ChatGPT สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ปลดปล่อยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ด้วยการถือกำเนิดของChatGPTบุคคลและธุรกิจต่างๆ ทั่วโลกจึงใช้ ChatGPT เพื่อลดความซับซ้อนของงานประจำวันและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน นักเขียนเนื้อหาใช้มันเพื่อสร้างโครงร่างสำหรับงานของพวกเขาและโปรแกรมเมอร์ใช้มันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโค้ด ในทำนองเดียวกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ใช้ ChatGPT เพื่อทำการวิเคราะห์เชิงลึกมากขึ้นผ่านโครงการของตน

ChatGPT เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถปรับปรุงงานของคุณและช่วยให้คุณค้นหาคำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำสำหรับคำถามเกี่ยวกับข้อมูลที่หลากหลาย สามารถปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของคุณและทำให้การวิเคราะห์ของคุณมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

ในบทความนี้ เราจะสำรวจว่า ChatGPT สามารถยกระดับชุดทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณได้อย่างไรโดยการให้คำติชมและคำแนะนำแบบไดนามิก เราจะกล่าวถึงฟีเจอร์หลัก แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และเคล็ดลับอันมีค่าที่จะช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จาก ChatGPT ในโครงการของคุณได้สูงสุด

เข้าเรื่องกันเลย!

สารบัญ

• ChatGPT สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• พื้นฐานของ ChatGPT – 3 วิธีในการใช้งาน
  • 1. การจัดการข้อความ
  • 2. คำแนะนำและการตอบสนอง
  • 3. ภาพรวมอัลกอริทึม
• 4 กรณีการใช้งานของ ChatGPT สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล?
  • 1. วิศวกรรมการประมวลผลล่วงหน้าและคุณสมบัติ
    • 1. การจัดการค่าที่ขาดหายไป
    • 2. การจัดการกับตัวแปรเชิงหมวดหมู่
    • 3. การปรับขนาดตัวแปรตัวเลข
  • 2. การใช้ ChatGPT สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงข้อมูล
• ความคิดสุดท้าย

ChatGPT สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ChatGPT ได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่องจากความสามารถในการช่วยเหลือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในงานประจำวันของพวกเขา สามารถเข้าใจข้อมูลจำนวนมากและสร้างข้อมูลโค้ดสำหรับการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การทำงานกับ ChatGPT สามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับงานต่างๆ เช่น การวางแผนโครงการ การดีบักโค้ด การเพิ่มประสิทธิภาพโค้ด และการขุดข้อมูล

ChatGPT รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมเกือบทั้งหมด เช่น SQL, R และ Python ตัวอย่างเช่น ผ่านข้อความแจ้งรหัส SQL ที่ถูกต้อง ChatGPT สามารถช่วยคุณเขียนรหัส SQL สำหรับโครงการของคุณได้ นอกจากนี้ยังสามารถแปลภาษา Python อธิบาย regexและทำการทดสอบหน่วยได้ อีกด้วย

คุณจะพบว่า ChatGPT มีประโยชน์สำหรับงานด้านข้อมูลต่อไปนี้:

• วิเคราะห์และสรุปชุดข้อมูลที่กว้างขวาง

• การสร้างเนื้อหาด้วยวิทยาการข้อมูลที่ถูกต้อง

• การสร้างข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

• ช่วยในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

• ให้ตัวอย่างรหัสสำหรับงานทั่วไป

หากคุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ChatGPT เป็นเครื่องมือที่ต้องมี เป็นทั้งนักพัฒนาซอฟต์แวร์ นักแปลโค้ด เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพโค้ด โค้ชอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้สอนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในแพ็คเกจเดียว!

ในหัวข้อถัดไป เราจะพูดถึงพื้นฐานของ ChatGPT สิ่งนี้จะทำให้คุณทราบถึงจุดแข็งและจุดอ่อนของ AI chatbot

พื้นฐานของ ChatGPT – 3 วิธีในการใช้งาน

ในส่วนนี้ คุณจะค้นพบความสามารถหลักและคุณสมบัติต่างๆ ของ ChatGPT ที่ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงคุณค่าสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การทำความเข้าใจพื้นฐานเหล่านี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกว่า ChatGPT สามารถช่วยเหลือคุณในงานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลได้อย่างไร

