ChatGPT में तालिकाओं के साथ काम करना
फ़ाइल अपलोड करने पर ChatGPT अपने-आप एक इंटरैक्टिव तालिका दृश्य बनाएगा, जिसमें आप अपना डेटा स्क्रॉल कर सकते हैं और सभी पंक्तियाँ व स्तंभ देख सकते हैं.
फ़ाइल अपलोड हो जाने के बाद, आप डेटासेट से जुड़े सवाल पूछ सकते हैं. प्रॉम्प्ट में किसी खास प्रक्रिया का उल्लेख करना ज़रूरी नहीं है. ChatGPT से नतीजे पाने के लिए “विश्लेषण करें” या “तुलना करें” जैसे सहज भाषा के निर्देश काफ़ी हैं.
आप ChatGPT से आउटपुट को तालिका के रूप में बनाने का अनुरोध करके सीधे उसमें तालिकाएँ भी बना सकते हैं.
अपने डेटा को बेहतर ढंग से देखने के लिए, तालिका के ऊपरी-दाएँ कोने में मौजूद दो तीरों पर क्लिक करके उसे बड़ा कर सकते हैं:
तालिका दृश्य में आप किसी खास पंक्ति या स्तंभ को चुनकर, हाइलाइट किए गए डेटा से जुड़ी जानकारी पाने के लिए प्रॉम्प्ट बना सकते हैं. उदाहरण के लिए, यहाँ हमने एक स्तंभ चुना है और सबसे अधिक बार दिखाई देने वाली प्रविष्टि बताने को कहा है.
कई पंक्तियाँ या स्तंभ चुनने के लिए Mac पर Command कुंजी या Windows पर Ctrl कुंजी दबाकर रखें और संबंधित पंक्तियों या स्तंभों पर क्लिक करें. कई कक्ष चुनने के लिए किसी एक कक्ष पर क्लिक करके माउस को वांछित क्षेत्र पर खींचा भी जा सकता है.
कई मदें चुनने के बाद, आप ChatGPT से चुने गए मानों के आधार पर किसी मान की गणना करने या कोई कार्रवाई करने के लिए कह सकते हैं. उदाहरण के लिए, आप कुछ कक्षों को हाइलाइट करके ChatGPT से औसत मान की गणना करने के लिए कह सकते हैं.
ChatGPT में तालिकाएँ बनाना और संपादित करना
आप अपनी मौजूदा तालिकाएँ अपलोड कर सकते हैं और ChatGPT को बदलाव करने का प्रॉम्प्ट देकर उन्हें संपादित कर सकते हैं. उदाहरण के लिए, आप ChatGPT को औसत मानों वाला स्तंभ जोड़कर तालिका अपडेट करने का प्रॉम्प्ट दे सकते हैं.
आप उन स्तंभों, पंक्तियों या कक्षों को हाइलाइट करके ChatGPT को खास बदलाव करने का प्रॉम्प्ट दे सकते हैं, जिनके आधार पर आप अपडेट चाहते हैं. यहाँ हमने दो स्तंभों को हाइलाइट करके तालिका में एक नया स्तंभ जोड़ने का अनुरोध किया है, जिसमें उन दोनों के योग दिए गए हैं.
आप तालिका के ऊपरी-दाएँ कोने में मौजूद डाउनलोड बटन पर क्लिक करके ChatGPT की बनाई तालिका डाउनलोड कर सकते हैं. कृपया ध्यान दें कि डाउनलोड की गई फ़ाइल CSV प्रारूप में होगी.
ChatGPT के साथ अपने डेटा को विज़ुअलाइज़ करना
फ़ाइल अपलोड करने के बाद, आप ChatGPT को एक स्थिर चार्ट बनाने के लिए प्रॉम्प्ट कर सकते हैं. आप ChatGPT को डेटासेट के लिए आदर्श चार्ट प्रकार तय करने दे सकते हैं, या अपने प्रॉम्प्ट में हमारे समर्थित चार्ट प्रकारों में से कोई एक निर्दिष्ट कर सकते हैं: लाइन ग्राफ़, बार चार्ट, पाई चार्ट, हिस्टोग्राम, स्कैटर प्लॉट, बॉक्स प्लॉट (Box-and-Whisker Plots), हीट मैप, एरिया चार्ट, रडार चार्ट, ट्रीमैप, बबल चार्ट, और वॉटरफ़ॉल चार्ट.
कृपया ध्यान दें कि अधिकांश मामलों में अभी केवल बार, पाई, स्कैटर और लाइन चार्ट इंटरैक्टिव हैं.
यदि कोई चार्ट प्रकार निर्दिष्ट नहीं किया गया है, तो ChatGPT आउटपुट के लिए आदर्श चार्ट प्रकार तय करेगा.
चार्ट के ऊपरी-दाएं कोने में, आप चार्ट डाउनलोड कर सकते हैं या उसका आकार बढ़ा सकते हैं. डिफ़ॉल्ट रूप से, डाउनलोड किए गए चार्ट PNG फ़ॉर्मैट में होते हैं.
