ChatGPT para analistas de dados: casos de uso e exemplos

Ficar à frente na análise de dados é essencial para o seu sucesso nos negócios. Uma das ferramentas mais inovadoras à sua disposição é o ChatGPT , uma plataforma orientada por IA projetada para agilizar seu trabalho.

O ChatGPT é uma ferramenta inestimável para analistas de chatdata que pode auxiliar na realização de análises exploratórias de dados, gerando visualizações perspicazes, escrevendo código e realizando modelagem estatística avançada.

Este artigo discutirá o uso do ChatGPT para análise de dados, seus benefícios, limitações e muito mais. Então aperte os cintos e vamos mergulhar!

Índice

• O que é o ChatGPT?
• Como usar o ChatGPT na análise de dados
  • 1. Visualizações
  • 2. Previsões
  • 3. Recomendações
  • 4. Análise Exploratória de Dados
  • 5. Geração de Código SQL
  • 6. Análise de sentimento
• Os 6 principais benefícios do uso do ChatGPT para análise de dados
• Limitações do ChatGPT na análise de dados
• Como o ChatGPT pode ajudar os analistas de dados a explorar dados de diferentes ângulos e descobrir padrões ocultos
  • 1. Gere Perspectivas Alternativas
  • 2. Forneça contexto e conhecimento de domínio
  • 3. Identificar Padrões e Anomalias
  • 4. Teste de hipótese de suporte
  • 5. Facilite a tomada de decisão baseada em dados
• Como o ChatGPT pode ajudar os analistas de dados a enfrentar os desafios comuns da análise de dados
  • 1. Falta de experiência no domínio
  • 2. Limpeza e pré-processamento de dados
  • 3. Análise Estatística Complexa
  • 4. Redação e comunicação do relatório
• Futuro do ChatGPT na análise de dados
• Pensamentos finais

O que é o ChatGPT?

O ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI , é um poderoso chatbot de IA de processamento de linguagem natural (NLP) que usa modelos avançados de linguagem e técnicas de aprendizado de máquina para entender consultas de linguagem natural e gerar respostas.

Como analista de dados, você pode se beneficiar muito das habilidades do ChatGPT em várias tarefas, como:

• Gerando trechos de código em Python , R, SQL e outras linguagens de programação

• Analisando conjuntos de dados e fornecendo insights

• Apoiando você no planejamento do projeto e na alocação de recursos

• Ajudar com tarefas de pesquisa e baseadas em dados

Ao incorporar o ChatGPT ao seu fluxo de trabalho, você pode economizar um tempo valioso, simplificar processos complexos e aumentar sua eficiência como analista de dados.

Agora que você tem uma breve visão geral do que é o ChatGPT, vamos ver como o ChatGPT é usado na análise de dados na próxima seção.

Como usar o ChatGPT na análise de dados

Ao usar sua compreensão da linguagem humana e sua capacidade de gerar respostas coerentes e contextualmente apropriadas, o ChatGPT pode ser uma ferramenta valiosa no campo da análise de dados.

Ele pode fornecer suporte de várias maneiras, como auxiliar na análise exploratória de dados, geração de código SQL, fazer previsões e recomendações, análise de sentimentos e muito mais.

Vamos discutir em detalhes como o ChatGPT pode ser usado na análise de dados.

1. Visualizações

Embora o ChatGPT não possa criar imagens sem o plug-in do interpretador de código , ele pode ser uma ferramenta valiosa para apresentar ideias sobre a melhor maneira de visualizar suas tarefas de análise de dados.

Ele pode ajudá-lo a ter ideias para tabelas e gráficos perspicazes que permitem que você e seu público entendam os relacionamentos dentro de seus conjuntos de dados.

2. Previsões

O uso do ChatGPT em sua análise preditiva pode ajudá-lo a obter resultados mais precisos e otimizar seu fluxo de trabalho. Com seus recursos de aprendizado de máquina, o ChatGPT permite:

• Ajudá-lo a criar modelos de previsão com base em seus dados.

• Otimize os modelos preditivos existentes para gerar relatórios com melhorias.

• Descubra novas associações e tendências em seus dados.