1. การจัดการข้อความ

ChatGPT ทำงานร่วมกับข้อมูลข้อความเพื่อสร้างการตอบกลับที่เหมือนมนุษย์ ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถควบคุมพลังของ ChatGPT เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อธิบายข้อกำหนดของกราฟ และสร้างข้อมูลเชิงลึก

คุณสมบัติที่สำคัญบางประการของการจัดการข้อความ ได้แก่ :

• Tokenization : แยกข้อความที่ป้อนออกเป็นชิ้นๆ หรือโทเค็น ซึ่ง ChatGPT จะประมวลผล

• การประมวลผลล่วงหน้า : การลบคำหยุด การสะกดคำ และเทคนิคการล้างข้อความอื่นๆ สามารถปรับปรุงคุณภาพของการวิเคราะห์ได้

• การสร้างข้อความ : ใช้รูปแบบการแชทเพื่อสร้างข้อความตามข้อมูลของคุณหรือข้อความแจ้งเฉพาะ

2. คำแนะนำและการตอบสนอง

คำแนะนำที่ดีให้คำตอบที่ดีแก่คุณ ข้อความแจ้งมีความสำคัญในการแนะนำ ChatGPT เพื่อให้ข้อมูลที่มีความหมาย เมื่อทำงานกับข้อมูลและโค้ด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้การแจ้งแบบละเอียดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

เราได้ระบุเคล็ดลับในการเขียนคำแนะนำที่ดีไว้ด้านล่าง:

• เจาะจงในข้อความแจ้งของคุณ:ข้อความแจ้งที่ชัดเจนและมีรายละเอียดช่วยให้ ChatGPT เข้าใจความต้องการของคุณได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการใช้เป็นตัวอธิบายโค้ดสำหรับแนวคิดของ Python ให้เขียนพรอมต์ของ Python ที่ระบุทุกอย่างที่คุณต้องการเรียนรู้

• รวมบริบทในข้อความแจ้งของคุณ:ข้อมูลตามบริบทช่วยให้ ChatGPT สร้างการตอบสนองที่ถูกต้อง

• ปรับแต่งพรอมต์ของคุณซ้ำๆ:หากการตอบกลับที่สร้างขึ้นไม่เป็นที่พอใจ ให้แสดงความคิดเห็นแล้วลองอีกครั้ง

ตัวอย่างของข้อความแจ้งที่คุณสามารถใช้กับ ChatGPT ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล:

"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. ภาพรวมอัลกอริทึม

ChatGPT สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม GPT-3.5 เป็นรูปแบบภาษาขั้นสูงที่พัฒนาโดยOpenAIซึ่งใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์

องค์ประกอบหลักบางประการของ ChatGPT ที่คุณควรทราบ ได้แก่:

• การเรียนรู้เชิงลึก : ChatGPT ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการประมวลผลและทำความเข้าใจข้อความ โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้ช่วยให้สามารถสร้างการตอบสนองที่เกี่ยวข้องได้

• การฝึกอบรม : โมเดลได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงหนังสือ บทความ และเว็บไซต์

• การสนับสนุนหลายภาษา : ด้วยการฝึกอบรมที่กว้างขวาง ChatGPT สามารถเข้าใจและสร้างข้อความในหลายภาษา

ในส่วนถัดไป เราจะดูตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงและกรณีการใช้งานของ ChatGPT สำหรับวิทยาการข้อมูล

4 กรณีการใช้งานของ ChatGPT สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

หากคุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถใช้ ChatGPT เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ในโครงการของคุณได้ คุณจะพบว่าแต่ละกรณีการใช้งานจะช่วยให้คุณเขียนโค้ดได้โดยใช้ความพยายามน้อยที่สุด

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราจะพิจารณากรณีการใช้งาน ChatGPT ต่อไปนี้สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

1. การใช้ ChatGPT สำหรับการประมวลผลล่วงหน้าและวิศวกรรมคุณลักษณะ

2. การใช้ ChatGPT สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงข้อมูล

เข้าเรื่องกันเลย!

