Hva kan du gjøre med data i ChatGPT?
Når du analyserer data med ChatGPT, kan du lage statiske og interaktive tabeller og diagrammer fra dataene du har lastet opp.
ChatGPT oppretter automatisk en interaktiv tabellvisning, slik at du kan bla gjennom dataene dine og se alle radene og kolonnene dine.
Etter at du har lastet opp en fil, kan ChatGPT avgjøre den ideelle diagramtypen for datasettet, eller du kan angi en av de støttede diagramtypene i prompten din.
Du kan tilpasse grafikken i de interaktive diagrammene dine og lage sammendrag som forklarer funnene dine.
Ved å bruke resonneringsmodeller kan du utføre oppgaver som å kjøre regresjoner på testdata, visualisere komplekse forretningsmålinger og gjennomføre scenariobaserte simuleringer.
Hvilke filtyper støttes?
ChatGPT kan analysere data som er lastet opp i en rekke filformater, inkludert:
Excel (.xlsx)
Kommaseparerte verdier (.csv)
PDF (.pdf)
JSON
Du kan også laste opp de nyeste filversjonene direkte fra:
Google Drive
Microsoft OneDrive Personal
Microsoft OneDrive inkludert Sharepoint
Når du forbereder regneark for analyse i ChatGPT, bør du følge disse retningslinjene for best mulig resultat:
Gjør dette:
Ta med beskrivende kolonneoverskrifter i første rad
Bruk enkelt språk for kolonneoverskrifter, og unngå akronymer og fagsjargong
Bruk én rad per post
Ikke gjør dette:
Ta med flere seksjoner og tabeller i ett enkelt regneark
Ta med tomme rader eller kolonner
Ta med bilder som inneholder kritisk informasjon
Hvordan analyserer og visualiserer ChatGPT data med diagrammer?
ChatGPT bruker pandas til å analysere dataene dine og Matplotlib til å lage både statiske og interaktive diagrammer med dataene dine. Etter at du har brukt ChatGPT til å analysere eller visualisere dataene dine, klikker du på lenken View Analysis som vises på slutten av svaret for å se hvordan ChatGPT brukte disse verktøyene:
Hvordan kan jeg se analysen som standard?
Etter at du har brukt ChatGPT til å analysere eller visualisere dataene dine, klikker du på lenken View Analysis som vises på slutten av svaret.
Øverst i dialogvinduet kan du slå på «Vis alltid detaljer», slik at analysevinduet vises som standard etter hvert svar.
Hvis du vil bruke koden lokalt, kan du klikke på «Copy» for å kopiere koden til utklippstavlen og lime den inn i koderedigereren din.
Hvordan aktiverer jeg interaktive diagrammer?
Etter at du har generert et diagram, velger du "Switch to interactive chart" øverst til høyre i grafen.
Etter at du har valgt dette alternativet, vil grafen gjengis på nytt i en oppdatert, interaktiv versjon av grafen din. Merk at bare et begrenset sett med diagramtyper er interaktive.
Du kan bytte tilbake til en statisk graf ved å velge "Switch to static chart" øverst til høyre i grafen.
Hvilke diagramtyper er interaktive?
For øyeblikket er det i de fleste tilfeller bare stolpe-, sektor-, punkt- og linjediagrammer som er interaktive.
ChatGPT kan lage en rekke ikke-interaktive diagrammer, inkludert: histogrammer, spredningsdiagram, boksplott (box-and-whisker plots), varmekart, områdediagrammer, radardiagrammer, trekart, boblediagrammer og fossefallsdiagrammer.
Hvor mange filer kan jeg analysere samtidig?
Opptil 10 filer kan lastes opp til en gitt samtale
Opptil 20 filer kan legges ved en GPT som kunnskap (ChatGPT kan samhandle med disse filene hvis funksjonen Kodetolker er aktivert på GPT-nivå)
Hvor mye data kan jeg analysere?
512 MB per fil. For CSV-filer eller regneark kan filstørrelsen ikke overstige omtrent 50 MB, avhengig av størrelsen på hver rad.