Aqui está um exemplo de dados de teste para o cenário de previsão de rotatividade de clientes:

Neste exemplo, temos vários atributos do cliente, como idade, duração do contrato, cobranças mensais, cobranças totais, uso do serviço e a variável de destino Churn.

Cada linha representa um cliente e as colunas contêm seus atributos correspondentes. A coluna Churn indica se um cliente desistiu (Sim) ou não (Não).

Você pode usar esses dados de teste para avaliar o modelo preditivo treinado e o sistema ChatGPT integrado. Ao inserir os atributos do cliente no sistema, você pode observar as previsões geradas pelo modelo e interagir com o ChatGPT para obter explicações ou tirar dúvidas sobre possíveis churn.

3. Recomendações

O ChatGPT pode fornecer recomendações para seus projetos de análise de dados que podem ajudá-lo a tomar decisões mais informadas. Usando seu aprendizado de máquina e compreensão de linguagem natural, o ChatGPT pode:

• Sugira recursos relevantes para construção e análise de modelos.

• Ofereça abordagens práticas para resolver problemas de qualidade de dados.

• Guia sobre como selecionar as melhores ferramentas e técnicas de análise para seu caso de uso específico.

Abaixo está uma ilustração das recomendações do projeto de análise de dados do mundo real do ChatGPT, juntamente com exemplos de conjuntos de dados:

Lembre-se de que esses são apenas alguns exemplos e existem inúmeras outras possibilidades, dependendo do seu setor específico e da disponibilidade de dados.

Adapte os projetos de acordo com seus interesses e objetivos e certifique-se de respeitar a privacidade dos dados e as considerações éticas ao longo de sua análise.

4. Análise Exploratória de Dados

O ChatGPT pode ajudá-lo com a análise exploratória de dados (EDA), uma etapa vital para entender seus dados e formular hipóteses. Ao usar o ChatGPT, você pode:

• Receba orientação sobre quais variáveis ​​ou relacionamentos examinar.

• Receba sugestões de transformações de dados para otimizar sua análise.

• Obtenha estatísticas resumidas informativas sobre seus conjuntos de dados.

A utilização do ChatGPT em seu fluxo de trabalho de análise de dados permite que você tome decisões mais informadas, crie representações visualmente atraentes e otimize seus processos analíticos.

5. Geração de Código SQL

O ChatGPT pode ajudar os analistas de dados em seu trabalho diário, gerando rapidamente trechos de código SQL com base em entradas de linguagem natural.

Isso reduz o tempo gasto escrevendo consultas complexas, para que você possa dedicar mais tempo à interpretação dos resultados da consulta e à obtenção de insights acionáveis ​​de seus dados.

Por exemplo, você pode pedir ao ChatGPT para criar uma consulta SQL para buscar um conjunto específico de dados, como:

“Mostre-me a receita média por mês para o ano de 2020.”

O ChatGPT pode traduzir isso em uma consulta SQL como:

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

6. Análise de sentimento

Além da geração de código, o ChatGPT pode ser utilizado para realizar análises de sentimento em grandes quantidades de dados de texto.

Como analista de dados, você pode usar esse recurso para entender o feedback do cliente, a presença na mídia social ou até mesmo as comunicações internas da empresa.

O processo envolve o uso do ChatGPT para processar naturalmente e atribuir uma pontuação de sentimento a cada parte dos dados de texto. Essas pontuações podem ser agrupadas, resumidas e visualizadas para fornecer informações valiosas para orientar a tomada de decisões em uma organização.

Em resumo, como analista de dados , você pode usar o ChatGPT para:

• Busque e analise vastos conjuntos de dados.

• Realize análises exploratórias de dados, incluindo a geração de resumos e visualizações.

• Gere trechos de código SQL, simplificando seus processos de consulta.

• Realize análises de sentimento em dados de texto para obter informações valiosas sobre o sentimento do cliente e da organização.

Ao adotar o ChatGPT em sua estratégia de dados, você pode aumentar sua eficiência e tomar decisões mais bem informadas para impulsionar o crescimento e o sucesso de sua organização.

Na próxima seção, veremos 6 benefícios do uso do ChatGPT no campo da análise de dados.

Os 6 principais benefícios do uso do ChatGPT para análise de dados

O ChatGPT apresenta uma série de benefícios aos analistas de dados, ajudando-os a enfrentar vários desafios.

