Garder une longueur d'avance dans l'analyse des données est essentiel à votre succès en affaires. L'un des outils les plus innovants à votre disposition est ChatGPT , une plate-forme pilotée par l'IA conçue pour rationaliser votre travail.
ChatGPT est un outil inestimable pour les analystes de chatdata qui peut aider à effectuer une analyse exploratoire des données, à générer des visualisations perspicaces, à écrire du code et à effectuer une modélisation statistique avancée.
Cet article discutera de l'utilisation de ChatGPT pour l'analyse des données, de ses avantages, de ses limites et bien plus encore. Alors attachez-vous et plongez !
Table des matières
Qu'est-ce que ChatGPT ?
ChatGPT, développé par OpenAI , est un puissant chatbot IA de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise des modèles de langage avancés et des techniques d'apprentissage automatique pour comprendre les requêtes en langage naturel et générer des réponses.
En tant qu'analyste de données, vous pouvez grandement bénéficier des capacités de ChatGPT dans diverses tâches, telles que :
Génération d'extraits de code en Python , R, SQL et autres langages de programmation
Analyser des ensembles de données et fournir des informations
Vous accompagner dans la planification du projet et l'allocation des ressources
Aider à la recherche et aux tâches axées sur les données
En intégrant ChatGPT dans votre flux de travail, vous pouvez gagner un temps précieux, rationaliser des processus complexes et améliorer votre efficacité en tant qu'analyste de données.
Maintenant que vous avez un bref aperçu de ce qu'est ChatGPT, examinons comment ChatGPT est utilisé dans l'analyse des données dans la section suivante.
Comment utiliser ChatGPT dans l'analyse de données
En utilisant sa compréhension du langage humain et sa capacité à générer des réponses cohérentes et adaptées au contexte, ChatGPT peut être un outil précieux dans le domaine de l'analyse de données.
Il peut fournir une assistance de différentes manières, telles que l'aide à l'analyse exploratoire des données, la génération de code SQL, la réalisation de prédictions et de recommandations, l'analyse des sentiments, et bien plus encore.
Discutons en détail de la manière dont ChatGPT peut être utilisé dans l'analyse des données.
1. Visualisations
Bien que ChatGPT ne puisse pas créer d'images sans le plug-in d'interpréteur de code , il peut être un outil précieux pour proposer des idées sur la meilleure façon de visualiser vos tâches d'analyse de données.
Il peut vous aider à proposer des idées de tableaux et de graphiques perspicaces qui vous permettent, à vous et à votre public, de comprendre les relations au sein de vos ensembles de données.
2. Prédictions
L'utilisation de ChatGPT dans vos analyses prédictives peut vous aider à obtenir des résultats plus précis et à rationaliser votre flux de travail. Grâce à ses capacités d'apprentissage automatique, ChatGPT vous permet de :
Vous aider à élaborer des modèles de prévision basés sur vos données.
Optimisez les modèles prédictifs existants pour générer des rapports avec des améliorations.
Découvrez de nouvelles associations et tendances au sein de vos données.
Voici un exemple de données de test pour le scénario de prévision de l'attrition client :
Dans cet exemple, nous avons plusieurs attributs client tels que l'âge, la durée du contrat, les frais mensuels, les frais totaux, l'utilisation du service et la variable cible Churn.
Chaque ligne représente un client et les colonnes contiennent leurs attributs correspondants. La colonne Churn indique si un client s'est désabonné (Oui) ou non (Non).
Vous pouvez utiliser ces données de test pour évaluer le modèle prédictif formé et le système ChatGPT intégré. En saisissant les attributs du client dans le système, vous pouvez observer les prédictions générées par le modèle et interagir avec ChatGPT pour obtenir des explications ou poser des questions sur le désabonnement potentiel.
3. Recommandations
ChatGPT peut vous donner des recommandations pour vos projets d'analyse de données qui peuvent vous aider à prendre des décisions plus éclairées. Grâce à son apprentissage automatique et à sa compréhension du langage naturel, ChatGPT peut :
Suggérer des fonctionnalités pertinentes pour la construction et l'analyse de modèles.
Offrir des approches pratiques pour résoudre les problèmes de qualité des données.
Guide sur la sélection des meilleurs outils et techniques d'analyse pour votre cas d'utilisation spécifique.