Dette gjør ChatGPT til en god løsning for arbeid med datafiler som er for store til å åpnes i et regnearkprogram.
Hvordan sletter jeg filer jeg laster opp?
Filer som lastes opp til Advanced Data Analysis, slettes innen et tidsrom som varierer basert på abonnementet ditt. Hvis du når bruksgrensen for filer, kan du også slette filer fra nylige chatter eller fra GPT-er du har bygget, siden disse deler grenser.
Hva skjer under panseret?
Når du laster opp strukturerte data, begynner ChatGPT med å undersøke de første radene med data for å forstå skjemaet og hvilke verdityper som kan finnes.
Når du stiller spørsmål om dataene dine, utfører ChatGPT følgende trinn:
Får tilgang til de opplastede dataene i et miljø for kodekjøring
Skriver Python-kode for å behandle dataene og produsere den nødvendige analytiske utdataen
Kjører koden og undersøker resultatene
Integrerer resultatene i svaret du ser i chattevinduet
Det er ChatGPTs evne til både å skrive og kjøre kode som gjør det mulig å utføre komplekse matematiske operasjoner og statistiske analyseteknikker. Hvis du vil se nærmere på koden som ChatGPT genererte, klikker du på den blå lenken [>_] på slutten av en melding.
Hvordan vet ChatGPT hvordan data skal analyseres?
En av ChatGPTs kjernefunksjoner er evnen til å utføre kompleks analyse basert på naturlige språkprompter. For å få dette til å fungere, blir ChatGPT-modeller etterutdannelse på store mengder dataanalyseoppgaver. Etter å ha blitt eksponert for eksempeldatasett, naturlige språkspørsmål om disse datasettene og koden dataanalytikere skrev for å besvare disse spørsmålene, er modellen nå i stand til å generere ny kode for å utføre nye analyser. Derfor «vet» ChatGPT hvordan spesialiserte Python-biblioteker skal brukes til å utføre komplekse oppgaver.
Hvordan kjører ChatGPT kode?
Når ChatGPT analyserer data, får den tilgang til et sikkert miljø for kodekjøring. Miljøet er forhåndslastet med hundrevis av Python-biblioteker, og ChatGPT vet hvordan den skal skrive kode for å importere og bruke disse bibliotekene. Miljøet har tilgang til filer som er knyttet til ChatGPT-prompten, noe som gjør at det kan samhandle med de strukturerte dataene du laster opp. Miljøet kan også få tilgang til filer som hentes ved hjelp av GPT Actions.
Når ChatGPT genererer kode som svar på prompten din, sender den koden til miljøet for kjøring. Den får deretter tilgang til utdata fra miljøet, inkludert eventuelle feil produsert av den genererte koden. ChatGPT er i stand til å tolke feil og løse problemer med den genererte koden automatisk.
ChatGPTs miljø for kodekjøring kan ikke generere utgående nettverksforespørsler direkte. Kodekjøring er også isolert fra resten av ChatGPT-plattformen, noe som sikrer funksjonens sikkerhet.
Når ChatGPT analyserer data for første gang i løpet av en samtale, opprettes en ny instans av miljøet for kodekjøring. Denne instansen er bare tilgjengelig fra den tilknyttede samtalen, og blir ødelagt innen 13 timer etter at samtalen blir inaktiv.
Hva er noen bruksområder utenfor dataanalyse?
ChatGPTs miljø for kodekjøring er primært utformet for samhandling med strukturerte data. Funksjonens kjerneegenskaper (å skrive og kjøre kode, få tilgang til utdata fra kodekjøring) muliggjør imidlertid et bredt spekter av bruksområder utenfor dataanalyse.
Bruksområder inkluderer:
Filmanipulering og filgenerering
Tematisk analyse av ustrukturerte data og tekstdokumenter
osv.
ChatGPT er trent på en rekke kodeoppgaver og kan finne kreative måter å bruke miljøet for kodekjøring til å utføre oppgaver på.