ChatGPT voor gegevensanalisten: use cases en voorbeelden

Voorop blijven in data-analyse is essentieel voor uw succes in het bedrijfsleven. Een van de meest innovatieve tools die tot uw beschikking staat, is ChatGPT , een AI-gestuurd platform dat is ontworpen om uw werk te stroomlijnen.

ChatGPT is een tool van onschatbare waarde voor chatdata-analisten die kunnen helpen bij het uitvoeren van verkennende data-analyse, het genereren van inzichtelijke visualisaties, het schrijven van code en het uitvoeren van geavanceerde statistische modellering.

Dit artikel bespreekt het gebruik van ChatGPT voor data-analyse, de voordelen, beperkingen en nog veel meer. Dus gordel om en laten we erin duiken!

Inhoudsopgave

• Wat is ChatGPT?
• Hoe ChatGPT te gebruiken bij gegevensanalyse
  • 1. Visualisaties
  • 2. Voorspellingen
  • 3. Aanbevelingen
  • 4. Verkennende gegevensanalyse
  • 5. Genereren van SQL-code
  • 6. Sentimentanalyse
• Top 6 voordelen van het gebruik van ChatGPT voor gegevensanalyse
• Beperkingen van ChatGPT bij gegevensanalyse
• Hoe ChatGPT gegevensanalisten kan helpen gegevens vanuit verschillende invalshoeken te verkennen en verborgen patronen te ontdekken
  • 1. Genereer alternatieve perspectieven
  • 2. Zorg voor context- en domeinkennis
  • 3. Identificeer patronen en afwijkingen
  • 4. Ondersteun hypothesetesten
  • 5. Faciliteer gegevensgestuurde besluitvorming
• Hoe ChatGPT data-analisten kan helpen om veelvoorkomende uitdagingen op het gebied van data-analyse aan te pakken
  • 1. Gebrek aan domeinexpertise
  • 2. Gegevens opschonen en voorbewerken
  • 3. Complexe statistische analyse
  • 4. Rapport schrijven en communiceren
• Toekomst van ChatGPT in data-analyse
• Laatste gedachten

Wat is ChatGPT?

ChatGPT, ontwikkeld door OpenAI , is een krachtige AI-chatbot voor natuurlijke taalverwerking (NLP) die geavanceerde taalmodellen en machine learning-technieken gebruikt om vragen in natuurlijke taal te begrijpen en antwoorden te genereren.

Als data-analist kun je veel profiteren van de mogelijkheden van ChatGPT bij verschillende taken, zoals:

• Codefragmenten genereren in Python , R, SQL en andere programmeertalen

• Datasets analyseren en inzichten verschaffen

• Ondersteuning bij projectplanning en toewijzing van middelen

• Assisteren bij onderzoeks- en datagedreven taken

Door ChatGPT in uw workflow op te nemen, kunt u kostbare tijd besparen, complexe processen stroomlijnen en uw efficiëntie als data-analist verbeteren.

Nu je een kort overzicht hebt van wat ChatGPT is, gaan we in de volgende sectie kijken naar manieren waarop ChatGPT wordt gebruikt bij gegevensanalyse.

Hoe ChatGPT te gebruiken bij gegevensanalyse

Door gebruik te maken van zijn begrip van menselijke taal en zijn vermogen om coherente en contextueel geschikte antwoorden te genereren, kan ChatGPT een waardevol hulpmiddel zijn op het gebied van gegevensanalyse.

Het kan op verschillende manieren ondersteuning bieden, zoals assisteren bij verkennende gegevensanalyse, het genereren van SQL-code, het doen van voorspellingen en aanbevelingen, sentimentanalyse en nog veel meer.

Laten we in detail bespreken hoe ChatGPT kan worden gebruikt in data-analyse.

1. Visualisaties

Hoewel ChatGPT geen afbeeldingen kan maken zonder de plug-in voor code-interpreter , kan het een waardevol hulpmiddel zijn bij het bedenken van ideeën voor de beste manier om uw gegevensanalysetaken te visualiseren.

Het kan u helpen ideeën te bedenken voor inzichtelijke diagrammen en grafieken waarmee u en uw publiek de relaties binnen uw datasets kunnen begrijpen.