Vous trouverez ci-dessous une illustration des recommandations de projets d'analyse de données du monde réel de ChatGPT, ainsi que des exemples d'ensembles de données :
N'oubliez pas qu'il ne s'agit que de quelques exemples et qu'il existe d'innombrables autres possibilités en fonction de votre secteur d'activité et de la disponibilité des données.
Adaptez les projets à vos intérêts et objectifs, et assurez-vous de respecter la confidentialité des données et les considérations éthiques tout au long de votre analyse.
4. Analyse exploratoire des données
ChatGPT peut vous accompagner dans l'analyse exploratoire des données (EDA), étape indispensable pour comprendre vos données et formuler des hypothèses. En utilisant ChatGPT, vous pouvez :
Recevez des conseils sur les variables ou les relations à examiner.
Obtenez des suggestions de transformations de données pour optimiser votre analyse.
Obtenez des statistiques récapitulatives informatives sur vos ensembles de données.
L'utilisation de ChatGPT dans votre workflow d'analyse de données vous permet de prendre des décisions plus éclairées, de créer des représentations visuellement attrayantes et d'optimiser vos processus analytiques.
5. Génération de code SQL
ChatGPT peut aider les analystes de données dans leur travail quotidien en générant rapidement des extraits de code SQL basés sur des entrées en langage naturel.
Cela réduit le temps passé à écrire des requêtes complexes, ce qui vous permet de consacrer plus de temps à l'interprétation des résultats de la requête et à l'extraction d'informations exploitables à partir de vos données.
Par exemple, vous pouvez demander à ChatGPT de créer une requête SQL pour récupérer un ensemble spécifique de données, comme :
"Montrez-moi le revenu moyen par mois pour l'année 2020."
ChatGPT peut traduire cela en une requête SQL comme :
SELECT AVG(revenue) AS average_revenue, MONTH(date) AS month
FROM sales
WHERE YEAR(date) = 2020
GROUP BY MONTH(date);6. Analyse des sentiments
En plus de la génération de code, ChatGPT peut être utilisé pour effectuer une analyse des sentiments sur de grandes quantités de données textuelles.
En tant qu'analyste de données, vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour comprendre les commentaires des clients, la présence sur les réseaux sociaux ou même les communications internes de l'entreprise.
Le processus implique l'utilisation de ChatGPT pour traiter et attribuer naturellement un score de sentiment à chaque élément de données textuelles. Ces scores peuvent ensuite être regroupés, résumés et visualisés pour fournir des informations précieuses pour guider la prise de décision dans une organisation.
En résumé, en tant qu'analyste de données , vous pouvez utiliser ChatGPT pour :
Récupérez et analysez de vastes ensembles de données.
Effectuez une analyse exploratoire des données, notamment en générant des résumés et des visualisations.
Générez des extraits de code SQL, simplifiant vos processus d'interrogation.
Effectuez une analyse des sentiments sur les données textuelles pour obtenir des informations précieuses sur les sentiments des clients et de l'organisation.
En adoptant ChatGPT dans votre stratégie de données, vous pouvez augmenter votre efficacité et prendre des décisions plus éclairées pour stimuler la croissance et le succès de votre organisation.
Dans la section suivante, nous examinons 6 avantages de l'utilisation de ChatGPT dans le domaine de l'analyse de données.
Les 6 principaux avantages de l'utilisation de ChatGPT pour l'analyse de données
ChatGPT présente une gamme d'avantages pour les analystes de données, les aidant à relever divers défis.
Vous trouverez ci-dessous les principaux avantages de l'utilisation de ChatGPT pour l'analyse des données.
Accès rapide aux informations : les analystes de données doivent souvent se référer à la documentation, aux bibliothèques et aux langages de programmation lorsqu'ils effectuent leurs tâches d'analyse. ChatGPT peut fournir un accès rapide aux informations en répondant aux questions, en expliquant les concepts et en fournissant des extraits de code, réduisant ainsi le temps passé à rechercher des ressources.
Assistance à la demande : les analystes de données peuvent compter sur ChatGPT en tant que système d'assistance à la demande. Ils peuvent poser des questions, demander des éclaircissements ou demander des conseils sur divers sujets d'analyse de données et des conseils pour une analyse plus approfondie. ChatGPT peut fournir des réponses immédiates, permettant aux analystes de surmonter les obstacles ou d'obtenir des informations sans avoir à attendre l'aide de collègues ou de supérieurs.
