ChatGPT में टेबल्स के साथ इंटरैक्ट करना

जब आप कोई फ़ाइल अपलोड करते हैं, तो ChatGPT अपने-आप एक इंटरैक्टिव टेबल व्यू बना देता है, जिससे आप अपने डेटा में स्क्रॉल कर सकते हैं और अपनी सभी rows और columns देख सकते हैं।

फ़ाइल अपलोड होने के बाद, आप डेटासेट से जुड़े सवाल पूछ सकते हैं। प्रॉम्प्ट में खास ऑपरेशन्स बताने की ज़रूरत नहीं—“analyze” या “compare” जैसे natural language कमांड्स ChatGPT से परिणाम पाने के लिए काफ़ी हैं।

आप यह भी अनुरोध कर सकते हैं कि आउटपुट एक टेबल के रूप में जनरेट हो, और इस तरह ChatGPT में ही टेबल्स native रूप से बना सकते हैं।

अपने डेटा को बेहतर तरीके से देखने के लिए, टेबल के टॉप-राइट कॉर्नर में मौजूद दो तीरों पर क्लिक करके आप टेबल को expand कर सकते हैं:

टेबल व्यू में, आप किसी खास row या column को चुन सकते हैं और हाइलाइट किए गए डेटा के बारे में इनसाइट्स पाने के लिए प्रॉम्प्ट बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, यहाँ हमने एक column चुना है और उस item के बारे में पूछा है जो सबसे ज़्यादा बार आता है।

Mac पर Command key या Windows पर Ctrl key को दबाकर रखते हुए rows या columns पर क्लिक करके कई rows या columns चुने जा सकते हैं। कई cells भी चुने जा सकते हैं—एक cell पर क्लिक करें और माउस को खींचकर वांछित क्षेत्र को कवर करें।

कई items चुनने के बाद, आप ChatGPT से चुने गए values पर कोई value calculate करने या कोई action करने के लिए कह सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप cells के एक सेट को हाइलाइट करके ChatGPT से average value निकालने के लिए कह सकते हैं।

ChatGPT के साथ टेबल्स को एडिट करना और बनाना

आप ChatGPT को अपडेट करने के लिए प्रॉम्प्ट देकर अपनी मौजूदा टेबल्स अपलोड और एडिट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप ChatGPT से कह सकते हैं कि टेबल में औसत मानों वाला एक column जोड़कर उसे अपडेट कर दे।

आप जिन columns, rows, या cells के आधार पर अपडेट चाहते हैं, उन्हें हाइलाइट करके ChatGPT से खास बदलाव करने के लिए कह सकते हैं। यहाँ, हमने दो columns को हाइलाइट किया है और टेबल में एक नया column जोड़ने का अनुरोध किया है, जिसमें उनके sums हों।

टेबल के टॉप-राइट कॉर्नर में मौजूद download बटन पर क्लिक करके आप ChatGPT द्वारा जनरेट की गई टेबल डाउनलोड कर सकते हैं। कृपया ध्यान दें कि डाउनलोड की गई फ़ाइल CSV फ़ॉर्मेट में होगी।

ChatGPT के साथ अपने डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

फ़ाइल अपलोड करने के बाद, आप ChatGPT को एक static chart बनाने के लिए प्रॉम्प्ट कर सकते हैं। आप ChatGPT को डेटासेट के लिए आदर्श chart type तय करने दे सकते हैं, या अपने प्रॉम्प्ट में हमारे समर्थित chart types में से कोई एक निर्दिष्ट कर सकते हैं: line graph, bar chart, pie chart, histograms, scatter plot, box plots (Box-and-Whisker Plots), heat maps, area charts, radar charts, treemaps, bubble charts, और waterfall charts।

कृपया ध्यान दें कि ज़्यादातर मामलों में फिलहाल केवल bar, pie, scatter, और line charts ही इंटरैक्टिव हैं।

यदि कोई chart type निर्दिष्ट नहीं किया गया है, तो ChatGPT आउटपुट के लिए आदर्श chart type निर्धारित करेगा।

चार्ट के टॉप-राइट कॉर्नर में, आप चार्ट डाउनलोड कर सकते हैं या उसका आकार expand कर सकते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, डाउनलोड किए गए चार्ट PNG फ़ॉर्मेट में होते हैं।

