ChatGPT Untuk Saintis Data: Melancarkan Cerapan Dipacu AI

Dengan kemunculan ChatGPT , individu dan perniagaan di seluruh dunia telah menggunakannya untuk memudahkan tugas harian mereka dan meningkatkan produktiviti mereka. Penulis kandungan menggunakannya untuk menghasilkan garis besar untuk tugas mereka dan pengaturcara menggunakannya untuk pengoptimuman kod. Begitu juga, saintis data telah menggunakan ChatGPT untuk membuat analisis yang lebih berwawasan melalui projek mereka.

ChatGPT ialah alat yang berkuasa untuk saintis data yang boleh meningkatkan kerja anda dan membantu anda mencari jawapan yang cepat dan tepat kepada pelbagai soalan berkaitan data. Ia boleh menyelaraskan aliran kerja anda dan menjadikan analisis anda lebih cekap dan berkesan.

Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara ChatGPT boleh meningkatkan set kemahiran sains data anda dengan memberikan maklum balas dan cadangan dinamik. Kami akan merangkumi ciri utama, amalan terbaik dan petua berharga untuk membantu anda memanfaatkan sepenuhnya ChatGPT dalam projek anda.

Mari kita masuk ke dalamnya!

Isi kandungan

• ChatGPT untuk Sains Data
• Asas ChatGPT – 3 Cara Menggunakannya
  • 1. Pengendalian Teks
  • 2. Gesaan dan Respons
  • 3. Gambaran Keseluruhan Algoritma
• 4 Kes Penggunaan ChatGPT untuk Saintis Data?
  • 1. Prapemprosesan dan Kejuruteraan Ciri
    • 1. Mengendalikan Nilai yang Hilang
    • 2. Berurusan dengan Pembolehubah Kategori
    • 3. Menskalakan Pembolehubah Berangka
  • 2. Menggunakan ChatGPT untuk Analisis dan Visualisasi Data
• Fikiran Akhir

ChatGPT untuk Sains Data

ChatGPT semakin popular kerana keupayaannya membantu saintis data dalam tugas harian mereka. Ia boleh memahami sejumlah besar data dan menjana coretan kod untuk analisis yang mantap.

Sebagai saintis data, bekerja dengan ChatGPT boleh menjadi pengubah permainan untuk tugas seperti perancangan projek, penyahpepijatan kod, pengoptimuman kod dan perlombongan data.

ChatGPT menawarkan sokongan untuk hampir semua bahasa pengaturcaraan di luar sana seperti SQL, R, dan Python. Contohnya, melalui gesaan kod SQL yang betul, ChatGPT boleh membantu anda menulis kod SQL untuk projek anda. Ia juga boleh menterjemah Python, menerangkan regex , dan melaksanakan ujian unit.

Anda akan mendapati ChatGPT berguna untuk kerja sains data berikut:

• Menganalisis dan meringkaskan set data yang luas

• Penciptaan kandungan dengan gesaan sains data yang betul

• Menjana cerapan daripada data

• Membantu dengan prapemprosesan data

• Menyediakan contoh kod untuk tugas biasa

Jika anda ingin meningkatkan produktiviti anda, ChatGPT ialah alat yang mesti ada. Ia ialah pembangun perisian, penterjemah kod, pengoptimum kod, jurulatih kerjaya sains data dan pengajar sains data dalam satu pakej!

Dalam bahagian seterusnya, kita akan membincangkan asas-asas ChatGPT. Ini akan memberi anda gambaran tentang kekuatan dan kelemahan AI chatbot.

Asas ChatGPT – 3 Cara Menggunakannya

Dalam bahagian ini, anda akan menemui keupayaan teras dan ciri ChatGPT yang menjadikannya alat yang tidak ternilai untuk saintis data.

Memahami asas ini akan memberi anda cerapan tentang cara ChatGPT boleh membantu anda dalam pelbagai tugas berkaitan data.

