För att aktivera funktionen för avancerad dataanalys i ChatGPT, följ dessa steg:

1. Öppna ChatGPT-sidofältet genom att klicka på menyikonen i det övre vänstra hörnet.
2. Bläddra ner till avsnittet "Inställningar" och klicka på "Inställningar".
3. Navigera till fliken "Beta-funktioner".
4. Hitta funktionen "Avancerad dataanalys" och aktivera den.
5. Stäng sidofältet och du kommer nu att se alternativet "Avancerad dataanalys" tillgängligt i ChatGPT-gränssnittet.

Med den här funktionen aktiverad kan du nu bifoga filer till ChatGPT och utföra avancerade dataanalysuppgifter, såsom datarengöring, utforskande dataanalys och funktionsframtagning.

För att aktivera anpassade instruktioner i ChatGPT, följ dessa steg:

1. Öppna sidofältet i ChatGPT och navigera till avsnittet "Inställningar".
2. Klicka på fliken "Anpassade instruktioner".
3. I den första rutan, ange information om dig själv eller den uppgift du vill att ChatGPT ska hjälpa dig med. Detta kan inkludera din roll, expertis eller det specifika problem du försöker lösa.
4. I den andra rutan, ange hur du vill att ChatGPT ska svara, såsom ton, detaljeringsgrad eller eventuell särskild formatering du föredrar.
5. Klicka på "Spara" för att tillämpa de anpassade instruktionerna.

Med dessa anpassade instruktioner på plats kommer ChatGPT att anpassa sina svar till dina preferenser och ge dig mer relevant och användbar information för att hjälpa dig med dina dataanalysuppgifter.

För att börja, måste vi aktivera funktionen för avancerad dataanalys inom ChatGPT4. För att göra detta, öppna sidofältet, navigera till Inställningar, klicka på fliken "Beta" och aktivera funktionerna "Plugins" och "Avancerad dataanalys".

Nästa steg är att aktivera anpassade instruktioner för att ge ChatGPT mer kontext om våra mål för dataanalysen. Du kan skapa och spara anpassade personligheter, som en "Datavetenskap"-profil, för att säkerställa att ChatGPT svarar i enlighet med detta.

Nu kan vi ladda upp vår datamängd till ChatGPT. ChatGPT stöder en bred uppsättning filformat, inklusive textfiler, kalkylblad, PDF-filer och mer. När filen har laddats upp kan vi be ChatGPT att granska data och ge rekommendationer för rengöring och formatering.

ChatGPT kommer att analysera data, identifiera eventuella problem (t.ex. saknade värden, datatyper, outliers) och föreslå åtgärder för att åtgärda dem. Du kan sedan instruera ChatGPT att fortsätta med datarenoveringsprocessen, och den kommer att tillhandahålla en nedladdningsbar, rengjord version av datamängden för dig att använda i nästa steg av din analys.

Nyckel här är att utnyttja ChatGPTs funktioner för att hantera datarenoveringen och formateringen, vilket gör att du kan fokusera på de mer övergripande analyserna och problemlösningsaspekterna av ditt arbete.

Nu när data har rengjorts och formaterats kan vi fortsätta med utforskande dataanalys (EDA) för att få insikter och identifiera viktiga trender i data.

Låt oss först undersöka fördelningen av de numeriska funktionerna, såsom ålder och uppskattad lön. Datavisualiseringen visar en relativt jämn åldersfördelning, där majoriteten av användarna är mellan 25 och 55 år gamla. Fördelningen av uppskattad lön verkar däremot vara högersnedvriden, vilket indikerar en högre koncentration av användare med lägre löner.

Härnäst kommer vi att titta på de kategoriska funktionerna, kön och den binära köpvariabeln. Data visar att majoriteten av användarna inte gjorde något köp, med endast en liten andel som konverterade. Dessutom verkar könsfördelningen vara ganska balanserad.

För att ytterligare utforska relationerna mellan variablerna kommer vi att generera en korrelationsmatris och parplotter. Korrelationsmatrisen visar en måttlig positiv korrelation mellan ålder och uppskattad lön, vilket man kan förvänta sig. Parplottarna ger en visuell representation av dessa relationer, vilket gör det möjligt att identifiera eventuella icke-linjära mönster eller outliers.

Sammanfattningsvis har denna utforskande dataanalys gett en solid grund för att förstå de viktigaste egenskaperna och trenderna i data. Vi kan nu använda dessa insikter för att informera de nästa stegen i vår analys, såsom funktionsframtagning och prediktiv modellering.

I den här självstudien har vi utforskat hur man kan utnyttja kraften i ChatGPT för att bli en dataanalytiker, även utan omfattande utbildning eller dyra examina. Genom att aktivera funktionen för avancerad dataanalys och använda anpassade instruktioner kunde vi smidigt rengöra, formatera och analysera en datamängd inom ChatGPT-gränssnittet.

De viktigaste lärdomarna är:

1. Aktivera funktionen för avancerad dataanalys i ChatGPT för att låsa upp möjligheten att ladda upp och arbeta med olika dataformat.
2. Anpassa ChatGPTs instruktioner för att skräddarsy dess svar till dina specifika behov, som att anta rollen som datavetenskap.
3. Ladda upp din datamängd och låt ChatGPT vägleda dig genom datarenoveringsprocessen, så att din data är redo för analys.
4. Utnyttja ChatGPTs funktioner för utforskande dataanalys (EDA) för att upptäcka insikter och trender i dina data, utan att behöva avancerade statistiska kunskaper.
5. Ställ riktade frågor till ChatGPT för att få djupare förståelse för dina data och identifiera inflytelserika faktorer, som betydelsen av kön, ålder eller inkomst för köpbeteende.

Genom att omfamna ChatGPTs funktioner kan du bli en skicklig dataanalytiker på bara några minuter, utan de traditionella hindren av tid och kostnad. Det här kraftfulla verktyget ger dig möjlighet att extrahera värdefulla insikter från dina data och fatta informerade beslut, allt inom ett användarvänligt konversationsbaserat gränssnitt.