Conseils d'apprentissage automatique : les analystes de données travaillent souvent avec des modèles d'apprentissage automatique pour extraire des informations ou créer des modèles prédictifs. ChatGPT peut vous guider dans la sélection des algorithmes d'apprentissage automatique appropriés, des techniques d'ingénierie des fonctionnalités, des méthodes d'évaluation des modèles et des stratégies de réglage des paramètres. Cela peut aider les analystes à prendre des décisions éclairées et à optimiser efficacement leurs modèles.
Prétraitement et nettoyage des données : les analystes de données passent beaucoup de temps à préparer et à nettoyer les données avant l'analyse. ChatGPT peut fournir des recommandations sur les techniques de prétraitement des données, la gestion des valeurs manquantes, la gestion des valeurs aberrantes et la résolution des problèmes de qualité dans les données client. Cela peut aider à rationaliser le processus de préparation des données et à garantir la qualité de l'analyse.
Gestion de grands ensembles de données : les analystes de données travaillent souvent avec de grands ensembles de données qui peuvent prendre du temps à traiter et à analyser. ChatGPT peut aider à gérer ces ensembles de données en fournissant des suggestions sur les techniques efficaces de manipulation des données, les méthodes de nettoyage des données et les options de visualisation des données. Cela peut aider les analystes à rationaliser leur flux de travail et à améliorer leur productivité.
Analyse statistique et modélisation : ChatGPT peut aider les analystes de données à effectuer des analyses statistiques et à créer des modèles. Les analystes peuvent demander conseil pour sélectionner les tests statistiques appropriés, comprendre les hypothèses du modèle, interpréter les résultats et choisir les bons algorithmes d'apprentissage automatique.
ChatGPT a également des limites, comme toute autre technologie aujourd'hui. Découvrez quelles sont ces limitations dans la section suivante.
Limites de ChatGPT dans l'analyse des données
En tant qu'analyste de données, vous constaterez peut-être que ChatGPT a certaines limites.
Certaines préoccupations importantes lors de l'utilisation de ChatGPT ou de tout modèle de langage d'IA pour vos opérations de données incluent :
ChatGPT n'est pas toujours parfait pour comprendre un langage nuancé ou technique, ce qui peut affecter la précision de son analyse dans des domaines spécialisés.
Il peut y avoir des cas où le contexte est crucial, et ChatGPT peut fournir des réponses incorrectes ou non pertinentes s'il ne comprend pas le contexte.
Ne l'utilisez pas pour analyser des données pour des décisions à enjeux élevés en temps réel, car il peut y avoir un risque d'erreurs ou de résultats inattendus.
La fiabilité peut être un problème, car le modèle peut ne pas toujours fournir des résultats cohérents.
Le modèle peut avoir accès à des informations sensibles. Assurez-vous d'utiliser l'outil sur des plateformes de confiance et suivez les précautions nécessaires pour protéger vos données.
Les modèles d'IA, y compris ChatGPT, peuvent parfois générer des sorties qui peuvent sembler plausibles mais qui sont incorrectes ou trompeuses. Vérifiez et contre-vérifiez toujours les informations fournies par l'outil pour garantir l'intégrité des données.
Soyez conscient des biais de données potentiels affectant les réponses de ChatGPT, car ses données de formation peuvent contenir des biais réels. Rester conscient des biais potentiels peut vous aider à atténuer leur impact sur vos données.
Tout compte fait, ChatGPT est un outil précieux dans l'analyse des données mais doit toujours être complété par une expertise et une vigilance humaines.
Dans la section suivante, nous expliquons comment ChatGPT peut vous aider en tant qu'analyste de données à explorer les données sous différents angles.
Comment ChatGPT peut aider les analystes de données à explorer les données sous différents angles et à découvrir des modèles cachés
ChatGPT peut être un outil précieux pour les analystes pour explorer les données sous différents angles et découvrir des modèles cachés.
Voici comment cela peut aider dans le processus d'exploration des données :
1. Générer des perspectives alternatives
ChatGPT peut aider les analystes à sortir des sentiers battus en générant des perspectives et des hypothèses alternatives sur les données.
En explorant différents angles, les analystes peuvent découvrir des modèles qui peuvent ne pas être immédiatement apparents.