2. Voorspellingen

Het gebruik van ChatGPT in uw voorspellende analyses kan u helpen nauwkeurigere resultaten te behalen en uw workflow te stroomlijnen. Met zijn machine learning-mogelijkheden stelt ChatGPT u in staat om:

• Help u bij het bedenken van prognosemodellen op basis van uw gegevens.

• Optimaliseer bestaande voorspellende modellen om rapporten met verbeteringen te genereren.

• Ontdek nieuwe associaties en trends binnen uw gegevens.

Hier is een voorbeeld van testgegevens voor het scenario voor het voorspellen van klantverloop:

In dit voorbeeld hebben we verschillende klantkenmerken, zoals leeftijd, contractduur, maandelijkse kosten, totale kosten, servicegebruik en de doelvariabele Churn.

Elke rij vertegenwoordigt een klant en de kolommen bevatten de bijbehorende kenmerken. De kolom Churn geeft aan of een klant is gechurnd (Ja) of niet (Nee).

U kunt deze testgegevens gebruiken om het getrainde voorspellende model en het geïntegreerde ChatGPT-systeem te evalueren. Door de klantkenmerken in het systeem in te voeren, kunt u de door het model gegenereerde voorspellingen observeren en communiceren met ChatGPT om uitleg te krijgen of vragen te stellen over mogelijk klantverloop.

3. Aanbevelingen

ChatGPT kan u aanbevelingen doen voor uw data-analyseprojecten die u kunnen helpen om weloverwogen beslissingen te nemen. Met behulp van machine learning en begrip van natuurlijke taal kan ChatGPT:

• Stel relevante functies voor voor het bouwen en analyseren van modellen.

• Bied praktische benaderingen om problemen met gegevenskwaliteit aan te pakken.

• Gids voor het selecteren van de beste analysetools en -technieken voor uw specifieke gebruikssituatie.

Hieronder ziet u een illustratie van real-world data-analyseprojectaanbevelingen van ChatGPT, samen met voorbeelddatasets:

Onthoud dat dit slechts enkele voorbeelden zijn en dat er talloze andere mogelijkheden zijn, afhankelijk van uw specifieke branche en beschikbaarheid van gegevens.

Stem de projecten af ​​op uw interesses en doelstellingen, en zorg ervoor dat u tijdens uw analyse de gegevensprivacy en ethische overwegingen respecteert.

4. Verkennende gegevensanalyse

ChatGPT kan u helpen met verkennende data-analyse (EDA), een essentiële stap in het begrijpen van uw gegevens en het formuleren van hypothesen. Door ChatGPT te gebruiken, kunt u:

• Ontvang advies over welke variabelen of relaties u moet onderzoeken.

• Ontvang suggesties voor gegevenstransformaties om uw analyse te optimaliseren.

• Verkrijg informatieve samenvattende statistieken over uw datasets.

Door ChatGPT te gebruiken in uw workflow voor gegevensanalyse, kunt u beter geïnformeerde beslissingen nemen, visueel aantrekkelijke weergaven maken en uw analytische processen optimaliseren.

5. Genereren van SQL-code

ChatGPT kan data-analisten helpen bij hun dagelijkse werk door snel SQL- codefragmenten te genereren op basis van natuurlijke taalinvoer.

Hierdoor hoeft u minder tijd te besteden aan het schrijven van complexe query's, zodat u meer tijd kunt besteden aan het interpreteren van de queryresultaten en het afleiden van bruikbare inzichten uit uw gegevens.

U kunt ChatGPT bijvoorbeeld vragen een SQL-query te maken om een ​​specifieke set gegevens op te halen, zoals:

"Laat me de gemiddelde omzet per maand zien voor het jaar 2020."

ChatGPT kan dit vertalen naar een SQL-query zoals:

SELECT AVG(revenue) AS average_revenue, MONTH(date) AS month
FROM sales
WHERE YEAR(date) = 2020
GROUP BY MONTH(date);

6. Sentimentanalyse

Naast het genereren van code kan ChatGPT worden gebruikt om sentimentanalyse uit te voeren op grote hoeveelheden tekstgegevens.

Als data-analist kunt u deze functie gebruiken om feedback van klanten, aanwezigheid op sociale media of zelfs interne bedrijfscommunicatie te begrijpen.

