面向數據分析師的 ChatGPT：用例和示例

在數據分析方面保持領先地位對於您的業務成功至關重要。ChatGPT是您可以使用的最具創新性的工具之一，它是一個人工智能驅動的平台，旨在簡化您的工作。

ChatGPT 是聊天數據分析師的寶貴工具，可以協助進行探索性數據分析、生成有洞察力的可視化、編寫代碼和執行高級統計建模。

本文將討論使用 ChatGPT 進行數據分析、其優勢、局限性等。所以係好安全帶，讓我們開始吧！

目錄

• 什麼是聊天 GPT？
• 如何在數據分析中使用 ChatGPT
  • 1.可視化
  • 2.預測
  • 三、建議
  • 4.探索性數據分析
  • 5. SQL代碼生成
  • 6. 情緒分析
• 使用 ChatGPT 進行數據分析的 6 大優勢
• ChatGPT 在數據分析中的局限性
• ChatGPT 如何幫助數據分析師從不同角度探索數據並發現隱藏的模式
  • 1.產生不同的觀點
  • 2.提供上下文和領域知識
  • 3. 識別模式和異常
  • 4.支持假設檢驗
  • 5.促進數據驅動的決策
• ChatGPT 如何幫助數據分析師應對常見的數據分析挑戰
  • 1.缺乏領域專業知識
  • 2. 數據清洗與預處理
  • 3.複雜的統計分析
  • 4. 報告撰寫與溝通
• ChatGPT 在數據分析中的未來
• 最後的想法

什麼是聊天 GPT？

ChatGPT 由OpenAI開發，是一款功能強大的自然語言處理 (NLP) AI 聊天機器人，它使用高級語言模型和機器學習技術來理解自然語言查詢並生成響應。

作為數據分析師，您可以從 ChatGPT 的各種任務中受益匪淺，例如：

• 生成Python、R、SQL 和其他編程語言的代碼片段

• 分析數據集並提供見解

• 在項目規劃和資源分配方面為您提供支持

• 協助研究和數據驅動的任務

通過將 ChatGPT 整合到您的工作流程中，您可以節省寶貴的時間、簡化複雜的流程並提高您作為數據分析師的效率。

現在您已經簡要了解了ChatGPT 是什麼，讓我們在下一節中了解ChatGPT 在數據分析中的使用方式。

如何在數據分析中使用 ChatGPT

通過利用其對人類語言的理解及其生成連貫且上下文適當的響應的能力，ChatGPT 可以成為數據分析領域的寶貴工具。

它可以通過多種方式提供支持，例如協助探索性數據分析、SQL 代碼生成、進行預測和推薦、情感分析等等。

讓我們詳細討論ChatGPT如何用於數據分析。

1.可視化

雖然 ChatGPT 不能在沒有代碼解釋器插件的情況下創建圖像，但它可以成為一個有價值的工具，可以為可視化數據分析任務的最佳方式提出想法。

它可以幫助您想出有見地的圖表和圖形的想法，使您和您的聽眾能夠理解數據集中的關係。

2.預測

在您的預測分析中使用 ChatGPT 可以幫助您獲得更準確的結果並簡化您的工作流程。憑藉其機器學習功能，ChatGPT 允許您：

• 協助您根據您的數據提出預測模型。

• 優化現有的預測模型以生成改進的報告。

• 發現數據中的新關聯和趨勢。

以下是客戶流失預測場景的測試數據示例：

在這個例子中，我們有幾個客戶屬性，例如年齡、合同期限、每月費用、總費用、服務使用情況和目標變量流失。

每行代表一個客戶，列包含其相應的屬性。Churn 列指示客戶是否已流失（是）或未流失（否）。

您可以使用此測試數據來評估經過訓練的預測模型和集成的 ChatGPT 系統。通過將客戶屬性輸入系統，您可以觀察模型生成的預測並與 ChatGPT 交互以獲得解釋或詢問有關潛在客戶流失的問題。