1. Pengendalian Teks

ChatGPT berfungsi dengan data teks untuk mencipta respons seperti manusia. Sebagai saintis data, anda boleh memanfaatkan kuasa ChatGPT untuk menganalisis set data yang besar, menerangkan keperluan graf dan menjana cerapan.

Beberapa ciri penting pengendalian teks termasuk:

• Tokenisasi : Pecahkan teks input kepada ketulan atau token, yang kemudian diproses oleh ChatGPT.

• Prapemprosesan : Mengalih keluar kata henti, stemming dan teknik pembersihan teks yang lain boleh meningkatkan kualiti analisis.

• Penjanaan teks : Gunakan model sembang untuk menjana teks berdasarkan data anda atau gesaan khusus.

2. Gesaan dan Respons

Gesaan yang baik memberi anda respons yang baik. Gesaan adalah penting dalam membimbing ChatGPT untuk memberikan maklumat yang bermakna. Apabila bekerja dengan data dan kod, pastikan anda menggunakan gesaan terperinci untuk mendapatkan hasil yang diingini.

Kami telah menyenaraikan beberapa petua untuk menulis gesaan yang baik di bawah:

• Jadi khusus dalam gesaan anda: Gesaan yang jelas dan terperinci membantu ChatGPT memahami keperluan anda dengan lebih baik. Contohnya, jika anda ingin menggunakannya sebagai penjelas kod untuk konsep Python, tulis gesaan Python yang menentukan semua yang anda ingin pelajari.

• Sertakan konteks dalam gesaan anda: Maklumat kontekstual membantu ChatGPT menjana respons yang tepat.

• Perhalusi gesaan anda secara berulang: Jika respons yang dijana tidak memuaskan, berikan maklum balas dan cuba lagi.

Contoh gesaan yang boleh anda gunakan dengan ChatGPT sebagai saintis data:

"Provide a brief explanation of k-means clustering algorithm."

"Generate Python code to open a CSV file and display its contents using pandas library."

"Compare linear regression and logistic regression."

3. Gambaran Keseluruhan Algoritma

ChatGPT dibina pada seni bina GPT-3.5. Ia ialah model bahasa lanjutan yang dibangunkan oleh OpenAI yang menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk menjana respons seperti manusia.

Beberapa komponen teras ChatGPT yang perlu anda ketahui termasuk yang berikut:

• Pembelajaran mendalam : ChatGPT menggunakan rangkaian saraf untuk memproses dan memahami teks. Rangkaian saraf ini membolehkannya menjana tindak balas yang berkaitan.

• Latihan : Model ini dilatih mengenai sejumlah besar data teks daripada pelbagai sumber, termasuk buku, artikel dan tapak web.

• Sokongan berbilang bahasa : Hasil daripada latihan yang meluas, ChatGPT boleh memahami dan menjana teks dalam berbilang bahasa.

Dalam bahagian seterusnya, kami akan melihat contoh khusus dan kes penggunaan ChatGPT untuk sains data.

4 Kes Penggunaan ChatGPT untuk Saintis Data?

Jika anda seorang saintis data, anda boleh menggunakan ChatGPT untuk beberapa tujuan dalam projek anda. Anda akan mendapati bahawa setiap kes penggunaan akan membantu anda menulis kod dengan usaha yang paling sedikit.

Secara khusus, kami akan melihat kes penggunaan ChatGPT berikut untuk saintis data:

1. Menggunakan ChatGPT untuk prapemprosesan dan kejuruteraan ciri

2. Menggunakan ChatGPT untuk analisis data dan visualisasi data

Mari kita masuk ke dalamnya!

1. Prapemprosesan dan Kejuruteraan Ciri

Jika anda ingin menganalisis data, prapemprosesan dan kejuruteraan ciri memainkan peranan penting dalam menyediakan data untuk pemodelan.