Het proces omvat het gebruik van ChatGPT om op natuurlijke wijze een sentimentscore te verwerken en toe te wijzen aan elk stuk tekstgegevens. Deze scores kunnen vervolgens worden gegroepeerd, samengevat en gevisualiseerd om waardevolle informatie te bieden voor het nemen van beslissingen in een organisatie.

Samenvattend kun je als data-analist ChatGPT gebruiken om:

• Haal enorme datasets op en analyseer ze.

• Verkennende gegevensanalyse uitvoeren, inclusief het genereren van samenvattingen en visualisaties.

• Genereer SQL-codefragmenten om uw zoekprocessen te vereenvoudigen.

• Perform sentiment analysis on text data to gain valuable insights into customer and organizational sentiment.

By adopting ChatGPT in your data strategy, you can increase your efficiency and make better-informed decisions to drive growth and success for your organization.

In the next section, we look at 6 benefits of using ChatGPT in the field of data analysis.

Top 6 Benefits of Using ChatGPT for Data Analysis

ChatGPT presents a range of benefits to data analysts, helping them tackle various challenges.

Discussed below are the top benefits of using ChatGPT for data analysis.

1. Quick Access to Information: Data analysts often need to refer to documentation, libraries, and programming languages while working on their analysis tasks. ChatGPT can provide quick access to information by answering questions, explaining concepts, and providing code snippets, reducing the time spent searching for resources.

2. On-Demand Support: Data analysts can rely on ChatGPT as an on-demand support system. They can ask questions, seek clarifications, or request guidance on various data analysis topics and tips for further analysis. ChatGPT can provide immediate responses, allowing analysts to overcome roadblocks or gain insights without having to wait for assistance from colleagues or superiors.

3. Machine Learning Guidance: Data analysts often work with machine learning models to extract insights or build predictive models. ChatGPT can guide in selecting appropriate machine learning algorithms, feature engineering techniques, model evaluation methods, and parameter tuning strategies. This can help analysts make informed decisions and optimize their models effectively.

4. Data Preprocessing and Cleaning: Data analysts spend a significant amount of time preparing and cleaning data before analysis. ChatGPT can provide recommendations on data preprocessing techniques, handling missing values, dealing with outliers, and resolving quality issues in customer data. This can help streamline the data preparation process and ensure quality analysis.

5. Handling Large Datasets: Data analysts often work with large datasets that can be time-consuming to process and analyze. ChatGPT can assist in handling such datasets by providing suggestions on efficient data manipulation techniques, data cleaning methods, and data visualization options. This can help analysts streamline their workflow and improve productivity.

6. Statistical Analysis and Modeling: ChatGPT can assist data analysts in performing statistical analyses and building models. Analysts can seek guidance on selecting the appropriate statistical tests, understanding model assumptions, interpreting results, and choosing the right machine learning algorithms.

ChatGPT also has limitations, just like any other technology today. Find out what these limitations are in the next section.

Limitations of ChatGPT in Data Analysis

As a data analyst, you may find that ChatGPT has some limitations.

Some significant concerns when using ChatGPT or any AI language model for your data operations include:

• ChatGPT is not always perfect at understanding nuanced or technical language, which may affect the accuracy of its analysis in specialized domains.

• There might be cases where context is crucial, and ChatGPT may provide incorrect or irrelevant responses if it does not understand the context.

• Don’t use it to analyze data for real-time, high-stakes decisions as there may be a chance of errors or unexpected outputs.

• Reliability can be an issue, as the model may not always provide consistent results.

• The model may have access to sensitive information. Ensure that you use the tool on trusted platforms and follow the necessary precautions to safeguard your data.

• AI models, including ChatGPT, can sometimes generate outputs that may seem plausible but are incorrect or misleading. Always verify and cross-check the information provided by the tool to ensure data integrity.

• Be mindful of potential data biases affecting ChatGPT’s responses, as its training data may contain real-world biases. Remaining aware of potential biases can help you mitigate their impact on your data.

All things considered, ChatGPT is a valuable tool in data analysis but should always be complemented with human expertise and vigilance.

In the next section, we cover ways in which ChatGPT can help you as a data analyst to explore data from different angles.