Par exemple, ChatGPT peut générer des données sur des variables telles que les données démographiques des clients, les modèles d'utilisation, les détails du service et si le client s'est retourné ou non. Il peut alors générer des perspectives et des hypothèses alternatives sur les facteurs influençant le taux de désabonnement des clients.
Ces perspectives et hypothèses alternatives générées par ChatGPT servent de points de départ pour une exploration et une analyse plus approfondies.
Vous pouvez tester ces hypothèses à l'aide de méthodes statistiques, créer des modèles prédictifs ou effectuer une analyse de données plus approfondie pour valider ou affiner ces perspectives dans votre contexte spécifique.
2. Fournir le contexte et la connaissance du domaine
ChatGPT peut offrir des informations contextuelles et des connaissances de domaine liées à l'ensemble de données.
Il peut fournir des explications sur des concepts statistiques, des algorithmes ou des méthodologies avec lesquels les analystes peuvent ne pas être familiers.
Cela peut aider les analystes à prendre des décisions plus éclairées et à guider leur exploration.
3. Identifier les modèles et les anomalies
ChatGPT peut aider les analystes à identifier des modèles et des anomalies dans les données en analysant les informations dans différentes dimensions.
Il peut découvrir des relations ou des tendances qui auraient pu être manquées au départ et alerter les analystes de toute observation inhabituelle nécessitant une enquête plus approfondie.
Par exemple, supposons que nous disposions d'un ensemble de données contenant des relevés de température quotidiens pour une ville particulière sur plusieurs années. Nous voulons identifier tout schéma ou anomalie inhabituel dans les données qui pourrait indiquer des événements météorologiques extrêmes ou des erreurs d'enregistrement des données.
Voici un extrait de l'ensemble de données :
Date Temperature (°C)
--------------------------------
2019-01-01 18.5
2019-01-02 19.2
2019-01-03 20.1
2019-01-04 18.9
2019-01-05 17.3
... ...À l'aide de ChatGPT, nous pouvons effectuer les étapes suivantes pour identifier les modèles et les anomalies :
1. Analyse exploratoire des données : nous pouvons demander à ChatGPT d'analyser l'ensemble de données et de fournir des informations sur la distribution globale des températures. Par exemple, nous pouvons poser des questions comme :
« Quelle est la température moyenne dans l'ensemble de données ? »
"Y a-t-il des tendances ou une saisonnalité notables dans les relevés de température ?"
“Can you plot a histogram of the temperature values?”
2. Time Series Analysis: ChatGPT can help us analyze the time series data and identify any significant patterns or trends. We can ask questions like:
“Are there any recurring patterns or cycles in the temperature data?”
“Can you identify any long-term trends or changes in temperature over the years?”
“What are the highest and lowest temperature values recorded in the dataset?”
3. Anomaly Detection: ChatGPT can assist in detecting anomalies or outliers in the temperature data. We can ask questions like:
“Are there any instances where the temperature deviates significantly from the average?”
“Can you identify any extreme temperature values that might indicate unusual weather conditions?”
"Y a-t-il des sauts ou des baisses de température soudains qui pourraient être considérés comme des anomalies?"
En s'engageant avec ChatGPT, les analystes peuvent explorer les données, poser des questions spécifiques et recevoir des informations qui peuvent les aider à identifier des modèles et des anomalies.
Ce processus itératif permet aux analystes d'acquérir une compréhension plus approfondie des données et de prendre des décisions éclairées en fonction des résultats.
4. Soutenir les tests d'hypothèses
Les analystes peuvent formuler des hypothèses en fonction de leur exploration initiale, et ChatGPT peut aider à concevoir des expériences ou suggérer des tests statistiques pour valider ces hypothèses.
Il peut fournir des conseils et recommander des méthodologies appropriées pour tester les hypothèses.
Supposons que vous disposiez d'un ensemble de données contenant des informations sur les ventes de deux produits différents, A et B, dans différentes régions. Vous souhaitez tester l'hypothèse selon laquelle les ventes moyennes du produit A sont supérieures aux ventes moyennes du produit B.
Voici comment ChatGPT peut vous aider à tester des hypothèses :
1. Enoncer les hypothèses nulle et alternative
Hypothèse nulle (H0) : Les ventes moyennes du produit A sont égales ou inférieures aux ventes moyennes du produit B.