Langkah aliran kerja analisis data ini berjalan seiring dengan pembersihan dan transformasi data, di mana anda perlu membuat perubahan pada data anda untuk menjadikannya sesuai untuk model.

Apabila melaksanakan tugas, kebanyakannya kita melihat dua aspek berikut:

1. Mengendalikan nilai yang hilang dan pembolehubah kategori

2. Menskalakan nilai berangka

Mari lihat setiap satu secara berasingan dan lihat cara ChatGPT boleh membantu.

1. Mengendalikan Nilai yang Hilang

Pertama, anda perlu menilai kehadiran nilai yang hilang dalam set data anda.

Terdapat pelbagai strategi untuk menangani data yang hilang, termasuk:

• Mengalih keluar rekod dengan nilai yang hilang

• Mengira nilai yang hilang dengan min, median atau mod

• Menggunakan model pembelajaran mesin untuk meramalkan nilai yang hilang

Untuk menjana kod untuk mengendalikan nilai yang hilang menggunakan ChatGPT, anda boleh memasukkan gesaan kod Python berikut dalam gesaan arahan:

Saya mahu anda bertindak sebagai saintis data. Tulis kod Python yang menggunakan pustaka Pandas untuk membaca fail CSV yang dipanggil 'data.csv', semak sebarang nilai yang hilang dalam data dan kemudian isikan sebarang nilai yang hilang menggunakan nilai min lajur masing-masing.

Apabila anda memasukkan gesaan ini ke dalam ChatGPT, ia akan menulis kod Python berikut untuk anda, termasuk komen kod:

import pandas as pd

# Load data
data = pd.read_csv('data.csv')

# Check for missing values
missing_values = data.isnull().sum()

# Impute missing values using the mean
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

Mari semak kod di atas pada set data!

Mula-mula, kami akan mengimport set data ke dalam Buku Nota Jupyter menggunakan perpustakaan panda.

Seterusnya, mari semak nilai yang hilang dengan kod yang disediakan oleh ChatGPT.

Kami melihat bahawa terdapat beberapa nilai yang hilang dalam set data kami.

Untuk mengendalikan nilai yang hilang, kita boleh menggunakan nilai yang hilang menggunakan min dengan kod yang disediakan oleh ChatGPT.

Dalam imej di atas, anda dapat melihat bahawa tiada lagi nilai yang hilang dalam set data kami.

2. Berurusan dengan Pembolehubah Kategori

Berurusan dengan pembolehubah kategori adalah satu lagi langkah penting semasa prapemprosesan. Sebelum anda melaksanakan model dan menggunakan keputusan model, anda harus mengekod pembolehubah sasaran anda kepada format berangka yang boleh difahami oleh algoritma pembelajaran mesin.

Untuk berbuat demikian, anda boleh menggunakan salah satu kaedah berikut:

• Pengekodan label : Berikan integer unik kepada setiap kategori

• Pengekodan satu panas : Mencipta lajur binari untuk setiap kategori

Dalam pengekodan label, anda menetapkan integer unik untuk setiap kategori. Anda boleh menggunakan ChatGPT untuk menulis kod untuk pengekodan label. Gesaan berikut akan memberi anda kod yang diperlukan untuk pengekodan label:

Bertindak sebagai pengajar sains data dan tulis skrip Python menggunakan perpustakaan panda dan sklearn yang mencipta DataFrame dengan lajur 'Nama', 'Umur', 'Jantina' dan 'Profesi'. Kemudian, gunakan pengekodan label untuk mengubah lajur 'Profesi'. Selepas itu, lakukan pengekodan satu-panas pada lajur 'Profesi'.

Kod di atas apabila dimasukkan ke dalam ChatGPT akan memberikan anda kod berikut:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# Label encoding for the 'Profession' column
encoder = LabelEncoder()
data['Profession'] = encoder.fit_transform(data['Profession'])

# One-hot encoding for the 'Profession' column
data = pd.get_dummies(data, columns=['Profession'])

Mari semak kod ini pada set data dan lihat sama ada ia berfungsi!