三、建議

ChatGPT 可以為您的數據分析項目提供建議，幫助您做出更明智的決策。使用機器學習和自然語言理解，ChatGPT 可以：

• 建議用於模型構建和分析的相關特徵。

• 提供解決數據質量問題的實用方法。

• 關於為您的特定用例選擇最佳分析工具和技術的指南。

下面是來自 ChatGPT 的真實世界數據分析項目推薦的圖示，以及示例數據集：

請記住，這些只是幾個示例，還有無數其他可能性，具體取決於您的特定行業和數據可用性。

根據您的興趣和目標定制項目，並確保在整個分析過程中尊重數據隱私和道德考量。

4.探索性數據分析

ChatGPT 可以幫助您進行探索性數據分析 (EDA)，這是理解數據和製定假設的重要步驟。通過使用 ChatGPT，您可以：

• 接受有關要檢查哪些變量或關係的指導。

• 獲取數據轉換建議以優化您的分析。

• 獲取有關您的數據集的信息摘要統計信息。

在您的數據分析工作流程中使用 ChatGPT 使您能夠做出更明智的決策、創建具有視覺吸引力的表示並優化您的分析過程。

5. SQL代碼生成

ChatGPT 可以根據自然語言輸入快速生成SQL代碼片段，從而協助數據分析師進行日常工作。

這減少了編寫複雜查詢所花費的時間，因此您可以花更多時間來解釋查詢結果並從數據中獲得可操作的見解。

例如，您可以要求 ChatGPT 創建一個 SQL 查詢來獲取一組特定的數據，例如：

“按月顯示 2020 年的平均收入。”

ChatGPT 可以將其轉換為 SQL 查詢，例如：

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

6. 情緒分析

除了代碼生成，ChatGPT 還可用於對大量文本數據進行情感分析。

作為數據分析師，您可以使用此功能了解客戶反饋、社交媒體存在情況，甚至公司內部通信。

該過程涉及使用 ChatGPT 自然地處理並為每段文本數據分配情感分數。然後可以對這些分數進行分組、匯總和可視化，以提供有價值的信息來指導組織中的決策制定。

總之，作為數據分析師，您可以使用 ChatGPT 來：

• 獲取和分析龐大的數據集。

• 執行探索性數據分析，包括生成摘要和可視化。

• 生成 SQL 代碼片段，簡化您的查詢過程。

• 對文本數據執行情緒分析以獲得對客戶和組織情緒的寶貴見解。

通過在數據策略中採用 ChatGPT，您可以提高效率並做出更明智的決策，從而推動組織的發展和成功。

在下一節中，我們將了解在數據分析領域使用 ChatGPT 的 6 個好處。

使用 ChatGPT 進行數據分析的 6 大優勢

ChatGPT 為數據分析師帶來一系列好處，幫助他們應對各種挑戰。

下面討論的是使用 ChatGPT 進行數據分析的最大好處。

1. 快速獲取信息：數據分析師在處理分析任務時經常需要參考文檔、庫和編程語言。ChatGPT 可以通過回答問題、解釋概念和提供代碼片段來提供對信息的快速訪問，從而減少搜索資源所花費的時間。

2. 按需支持：數據分析師可以依賴 ChatGPT 作為按需支持系統。他們可以就各種數據分析主題和進一步分析的技巧提出問題、尋求澄清或請求指導。ChatGPT 可以提供即時響應，使分析師無需等待同事或上級的幫助即可克服障礙或獲得見解。

3. 機器學習指導：數據分析師經常使用機器學習模型來提取見解或構建預測模型。ChatGPT 可以指導選擇合適的機器學習算法、特徵工程技術、模型評估方法和參數調整策略。這可以幫助分析師做出明智的決策並有效地優化他們的模型。

4. 數據預處理和清理：數據分析師在分析之前花費大量時間準備和清理數據。ChatGPT 可以提供有關數據預處理技術、處理缺失值、處理異常值和解決客戶數據質量問題的建議。這有助於簡化數據準備過程並確保質量分析。