Hypothèse alternative (HA) : Les ventes moyennes du produit A sont supérieures aux ventes moyennes du produit B.
2. Choisissez un niveau de signification
Sélectionnez un niveau de signification (?) pour déterminer le seuil de rejet de l'hypothèse nulle. Les choix courants sont 0,05 (5 %) ou 0,01 (1 %).
3. Effectuez un test t
Calculez la statistique t et la valeur p pour évaluer l'hypothèse. Le test t compare les moyennes de deux groupes pour déterminer s'ils sont significativement différents. Dans ce cas, vous effectueriez un test t indépendant à deux échantillons.
4. Interpréter les résultats
En fonction de la valeur de p obtenue à partir du test t, vous pouvez rejeter ou ne pas rejeter l'hypothèse nulle.
Si la valeur de p est inférieure au niveau de signification choisi (?), vous rejetez l'hypothèse nulle et concluez qu'il existe des preuves à l'appui de l'hypothèse alternative. Si la valeur de p est supérieure à ?, vous ne parvenez pas à rejeter l'hypothèse nulle.
5. Faciliter la prise de décision basée sur les données
ChatGPT peut fournir des informations basées sur des modèles qu'il découvre dans les données. Les analystes peuvent tirer parti de ces informations pour prendre des décisions basées sur les données, identifier les risques potentiels ou développer des stratégies pour optimiser les processus et améliorer les performances.
Pour en savoir plus sur la recherche de modèles dans les données, regardez cette vidéo sur la chaîne YouTube EnterpriseDNA :
Dans la section suivante, nous couvrons les défis courants de l'analyse des données et les façons dont un analyste de données peut utiliser ChatGPT pour trouver des solutions.
Comment ChatGPT peut aider les analystes de données à relever les défis courants de l'analyse de données
ChatGPT peut être une ressource précieuse pour relever les défis courants rencontrés lors du processus d'analyse des données.
Voici quelques façons dont ChatGPT peut vous aider :
1. Manque d'expertise dans le domaine
Défi
Les analystes de données peuvent rencontrer des ensembles de données provenant de domaines inconnus, ce qui peut rendre difficile la compréhension des données et l'extraction d'informations significatives.
Solution
ChatGPT peut vous aider en fournissant des connaissances et des explications spécifiques au domaine. Cela peut aider les analystes à comprendre le contexte, les variables pertinentes et les techniques d'analyse courantes spécifiques au domaine.
En posant des questions et en recevant des conseils de ChatGPT, les analystes peuvent surmonter le manque d'expertise du domaine.
2. Nettoyage et prétraitement des données
Défi
Les données nécessitent souvent un nettoyage et un prétraitement approfondis avant l'analyse. L'identification et la gestion des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et des formats incohérents peuvent prendre du temps et être source d'erreurs.
Solution
ChatGPT peut suggérer des techniques de nettoyage des données, telles que la gestion des valeurs manquantes, des méthodes de détection des valeurs aberrantes et la normalisation des formats de données.
Il peut guider les meilleures pratiques et recommander les étapes de prétraitement des données appropriées, aidant les analystes à rationaliser ce processus et à garantir la qualité des données.
3. Analyse statistique complexe
Défi
La réalisation d'analyses statistiques complexes, telles que la régression, l'analyse de séries chronologiques ou le regroupement, nécessite une expertise en modélisation et programmation statistiques.
Solution
ChatGPT peut aider dans les techniques d'analyse statistique et expliquer les concepts sous-jacents. Il peut suggérer des modèles et des méthodologies appropriés basés sur les données et les questions de recherche pour vos besoins en intelligence d'affaires.
De plus, ChatGPT peut aider les analystes à interpréter et valider les résultats des analyses statistiques.
4. Rédaction et communication du rapport
Défi
Communiquer clairement les résultats de l'analyse peut être difficile, en particulier lorsqu'il s'agit de s'adresser à différentes parties prenantes avec différents niveaux de connaissances techniques.
Solution
ChatGPT peut aider à générer des rapports en résumant les principaux résultats des sources de données, en suggérant des visualisations, en corrigeant le contenu et en affinant le langage. Il peut également aider à expliquer des concepts complexes de manière conviviale.
L'assistance de ChatGPT améliore la clarté et la qualité des rapports, les rendant plus accessibles à un public plus large.
Voyons maintenant à quoi pourrait ressembler l'avenir de l'analyse de données avec le potentiel que ChatGPT a à offrir.
