Veri Analistleri İçin ChatGPT: Kullanım Örnekleri ve Örnekler

Veri analizinde bir adım önde olmak, iş dünyasındaki başarınız için çok önemlidir. Elinizin altındaki en yenilikçi araçlardan biri, işinizi kolaylaştırmak için tasarlanmış yapay zeka odaklı bir platform olan ChatGPT'dir .

ChatGPT, keşif amaçlı veri analizi yürütmeye, anlayışlı görselleştirmeler oluşturmaya, kod yazmaya ve gelişmiş istatistiksel modelleme gerçekleştirmeye yardımcı olabilecek sohbet verisi analistleri için paha biçilmez bir araçtır.

Bu makale, ChatGPT'nin veri analizi için kullanımını, faydalarını, sınırlamalarını ve çok daha fazlasını tartışacaktır. Kemerlerinizi bağlayın ve dalışa geçelim!

İçindekiler

• ChatGPT nedir?
• Veri Analizinde ChatGPT Nasıl Kullanılır?
  • 1. Görselleştirmeler
  • 2. Tahminler
  • 3. Öneriler
  • 4. Keşifsel Veri Analizi
  • 5. SQL Kodu Üretimi
  • 6. Duygu Analizi
• Veri Analizi için ChatGPT Kullanmanın En Önemli 6 Faydası
• Veri Analizinde ChatGPT'nin Sınırlamaları
• ChatGPT, Veri Analistlerinin Verileri Farklı Açılardan Keşfetmesine ve Gizli Modelleri Ortaya Çıkarmasına Nasıl Yardımcı Olabilir?
  • 1. Alternatif Perspektifler Üretin
  • 2. Bağlam ve Etki Alanı Bilgisi Sağlayın
  • 3. Kalıpları ve Anomalileri Tanımlayın
  • 4. Destek Hipotez Testi
  • 5. Veriye Dayalı Karar Vermeyi Kolaylaştırın
• ChatGPT, Veri Analistlerinin Sık Karşılaşılan Veri Analizi Zorluklarını Aşmasına Nasıl Yardımcı Olabilir?
  • 1. Alan Uzmanlığı Eksikliği
  • 2. Veri Temizleme ve Ön İşleme
  • 3. Karmaşık İstatistiksel Analiz
  • 4. Rapor Yazma ve İletişim
• Veri Analizinde ChatGPT'nin Geleceği
• Son düşünceler

ChatGPT nedir?

OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT, doğal dil sorgularını anlamak ve yanıtlar oluşturmak için gelişmiş dil modellerini ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan güçlü bir doğal dil işleme (NLP) yapay zeka sohbet robotudur.

Bir veri analisti olarak, aşağıdakiler gibi çeşitli görevlerde ChatGPT'nin yeteneklerinden büyük ölçüde yararlanabilirsiniz:

• Python , R, SQL ve diğer programlama dillerinde kod parçacıkları oluşturma

• Veri kümelerini analiz etme ve içgörü sağlama

• Proje planlama ve kaynak tahsisinde size destek olmak

• Araştırma ve veriye dayalı görevlerde yardımcı olma

ChatGPT'yi iş akışınıza dahil ederek değerli zamanınızdan tasarruf edebilir, karmaşık süreçleri kolaylaştırabilir ve bir veri analisti olarak verimliliğinizi artırabilirsiniz.

Artık ChatGPT'nin ne olduğuna dair kısa bir genel bakışa sahip olduğunuza göre, bir sonraki bölümde ChatGPT'nin veri analizinde nasıl kullanıldığına bir göz atalım.

Veri Analizinde ChatGPT Nasıl Kullanılır?

ChatGPT, insan dili anlayışını ve tutarlı ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar üretme yeteneğini kullanarak, veri analizi alanında değerli bir araç olabilir.

Keşif amaçlı veri analizine yardımcı olma, SQL kodu oluşturma, tahminler ve önerilerde bulunma, duygu analizi ve çok daha fazlası gibi çeşitli şekillerde destek sağlayabilir.

ChatGPT'nin veri analizinde nasıl kullanılabileceğini detaylı olarak ele alalım.

