Чтобы активировать функцию расширенного анализа данных в ChatGPT, выполните следующие шаги:

1. Откройте боковую панель ChatGPT, нажав на значок меню в левом верхнем углу.
2. Прокрутите вниз до раздела "Настройки" и нажмите на "Настройки".
3. Перейдите на вкладку "Бета-функции".
4. Найдите функцию "Расширенный анализ данных" и включите ее.
5. Закройте боковую панель, и теперь вы увидите опцию "Расширенный анализ данных" в интерфейсе ChatGPT.

После включения этой функции вы можете прикреплять файлы к ChatGPT и выполнять расширенные задачи по анализу данных, такие как очистка данных, exploratory data analysis и feature engineering.

Чтобы активировать пользовательские инструкции в ChatGPT, выполните следующие шаги:

1. Откройте боковую панель в ChatGPT и перейдите в раздел "Настройки".
2. Нажмите на вкладку "Пользовательские инструкции".
3. В первом поле предоставьте информацию о себе или о задаче, в которой вы хотите, чтобы ChatGPT вам помог. Это может включать вашу роль, экспертизу или конкретную проблему, которую вы пытаетесь решить.
4. Во втором поле укажите, как вы хотите, чтобы ChatGPT отвечал, например, тон, уровень детализации или предпочтительный формат.
5. Нажмите "Сохранить", чтобы применить пользовательские инструкции.

С этими пользовательскими инструкциями ChatGPT будет адаптировать свои ответы к вашим предпочтениям, предоставляя более актуальную и полезную информацию для помощи в ваших задачах по анализу данных.

Для начала нам нужно активировать функцию расширенного анализа данных в ChatGPT4. Для этого откройте боковую панель, перейдите в раздел Настройки, нажмите на вкладку "Бета" и включите функции "Плагины" и "Расширенный анализ данных".

Затем мы хотим активировать пользовательские инструкции, чтобы предоставить ChatGPT больше контекста о наших целях анализа данных. Вы можете создать и сохранить пользовательские профили, такие как "Профиль Data Scientist", чтобы обеспечить соответствующие ответы ChatGPT.

Теперь мы можем загрузить наш набор данных в ChatGPT. ChatGPT поддерживает широкий спектр форматов файлов, включая текстовые файлы, электронные таблицы, PDF и многое другое. После загрузки файла мы можем попросить ChatGPT проанализировать данные и предоставить рекомендации по очистке и форматированию.

ChatGPT проанализирует данные, выявит любые проблемы (например, отсутствующие значения, типы данных, выбросы) и предложит шаги для их устранения. Затем вы можете инструктировать ChatGPT продолжить процесс очистки данных, и он предоставит вам загружаемую, очищенную версию набора данных для использования на следующих этапах анализа.

Ключевой момент здесь - использовать возможности ChatGPT для выполнения задач по очистке и форматированию данных, что позволит вам сосредоточиться на более высокоуровневом анализе и решении проблем в вашей работе.

Теперь, когда данные были очищены и отформатированы, мы можем перейти к exploratory data analysis (EDA), чтобы получить представление и выявить ключевые тенденции в данных.

Во-первых, давайте рассмотрим распределение числовых признаков, таких как возраст и расчетная заработная плата. Визуализация данных показывает относительно равномерное распределение возраста, при этом большинство пользователей находятся в возрасте от 25 до 55 лет. Распределение расчетной заработной платы, с другой стороны, кажется правосторонним, что указывает на более высокую концентрацию пользователей с более низкой заработной платой.

Затем мы рассмотрим категориальные признаки, пол и бинарную переменную покупки. Данные показывают, что большинство пользователей не совершали покупки, при этом только небольшая доля совершила конверсию. Кроме того, распределение по полу, кажется, достаточно сбалансировано.

Чтобы дополнительно исследовать взаимосвязи между переменными, мы сгенерируем матрицу корреляции и парные графики. Матрица корреляции показывает умеренную положительную корреляцию между возрастом и расчетной заработной платой, как и ожидалось. Парные графики обеспечивают визуальное представление этих взаимосвязей, позволяя выявить любые потенциальные нелинейные закономерности или выбросы.

В целом, этот exploratory data analysis предоставил прочную основу для понимания ключевых характеристик и тенденций в данных. Теперь мы можем использовать эти представления для информирования следующих шагов в нашем анализе, таких как feature engineering и прогнозное моделирование.

В этом руководстве мы исследовали, как использовать мощь ChatGPT, чтобы стать аналитиком данных, даже без обширной подготовки или дорогостоящих степеней. Активировав функцию расширенного анализа данных и используя пользовательские инструкции, мы смогли легко очистить, отформатировать и проанализировать набор данных в интерфейсе ChatGPT.

Основные выводы:

1. Активируйте функцию расширенного анализа данных в ChatGPT, чтобы получить возможность загружать и работать с различными форматами данных.
2. Настройте инструкции ChatGPT, чтобы адаптировать его ответы к вашим конкретным потребностям, например, принять роль специалиста по данным.
3. Загрузите ваш набор данных и позвольте ChatGPT провести вас через процесс очистки данных, чтобы ваши данные были готовы к анализу.
4. Используйте возможности ChatGPT для exploratory data analysis (EDA), чтобы выявить представления и тенденции в ваших данных, без необходимости в углубленных статистических знаниях.
5. Задавайте целевые вопросы ChatGPT, чтобы получить более глубокое понимание ваших данных и выявить влиятельные факторы, такие как роль пола, возраста или дохода в поведении покупателей.

Принимая возможности ChatGPT, вы можете стать компетентным аналитиком данных за считанные минуты, без традиционных барьеров времени и затрат. Этот мощный инструмент позволяет вам извлекать ценные представления из ваших данных и принимать обоснованные решения, все в удобном пользовательском интерфейсе.