Para ativar o recurso de Análise de Dados Avançada no ChatGPT, siga estes passos:

1. Abra a barra lateral do ChatGPT clicando no ícone de menu no canto superior esquerdo.
2. Role para baixo até a seção "Configurações" e clique em "Configurações".
3. Navegue até a aba "Recursos Beta".
4. Localize o recurso "Análise de Dados Avançada" e ative-o.
5. Feche a barra lateral e você agora verá a opção "Análise de Dados Avançada" disponível na interface do ChatGPT.

Com esse recurso ativado, você agora pode anexar arquivos ao ChatGPT e realizar tarefas avançadas de análise de dados, como limpeza de dados, análise exploratória de dados e engenharia de recursos.

Para ativar instruções personalizadas no ChatGPT, siga estes passos:

1. Abra a barra lateral no ChatGPT e navegue até a seção "Configurações".
2. Clique na aba "Instruções Personalizadas".
3. Na primeira caixa, forneça informações sobre você ou a tarefa que deseja que o ChatGPT ajude. Isso pode incluir seu papel, expertise ou o problema específico que você está tentando resolver.
4. Na segunda caixa, especifique como você gostaria que o ChatGPT respondesse, como o tom, o nível de detalhes ou qualquer formatação específica que você prefira.
5. Clique em "Salvar" para aplicar as instruções personalizadas.

Com essas instruções personalizadas em vigor, o ChatGPT adaptará suas respostas às suas preferências, fornecendo informações mais relevantes e úteis para auxiliá-lo em suas tarefas de análise de dados.

Para começar, precisamos ativar o recurso de Análise de Dados Avançada dentro do ChatGPT4. Para fazer isso, abra a barra lateral, navegue até Configurações, clique na aba "Beta" e ative os recursos "Plugins" e "Análise de Dados Avançada".

Em seguida, queremos ativar instruções personalizadas para fornecer ao ChatGPT mais contexto sobre nossos objetivos de análise de dados. Você pode criar e salvar perfis personalizados, como um perfil de "Cientista de Dados", para garantir que o ChatGPT responda de acordo.

Agora, podemos carregar nosso conjunto de dados para o ChatGPT. O ChatGPT suporta uma ampla gama de formatos de arquivo, incluindo arquivos de texto, planilhas, PDFs e muito mais. Depois que o arquivo for carregado, podemos solicitar que o ChatGPT revise os dados e forneça recomendações para limpeza e formatação.

O ChatGPT analisará os dados, identificará quaisquer problemas (por exemplo, valores ausentes, tipos de dados, outliers) e sugerirá etapas para resolvê-los. Você pode então instruir o ChatGPT a prosseguir com o processo de limpeza de dados, e ele fornecerá uma versão limpa e formatada do conjunto de dados para você usar nas próximas etapas da análise.

Agora que os dados foram limpos e formatados, podemos prosseguir com a análise exploratória de dados (EDA) para obter insights e identificar tendências-chave nos dados.

Primeiro, vamos examinar a distribuição das características numéricas, como idade e salário estimado. A visualização de dados mostra uma distribuição relativamente uniforme de idade, com a maioria dos usuários entre 25 e 55 anos. A distribuição do salário estimado, por outro lado, parece ser assimétrica à direita, indicando uma maior concentração de usuários com salários mais baixos.

Em seguida, vamos analisar as características categóricas, gênero e a variável binária de compra. Os dados mostram que a maioria dos usuários não fez uma compra, com apenas uma pequena fração se convertendo. Além disso, a distribuição de gênero parece ser bastante equilibrada.

Para explorar ainda mais as relações entre as variáveis, vamos gerar uma matriz de correlação e gráficos de dispersão. A matriz de correlação revela uma correlação positiva moderada entre idade e salário estimado, como se poderia esperar. Os gráficos de dispersão fornecem uma representação visual dessas relações, permitindo-nos identificar possíveis padrões não lineares ou outliers.

Em geral, esta análise exploratória de dados forneceu uma base sólida para a compreensão das principais características e tendências dentro dos dados. Agora podemos usar esses insights para informar as próximas etapas de nossa análise, como engenharia de recursos e modelagem preditiva.

Neste tutorial, exploramos como aproveitar o poder do ChatGPT para se tornar um analista de dados, mesmo sem treinamento extensivo ou diplomas caros. Ativando o recurso de Análise de Dados Avançada e utilizando instruções personalizadas, conseguimos limpar, formatar e analisar um conjunto de dados dentro da interface do ChatGPT.

As principais lições aprendidas são:

1. Ative o recurso de Análise de Dados Avançada no ChatGPT para desbloquear a capacidade de carregar e trabalhar com vários formatos de dados.
2. Personalize as instruções do ChatGPT para adaptar suas respostas às suas necessidades específicas, como adotar o perfil de um cientista de dados.
3. Carregue seu conjunto de dados e deixe que o ChatGPT o guie pelo processo de limpeza de dados, garantindo que seus dados estejam prontos para análise.
4. Aproveite os recursos de análise exploratória de dados (EDA) do ChatGPT para descobrir insights e tendências em seus dados, sem a necessidade de conhecimento estatístico avançado.
5. Faça perguntas específicas ao ChatGPT para obter uma compreensão mais profunda de seus dados e identificar fatores influentes, como o papel do gênero, idade ou renda no comportamento de compra.

Ao abraçar os recursos do ChatGPT, você pode se tornar um analista de dados proficiente em questão de minutos, sem as barreiras tradicionais de tempo e custo. Essa ferramenta poderosa o capacita a extrair insights valiosos de seus dados e tomar decisões informadas, tudo dentro de uma interface conversacional amigável.