1. Görselleştirmeler

ChatGPT , kod yorumlayıcı eklentisi olmadan görüntü oluşturamasa da , veri analizi görevlerinizi görselleştirmenin en iyi yolu için fikirler bulmakta değerli bir araç olabilir.

Sizin ve hedef kitlenizin veri kümeleriniz içindeki ilişkileri anlamasını sağlayan anlayışlı çizelgeler ve grafikler için fikirler bulmanıza yardımcı olabilir.

2. Tahminler

Tahmine dayalı analitiğinizde ChatGPT'yi kullanmak, daha doğru sonuçlar elde etmenize ve iş akışınızı kolaylaştırmanıza yardımcı olabilir. ChatGPT, makine öğrenimi yetenekleriyle şunları yapmanıza olanak tanır:

• Verilerinize dayalı tahmin modelleri oluşturmanıza yardımcı olur.

• İyileştirmeler içeren raporlar oluşturmak için mevcut tahmine dayalı modelleri optimize edin.

• Verilerinizdeki yeni ilişkileri ve eğilimleri keşfedin.

Aşağıda, müşteri kaybı tahmin senaryosu için bir test verisi örneği verilmiştir:

Bu örnekte, Yaş, Sözleşme Süresi, Aylık Ücretler, Toplam Ücretler, Hizmet Kullanımı ve Churn hedef değişkeni gibi çeşitli müşteri özniteliklerimiz var.

Her satır bir müşteriyi temsil eder ve sütunlar ilgili öznitelikleri içerir. Churn sütunu, bir müşterinin aboneliği iptal edip etmediğini (Evet) veya olmadığını (Hayır) gösterir.

Eğitilmiş tahmine dayalı modeli ve entegre ChatGPT sistemini değerlendirmek için bu test verilerini kullanabilirsiniz. Müşteri özniteliklerini sisteme girerek, model tarafından oluşturulan tahminleri gözlemleyebilir ve ChatGPT ile etkileşimde bulunarak açıklamalar alabilir veya potansiyel müşteri kaybı hakkında sorular sorabilirsiniz.

3. Öneriler

ChatGPT, veri analizi projeleriniz için size daha bilinçli kararlar vermenize yardımcı olabilecek önerilerde bulunabilir. ChatGPT, makine öğrenimi ve doğal dil anlayışını kullanarak şunları yapabilir:

• Model oluşturma ve analiz için ilgili özellikleri önerin.

• Veri kalitesi sorunlarını ele almak için pratik yaklaşımlar sunun.

• Özel kullanım durumunuz için en iyi analiz araçlarını ve tekniklerini seçme kılavuzu.

Aşağıda örnek veri kümeleriyle birlikte ChatGPT'den gerçek dünya veri analizi projesi önerilerinin bir örneği yer almaktadır:

Bunların yalnızca birkaç örnek olduğunu ve sektörünüze ve veri kullanılabilirliğine bağlı olarak sayısız başka olasılık olduğunu unutmayın.

Projeleri ilgi alanlarınıza ve hedeflerinize uyacak şekilde uyarlayın ve analiziniz boyunca veri gizliliğine ve etik hususlara saygı gösterdiğinizden emin olun.

4. Keşifsel Veri Analizi

ChatGPT, verilerinizi anlamak ve hipotezler oluşturmak için hayati bir adım olan keşifsel veri analizinde (EDA) size yardımcı olabilir. ChatGPT'yi kullanarak şunları yapabilirsiniz:

• Hangi değişkenlerin veya ilişkilerin inceleneceği konusunda rehberlik alın.

• Analizinizi optimize etmek için veri dönüştürme önerileri alın.

• Veri kümelerinizle ilgili bilgilendirici özet istatistikler elde edin.

Veri analizi iş akışınızda ChatGPT kullanmak, daha bilinçli kararlar almanıza, görsel olarak çekici temsiller oluşturmanıza ve analitik süreçlerinizi optimize etmenize olanak tanır.