5. 處理大型數據集：數據分析師經常處理大型數據集，處理和分析這些數據集可能非常耗時。ChatGPT 可以通過提供有關高效數據操作技術、數據清理方法和數據可視化選項的建議來協助處理此類數據集。這可以幫助分析師簡化他們的工作流程並提高工作效率。

6. 統計分析和建模：ChatGPT 可以協助數據分析師進行統計分析和建立模型。分析師可以在選擇適當的統計測試、理解模型假設、解釋結果和選擇正確的機器學習算法方面尋求指導。

ChatGPT 也有局限性，就像當今的任何其他技術一樣。在下一節中找出這些限制是什麼。

ChatGPT 在數據分析中的局限性

作為數據分析師，您可能會發現 ChatGPT 有一些局限性。

使用 ChatGPT 或任何 AI 語言模型進行數據操作時的一些重要問題包括：

• ChatGPT 在理解細微差別或技術語言方面並不總是完美的，這可能會影響其在專業領域分析的準確性。

• 可能存在上下文至關重要的情況，如果 ChatGPT 不理解上下文，它可能會提供不正確或不相關的響應。

• 不要使用它來分析實時、高風險決策的數據，因為可能會出現錯誤或意外輸出。

• 可靠性可能是一個問題，因為模型可能並不總是提供一致的結果。

• 該模型可能會訪問敏感信息。確保您在受信任的平台上使用該工具，並採取必要的預防措施來保護您的數據。

• 包括 ChatGPT 在內的 AI 模型有時會生成看似合理但不正確或具有誤導性的輸出。始終驗證和交叉檢查工具提供的信息以確保數據完整性。

• 請注意影響 ChatGPT 響應的潛在數據偏差，因為其訓練數據可能包含真實世界的偏差。時刻注意潛在的偏差可以幫助您減輕它們對數據的影響。

綜合考慮，ChatGPT 是數據分析中的一個有價值的工具，但應始終輔以人類的專業知識和警惕性。

在下一節中，我們將介紹 ChatGPT 如何幫助您作為數據分析師從不同角度探索數據。

ChatGPT 如何幫助數據分析師從不同角度探索數據並發現隱藏的模式

ChatGPT 可以成為分析師從各個角度探索數據並發現隱藏模式的寶貴工具。

以下是它如何協助數據探索過程：

1.產生不同的觀點

ChatGPT 可以通過生成關於數據的替代觀點和假設來幫助分析師跳出框框思考。

通過探索不同的角度，分析師可以發現可能不會立即顯現的模式。

例如，ChatGPT 可以生成有關客戶人口統計、使用模式、服務詳細信息以及客戶是否流失等變量的數據。然後，它可以生成關於影響客戶流失的因素的替代觀點和假設。

ChatGPT 生成的這些替代觀點和假設可作為進一步探索和分析的起點。

您可以使用統計方法檢驗這些假設、構建預測模型或執行更深入的數據分析以在您的特定環境中驗證或完善這些觀點。

2.提供上下文和領域知識

ChatGPT 可以提供與數據集相關的上下文信息和領域知識。

它可以提供分析師可能不熟悉的統計概念、算法或方法的解釋。

這可以幫助分析師做出更明智的決策並指導他們的探索。

3. 識別模式和異常

ChatGPT 可以通過分析不同維度的信息，幫助分析師識別數據中的模式和異常。

它可以揭示最初可能被遺漏的關係或趨勢，並提醒分析師任何需要進一步調查的異常觀察結果。

例如，假設我們有一個數據集，其中包含特定城市幾年來的每日溫度讀數。我們想要識別數據中可能表明極端天氣事件或數據記錄錯誤的任何異常模式或異常。

這是數據集的一個片段：

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
...          ...