1. วิศวกรรมการประมวลผลล่วงหน้าและคุณสมบัติ

หากคุณ��้องการวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้าและวิศวกรรมคุณลักษณะมีบทบาทสำคัญในการเตรียมข้อมูลสำหรับการสร้างแบบจำลอง

ขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ข้อมูลนี้ไปพร้อมกันกับการล้างข้อมูลและการแปลงข้อมูล ซึ่งคุณต้องทำการเปลี่ยนแปลงข้อมูลของคุณเพื่อให้เหมาะกับโมเดล

เมื่อปฏิบัติงาน เรามักจะพิจารณาสองด้านต่อไปนี้เป็นส่วนใหญ่:

1. การจัดการค่าที่ขาดหายไปและตัวแปรหมวดหมู่

2. การปรับค่าตัวเลข

ลองดูที่แต่ละรายการแยกกันและดูว่า ChatGPT สามารถช่วยได้อย่างไร

1. การจัดการค่าที่ขาดหายไป

ก่อนอื่น คุณต้องประเมินการมีอยู่ของค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลของคุณ

มีกลยุทธ์มากมายในการจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป ได้แก่:

• การลบระเบียนที่มีค่าขาดหายไป

• การใส่ค่าที่ขาดหายไปด้วยค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน หรือค่าฐานนิยม

• การใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำนายค่าที่ขาดหายไป

หากต้องการสร้างโค้ดสำหรับจัดการค่าที่ขาดหายไปโดยใช้ ChatGPT คุณสามารถป้อนพรอมต์โค้ด Python ต่อไปนี้ในพรอมต์คำสั่ง:

ฉันต้องการให้คุณทำหน้าที่เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เขียนโค้ด Python ที่ใช้ไลบรารี Pandas เพื่ออ่านไฟล์ CSV ชื่อ 'data.csv' ตรวจสอบค่าที่ขาดหายไปในข้อมูล จากนั้นเติมค่าที่ขาดหายไปโดยใช้ค่าเฉลี่ยของคอลัมน์ที่เกี่ยวข้อง

เมื่อคุณป้อนพรอมต์นี้ใน ChatGPT ระบบจะเขียน โค้ด Python ต่อไปนี้ ให้คุณ รวมถึงความคิดเห็นของโค้ดด้วย:

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)

ลองตรวจสอบโค้ดด้านบนในชุดข้อมูลกัน!

ก่อนอื่น เราจะนำเข้าชุดข้อมูลไปยัง Jupyter Notebook โดยใช้ไลบรารีแพนด้า

ต่อไป เรามาตรวจสอบค่าที่ขาดหายไปด้วยรหัสที่ ChatGPT ให้มา

เราเห็นว่ามีค่าบางอย่างขาดหายไปในชุดข้อมูลของเรา

เพื่อจัดการกับค่าที่หายไป เราสามารถใช้ค่าที่ขาดหายไปโดยใช้ค่ากลางกับรหัสที่ ChatGPT ให้มา

ในภาพด้านบน คุณจะเห็นว่าไม่มีค่าใดๆ ที่หายไปในชุดข้อมูลของเราอีกต่อไป

2. การจัดการกับตัวแปรเชิงหมวดหมู่

การจัดการกับตัวแปรเชิงหมวดหมู่เป็นอีกขั้นตอนที่สำคัญระหว่างการประมวลผลล่วงหน้า ก่อนที่คุณจะใช้โมเดลและใช้ผลลัพธ์ของโมเดล คุณควรเข้ารหัสตัวแปรเป้าหมายเป็นรูปแบบตัวเลขที่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเข้าใจได้

ในการทำเช่นนั้น คุณสามารถใช้หนึ่งในวิธีต่อไปนี้:

• การเข้ารหัสป้ายกำกับ : กำหนดจำนวนเต็มเฉพาะให้กับแต่ละหมวดหมู่

• การเข้ารหัสแบบร้อนครั้งเดียว : สร้างคอลัมน์ไบนารีสำหรับแต่ละหมวดหมู่

ในการเข้ารหัสป้ายกำกับ คุณจะกำหนดจำนวนเต็มที่ไม่ซ้ำกันให้กับแต่ละหมวดหมู่ คุณสามารถใช้ChatGPTในการเขียนโค้ดสำหรับการเข้ารหัสป้ายกำกับ ข้อความแจ้งต่อไปนี้จะให้รหัสที่จำเป็นสำหรับการเข้ารหัสฉลากแก่คุณ:

ทำหน้าที่เป็นผู้สอนด้านวิทยาการข้อมูลและเขียนสคริปต์ Python โดยใช้ไลบรารี pandas และ sklearn ที่สร้าง DataFrame ด้วยคอลัมน์ 'ชื่อ' 'อายุ' 'เพศ' และ 'วิชาชีพ' จากนั้น ใช้การเข้ารหัสฉลากเพื่อแปลงคอลัมน์ 'อาชีพ' หลังจากนั้น ทำการเข้ารหัสแบบ one-hot ในคอลัมน์ 'Profession'

รหัสด้านบนเมื่อป้อนเข้าสู่ ChatGPT จะให้รหัสต่อไปนี้แก่คุณ:

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'])

ลองตรวจสอบรหัสนี้ในชุดข้อมูลและดูว่าใช้งานได้หรือไม่!

สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลต่อไปนี้ที่เราต้องการใช้ป้ายกำกับและการเข้ารหัสแบบร้อนครั้งเดียว:

เราเห็นว่าอาชีพเป็นตัวแปรเด็ดขาด ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องเข้ารหัสตัวแปรนี้ก่อนที่จะใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ในการเข้ารหัส เราสามารถใช้รหัสที่ได้รับจาก ChatGPT

เราได้กำหนดจำนวนเต็มเฉพาะให้กับแต่ละหมวดหมู่อาชีพในชุดข้อมูลของเรา

ในการเข้ารหัสฉลาก เราสามารถใช้รหัสที่ได้รับจาก ChatGPT:

ในทางกลับกัน การเข้ารหัสแบบ one-hot จะสร้างตัวแปรไบนารีสำหรับแต่ละหมวดหมู่อาชีพดังที่แสดงในภาพด้านล่าง:

ตัวอย่างข้างต้นควรช่วยให้คุณเข้าใจการใช้ ChatGPT ร่วมกับโครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

อีกขั้นตอนทั่วไปที่เราต้องทำก่อนนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้คือการเข้ารหัสและปรับขนาด ดังนั้นมาดูวิธีที่เราสามารถใช้ ChatGPt เพื่อช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการเข้ารหัสและปรับขนาด

3. การปรับขนาดตัวแปรตัวเลข

บ่อยครั้ง เมื่อคุณทำงานกับข้อมูล คุณอาจพบตัวเลขที่เล็กหรือใหญ่เกินไป ในกรณีเช่นนี้ คุณจะต้องปรับขนาดตัวแปรที่เป็นตัวเลขของคุณ ด้วยวิธีการปรับขนาด คุณสามารถปรับตัวแปรตัวเลขให้มีมาตราส่วนสม่ำเสมอได้

มีสองวิธีในการปรับขนาดตัวแปรตัวเลข:

• Min-max scaling : ปรับขนาดค่าระหว่าง 0 ถึง 1

• มาตราส่วนมาตรฐาน : จัดกึ่งกลางข้อมูลรอบๆ ค่าเฉลี่ยโดยมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น 1

ลองใช้วิธีการปรับขนาดตัวเลขสองวิธีข้างต้นในชุดข้อมูล

สมมติว่าคอลัมน์ "อายุ" เป็นตัวแปรตัวเลขของเราสำหรับมาตราส่วนมาตรฐานและมาตราส่วนต่ำสุด-สูงสุด คุณสามารถใช้พรอมต์ต่อไปนี้เพื่อสร้างโค้ดสำหรับเทคนิคการปรับขนาดสองวิธีด้านบน

ทำหน้าที่เป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์และขยายสคริปต์ Python ก่อนหน้านี้โดยเพิ่มมาตราส่วนมาตรฐานและมาตราส่วนขั้นต่ำ-สูงสุดสำหรับคอลัมน์ 'อายุ' ใน DataFrame ใช้ StandardScaler ของ sklearn สำหรับการปรับขนาดมาตรฐานและ MinMaxScaler สำหรับการปรับขนาดต่ำสุด-สูงสุด ใช้มาตราส่วนมาตรฐานก่อน ตามด้วยมาตราส่วนต่ำสุด-สูงสุด

ChatGPT จะให้รหัสที่คล้ายกับต่อไปนี้:

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']])

ลองใช้รหัสนี้ในชุดข้อมูลอธิบายของเรา ขั้นแรก เราจะปรับขนาดตัวแปรอายุด้วยเทคนิคการปรับขนาดมาตรฐานตามที่แสดงด้านล่าง:

ต่อไป เราจะใช้เทคนิคการปรับขนาดต่ำสุด-สูงสุดเพื่อปรับขนาดตัวแปรอายุของเราด้วยรหัสที่กำหนดโดย ChatGPT:

ตอนนี้ ข้อมูลของคุณพร้อมสำหรับวิศวกรรมฟีเจอร์แล้ว ขณะนี้ คุณสามารถสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในชุดข้อมูลของคุณเพื่อสร้างคุณลักษณะใหม่และปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล

2. การใช้ ChatGPT สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงข้อมูล

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเริ่มต้นโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณโดยดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ในขั้นตอนนี้ คุณจะได้เจาะลึกข้อมูลของคุณ ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

การใช้โมเดลภาษาเช่น ChatGPT สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณได้อย่างมากในช่วง EDA ด้วย ChatGPT คุณสามารถทำงานพื้นฐานโดยอัตโนมัติ เช่น การสร้าง DataFrame แพนด้าหรือสร้างสถิติสรุป สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนมากขึ้น

ในระหว่างขั้นตอนการสำรวจข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ ChatGPT เพื่อสร้างข้อมูลโค้ดสำหรับงานต่างๆ เช่น

• กำลังโหลดข้อมูลลงใน DataFrame แพนด้า

• การแสดงค่าที่ขาดหายไปและจัดการอย่างเหมาะสม

• การสร้างฮิสโทแกรม แผนภาพกระจาย หรือแผนภาพประเภทอื่นๆ เพื่อสำรวจการแจกแจงและความสัมพันธ์ของตัวแปร

มาดูตัวอย่างงานแต่ละงานข้างต้นกัน!

เราจะจัดทำ EDA ในชุดข้อมูลที่มีคอลัมน์ต่อไปนี้: อายุ เงินเดือน ประสบการณ์ Job_Role

สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูลที่คุณต้องการโหลดลงใน DataFrame แพนด้าของคุณ คุณสามารถใช้พรอมต์ชุดข้อมูลต่อไปนี้:

ทำหน้าที่เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเขียนโค้ด Python เพื่อแสดงภาพค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลโดยใช้แผนที่ความร้อนจากไลบรารี Seaborn หลังจากนั้น ให้จัดการค่าที่ขาดหายไปโดยแทนที่ด้วยค่าเฉลี่ยสำหรับคอลัมน์ตัวเลขและหมวดหมู่ที่พบบ่อยที่สุดสำหรับคอลัมน์หมวดหมู่

ChatGPT จะให้รหัสที่คล้ายกับต่อไปนี้:

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)

โค้ดแพนด้าต่อไปนี้จะแสดงภาพค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลของคุณเป็นอย่างแรกตามที่แสดงด้านล่าง:

จากนั้นจะจัดการค่าที่ขาดหายไปโดยการใส่ค่าเฉลี่ย

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดการค่าที่หายไปใน Python โปรดดูวิดีโอต่อไปนี้:

ในการทำให้ข้อมูลเป็นภาพ คุณสามารถให้คำสั่ง ต่อไปนี้ กับ ChatGPT:

ทำหน้าที่เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเขียนสคริปต์ Python เพื่อสร้างฮิสโตแกรมสำหรับคอลัมน์ 'อายุ' ในชุดข้อมูลโดยใช้ matplotlib

ChatGPT จะให้รหัสที่คล้ายกับต่อไปนี้:

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

โค้ดด้านบนจะแสดงคอลัมน์อายุในชุดข้อมูล

ความคิดสุดท้าย

ChatGPT มอบคุณค่าที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ประการแรกช่วยประหยัดเวลา ดังที่เราได้เห็น มันสามารถสร้างโค้ดได้อย่างรวดเร็วสำหรับงานต่างๆ เช่น การโหลดข้อมูล การจัดการค่าที่ขาดหายไป หรือการสร้างพล็อต ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่ภาพรวมที่ใหญ่ขึ้นของโปรเจ็กต์ ไม่ใช่แค่รายละเอียดการเขียนโค้ดเท่านั้น

ประการที่สองมันใช้งานง่าย กุญแจสำคัญในการใช้ประโยชน์สูงสุดจาก ChatGPT คือการเรียนรู้ที่จะถามคำถามที่ถูกต้องผ่านทางวิศวกรรมที่รวดเร็ว เมื่อคุณฝึกฝน คุณจะสามารถกำหนดกรอบข้อความแจ้งได้ดีขึ้น ทำให้ ChatGPT เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากยิ่งขึ้น

ChatGPT เป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพในเส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ แต่คุณไม่ควรพึ่งพา ChatGPT โดยสิ้นเชิงในการทำโครงการของคุณ ให้ใช้มันเป็นผู้ช่วยและเรียนรู้เคียงข้างกันเพื่อให้ชุดทักษะของคุณเติบโตขึ้นตามกาลเวลา!