5. SQL Kodu Üretimi

ChatGPT , doğal dil girişlerine dayalı olarak hızla SQL kod parçacıkları oluşturarak veri analistlerine günlük işlerinde yardımcı olabilir .

Bu, karmaşık sorgular yazmak için harcanan zamanı azaltır, böylece sorgu sonuçlarını yorumlamaya ve verilerinizden eyleme dönüştürülebilir içgörüler türetmeye daha fazla zaman ayırabilirsiniz.

Örneğin, ChatGPT'den aşağıdakiler gibi belirli bir veri kümesini getirmek için bir SQL sorgusu oluşturmasını isteyebilirsiniz:

"Bana 2020 yılı için aylık ortalama geliri göster."

ChatGPT, bunu aşağıdaki gibi bir SQL sorgusuna çevirebilir:

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

6. Duygu Analizi

Kod oluşturmaya ek olarak, büyük miktarda metin verisi üzerinde duyarlılık analizi yapmak için ChatGPT kullanılabilir.

Bir veri analisti olarak, müşteri geri bildirimlerini, sosyal medya varlığını ve hatta şirket içi iletişimleri anlamak için bu özelliği kullanabilirsiniz.

İşlem, doğal olarak işlemek ve her bir metin verisi parçasına bir duyarlılık puanı atamak için ChatGPT'nin kullanılmasını içerir. Bu puanlar daha sonra bir organizasyonda karar vermeye rehberlik edecek değerli bilgiler sağlamak için gruplandırılabilir, özetlenebilir ve görselleştirilebilir.

Özetle, bir veri analisti olarak ChatGPT'yi şu amaçlarla kullanabilirsiniz:

• Geniş veri kümelerini alın ve analiz edin.

• Özetler ve görselleştirmeler oluşturmak da dahil olmak üzere keşif amaçlı veri analizi gerçekleştirin.

• Sorgulama süreçlerinizi basitleştirerek SQL kod parçacıkları oluşturun.

• Müşteri ve kuruluş duyarlılığı hakkında değerli içgörüler elde etmek için metin verileri üzerinde duyarlılık analizi gerçekleştirin.

Veri stratejinizde ChatGPT'yi benimseyerek verimliliğinizi artırabilir ve kuruluşunuzun büyümesini ve başarısını artırmak için daha bilinçli kararlar alabilirsiniz.

Bir sonraki bölümde, veri analizi alanında ChatGPT kullanmanın 6 avantajına bakıyoruz.

Veri Analizi için ChatGPT Kullanmanın En Önemli 6 Faydası

ChatGPT, veri analistlerine çeşitli zorluklarla başa çıkmalarına yardımcı olan bir dizi avantaj sunar.

Aşağıda, veri analizi için ChatGPT kullanmanın en önemli faydaları ele alınmıştır.

1. Bilgiye Hızlı Erişim : Veri analistleri, analiz görevleri üzerinde çalışırken genellikle belgelere, kitaplıklara ve programlama dillerine başvurma ihtiyacı duyar. ChatGPT, soruları yanıtlayarak, kavramları açıklayarak ve kod parçacıkları sağlayarak bilgilere hızlı erişim sağlayarak kaynak aramak için harcanan zamanı azaltır.

2. İsteğe Bağlı Destek : Veri analistleri, isteğe bağlı bir destek sistemi olarak ChatGPT'ye güvenebilir. Sorular sorabilir, açıklama isteyebilir veya çeşitli veri analizi konuları hakkında rehberlik ve daha fazla analiz için ipuçları talep edebilirler. ChatGPT, analistlerin meslektaşlarından veya üstlerinden yardım beklemek zorunda kalmadan engelleri aşmasına veya içgörüler elde etmesine olanak tanıyarak anında yanıtlar sağlayabilir.

3. Makine Öğrenimi Kılavuzu : Veri analistleri, öngörü elde etmek veya tahmine dayalı modeller oluşturmak için genellikle makine öğrenimi modelleriyle çalışır. ChatGPT, uygun makine öğrenimi algoritmalarının, özellik mühendisliği tekniklerinin, model değerlendirme yöntemlerinin ve parametre ayarlama stratejilerinin seçilmesinde rehberlik edebilir. Bu, analistlerin bilgiye dayalı kararlar almasına ve modellerini etkili bir şekilde optimize etmesine yardımcı olabilir.