使用 ChatGPT，我們可以執行以下步驟來識別模式和異常：

1. 探索性數據分析：我們可以要求 ChatGPT 分析數據集並提供有關溫度整體分佈的見解。例如，我們可以問這樣的問題：

• “數據集中的平均溫度是多少？”

• “溫度讀數是否有任何明顯的趨勢或季節性？”

• “你能畫出溫度值的直方圖嗎？”

2. 時間序列分析：ChatGPT 可以幫助我們分析時間序列數據並識別任何重要的模式或趨勢。我們可以問這樣的問題：

• “溫度數據中是否有任何重複出現的模式或週期？”

• “你能確定多年來溫度的長期趨勢或變化嗎？”

• “數據集中記錄的最高和最低溫度值是多少？”

3. 異常檢測：ChatGPT 可以協助檢測溫度數據中的異常或異常值。我們可以問這樣的問題：

• “有沒有出現溫度明顯偏離平均值的情況？”

• “你能確定任何可能表明異常天氣條件的極端溫度值嗎？”

• “是否有任何可能被視為異常的溫度突然上升或下降？”

通過使用 ChatGPT，分析師可以探索數據、提出具體問題並獲得有助於他們識別模式和異常的見解。

這種迭代過程使分析師能夠更深入地了解數據，並根據調查結果做出明智的決策。

4.支持假設檢驗

分析師可以根據他們的初步探索提出假設，而 ChatGPT 可以幫助設計實驗或建議統計測試來驗證這些假設。

它可以為假設檢驗提供指導並推薦適當的方法。

假設您有一個數據集，其中包含有關兩種不同產品 A 和 B 在不同地區的銷售信息。您想要檢驗產品 A 的平均銷售額高於產品 B 的平均銷售額的假設。

以下是 ChatGPT 如何幫助您進行假設檢驗：

1. 陳述原假設和備擇假設

• 零假設 (H0)：產品 A 的平均銷售額等於或小於產品 B 的平均銷售額。

• 備擇假設 (HA)：產品 A 的平均銷售額高於產品 B 的平均銷售額。

2. 選擇顯著性水平

選擇顯著性水平 (?) 以確定拒絕原假設的閾值。常見的選擇是 0.05 (5%) 或 0.01 (1%)。

3. 進行 t 檢驗

計算 t 統計量和 p 值以評估假設。t 檢驗比較兩組的均值以確定它們是否存在顯著差異。在這種情況下，您將執行獨立的雙樣本 t 檢驗。

4. 解釋結果

根據從 t 檢驗獲得的 p 值，您可以拒絕或無法拒絕原假設。

如果 p 值小於選定的顯著性水平 (?)，您將拒絕原假設並得出結論認為有證據支持備擇假設。如果 p 值大於 ?，則無法拒絕原假設。

5.促進數據驅動的決策

ChatGPT 可以根據它在數據中發現的模式提供見解。分析師可以利用這些見解做出數據驅動的決策、識別潛在風險或製定戰略來優化流程和提高績效。

要了解有關查找數據模式的更多信息，請觀看 EnterpriseDNA YouTube 頻道中的此視頻：

在下一節中，我們將介紹常見的數據分析挑戰以及數據分析師可以使用 ChatGPT 尋找解決方案的方法。

ChatGPT 如何幫助數據分析師應對常見的數據分析挑戰

ChatGPT 可以成為解決數據分析過程中遇到的常見挑戰的寶貴資源。

以下是 ChatGPT 可以提供幫助的幾種方式：

1.缺乏領域專業知識

挑戰

數據分析師可能會遇到來自不熟悉領域的數據集，這會使理解數據和提取有意義的見解變得困難。

解決方案

ChatGPT 可以通過提供特定領域的知識和解釋來提供幫助。它可以幫助分析師了解特定領域的上下文、相關變量和常用分析技術。

通過向 ChatGPT 提出問題和接受指導，分析師可以克服缺乏領域專業知識的問題。

2. 數據清洗與預處理

挑戰

數據通常需要在分析之前進行大量清理和預處理。識別和處理缺失值、異常值和不一致的格式可能既耗時又容易出錯。

解決方案

ChatGPT 可以建議數據清理技術，例如處理缺失值、異常值檢測方法和標準化數據格式。