Discutidos abaixo estão os principais benefícios do uso do ChatGPT para análise de dados.

1. Acesso rápido às informações : os analistas de dados geralmente precisam consultar documentação, bibliotecas e linguagens de programação enquanto trabalham em suas tarefas de análise. O ChatGPT pode fornecer acesso rápido às informações, respondendo a perguntas, explicando conceitos e fornecendo trechos de código, reduzindo o tempo gasto na busca de recursos.

2. Suporte sob demanda : os analistas de dados podem contar com o ChatGPT como um sistema de suporte sob demanda. Eles podem fazer perguntas, buscar esclarecimentos ou solicitar orientações sobre vários tópicos de análise de dados e dicas para análises posteriores. O ChatGPT pode fornecer respostas imediatas, permitindo que os analistas superem obstáculos ou obtenham insights sem ter que esperar pela ajuda de colegas ou superiores.

3. Orientação de aprendizado de máquina : os analistas de dados geralmente trabalham com modelos de aprendizado de máquina para extrair insights ou criar modelos preditivos. O ChatGPT pode orientar na seleção de algoritmos de aprendizado de máquina apropriados, técnicas de engenharia de recursos, métodos de avaliação de modelo e estratégias de ajuste de parâmetros. Isso pode ajudar os analistas a tomar decisões informadas e otimizar seus modelos de forma eficaz.

4. Pré-processamento e limpeza de dados : os analistas de dados gastam uma quantidade significativa de tempo preparando e limpando os dados antes da análise. O ChatGPT pode fornecer recomendações sobre técnicas de pré-processamento de dados, lidar com valores ausentes, lidar com valores discrepantes e resolver problemas de qualidade nos dados do cliente. Isso pode ajudar a simplificar o processo de preparação de dados e garantir a qualidade da análise.

5. Manipulação de grandes conjuntos de dados : os analistas de dados geralmente trabalham com grandes conjuntos de dados que podem ser demorados para processar e analisar. O ChatGPT pode ajudar a lidar com esses conjuntos de dados, fornecendo sugestões sobre técnicas eficientes de manipulação de dados, métodos de limpeza de dados e opções de visualização de dados. Isso pode ajudar os analistas a otimizar seu fluxo de trabalho e melhorar a produtividade.

6. Análise Estatística e Modelagem : O ChatGPT pode auxiliar os analistas de dados na realização de análises estatísticas e na construção de modelos. Os analistas podem buscar orientação sobre como selecionar os testes estatísticos apropriados, entender as suposições do modelo, interpretar os resultados e escolher os algoritmos de aprendizado de máquina corretos.

O ChatGPT também tem limitações, assim como qualquer outra tecnologia atual. Descubra quais são essas limitações na próxima seção.

Limitações do ChatGPT na análise de dados

Como analista de dados, você pode achar que o ChatGPT tem algumas limitações.

Algumas preocupações importantes ao usar o ChatGPT ou qualquer modelo de linguagem AI para suas operações de dados incluem:

• O ChatGPT nem sempre é perfeito para entender a linguagem nuançada ou técnica, o que pode afetar a precisão de sua análise em domínios especializados.

• Pode haver casos em que o contexto é crucial e o ChatGPT pode fornecer respostas incorretas ou irrelevantes se não entender o contexto.

• Não o use para analisar dados para decisões de alto risco em tempo real, pois pode haver uma chance de erros ou saídas inesperadas.

• A confiabilidade pode ser um problema, pois o modelo nem sempre fornece resultados consistentes.

• O modelo pode ter acesso a informações confidenciais. Certifique-se de usar a ferramenta em plataformas confiáveis ​​e siga as precauções necessárias para proteger seus dados.

• Os modelos de IA, incluindo o ChatGPT, às vezes podem gerar resultados que podem parecer plausíveis, mas são incorretos ou enganosos. Sempre verifique e cruze as informações fornecidas pela ferramenta para garantir a integridade dos dados.

• Esteja atento aos possíveis vieses de dados que afetam as respostas do ChatGPT, pois seus dados de treinamento podem conter vieses do mundo real. Permanecer ciente de possíveis vieses pode ajudá-lo a mitigar o impacto deles em seus dados.