Katakan kita mempunyai set data berikut yang ingin kita laksanakan label dan pengekodan satu panas:

Kami melihat bahawa Profesion adalah pembolehubah kategori; oleh itu, kita perlu mengekod pembolehubah ini sebelum melaksanakan model pembelajaran mesin. Untuk mengekod, kita boleh menggunakan kod yang disediakan oleh ChatGPT.

Kami telah menetapkan integer unik kepada setiap kategori Profesion dalam set data kami.

Untuk melaksanakan pengekodan label, kami boleh menggunakan kod yang disediakan oleh ChatGPT:

Sebaliknya, pengekodan satu panas mencipta pembolehubah binari untuk setiap kategori Profesion seperti yang ditunjukkan dalam imej di bawah:

Contoh di atas seharusnya memberi anda pemahaman tentang menggunakan ChatGPT bersama-sama dengan projek sains data anda.

Satu lagi langkah biasa yang perlu kita lakukan sebelum melaksanakan model pembelajaran mesin ialah pengekodan dan penskalaan, jadi mari kita lihat cara kita boleh menggunakan ChatGPt untuk membantu saintis data dengan pengekodan dan penskalaan.

3. Menskalakan Pembolehubah Berangka

Selalunya, apabila anda bekerja dengan data, anda mungkin menjumpai nombor yang terlalu kecil atau terlalu besar. Dalam kes sedemikian, anda perlu menskalakan pembolehubah berangka anda. Dengan kaedah penskalaan, anda boleh melaraskan pembolehubah berangka untuk mempunyai skala seragam.

Terdapat dua cara untuk menskalakan pembolehubah berangka:

• Skala min-maks : Menskalakan nilai antara 0 dan 1

• Penskalaan piawai : Memusatkan data di sekitar min dengan sisihan piawai 1

Mari kita laksanakan dua kaedah penskalaan berangka di atas pada set data.

Katakan lajur "Umur" ialah pembolehubah berangka kami untuk penskalaan standard dan penskalaan maks min. Anda boleh menggunakan gesaan berikut untuk menjana kod bagi dua teknik penskalaan di atas.

Bertindak sebagai pembangun perisian dan melanjutkan skrip Python sebelumnya dengan menambahkan penskalaan standard dan penskalaan min-maks untuk lajur 'Umur' dalam DataFrame. Gunakan StandardScaler sklearn untuk penskalaan standard dan MinMaxScaler untuk penskalaan min-max. Gunakan penskalaan standard dahulu, diikuti dengan penskalaan min-maks.

ChatGPT akan memberi anda kod yang serupa dengan yang berikut:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# Standard scaling for the 'Age' column
std_scaler = StandardScaler()
data['Age'] = std_scaler.fit_transform(data[['Age']])

# Min-max scaling for the 'Age' column
min_max_scaler = MinMaxScaler()
data['Age'] = min_max_scaler.fit_transform(data[['Age']])

Mari kita laksanakan kod ini pada set data huraikan kami. Pertama, kami akan menskalakan pembolehubah umur kami dengan teknik penskalaan standard seperti yang ditunjukkan di bawah:

Seterusnya, kami akan menggunakan teknik penskalaan min-maks untuk menskalakan pembolehubah umur kami dengan kod yang diberikan oleh ChatGPT:

Kini, data anda sedia untuk kejuruteraan ciri. Anda kini boleh meneroka hubungan antara pembolehubah dalam set data anda untuk mencipta ciri baharu dan meningkatkan prestasi model.

2. Menggunakan ChatGPT untuk Analisis dan Visualisasi Data

Sebagai seorang saintis data, adalah penting untuk memulakan projek sains data anda dengan melakukan Analisis Data Penerokaan (EDA). Pada peringkat ini, anda akan menyelami jauh ke dalam data anda, membersihkan dan memprosesnya terlebih dahulu untuk menyediakan analisis selanjutnya.