它可以指導最佳實踐並推薦適當的數據預處理步驟，幫助分析師簡化此過程並確保數據質量。

3.複雜的統計分析

挑戰

執行複雜的統計分析，如回歸、時間序列分析或聚類，需要統計建模和編程方面的專業知識。

解決方案

ChatGPT 可以幫助統計分析技術並解釋基本概念。它可以根據您的商業智能需求的數據和研究問題建議合適的模型和方法。

此外，ChatGPT 可以幫助分析師解釋和驗證統計分析的結果。

4. 報告撰寫與溝通

挑戰

清楚地傳達分析結果可能具有挑戰性，尤其是在迎合具有不同技術知識水平的不同利益相關者時。

解決方案

ChatGPT 可以通過總結來自數據源的關鍵發現、建議可視化、校對內容和改進語言來協助生成報告。它還可以幫助以用戶友好的方式解釋複雜的概念。

ChatGPT 的協助提高了報告的清晰度和質量，使更廣泛的受眾更容易訪問它們。

現在讓我們看看數據分析的未來會是什麼樣子，以及 ChatGPT 必須提供的潛力。

ChatGPT 在數據分析中的未來

作為數據分析師，您可能了解數據分析領域的快速發展。隨著人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的日益普及，像 ChatGPT 這樣可以理解和生成自然語言的 AI 語言模型的工具正在改變數據操作。

ChatGPT 的一個關鍵優勢是它能夠自動執行一些傳統上屬於分析工作領域的任務。

這意味著您可以簡化數據清理、預處理等流程，甚至可以識別潛在的特徵工程機會。

通過最大限度地減少花在手動任務上的時間，您可以更專注於工作的複雜方面。

以下是我們可能會看到的一些潛在進步：

1. 增強的數據探索： ChatGPT 可以幫助數據分析師更有效地探索和理解複雜的數據集。通過與分析師交談，該模型可以提供交互式和動態數據可視化，回答有關數據的臨時問題，並根據它發現的模式提供見解和建議。

2. 自動化數據準備：數據清理、預處理和特徵工程是數據分析管道中的耗時任務。ChatGPT 可以通過理解分析師的指令、建議數據轉換以及根據對話輸入執行數據整理任務來幫助自動化其中的一些步驟，最終加速數據準備階段。

3. 增強數據建模：ChatGPT 可以在建模階段充當數據分析師的協作者。分析師可以與語言模型討論他們的假設、實驗設置和模型評估策略。ChatGPT 可以生成替代方法，提供對潛在陷阱的見解，並通過交互式討論幫助改進建模過程。

4. 可解釋的人工智能和可解釋性：人工智能模型由於其黑盒性質而經常面臨審查。ChatGPT 的未來迭代可以包含可解釋性功能，以幫助分析師了解模型是如何得出結論的。通過提供解釋、理由和可視化，ChatGPT 可以幫助解釋複雜數據分析的結果並提高透明度。

5. 自動報告生成： ChatGPT 可以生成綜合報告，總結數據分析的結果。通過了解上下文、目標受眾和要求，ChatGPT 可以生成具有可視化、關鍵見解和可操作建議的人類可讀報告，從而為分析師節省時間和精力。

6. 實時數據監控： ChatGPT 可以持續監控數據流並實時提醒分析師異常或有趣的模式。通過與分析師互動並在他們發生時提供通知或見解，ChatGPT 可以實現主動決策並幫助識別關鍵趨勢或新出現的問題。

最後的想法

隨著您繼續探索數據分析的未來，採用 ChatGPT 等工具並利用其功能對於希望保持領先地位的數據科學家來說至關重要。

利用像 ChatGPT 這樣的 AI 進步不僅可以提高數據分析師的工作效率，而且還可能被證明是改善數據分析工作流程的遊戲規則改變者。

在本文中，我們探討了數據分析師如何使用 ChatGPT、使用 ChatGPT 進行數據分析的好處、ChatGPT 的局限性以及數據分析中的一些挑戰，以及如何使用 ChatGPT 來解決這些挑戰。

我們讓您清楚地了解作為數據分析師的您如何使用 ChatGPT 提高工作效率，同時節省時間並確保分析質量！