以数据分析师身份使用 ChatGPT
虽然基于人工智能的智能聊天机器 以数据分析师身份 人在互联网用户中很受欢迎，但它们都没有像 ChatGPT 在推出数月内所取得的巨大人气那样。截至 2023 年 1 月，ChatGPT 拥有超过1 亿活跃用户，使其成为互联网历史上增长最快的应用程序。ChatGPT 广受欢迎的一个关键原因是它的多功能性。
与网上大多数其他人工智能聊天机器人不同，ChatGPT 并非为特定行业而创建。它是一个经过自然语言处理 (NLP) 训练的聊天机器人，可以与用户交谈并以简单的基于人类对话的形式回答他们的请求。根据官方网站的说法，ChatGPT 已经过训练，可以
回答后续问题
承认错误
挑战错误的前提
拒绝不适当的请求
这使得它能够帮助用户完成各种任务，包括研究、写作和数据分析。ChatGPT 的智能数据分析功能使其成为数据科学专业人士令人兴奋的新工具。它可用于从互联网上获取大量数据集或分析自定义数据集以回答直接问题。在本文中，我们讨论了 ChatGPT 用于数据分析的四种方式。
ChatGPT 可用于数据分析的四种方式
以下是 ChatGPT 协助数据分析 中东手机号码清单 师完成日常任务的一些令人兴奋的方式。它可以解释复杂的代码
解读一段你从未见过的长代码可能很困难。对于非结构化代码尤其如此，因为非结构化代码不遵循编写代码的标准格式。在这种情况下，你可能不得不花几个小时仔细阅读每一行代码，把所有要点拼凑起来。如果你在严格的期限内完成工作，以这种方式理解一段复杂的代码可能会很乏味，而且效率低下。
ChatGPT 在这种情况下会很有帮助。它经过训练可以识别用户查询中提到的特定单词和短语，并使用它们在对话中获得更好的上下文。您只需输入查询：“解释此（编程语言）代码”，然后复制粘贴您想要理解的代码即可。ChatGPT 会告诉您代码的用途以及它使用哪些函数来产生所需的结果。例如，如果您要求 ChatGPT 解释一个简单计算器的代码，它可能会这样回答：
“此代码是一个简单的计算器。它可用于对两个数字进行加、减、乘或除运算。系统提示用户输入两个数字并输入数学运算符。该程序使用 switch() 语句根据用户输入产生结果。”
它可以为您编写数据抓取和数据收集代码
就像它可以用来 行业专家对 5 月份零售销售数据的见解 解密一段代码一样，ChatGPT 可以编写复杂的数据抓取程序。您需要做的就是提及您希望代码使用的语言以及您希望它遵循的任何特定限制。例如，您可以输入一个查询，内容是“编写一个 Python 代码来从 Facebook 抓取数据，而不会阻止我的 IP 地址。”
ChatGPT 可能会使用 Python 脚本进行响应，该脚本使用 Facebook Graph API 通过 IP 地址轮换来抓取 Facebook 数据。查询还将包含所用技术的简要说明（在本例中为 IP 轮换）以及必要时的使用警告。您可以使查询更复杂，并根据需要要求不使用 Facebook Graph API 的 Web 抓取代码。
使用 ChatGPT 编写代码时，您应该记住的一件事是，它可能并不总是以最有效的替代方案进行回答。它可以使用动态和硬编码脚本进行回复，具体取决于您的请求以及它如何感知这些请求。这就是为什么最好将 ChatGPT 用作项目的启动板并对其代码进行更改的原因。
它可以为给定的一段代码写注释
对现有代码进行注释可以 原创评论 说是在数据分析中使用 ChatGPT 的最明智方法之一。这是因为虽然该应用程序不能被信任执行诸如编写代码之类的创造性任务，但它可以非常准确和高效地执行诸如注释之类的组织任务。如果您希望 ChatGPT 为您的代码添加注释，您的查询应该将此作为明确指令以及编写代码的语言提及。例如，您的查询可以表述为“您能为这个 SQL 代码写注释吗？”
ChatGPT 会使用一个完整注释的程序来回复此问题，您可以复制并与新开发人员共享或保存以用于文档目的。
它可以创建数据字典
ChatGPT 可以高效执行的另一项组织任务是将给定的数据集组织到数据字典中。当被要求创建数据字典时，应用程序会将数据组织到不同的行和列中，并根据上下文标记每个行和列。例如，如果特定列包含“阿拉斯加”、“内华达州”和“马里兰州”等条目，ChatGPT 会根据上下文自动将该列命名为“州”或“州名”。它还将列条目（例如“ROI.Age<30”）转换为简单描述（例如“30 岁以下人群的利率”）。
有了适量的数据和上下文，该程序还可以执行更复杂的任务，例如创建遵守指定规则的实体关系 (ER) 模型。ChatGPT 创建的数据字典的准确性取决于提供的数据和提示的准确性。虽然该程序可以发现诸如主键被使用两次之类的差异，但它可能并不总是能够做到这一点。
以数据分析师身份使用人工智能工具
ChatGPT 等 AI 工具正在改变数据分析师处理日常任务（如开展研究和组织数据集）的方式。如果使用得当，这些工具可以简化开发工作流程，并帮助分析师更快地开发和训练数据集。关键是要了解工具的功能和局限性，并密切监控所有开发和训练过程。ChatGPT 仅应作为编写和优化代码的起点，而不是万无一失的解决方案。