要在 ChatGPT 中啟用進階資料分析功能,請按照以下步驟操作:

1. 點擊左上角的選單圖示,打開 ChatGPT 側邊欄。
2. 滾動至「設定」區段,然後點擊「設定」。
3. 切換到「測試功能」標籤。
4. 找到「進階資料分析」功能,並將其開啟。
5. 關閉側邊欄,您現在就可以在 ChatGPT 介面中看到「進階資料分析」選項了。

啟用此功能後,您可以將檔案附加到 ChatGPT 上,並執行進階資料分析任務,如資料清理、探索性資料分析和特徵工程。

要在 ChatGPT 中啟用自訂指示,請按照以下步驟操作:

1. 在 ChatGPT 中打開側邊欄,並前往「設定」區段。
2. 點擊「自訂指示」標籤。
3. 在第一個方框中,提供有關您自己或您希望 ChatGPT 協助的任務的資訊。這可以包括您的角色、專業知識或您正試圖解決的特定問題。
4. 在第二個方框中,指定您希望 ChatGPT 如何回應,例如語氣、詳細程度或任何特定的格式。
5. 點擊「儲存」以套用自訂指示。

有了這些自訂指示,ChatGPT 將根據您的偏好來調整其回應,為您的資料分析任務提供更相關和有用的資訊。

首先,我們需要在 ChatGPT4 中啟用進階資料分析功能。為此,請打開側邊欄,前往設定,點擊「測試」標籤,並啟用「外掛程式」和「進階資料分析」功能。

接下來,我們將啟用自訂指示,為 ChatGPT 提供更多有關我們資料分析目標的背景資訊。您可以建立和儲存自訂角色,如「資料科學家」檔案,以確保 ChatGPT 能夠相應地回應。

現在,我們可以將資料集上傳到 ChatGPT。ChatGPT 支援多種檔案格式,包括文字檔、電子表格、PDF 等。上傳檔案後,我們可以要求 ChatGPT 檢查資料並提供清理和格式化的建議。

ChatGPT 將分析資料,識別任何問題(如缺失值、資料類型、異常值),並建議解決方案。然後,您可以指示 ChatGPT 進行資料清理過程,它將為您提供一個可下載的已清理版本的資料集,供您在分析的下一步使用。

關鍵在於利用 ChatGPT 的功能來處理資料清理和格式化任務,讓您專注於更高層次的分析和問題解決。

現在資料已經過清理和格式化,我們可以進行探索性資料分析(EDA),以獲得洞見並識別資料中的關鍵趨勢。

首先,讓我們檢查數值特徵(如年齡和估計薪資)的分佈情況。資料視覺化顯示,年齡分佈相對均勻,大多數使用者年齡在25到55歲之間。另一方面,估計薪資分佈呈現右偏,表示較低薪資的使用者較多。

接下來,我們將查看類別特徵,即性別和二元購買變數。資料顯示,大多數使用者沒有進行購買,只有少數轉換。此外,性別分佈相當均衡。

為了進一步探索變數之間的關係,我們將生成相關矩陣和配對圖。相關矩陣顯示,年齡和估計薪資之間存在中度正相關,這是可以預期的。配對圖提供了這些關係的視覺表示,使我們能夠識別任何潛在的非線性模式或異常值。

總的來說,這次探索性資料分析為我們提供了對資料的關鍵特徵和趨勢的深入了解。我們現在可以利用這些洞見來指導分析的下一步,如特徵工程和預測建模。

在本教程中,我們探討了如何利用 ChatGPT 的力量成為一名資料分析師,即使沒有廣泛的培訓或昂貴的學位。通過啟用進階資料分析功能和使用自訂指示,我們能夠在 ChatGPT 介面內無縫地清理、格式化和分析資料集。

關鍵要點如下:

1. 在 ChatGPT 中啟用進階資料分析功能,以解鎖上傳和處理各種資料格式的能力。
2. 自訂 ChatGPT 的指示,使其回應符合您的特定需求,例如採用資料科學家的角色。
3. 上傳您的資料集,讓 ChatGPT 引導您完成資料清理過程,確保您的資料已準備就緒進行分析。
4. 利用 ChatGPT 的探索性資料分析(EDA)功能,在不需要先進統計知識的情況下,發掘資料中的洞見和趨勢。
5. 向 ChatGPT 提出有針對性的問題,以深入了解您的資料並識別影響因素,例如性別、年齡或收入對購買行為的影響。

通過利用 ChatGPT 的功能,您可以在短短幾分鐘內成為一名熟練的資料分析師,而無需面臨時間和成本的傳統障礙。這個強大的工具讓您能夠從資料中提取有價值的洞見,並在用戶友好的對話式介面中做出明智的決策。