How ChatGPT Can Help Data Analysts Explore Data from Different Angles and Uncover Hidden Patterns

ChatGPT can be a valuable tool for analysts to explore data from various angles and uncover hidden patterns.

Here’s how it can assist in the data exploration process:

1. Generate Alternative Perspectives

ChatGPT can help analysts think outside the box by generating alternative perspectives and hypotheses about data.

By exploring different angles, analysts can uncover patterns that may not be immediately apparent.

For example, ChatGPT can generate data on variables such as customer demographics, usage patterns, service details, and whether the customer churned or not. It can then generate alternative perspectives and hypotheses about the factors influencing customer churn.

These alternative perspectives and hypotheses generated by ChatGPT serve as starting points for further exploration and analysis.

You can test these hypotheses using statistical methods, build predictive models, or perform deeper data analysis to validate or refine these perspectives in your specific context.

2. Provide Context and Domain Knowledge

ChatGPT can offer contextual information and domain knowledge related to the dataset.

It can provide explanations of statistical concepts, algorithms, or methodologies that analysts may not be familiar with.

This can help analysts make more informed decisions and guide their exploration.

3. Identify Patterns and Anomalies

ChatGPT can help analysts identify patterns and anomalies in the data by analyzing the information across different dimensions.

It can uncover relationships or trends that might have been missed initially and alert analysts of any unusual observations that require further investigation.

For example, let’s say we have a dataset containing daily temperature readings for a particular city over several years. We want to identify any unusual patterns or anomalies in the data that might indicate extreme weather events or data recording errors.

Here’s a snippet of the dataset:

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
...          ...

Using ChatGPT, we can perform the following steps to identify patterns and anomalies:

1. Exploratory Data Analysis: We can ask ChatGPT to analyze the dataset and provide insights on the overall distribution of temperatures. For example, we can ask questions like:

• “What is the average temperature in the dataset?”

• “Are there any noticeable trends or seasonality in the temperature readings?”

• “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?”

• "Zijn er plotselinge sprongen of dalingen in temperatuur die als anomalieën kunnen worden beschouwd?"

Door ChatGPT te gebruiken, kunnen analisten de gegevens verkennen, specifieke vragen stellen en inzichten ontvangen die hen kunnen helpen patronen en afwijkingen te identificeren.

Dit iteratieve proces stelt analisten in staat om een ​​dieper inzicht in de gegevens te krijgen en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van de bevindingen.

4. Ondersteun hypothesetesten

Analisten kunnen hypothesen formuleren op basis van hun eerste verkenning, en ChatGPT kan helpen bij het ontwerpen van experimenten of het voorstellen van statistische tests om die hypothesen te valideren.

Het kan begeleiding bieden en geschikte methodologieën aanbevelen voor het testen van hypothesen.

Stel dat u een dataset heeft met informatie over de verkoop van twee verschillende producten, A en B, in verschillende regio's. U wilt de hypothese testen dat de gemiddelde verkoop van product A hoger is dan de gemiddelde verkoop van product B.

Zo kan ChatGPT u helpen met het testen van hypothesen:

1. Noem de nul- en alternatieve hypothesen

• Nulhypothese (H0) : De gemiddelde verkoop van product A is gelijk aan of kleiner dan de gemiddelde verkoop van product B.

• Alternatieve hypothese (HA) : de gemiddelde verkoop van product A is hoger dan de gemiddelde verkoop van product B.

2. Kies een significantieniveau

Selecteer een significantieniveau (?) om de drempel te bepalen voor het verwerpen van de nulhypothese. Veelvoorkomende keuzes zijn 0,05 (5%) of 0,01 (1%).

3. Voer een t-toets uit

Bereken de t-statistiek en p-waarde om de hypothese te evalueren. De t-toets vergelijkt de gemiddelden van twee groepen om te bepalen of ze significant verschillen. In dit geval voert u een onafhankelijke t-toets met twee steekproeven uit.

4. Interpreteer de resultaten

Op basis van de p-waarde verkregen uit de t-toets, kunt u de nulhypothese verwerpen of niet verwerpen.

Als de p-waarde kleiner is dan het gekozen significantieniveau (?), verwerp je de nulhypothese en concludeer je dat er bewijs is dat de alternatieve hypothese ondersteunt. Als de p-waarde groter is dan ?, verwerp je de nulhypothese niet.