L'avenir de ChatGPT dans l'analyse de données
En tant qu'analyste de données, vous êtes probablement conscient de l'évolution rapide du paysage de l'analyse de données. Alors que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) deviennent de plus en plus répandus, des outils comme ChatGPT, un modèle de langage d'IA capable de comprendre et de générer du langage naturel, transforment les opérations de données.
L'un des principaux avantages de ChatGPT est sa capacité à automatiser certaines tâches qui relèvent traditionnellement du domaine des tâches analytiques.
Cela signifie que vous pouvez rationaliser les processus tels que le nettoyage des données, le prétraitement et même l'identification des opportunités potentielles d'ingénierie des fonctionnalités.
En minimisant le temps consacré aux tâches manuelles, vous pouvez vous concentrer davantage sur les aspects complexes de votre travail.
Voici quelques avancées potentielles que nous pourrions voir :
Exploration de données améliorée : ChatGPT pourrait aider les analystes de données à explorer et à comprendre plus efficacement des ensembles de données complexes. En conversant avec des analystes, le modèle peut fournir des visualisations de données interactives et dynamiques, répondre à des questions ad hoc sur les données et offrir des informations et des recommandations basées sur des modèles qu'il découvre.
Préparation automatisée des données : le nettoyage, le prétraitement et l'ingénierie des fonctionnalités des données sont des tâches chronophages dans le pipeline d'analyse des données. ChatGPT pourrait aider à automatiser certaines de ces étapes en comprenant les instructions des analystes, en suggérant des transformations de données et en effectuant des tâches de traitement des données basées sur des entrées conversationnelles, accélérant finalement la phase de préparation des données.
Modélisation des données augmentées : ChatGPT pourrait agir en tant que collaborateur des analystes de données pendant la phase de modélisation. Les analystes pourraient discuter de leurs hypothèses, des configurations expérimentales et des stratégies d'évaluation des modèles avec le modèle de langage. ChatGPT peut générer des approches alternatives, fournir des informations sur les pièges potentiels et aider à affiner le processus de modélisation grâce à des discussions interactives.
IA explicable et interprétabilité : les modèles d'IA font souvent l'objet d'un examen minutieux en raison de leur nature de boîte noire. Les futures itérations de ChatGPT pourraient intégrer des fonctionnalités d'explicabilité pour aider les analystes à comprendre comment le modèle est arrivé à ses conclusions. En fournissant des explications, des justifications et des visualisations, ChatGPT peut aider à interpréter les résultats d'analyses de données complexes et à améliorer la transparence.
Génération de rapports automatisée : ChatGPT pourrait générer des rapports complets résumant les résultats de l'analyse des données. En comprenant le contexte, l'audience souhaitée et les exigences, ChatGPT peut générer des rapports lisibles par l'homme avec des visualisations, des informations clés et des recommandations exploitables, ce qui permet aux analystes d'économiser du temps et des efforts.
Surveillance des données en temps réel : ChatGPT pourrait surveiller en permanence les flux de données et alerter les analystes des anomalies ou des modèles intéressants en temps réel. En interagissant avec les analystes et en fournissant des notifications ou des informations au fur et à mesure qu'elles se produisent, ChatGPT peut permettre une prise de décision proactive et aider à identifier les tendances critiques ou les problèmes émergents.
Dernières pensées
Alors que vous continuez à naviguer dans l'avenir de l'analyse de données, adopter des outils tels que ChatGPT et tirer parti de leurs capacités sera essentiel pour les scientifiques des données qui cherchent à garder une longueur d'avance.
Tirer parti des avancées de l'IA telles que ChatGPT augmentera non seulement l'efficacité du travail d'un analyste de données, mais peut également changer la donne en améliorant le flux de travail d'analyse de données.
Dans cet article, nous avons exploré comment ChatGPT peut être utilisé par les analystes de données, les avantages de l'utilisation de ChatGPT pour l'analyse de données, les limites de ChatGPT ainsi que certains défis dans l'analyse de données, et comment ChatGPT peut être utilisé pour résoudre ces défis.
Nous vous avons donné une perspective claire de la façon dont vous, en tant qu'analyste de données, pouvez utiliser ChatGPT pour rendre votre travail plus efficace tout en gagnant du temps et en garantissant une analyse de qualité !
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