4. Veri Ön İşleme ve Temizleme : Veri analistleri, analizden önce verileri hazırlamak ve temizlemek için önemli miktarda zaman harcarlar. ChatGPT, veri ön işleme teknikleri, eksik değerlerin ele alınması, aykırı değerlerin üstesinden gelinmesi ve müşteri verilerindeki kalite sorunlarının çözülmesi konularında öneriler sağlayabilir. Bu, veri hazırlama sürecini kolaylaştırmaya ve kaliteli analiz sağlamaya yardımcı olabilir.

5. Büyük Veri Kümelerini Yönetme : Veri analistleri genellikle işlemesi ve analizi zaman alan büyük veri kümeleriyle çalışır. ChatGPT, verimli veri işleme teknikleri, veri temizleme yöntemleri ve veri görselleştirme seçenekleri hakkında öneriler sunarak bu tür veri kümelerinin işlenmesine yardımcı olabilir. Bu, analistlerin iş akışlarını kolaylaştırmasına ve üretkenliği artırmasına yardımcı olabilir.

6. İstatistiksel Analiz ve Modelleme : ChatGPT, veri analistlerine istatistiksel analizler yapma ve modeller oluşturma konusunda yardımcı olabilir. Analistler, uygun istatistiksel testleri seçme, model varsayımlarını anlama, sonuçları yorumlama ve doğru makine öğrenimi algoritmalarını seçme konusunda rehberlik isteyebilir.

ChatGPT'nin de, günümüzün diğer teknolojilerinde olduğu gibi sınırlamaları vardır. Bir sonraki bölümde bu sınırlamaların neler olduğunu öğrenin.

Veri Analizinde ChatGPT'nin Sınırlamaları

Bir veri analisti olarak, ChatGPT'nin bazı sınırlamaları olduğunu görebilirsiniz.

Veri işlemleriniz için ChatGPT veya herhangi bir AI dil modelini kullanırken bazı önemli endişeler şunları içerir:

• ChatGPT, özel alanlardaki analizinin doğruluğunu etkileyebilecek incelikli veya teknik dili anlamada her zaman mükemmel değildir.

• Bağlamın çok önemli olduğu durumlar olabilir ve ChatGPT, bağlamı anlamadığı takdirde yanlış veya alakasız yanıtlar verebilir.

• Hata veya beklenmeyen çıktı olasılığı olabileceğinden, verileri gerçek zamanlı, yüksek riskli kararlar için analiz etmek için kullanmayın.

• Model her zaman tutarlı sonuçlar vermeyebileceğinden, güvenilirlik bir sorun olabilir.

• Modelin hassas bilgilere erişimi olabilir. Aracı güvenilir platformlarda kullandığınızdan emin olun ve verilerinizi korumak için gerekli önlemleri alın.

• ChatGPT dahil yapay zeka modelleri bazen makul görünebilecek ancak yanlış veya yanıltıcı çıktılar üretebilir. Veri bütünlüğünü sağlamak için araç tarafından sağlanan bilgileri her zaman doğrulayın ve çapraz kontrol edin.

• Eğitim verileri gerçek dünyadaki önyargıları içerebileceğinden, ChatGPT'nin yanıtlarını etkileyen potansiyel veri önyargılarına karşı dikkatli olun. Potansiyel önyargıların farkında olmanız, bunların verileriniz üzerindeki etkilerini azaltmanıza yardımcı olabilir.

Her şey göz önüne alındığında, ChatGPT veri analizinde değerli bir araçtır ancak her zaman insan uzmanlığı ve uyanıklığı ile tamamlanmalıdır.

Bir sonraki bölümde, bir veri analisti olarak ChatGPT'nin verileri farklı açılardan keşfetmenize yardımcı olabileceği yolları ele alıyoruz.

ChatGPT, Veri Analistlerinin Verileri Farklı Açılardan Keşfetmesine ve Gizli Modelleri Ortaya Çıkarmasına Nasıl Yardımcı Olabilir?