5. Faciliteer gegevensgestuurde besluitvorming

ChatGPT kan inzichten bieden op basis van patronen die het in de data ontdekt. Analisten kunnen deze inzichten gebruiken om datagestuurde beslissingen te nemen, potentiële risico's te identificeren of strategieën te ontwikkelen om processen te optimaliseren en prestaties te verbeteren.

Bekijk deze video van het EnterpriseDNA YouTube-kanaal voor meer informatie over het vinden van patronen in gegevens:

In het volgende gedeelte behandelen we veelvoorkomende uitdagingen op het gebied van gegevensanalyse en manieren waarop een gegevensanalist ChatGPT kan gebruiken om hiervoor oplossingen te vinden.

Hoe ChatGPT data-analisten kan helpen om veelvoorkomende uitdagingen op het gebied van data-analyse aan te pakken

ChatGPT kan een waardevol hulpmiddel zijn bij het aanpakken van veelvoorkomende uitdagingen tijdens het gegevensanalyseproces.

Hier zijn een paar manieren waarop ChatGPT kan helpen:

1. Gebrek aan domeinexpertise

Uitdaging

Gegevensanalisten kunnen datasets tegenkomen uit onbekende domeinen, waardoor het moeilijk kan zijn om de gegevens te begrijpen en zinvolle inzichten te verkrijgen.

Oplossing

ChatGPT kan daarbij helpen door domeinspecifieke kennis en uitleg te geven. Het kan analisten helpen de context, relevante variabelen en algemene analysetechnieken die specifiek zijn voor het domein te begrijpen.

Door vragen te stellen en begeleiding te krijgen van ChatGPT, kunnen analisten het gebrek aan domeinexpertise overwinnen.

2. Gegevens opschonen en voorbewerken

Uitdaging

Gegevens vereisen vaak uitgebreide opschoning en voorverwerking vóór analyse. Het identificeren en verwerken van ontbrekende waarden, uitschieters en inconsistente indelingen kan tijdrovend en foutgevoelig zijn.

Oplossing

ChatGPT kan technieken voor het opschonen van gegevens voorstellen, zoals het omgaan met ontbrekende waarden, methoden voor het detecteren van uitschieters en het standaardiseren van gegevensindelingen.

Het kan richtlijnen geven voor best practices en passende stappen voor gegevensverwerking aanbevelen, waardoor analisten dit proces kunnen stroomlijnen en de gegevenskwaliteit kunnen waarborgen.

3. Complexe statistische analyse

Uitdaging

Het uitvoeren van complexe statistische analyses, zoals regressie, tijdreeksanalyse of clustering, vereist expertise in statistische modellering en programmering.

Oplossing

ChatGPT kan helpen bij statistische analysetechnieken en de onderliggende concepten uitleggen. Het kan geschikte modellen en methodologieën voorstellen op basis van de gegevens en onderzoeksvragen voor uw business intelligence-behoeften.

Bovendien kan ChatGPT analisten helpen bij het interpreteren en valideren van de resultaten van statistische analyses.

4. Rapport schrijven en communiceren

Uitdaging

Het duidelijk communiceren van analysebevindingen kan een uitdaging zijn, vooral wanneer het gaat om verschillende belanghebbenden met verschillende niveaus van technische kennis.

Oplossing

ChatGPT kan helpen bij het genereren van rapporten door de belangrijkste bevindingen uit gegevensbronnen samen te vatten, visualisaties voor te stellen, inhoud te proeflezen en de taal te verfijnen. Het kan ook helpen om complexe concepten op een gebruiksvriendelijke manier uit te leggen.

De hulp van ChatGPT verbetert de duidelijkheid en kwaliteit van rapporten, waardoor ze toegankelijker worden voor een breder publiek.

Laten we nu eens kijken hoe de toekomst eruit kan zien op het gebied van data-analyse met het potentieel dat ChatGPT te bieden heeft.

Toekomst van ChatGPT in data-analyse

Als data-analist bent u zich waarschijnlijk bewust van het snel evoluerende landschap van data-analyse. Nu kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) steeds vaker voorkomen, transformeren tools zoals ChatGPT, een AI-taalmodel dat natuurlijke taal kan begrijpen en genereren, databewerkingen.