Considerando tudo, o ChatGPT é uma ferramenta valiosa na análise de dados, mas deve sempre ser complementada com experiência e vigilância humanas.

Na próxima seção, abordamos as maneiras pelas quais o ChatGPT pode ajudá-lo como analista de dados a explorar os dados de diferentes ângulos.

Como o ChatGPT pode ajudar os analistas de dados a explorar dados de diferentes ângulos e descobrir padrões ocultos

O ChatGPT pode ser uma ferramenta valiosa para os analistas explorarem dados de vários ângulos e descobrirem padrões ocultos.

Veja como isso pode ajudar no processo de exploração de dados:

1. Gere Perspectivas Alternativas

O ChatGPT pode ajudar os analistas a pensar fora da caixa, gerando perspectivas alternativas e hipóteses sobre os dados.

Ao explorar diferentes ângulos, os analistas podem descobrir padrões que podem não ser imediatamente aparentes.

Por exemplo, o ChatGPT pode gerar dados sobre variáveis ​​como dados demográficos do cliente, padrões de uso, detalhes do serviço e se o cliente desistiu ou não. Pode então gerar perspectivas e hipóteses alternativas sobre os fatores que influenciam a rotatividade de clientes.

Essas perspectivas e hipóteses alternativas geradas pelo ChatGPT servem como pontos de partida para futuras explorações e análises.

Você pode testar essas hipóteses usando métodos estatísticos, criar modelos preditivos ou realizar análises de dados mais profundas para validar ou refinar essas perspectivas em seu contexto específico.

2. Forneça contexto e conhecimento de domínio

O ChatGPT pode oferecer informações contextuais e conhecimento de domínio relacionado ao conjunto de dados.

Ele pode fornecer explicações de conceitos estatísticos, algoritmos ou metodologias com os quais os analistas podem não estar familiarizados.

Isso pode ajudar os analistas a tomar decisões mais informadas e orientar sua exploração.

3. Identificar Padrões e Anomalias

O ChatGPT pode ajudar os analistas a identificar padrões e anomalias nos dados, analisando as informações em diferentes dimensões.

Ele pode revelar relacionamentos ou tendências que podem ter passado despercebidos inicialmente e alertar os analistas sobre quaisquer observações incomuns que exijam uma investigação mais aprofundada.

Por exemplo, digamos que temos um conjunto de dados contendo leituras diárias de temperatura para uma determinada cidade ao longo de vários anos. Queremos identificar quaisquer padrões incomuns ou anomalias nos dados que possam indicar eventos climáticos extremos ou erros de registro de dados.

Aqui está um trecho do conjunto de dados:

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
...          ...

Usando o ChatGPT, podemos realizar as seguintes etapas para identificar padrões e anomalias:

1. Análise Exploratória de Dados : Podemos pedir ao ChatGPT para analisar o conjunto de dados e fornecer informações sobre a distribuição geral de temperaturas. Por exemplo, podemos fazer perguntas como:

• “Qual é a temperatura média no conjunto de dados?”

• “Existem tendências perceptíveis ou sazonalidade nas leituras de temperatura?”

• “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?”

• “Existem saltos ou quedas repentinas de temperatura que possam ser consideradas anomalias?”

Ao interagir com o ChatGPT, os analistas podem explorar os dados, fazer perguntas específicas e receber insights que podem ajudá-los a identificar padrões e anomalias.

Esse processo iterativo permite que os analistas obtenham uma compreensão mais profunda dos dados e tomem decisões informadas com base nas descobertas.

4. Teste de hipótese de suporte

Os analistas podem formular hipóteses com base em sua exploração inicial, e o ChatGPT pode ajudar a projetar experimentos ou sugerir testes estatísticos para validar essas hipóteses.

Ele pode fornecer orientação e recomendar metodologias apropriadas para testes de hipóteses.

Digamos que você tenha um conjunto de dados contendo informações sobre as vendas de dois produtos diferentes, A e B, em regiões diferentes. Você quer testar a hipótese de que as vendas médias do produto A são maiores do que as vendas médias do produto B.