ChatGPT, analistlerin verileri çeşitli açılardan keşfetmesi ve gizli kalıpları ortaya çıkarması için değerli bir araç olabilir.

Veri keşfi sürecinde şu şekilde yardımcı olabilir:

1. Alternatif Perspektifler Üretin

ChatGPT, veriler hakkında alternatif bakış açıları ve hipotezler üreterek analistlerin alışılmışın dışında düşünmesine yardımcı olabilir.

Analistler, farklı açıları keşfederek hemen fark edilmeyebilecek kalıpları ortaya çıkarabilir.

Örneğin ChatGPT, müşteri demografik bilgileri, kullanım kalıpları, hizmet detayları ve müşterinin bırakıp gitmediği gibi değişkenler hakkında veri üretebilir. Daha sonra müşteri kaybını etkileyen faktörler hakkında alternatif bakış açıları ve hipotezler üretebilir.

ChatGPT tarafından oluşturulan bu alternatif bakış açıları ve hipotezler, daha fazla araştırma ve analiz için başlangıç ​​noktaları olarak hizmet eder.

Bu hipotezleri istatistiksel yöntemler kullanarak test edebilir, tahmine dayalı modeller oluşturabilir veya bu bakış açılarını kendi özel bağlamınızda doğrulamak veya iyileştirmek için daha derin veri analizi gerçekleştirebilirsiniz.

2. Bağlam ve Etki Alanı Bilgisi Sağlayın

ChatGPT, veri kümesiyle ilgili bağlamsal bilgiler ve alan bilgisi sunabilir.

Analistlerin aşina olmayabilecekleri istatistiksel kavramların, algoritmaların veya metodolojilerin açıklamalarını sağlayabilir.

Bu, analistlerin daha bilinçli kararlar almasına ve araştırmalarına rehberlik etmesine yardımcı olabilir.

3. Kalıpları ve Anomalileri Tanımlayın

ChatGPT, bilgileri farklı boyutlarda analiz ederek analistlerin verilerdeki kalıpları ve anormallikleri belirlemesine yardımcı olabilir.

Başlangıçta gözden kaçmış olabilecek ilişkileri veya eğilimleri ortaya çıkarabilir ve daha fazla araştırma gerektiren olağan dışı gözlemler konusunda analistleri uyarabilir.

Örneğin, belirli bir şehir için birkaç yıl boyunca günlük sıcaklık okumalarını içeren bir veri setimiz olduğunu varsayalım. Verilerde, aşırı hava olaylarını veya veri kayıt hatalarını gösterebilecek olağandışı kalıpları veya anormallikleri belirlemek istiyoruz.

İşte veri kümesinin bir parçası:

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
...          ...

ChatGPT'yi kullanarak kalıpları ve anormallikleri belirlemek için aşağıdaki adımları gerçekleştirebiliriz:

1. Keşifsel Veri Analizi : ChatGPT'den veri setini analiz etmesini ve sıcaklıkların genel dağılımı hakkında bilgi vermesini isteyebiliriz. Örneğin, aşağıdaki gibi sorular sorabiliriz:

• "Veri kümesindeki ortalama sıcaklık nedir?"

• "Sıcaklık okumalarında gözle görülür herhangi bir eğilim veya mevsimsellik var mı?"

• "Sıcaklık değerlerinin bir histogramını çizebilir misin?"

2. Zaman Serisi Analizi : ChatGPT, zaman serisi verilerini analiz etmemize ve önemli modelleri veya eğilimleri belirlememize yardımcı olabilir. Şunlar gibi sorular sorabiliriz:

• "Sıcaklık verilerinde yinelenen modeller veya döngüler var mı?"

• "Uzun vadeli eğilimleri veya yıllar içinde sıcaklıktaki değişiklikleri belirleyebilir misiniz?"

• “Veri setinde kaydedilen en yüksek ve en düşük sıcaklık değerleri nelerdir?”