Een belangrijk voordeel van ChatGPT is de mogelijkheid om sommige taken te automatiseren die traditioneel onder het domein van analytische taken vallen.

Dit betekent dat u processen kunt stroomlijnen, zoals het opschonen van gegevens, voorverwerking en zelfs het identificeren van potentiële mogelijkheden voor functie-engineering.

Door de tijd die wordt besteed aan handmatige taken te minimaliseren, kunt u zich meer richten op complexe aspecten van uw werk.

Hier zijn enkele mogelijke verbeteringen die we kunnen zien:

1. Verbeterde data-exploratie: ChatGPT kan data-analisten helpen bij het effectiever verkennen en begrijpen van complexe datasets. Door met analisten te praten, kan het model interactieve en dynamische gegevensvisualisaties bieden, ad-hocvragen over de gegevens beantwoorden en inzichten en aanbevelingen bieden op basis van patronen die het ontdekt.

2. Geautomatiseerde gegevensvoorbereiding: het opschonen, voorbewerken en feature-engineering van gegevens zijn tijdrovende taken in de pijplijn voor gegevensanalyse. ChatGPT zou kunnen helpen bij het automatiseren van sommige van deze stappen door de instructies van analisten te begrijpen, gegevenstransformaties voor te stellen en gegevensverwerkingstaken uit te voeren op basis van conversatie-invoer, waardoor uiteindelijk de gegevensvoorbereidingsfase wordt versneld.

3. Augmented Data Modeling : ChatGPT zou kunnen fungeren als een medewerker voor data-analisten tijdens de modelleringsfase. Analisten konden hun hypothesen, experimentele opstellingen en modelevaluatiestrategieën met het taalmodel bespreken. ChatGPT kan alternatieve benaderingen genereren, inzicht geven in mogelijke valkuilen en het modelleringsproces helpen verfijnen door middel van interactieve discussies.

4. Verklaarbare AI en interpreteerbaarheid : AI-modellen worden vaak kritisch bekeken vanwege hun black-box karakter. Toekomstige iteraties van ChatGPT zouden verklaarbaarheidsfuncties kunnen bevatten om analisten te helpen begrijpen hoe het model tot zijn conclusies is gekomen. Door uitleg, rechtvaardigingen en visualisaties te geven, kan ChatGPT helpen bij het interpreteren van de resultaten van complexe data-analyses en de transparantie verbeteren.

5. Geautomatiseerde rapportgeneratie: ChatGPT kan uitgebreide rapporten genereren met een samenvatting van de resultaten van data-analyse. Door de context, het gewenste publiek en de vereisten te begrijpen, kon ChatGPT voor mensen leesbare rapporten genereren met visualisaties, belangrijke inzichten en bruikbare aanbevelingen, wat tijd en moeite voor analisten bespaart.

6. Realtime gegevensbewaking: ChatGPT kan continu gegevensstromen bewaken en analisten in realtime waarschuwen voor afwijkingen of interessante patronen. Door interactie met analisten en het verstrekken van meldingen of inzichten wanneer deze zich voordoen, kan ChatGPT proactieve besluitvorming mogelijk maken en helpen bij het identificeren van kritieke trends of opkomende problemen.

Laatste gedachten

Terwijl u doorgaat met het navigeren door de toekomst van data-analyse, zal het omarmen van tools zoals ChatGPT en het benutten van hun mogelijkheden essentieel zijn voor datawetenschappers die voorop willen blijven lopen.

Het benutten van AI-ontwikkelingen zoals ChatGPT zal niet alleen de efficiëntie van het werk van een data-analist verhogen, maar kan ook een game-changer blijken te zijn bij het verbeteren van de workflow voor data-analyse.

In dit artikel hebben we onderzocht hoe ChatGPT kan worden gebruikt door data-analisten, de voordelen van het gebruik van ChatGPT voor data-analyse, de beperkingen van ChatGPT plus enkele uitdagingen in data-analyse, en hoe ChatGPT kan worden gebruikt om deze uitdagingen op te lossen.

We hebben u een duidelijk perspectief gegeven van hoe u, als data-analist, ChatGPT kunt gebruiken om uw werk efficiënter te maken, terwijl u tijd bespaart en zorgt voor kwaliteitsanalyse!