आप चार्ट के रंगों में संपादन भी कर सकते हैं या उसकी इंटरैक्टिविटी को चालू या बंद कर सकते हैं. रंग बदलते समय, आप हमारे डिफ़ॉल्ट रंगों में से कोई एक चुन सकते हैं या किसी रंग का hex कोड दर्ज कर सकते हैं.
विश्लेषण के सामान्य प्रकार
ChatGPT को विभिन्न प्रकार के डेटा विश्लेषण कार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है. कुछ सामान्य कार्यों में शामिल हैं:
विसंगति का पता लगाना और कम करना
डेटा के साथ निर्णय लेते समय, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि आपका स्रोत डेटा यथासंभव सटीक हो. ChatGPT जानता है कि कौन-सा डेटा गायब या गलत हो सकता है, इसकी पहचान कैसे करनी है. ChatGPT जिन सामान्य समस्याओं की पहचान और मरम्मत कर सकता है, उनमें शामिल हैं:
गायब मान
आउटलायर मान
डुप्लीकेट पंक्तियां
गलत डेटा प्रकार
अपना विश्लेषण इस तरह के प्रॉम्प्ट से शुरू करें: इस डेटा में सामान्य समस्याएं जांचें.
जब ChatGPT सामान्य समस्याओं की पहचान कर लेता है, तो आप उससे उन समस्याओं को ठीक करने के लिए कह सकते हैं. सामने आई समस्याओं के आधार पर, ChatGPT आपको चुनने के लिए कई विकल्प दे सकता है. यदि आप इन विकल्पों के प्रभावों के बारे में अनिश्चित हैं, तो ChatGPT से अधिक जानकारी मांगने का प्रयास करें.
एकत्रीकरण और एकीकरण
ChatGPT बड़ी मात्रा में संरचित डेटा को एकत्रित कर सकता है, ताकि आप जानकारी को बेहतर समझ सकें. ChatGPT कुछ ऐसे एकत्रीकरण कर सकता है:
योग
औसत (माध्यिका, माध्य, बहुलक)
न्यूनतम और अधिकतम मान
विशिष्ट मानों की संख्या
मानक विचलन
आप किसी तालिका को विस्तृत कर सकते हैं और एक या अधिक संख्यात्मक कॉलम चुन सकते हैं, फिर इस तरह का प्रॉम्प्ट उपयोग कर सकते हैं: इस डेटा के लिए माध्यिका और मानक विचलन की गणना करें.
ChatGPT साझा पहचानकर्ताओं के आधार पर कई डेटासेट को एक साथ मर्ज भी कर सकता है.
मान लें कि आप दो स्प्रेडशीट अपलोड करते हैं, एक में ग्राहक हैं और दूसरी में खरीदारियां हैं. खरीद रिकॉर्ड ग्राहक रिकॉर्ड से customer_id प्रॉपर्टी के माध्यम से जुड़े होते हैं. ChatGPT जानता है कि दोनों फ़ाइलों को एक ही डेटासेट में कैसे एकीकृत करना है, ताकि वह “गोल्ड प्लान वाले ग्राहकों द्वारा की गई सभी खरीदारियों का कुल कितना है?” जैसे सवालों के जवाब दे सके.
जब आप कोई ऐसा सवाल पूछते हैं जिसमें इसकी आवश्यकता होती है, तो ChatGPT आपके लिए डेटासेट अपने-आप मर्ज कर देता है.
उन्नत सांख्यिकीय विश्लेषण
ChatGPT विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय विश्लेषण करना समझता है, और आपकी आवश्यकताओं के आधार पर उपयुक्त तकनीकें चुन सकता है. ChatGPT जिन कुछ प्रकार के विश्लेषण कर सकता है, उनमें शामिल हैं:
तुलनात्मक सांख्यिकी: इसमें अलग-अलग समूहों या चरों की तुलना करके उनके अंतर या समानताओं को समझना शामिल है. तकनीकों में t-tests, ANOVA (Analysis of Variance), और MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) शामिल हैं.
सहसंबंध और प्रतिगमन विश्लेषण: ये विधियां चरों के बीच संबंध का आकलन करती हैं. सहसंबंध विश्लेषण संबंध की मजबूती और दिशा को मापता है, जबकि प्रतिगमन विश्लेषण परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए संबंध को मॉडल करता है.
टाइम सीरीज़ विश्लेषण: इस प्रकार का विश्लेषण समय के साथ एकत्र किए गए डेटा बिंदुओं की जांच करता है, ताकि रुझान, चक्र और मौसमी प्रभाव पहचाने जा सकें. विधियों में ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) और Seasonal Decomposition शामिल हैं.
इन तकनीकों का उपयोग करने के लिए आपको डेटा वैज्ञानिक होने की आवश्यकता नहीं है! यदि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि आपके डेटा के लिए कौन-सी तकनीक सबसे उपयुक्त है, तो ChatGPT को बताएं कि आप क्या समझना चाहते हैं, और उससे सर्वोत्तम विश्लेषण तकनीक सुझाने के लिए कहें. यदि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि विश्लेषण के आउटपुट की व्याख्या कैसे करें, तो ChatGPT से इसे समझाने के लिए कहें. एक प्रभावी प्रॉम्प्ट हो सकता है: क्या इस विश्लेषण में कुछ उल्लेखनीय या असामान्य है?