3. Anormallik Tespiti : ChatGPT, sıcaklık verilerindeki anormallikleri veya aykırı değerleri tespit etmeye yardımcı olabilir. Şunlar gibi sorular sorabiliriz:

• "Sıcaklığın ortalamadan önemli ölçüde saptığı durumlar var mı?"

• "Olağandışı hava koşullarına işaret edebilecek herhangi bir aşırı sıcaklık değeri saptayabilir misiniz?"

• "Sıcaklıkta anormallik sayılabilecek herhangi bir ani sıçrama veya düşüş var mı?"

Analistler, ChatGPT ile etkileşim kurarak verileri keşfedebilir, belirli sorular sorabilir ve kalıpları ve anormallikleri belirlemelerine yardımcı olabilecek içgörüler alabilir.

Bu yinelemeli süreç, analistlerin verileri daha derinden anlamalarına ve bulgulara dayalı olarak bilinçli kararlar almalarına olanak tanır.

4. Destek Hipotez Testi

Analistler, ilk keşiflerine dayalı olarak hipotezler formüle edebilir ve ChatGPT, bu hipotezleri doğrulamak için deneyler tasarlamaya veya istatistiksel testler önermeye yardımcı olabilir.

Hipotez testi için rehberlik sağlayabilir ve uygun metodolojiler önerebilir.

A ve B olmak üzere iki farklı ürünün farklı bölgelerdeki satışına ilişkin bilgileri içeren bir veri kümeniz olduğunu düşünelim. A ürününün ortalama satışlarının, B ürününün ortalama satışlarından daha yüksek olduğu hipotezini test etmek istiyorsunuz.

ChatGPT'nin hipotez testi konusunda size nasıl yardımcı olabileceği aşağıda açıklanmıştır:

1. Sıfır ve alternatif hipotezleri belirtin

• Boş Hipotez (H0) : A ürünün��n ortalama satışı, B ürününün ortalama satışına eşit veya daha azdır.

• Alternatif Hipotez (HA) : A ürününün ortalama satışları, B ürününün ortalama satışlarından yüksektir.

2. Bir önem düzeyi seçin

Sıfır hipotezini reddetme eşiğini belirlemek için bir önem düzeyi (?) seçin. Yaygın seçenekler 0,05 (%5) veya 0,01'dir (%1).

3. Bir t-testi yapın

Hipotezi değerlendirmek için t-istatistik ve p-değerini hesaplayın. T-testi, önemli ölçüde farklı olup olmadıklarını belirlemek için iki grubun ortalamalarını karşılaştırır. Bu durumda, bağımsız bir iki örneklemli t-testi yaparsınız.

4. Sonuçları yorumlayın

t-testinden elde edilen p-değerine bağlı olarak, sıfır hipotezini reddedebilir veya reddedemezsiniz.

Eğer p-değeri seçilen anlamlılık seviyesinden (?) küçükse, sıfır hipotezini reddedersiniz ve alternatif hipotezi destekleyen kanıtların olduğu sonucuna varırsınız. p-değeri ?'den büyükse, sıfır hipotezini reddetmekte başarısız olursunuz.

5. Veriye Dayalı Karar Vermeyi Kolaylaştırın

ChatGPT, verilerde keşfettiği kalıplara dayalı içgörüler sağlayabilir. Analistler, veriye dayalı kararlar almak, potansiyel riskleri belirlemek veya süreçleri optimize etmek ve performansı iyileştirmek için stratejiler geliştirmek için bu içgörülerden yararlanabilir.

Verilerdeki kalıpları bulma hakkında daha fazla bilgi edinmek için EnterpriseDNA YouTube kanalından şu videoyu izleyin:

Bir sonraki bölümde, yaygın veri analizi zorluklarını ve bir veri analistinin bunlara çözüm bulmak için ChatGPT'yi nasıl kullanabileceğini ele alıyoruz.

ChatGPT, Veri Analistlerinin Sık Karşılaşılan Veri Analizi Zorluklarını Aşmasına Nasıl Yardımcı Olabilir?

ChatGPT, veri analizi sürecinde karşılaşılan yaygın zorlukların ele alınmasında değerli bir kaynak olabilir.