Veja como o ChatGPT pode ajudá-lo com o teste de hipóteses:

1. Enuncie as hipóteses nula e alternativa

• Hipótese Nula (H0) : As vendas médias do produto A são iguais ou menores que as vendas médias do produto B.

• Hipótese alternativa (HA) : As vendas médias do produto A são maiores do que as vendas médias do produto B.

2. Escolha um nível de significância

Selecione um nível de significância (?) para determinar o limite para rejeitar a hipótese nula. As escolhas comuns são 0,05 (5%) ou 0,01 (1%).

3. Realize um teste t

Calcule a estatística t e o valor p para avaliar a hipótese. O teste t compara as médias de dois grupos para determinar se eles são significativamente diferentes. Nesse caso, você realizaria um teste t independente de duas amostras.

4. Interprete os resultados

Com base no valor p obtido no teste t, você pode rejeitar ou não rejeitar a hipótese nula.

Se o valor-p for menor que o nível de significância escolhido (?), você rejeita a hipótese nula e conclui que há evidências para apoiar a hipótese alternativa. Se o valor-p for maior que ?, você falha em rejeitar a hipótese nula.

5. Facilite a tomada de decisão baseada em dados

O ChatGPT pode fornecer insights com base nos padrões que descobre nos dados. Os analistas podem aproveitar esses insights para tomar decisões baseadas em dados, identificar riscos potenciais ou desenvolver estratégias para otimizar processos e melhorar o desempenho.

Para saber mais sobre como encontrar padrões em dados, assista a este vídeo do canal EnterpriseDNA no YouTube:

Na próxima seção, abordamos os desafios comuns da análise de dados e as maneiras pelas quais um analista de dados pode usar o ChatGPT para encontrar soluções para eles.

Como o ChatGPT pode ajudar os analistas de dados a enfrentar os desafios comuns da análise de dados

O ChatGPT pode ser um recurso valioso para lidar com desafios comuns encontrados durante o processo de análise de dados.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais o ChatGPT pode ajudar:

1. Falta de experiência no domínio

Desafio

Os analistas de dados podem encontrar conjuntos de dados de domínios desconhecidos, o que pode dificultar a compreensão dos dados e a extração de insights significativos.

Solução

O ChatGPT pode ajudar fornecendo conhecimento e explicações específicas do domínio. Ele pode ajudar os analistas a entender o contexto, as variáveis ​​relevantes e as técnicas de análise comuns específicas do domínio.

Ao fazer perguntas e receber orientação do ChatGPT, os analistas podem superar a falta de experiência no domínio.

2. Limpeza e pré-processamento de dados

Desafio

Os dados muitas vezes requerem extensa limpeza e pré-processamento antes da análise. Identificar e lidar com valores ausentes, valores discrepantes e formatos inconsistentes pode ser demorado e propenso a erros.

Solução

O ChatGPT pode sugerir técnicas de limpeza de dados, como manipulação de valores ausentes, métodos de detecção de outliers e padronização de formatos de dados.

Ele pode orientar sobre as melhores práticas e recomendar etapas apropriadas de pré-processamento de dados, ajudando os analistas a simplificar esse processo e garantir a qualidade dos dados.

3. Análise Estatística Complexa

Desafio

A execução de análises estatísticas complexas, como regressão, análise de séries temporais ou clustering, requer experiência em modelagem e programação estatística.

Solução

O ChatGPT pode ajudar nas técnicas de análise estatística e explicar os conceitos subjacentes. Ele pode sugerir modelos e metodologias apropriados com base nos dados e questões de pesquisa para suas necessidades de inteligência de negócios.

Além disso, o ChatGPT pode ajudar os analistas a interpretar e validar os resultados das análises estatísticas.

4. Redação e comunicação do relatório

Desafio

Comunicar os resultados da análise com clareza pode ser um desafio, especialmente ao atender a diferentes partes interessadas com níveis variados de conhecimento técnico.

Solução

O ChatGPT pode ajudar na geração de relatórios, resumindo as principais descobertas das fontes de dados, sugerindo visualizações, revisando o conteúdo e refinando o idioma. Também pode ajudar a explicar conceitos complexos de maneira amigável.

A assistência do ChatGPT melhora a clareza e a qualidade dos relatórios, tornando-os mais acessíveis a um público mais amplo.