Menggunakan model bahasa seperti ChatGPT boleh meningkatkan produktiviti anda dengan ketara semasa EDA. Dengan ChatGPT, anda boleh mengautomasikan tugas asas seperti mencipta DataFrame panda atau menjana statistik ringkasan. Ini membolehkan anda memberi tumpuan kepada tugas yang lebih kompleks.

Semasa fasa penerokaan data, saintis data boleh menggunakan ChatGPT untuk menjana coretan kod untuk pelbagai tugas, seperti:

• Memuatkan data ke dalam DataFrame panda

• Memvisualisasikan nilai yang hilang dan mengendalikannya dengan sewajarnya

• Mencipta histogram, plot serakan atau jenis plot lain untuk meneroka taburan dan perhubungan yang berubah-ubah

Mari lihat contoh setiap tugas di atas!

Kami akan melakukan EDA pada set data dengan lajur berikut: Umur, Gaji, Pengalaman, Job_Role

Katakan anda mempunyai set data yang anda ingin muatkan ke dalam DataFrame panda anda. Anda boleh menggunakan gesaan set data berikut:

Bertindak sebagai saintis data dan tulis kod Python untuk menggambarkan nilai yang hilang dalam set data menggunakan peta haba daripada perpustakaan Seaborn. Selepas itu, kendalikan nilai yang hilang dengan menggantikannya dengan nilai min untuk lajur berangka dan kategori yang paling kerap untuk lajur kategori.

ChatGPT akan memberi anda kod yang serupa dengan yang berikut:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Visualizing missing values
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(data.isnull(), cbar=False, cmap='viridis')
plt.show()

# Handling missing values - imputing with mean value (for numeric columns)
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
# For categorical columns, we can fill the missing values with the most frequent category
data['Job_Role'].fillna(data['Job_Role'].mode()[0], inplace=True)

Kod panda berikut mula-mula akan menggambarkan nilai yang hilang dalam set data anda seperti yang ditunjukkan di bawah:

Kemudian ia akan mengendalikan nilai yang hilang dengan mengaitkannya dengan nilai min.

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang mengendalikan nilai yang hilang dalam Python, lihat video berikut:

Untuk membuat visualisasi data, anda boleh memberikan gesaan berikut kepada ChatGPT:

Bertindak sebagai saintis data dan tulis skrip Python untuk mencipta histogram bagi lajur 'Umur' dalam set data menggunakan matplotlib

ChatGPT akan memberi anda kod yang serupa dengan yang berikut:

data['Age'].hist(bins=30)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

Kod di atas akan menggambarkan lajur umur dalam set data.

Fikiran Akhir

ChatGPT menawarkan nilai hebat untuk saintis data. Pertama, ia menjimatkan masa. Seperti yang telah kita lihat, ia boleh menjana kod dengan cepat untuk tugas seperti memuatkan data, mengendalikan nilai yang hilang atau membuat plot. Ini bermakna anda boleh menumpukan pada gambaran yang lebih besar bagi projek anda, bukan hanya butiran pengekodan.

Kedua, ia mudah digunakan. Kunci untuk memanfaatkan ChatGPT sepenuhnya ialah belajar untuk bertanya soalan yang betul melalui kejuruteraan segera. Semasa anda berlatih, anda akan menjadi lebih baik dalam merangka gesaan anda, menjadikan ChatGPT sebagai alat yang lebih berguna.

ChatGPT ialah pembantu yang berkuasa dalam perjalanan sains data anda, tetapi anda tidak seharusnya bergantung sepenuhnya pada ChatGPT untuk melakukan projek anda. Sebaliknya, gunakannya sebagai pembantu dan belajar bersebelahan dengannya supaya set kemahiran anda berkembang mengikut masa!