İşte ChatGPT'nin size yardımcı olabileceği birkaç yol:

1. Alan Uzmanlığı Eksikliği

Meydan okumak

Veri analistleri, alışılmadık alanlardan gelen veri kümeleriyle karşılaşabilir ve bu durum, verilerin anlaşılmasını ve anlamlı içgörüler elde edilmesini zorlaştırabilir.

Çözüm

ChatGPT, alana özgü bilgi ve açıklamalar sağlayarak yardımcı olabilir. Analistlerin bağlamı, ilgili değişkenleri ve alana özgü yaygın analiz tekniklerini anlamasına yardımcı olabilir.

Analistler sorular sorarak ve ChatGPT'den rehberlik alarak alan uzmanlığı eksikliğinin üstesinden gelebilir.

2. Veri Temizleme ve Ön İşleme

Meydan okumak

Veriler genellikle analizden önce kapsamlı temizlik ve ön işleme gerektirir. Eksik değerlerin, aykırı değerlerin ve tutarsız biçimlerin belirlenmesi ve ele alınması zaman alabilir ve hataya açık olabilir.

Çözüm

ChatGPT, eksik değerleri işleme, aykırı değer algılama yöntemleri ve veri formatlarını standartlaştırma gibi veri temizleme teknikleri önerebilir.

En iyi uygulamalar konusunda yol gösterebilir ve uygun veri ön işleme adımları önererek analistlerin bu süreci kolaylaştırmasına ve veri kalitesini sağlamasına yardımcı olabilir.

3. Karmaşık İstatistiksel Analiz

Meydan okumak

Regresyon, zaman serisi analizi veya kümeleme gibi karmaşık istatistiksel analizler yapmak, istatistiksel modelleme ve programlamada uzmanlık gerektirir.

Çözüm

ChatGPT, istatistiksel analiz tekniklerinde yardımcı olabilir ve temel kavramları açıklayabilir. İş zekası ihtiyaçlarınız için veri ve araştırma sorularına dayalı olarak uygun modeller ve metodolojiler önerebilir.

Ek olarak ChatGPT, analistlerin istatistiksel analizlerin sonuçlarını yorumlamasına ve doğrulamasına yardımcı olabilir.

4. Rapor Yazma ve İletişim

Meydan okumak

Analiz bulgularını açık bir şekilde iletmek, özellikle farklı teknik bilgi seviyelerine sahip farklı paydaşlara hitap ederken zor olabilir.

Çözüm

ChatGPT, veri kaynaklarından önemli bulguları özetleyerek, görselleştirmeler önererek, içeriği yeniden okuyarak ve dili iyileştirerek raporların oluşturulmasına yardımcı olabilir. Karmaşık kavramları kullanıcı dostu bir şekilde açıklamaya da yardımcı olabilir.

ChatGPT'nin yardımı, raporların netliğini ve kalitesini iyileştirerek daha geniş bir hedef kitle için daha erişilebilir hale getirir.

Şimdi, ChatGPT'nin sunduğu potansiyel ile veri analitiğinde geleceğin nasıl görünebileceğine bakalım.

Veri Analizinde ChatGPT'nin Geleceği

Bir veri analisti olarak, muhtemelen hızla gelişen veri analitiği manzarasının farkındasınızdır. Yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) giderek daha yaygın hale gelmesiyle, doğal dili anlayıp üretebilen bir AI dil modeli olan ChatGPT gibi araçlar, veri işlemlerini dönüştürüyor.

ChatGPT'nin önemli avantajlarından biri, geleneksel olarak analitik işler alanına giren bazı görevleri otomatikleştirme yeteneğidir.

Bu, veri temizleme, ön işleme ve hatta potansiyel özellik mühendisliği fırsatlarını belirleme gibi süreçleri kolaylaştırabileceğiniz anlamına gelir.

Manuel görevlere harcanan zamanı en aza indirerek işinizin karmaşık yönlerine daha fazla odaklanabilirsiniz.

