
Có bao nhiêu hàng và cột trong tập dữ liệu?
.png)
Lời nhắc 4:
Liệt kê các cột số và phân loại
.png)
Lời nhắc 5:
Kiểm tra NAN có trong tập dữ liệu? Nếu có thì in ra không. của nans trong mỗi cột.
.png)
.png)
Lời nhắc 6:
Có bất kỳ ngoại lệ nào trong tập dữ liệu không?
.png)
Lời nhắc 7:
Đặt tên cho các cột chứa các giá trị ngoại lệ. Cung cấp cho tôi câu trả lời chính xác.
.png)
Lời nhắc 8:
Các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ lệ sống sót là gì?
.png)
Lời nhắc 9:
Xác định các cột tuân theo phân bố lệch và đặt tên cho chúng.
.png)
Lời nhắc 10:
Tạo ra những hiểu biết có ý nghĩa về tập dữ liệu.
.jpg)
Nội dung thú vị như vậy Như bạn có thể thấy ở đây, ChatGPT đã cung cấp cho tôi bản tóm tắt những hiểu biết có giá trị cũng như những yếu tố quan trọng có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ sống sót.
Phần kết luận
Ấn tượng! ChatGPT có thể tạo ra những hiểu biết có ý nghĩa ngay lập tức. Thí nghiệm của tôi thành công. Và ChatGPT đã đáp ứng được sự mong đợi của tôi.
Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi đã khám phá khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng của ChatGPT, chứng kiến cách ứng dụng này xử lý thông tin một cách hiệu quả chỉ trong vài giây. Đi sâu vào lĩnh vực phân tích dữ liệu khám phá (EDA), chúng tôi đã nhận ra vai trò then chốt thúc đẩy hoạt động trong ChatGPT, xác định kết quả của những nỗ lực phân tích của chúng tôi. Tại sao không tự mình thử nghiệm một vài lời nhắc và chia sẻ những hiểu biết cũng như kinh nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới?
Hy vọng bạn thích đọc bài viết. Bạn đã thử nghiệm các công cụ AI tổng hợp như thế nào? Hãy cho tôi biết suy nghĩ của bạn trong phần bình luận bên dưới.

XEM THÊM: Khám phá trí tuệ nhân tạo vượt trội với tài khoản ChatGPT-4.
Các câu hỏi thường gặp
Đáp: Có, ChatGPT có thể được sử dụng một cách hiệu quả cho các nhiệm vụ phân tích dữ liệu. Khả năng xử lý ngôn ngữ nâng cao của nó cho phép nó hiểu, xử lý và trích xuất thông tin chi tiết từ nhiều dạng dữ liệu khác nhau, khiến nó trở thành công cụ có giá trị cho các tác vụ như khai thác văn bản, phân tích cảm xúc và tạo báo cáo dựa trên thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu.
Đáp. Phân tích dữ liệu nâng cao của ChatGPT đề cập đến khả năng diễn giải và trích xuất thông tin chi tiết từ các bộ dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó có thể thực hiện các tác vụ như tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc và tạo báo cáo dựa trên dữ liệu. Bằng cách xử lý và hiểu các định dạng dữ liệu đa dạng, ChatGPT nâng cao quy trình ra quyết định và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho các lựa chọn sáng suốt.
A. Để phân tích các tập dữ liệu lớn bằng ChatGPT, hãy chia tác vụ thành các phân đoạn hoặc truy vấn nhỏ hơn. Cung cấp hướng dẫn rõ ràng để xử lý dữ liệu và những hiểu biết cụ thể mà bạn tìm kiếm. Sử dụng khả năng tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc và nhận dạng mẫu để trích xuất thông tin liên quan một cách hiệu quả. Hãy nhớ rằng ChatGPT xử lý văn bản, vì vậy hãy chuyển đổi dữ liệu số thành văn bản mô tả để phân tích hiệu quả.
1. Bật Phân tích dữ liệu nâng cao trong cài đặt ChatGPT.
2. Tải lên tệp dữ liệu của bạn (CSV, Excel, v.v.).
3. Nói chuyện với ChatGPT hoặc viết mã Python để phân tích.
4. Nhận biểu đồ và đồ thị nếu bạn muốn.
5. Yêu cầu tài khoản trả phí và một số kiến thức về Python.

Bài viết liên quan
21/01/2024
19/01/2024
19/01/2024
23/01/2024
24/01/2024
17/03/2023