आप chart के colors में बदलाव भी कर सकते हैं या उसकी interactivity को on/off कर सकते हैं। colors बदलते समय, आप हमारे डिफ़ॉल्ट colors में से कोई चुन सकते हैं या किसी color का hex code इनपुट 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:

Anomaly detection और mitigation

डेटा के आधार पर निर्णय लेते समय, यह सुनिश्चित करना ज़रूरी है कि आपका source data जितना संभव हो उतना सटीक हो। ChatGPT ऐसे डेटा की पहचान करना जानता है जो गायब या गलत हो सकता है। ChatGPT जिन सामान्य समस्याओं की पहचान कर सकता है और उन्हें ठीक कर सकता है, उनमें शामिल हैं:

• Missing values

• Outlier values

• Duplicate rows

• Incorrect data types

अपना विश्लेषण इस तरह के प्रॉम्प्ट से शुरू करें: Check this data for common issues.

जब ChatGPT सामान्य समस्याओं की पहचान कर ले, तो आप उससे उन समस्याओं को ठीक करने के लिए कह सकते हैं। सामने आई समस्याओं के आधार पर, ChatGPT आपके लिए चुनने हेतु कई विकल्प दे सकता है। यदि आप इन विकल्पों के प्रभावों को लेकर अनिश्चित हैं, तो ChatGPT से और जानकारी मांगने की कोशिश करें।

Aggregation & integration

ChatGPT बड़े पैमाने पर structured data को aggregate करके जानकारी को समझने में आपकी मदद कर सकता है। कुछ aggregations जो ChatGPT कर सकता है:

• Sums

• Averages (median, mean, mode)

• Minimum and maximum values

• Counts of distinct values

• Standard deviation

आप एक टेबल को expand करके एक या अधिक numerical columns चुन सकते हैं, और फिर इस तरह का प्रॉम्प्ट इस्तेमाल कर सकते हैं: Calculate the median and standard deviation for this data.

ChatGPT साझा identifiers के आधार पर कई datasets को merge भी कर सकता है।

मान लीजिए आप दो spreadsheets अपलोड करते हैं—एक में customers हैं और एक में purchases। Purchase रिकॉर्ड्स, customer रिकॉर्ड्स से customer_id property के जरिए जुड़े होते हैं। ChatGPT दोनों फ़ाइलों को एक ही dataset में integrate करना जानता है, ताकि वह ऐसे सवालों के जवाब दे सके जैसे "Gold plan वाले customers द्वारा की गई सभी purchases का total क्या है?”

जब आप ऐसा सवाल पूछते हैं जहाँ इसकी ज़रूरत होती है, तो ChatGPT आपके लिए datasets को अपने-आप merge कर देता है।

Advanced statistical analysis

ChatGPT कई तरह के सांख्यिकीय विश्लेषण करना समझता है, और आपकी आवश्यकताओं के आधार पर उपयुक्त तकनीकें चुनने में सक्षम है। कुछ प्रकार के विश्लेषण जो ChatGPT कर सकता है:

• Comparative statistics: इसमें अलग-अलग समूहों या variables की तुलना करके उनके अंतर या समानताएँ समझी जाती हैं। तकनीकों में t-tests, ANOVA (Analysis of Variance), और MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) शामिल हैं।

• Correlation and regression Analysis: ये तरीके variables के बीच संबंध का आकलन करते हैं। correlation analysis संबंध की ताकत और दिशा मापता है, जबकि regression analysis परिणामों की भविष्यवाणी के लिए संबंध का मॉडल बनाता है।

• Time Series analysis: इस प्रकार का विश्लेषण समय के साथ एकत्र किए गए data points की जांच करके trends, cycles, और seasonal effects की पहचान करता है। तरीकों में ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) और Seasonal Decomposition शामिल हैं।

इन तकनीकों का उपयोग करने के लिए आपको data scientist होने की ज़रूरत नहीं है! यदि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि आपके डेटा के लिए कौन-सी तकनीक सबसे उपयुक्त है, तो ChatGPT को बताइए कि आप क्या समझना चाहते हैं, और उससे सबसे अच्छी analysis technique सुझाने के लिए कहिए। यदि आप यह नहीं समझ पा रहे हैं कि analysis का output कैसे interpret करें, तो ChatGPT से उसे समझाने के लिए कहिए। एक प्रभावी प्रॉम्प्ट हो सकता है: Is there anything notable or unusual about this analysis?