Vejamos agora como pode ser o futuro na análise de dados com o potencial que o ChatGPT tem a oferecer.

Futuro do ChatGPT na análise de dados

Como analista de dados, você provavelmente está ciente do cenário em rápida evolução da análise de dados. Com a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) se tornando cada vez mais prevalentes, ferramentas como o ChatGPT, um modelo de linguagem AI que pode entender e gerar linguagem natural, estão transformando as operações de dados.

Uma das principais vantagens do ChatGPT é sua capacidade de automatizar algumas tarefas que tradicionalmente se enquadram no domínio dos trabalhos analíticos.

Isso significa que você pode simplificar processos como limpeza de dados, pré-processamento e até mesmo identificar possíveis oportunidades de engenharia de recursos.

Ao minimizar o tempo gasto em tarefas manuais, você pode se concentrar mais em aspectos complexos do seu trabalho.

Aqui estão alguns avanços potenciais que podemos ver:

1. Exploração de dados aprimorada: o ChatGPT pode ajudar os analistas de dados a explorar e entender conjuntos de dados complexos com mais eficiência. Ao conversar com analistas, o modelo pode fornecer visualizações de dados interativas e dinâmicas, responder a perguntas ad hoc sobre os dados e oferecer insights e recomendações com base nos padrões descobertos.

2. Preparação automatizada de dados: limpeza, pré-processamento e engenharia de recursos de dados são tarefas demoradas no pipeline de análise de dados. O ChatGPT pode ajudar a automatizar algumas dessas etapas, compreendendo as instruções do analista, sugerindo transformações de dados e executando tarefas de disputa de dados com base na entrada de conversas, acelerando a fase de preparação de dados.

3. Modelagem de dados aumentada : ChatGPT pode atuar como um colaborador para analistas de dados durante a fase de modelagem. Os analistas podem discutir suas hipóteses, configurações experimentais e estratégias de avaliação de modelo com o modelo de linguagem. O ChatGPT pode gerar abordagens alternativas, fornecer informações sobre possíveis armadilhas e ajudar a refinar o processo de modelagem por meio de discussões interativas.

4. IA explicável e interpretabilidade : os modelos de IA geralmente enfrentam escrutínio devido à sua natureza de caixa preta. As iterações futuras do ChatGPT podem incorporar recursos de explicabilidade para ajudar os analistas a entender como o modelo chegou a suas conclusões. Ao fornecer explicações, justificativas e visualizações, o ChatGPT pode ajudar na interpretação dos resultados de análises de dados complexos e melhorar a transparência.

5. Geração automatizada de relatórios: o ChatGPT pode gerar relatórios abrangentes resumindo os resultados da análise de dados. Ao entender o contexto, o público desejado e os requisitos, o ChatGPT pode gerar relatórios legíveis por humanos com visualizações, informações importantes e recomendações acionáveis, economizando tempo e esforço para os analistas.

6. Monitoramento de dados em tempo real: o ChatGPT pode monitorar continuamente os fluxos de dados e alertar os analistas sobre anomalias ou padrões interessantes em tempo real. Ao interagir com os analistas e fornecer notificações ou insights à medida que ocorrem, o ChatGPT pode permitir a tomada de decisões proativa e ajudar a identificar tendências críticas ou problemas emergentes.

Pensamentos finais

À medida que você continua navegando no futuro da análise de dados, adotar ferramentas como o ChatGPT e tirar proveito de seus recursos será essencial para os cientistas de dados que desejam se manter à frente da curva.

Aproveitar os avanços da IA, como o ChatGPT, não apenas aumentará a eficiência no trabalho de um analista de dados, mas também poderá ser um divisor de águas na melhoria do fluxo de trabalho da análise de dados.

Neste artigo, exploramos como o ChatGPT pode ser usado por analistas de dados, os benefícios de usar o ChatGPT para análise de dados, as limitações do ChatGPT, além de alguns desafios na análise de dados e como o ChatGPT pode ser usado para resolver esses desafios.

Demos a você uma perspectiva clara de como você, como analista de dados, pode usar o ChatGPT para tornar seu trabalho mais eficiente, economizando tempo e garantindo análises de qualidade!