İşte görebileceğimiz birkaç potansiyel gelişme:

1. Gelişmiş Veri Keşfi: ChatGPT, veri analistlerine karmaşık veri kümelerini daha etkili bir şekilde keşfetme ve anlama konusunda yardımcı olabilir. Model, analistlerle konuşarak etkileşimli ve dinamik veri görselleştirmeleri sağlayabilir, verilerle ilgili geçici soruları yanıtlayabilir ve keşfettiği kalıplara dayalı olarak içgörüler ve öneriler sunabilir.

2. Otomatik Veri Hazırlama: Veri temizleme, ön işleme ve özellik mühendisliği, veri analizi boru hattında zaman alan görevlerdir. ChatGPT, analist talimatlarını anlayarak, veri dönüşümleri önererek ve konuşma girişine dayalı olarak veri düzenleme görevlerini gerçekleştirerek ve sonuç olarak veri hazırlama aşamasını hızlandırarak bu adımlardan bazılarının otomatikleştirilmesine yardımcı olabilir.

3. Artırılmış Veri Modelleme : ChatGPT, modelleme aşamasında veri analistleri için bir işbirlikçi olarak hareket edebilir. Analistler hipotezlerini, deney düzeneklerini ve model değerlendirme stratejilerini dil modeliyle tartışabilirler. ChatGPT, alternatif yaklaşımlar üretebilir, olası tuzaklar hakkında fikir verebilir ve etkileşimli tartışmalar yoluyla modelleme sürecini iyileştirmeye yardımcı olabilir.

4. Açıklanabilir AI ve Yorumlanabilirlik : AI modelleri, kara kutu yapıları nedeniyle genellikle incelemeye tabi tutulur. ChatGPT'nin gelecekteki yinelemeleri, analistlerin modelin sonuçlara nasıl ulaştığını anlamalarına yardımcı olacak açıklanabilirlik özelliklerini içerebilir. Açıklamalar, gerekçeler ve görselleştirmeler sağlayarak ChatGPT, karmaşık veri analizlerinin sonuçlarının yorumlanmasına yardımcı olabilir ve şeffaflığı artırabilir.

5. Otomatik Rapor Oluşturma: ChatGPT, veri analizinin sonuçlarını özetleyen kapsamlı raporlar oluşturabilir. ChatGPT, bağlamı, istenen hedef kitleyi ve gereksinimleri anlayarak görselleştirmeler, önemli içgörüler ve eyleme geçirilebilir öneriler içeren, insanlar tarafından okunabilen raporlar oluşturarak analistlere zaman ve emek tasarrufu sağlayabilir.

6. Gerçek Zamanlı Veri İzleme: ChatGPT, veri akışlarını sürekli olarak izleyebilir ve analistleri anormallikler veya ilginç modeller konusunda gerçek zamanlı olarak uyarabilir. Analistlerle etkileşim kurarak ve ortaya çıktıkça bildirimler veya içgörüler sağlayarak, ChatGPT proaktif karar vermeyi etkinleştirebilir ve kritik eğilimleri veya ortaya çıkan sorunları belirlemeye yardımcı olabilir.

Son düşünceler

Veri analitiğinin geleceğinde gezinmeye devam ederken, ChatGPT gibi araçları benimsemek ve bunların yeteneklerinden yararlanmak, çağın bir adım önünde olmak isteyen veri bilimcileri için çok önemli olacaktır.

ChatGPT gibi yapay zeka geliştirmelerinden yararlanmak, yalnızca bir veri analistinin işindeki verimliliği artırmakla kalmayacak, aynı zamanda veri analizi iş akışını iyileştirmede oyunun kurallarını değiştirebilecektir.

Bu makalede, ChatGPT'nin veri analistleri tarafından nasıl kullanılabileceğini, veri analizi için ChatGPT kullanmanın faydalarını, ChatGPT'nin sınırlamalarının yanı sıra veri analitiğindeki bazı zorlukları ve ChatGPT'nin bu zorlukları çözmek için nasıl kullanılabileceğini inceledik.

Bir veri analisti olarak, ChatGPT'yi zamandan tasarruf ederken ve kaliteli analiz sağlarken işinizi daha verimli hale getirmek için nasıl kullanabileceğinize dair net bir bakış açısı sağladık!