Tương tác với bảng trong ChatGPT
Khi bạn tải tệp lên, ChatGPT sẽ tự động tạo chế độ xem bảng tương tác, cho phép bạn cuộn qua dữ liệu và xem tất cả các hàng và cột của mình.
Sau khi tệp được tải lên, bạn có thể đặt các câu hỏi tiếp theo liên quan đến tập dữ liệu. Các câu lệnh không cần chỉ định những thao tác cụ thể — các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên như “phân tích” hoặc “so sánh” là đủ để ChatGPT tạo ra kết quả.
Bạn cũng có thể tạo bảng trực tiếp trong ChatGPT bằng cách yêu cầu tạo đầu ra dưới dạng bảng.
Để xem dữ liệu rõ hơn, bạn có thể mở rộng bảng bằng cách nhấp vào hai mũi tên ở góc trên bên phải của bảng:
Trong chế độ xem bảng, bạn có thể chọn một hàng hoặc cột cụ thể và tạo câu lệnh để thu được thông tin chuyên sâu về dữ liệu được tô sáng. Ví dụ: ở đây chúng tôi đã chọn một cột và hỏi mục xuất hiện thường xuyên nhất.
Có thể chọn nhiều hàng hoặc cột bằng cách nhấn và giữ phím Command trên Mac hoặc phím Ctrl trên Windows rồi nhấp vào các hàng hoặc cột. Bạn cũng có thể chọn nhiều ô bằng cách nhấp vào một ô rồi kéo chuột để phủ vùng mong muốn.
Sau khi chọn nhiều mục, bạn có thể yêu cầu ChatGPT tính toán một giá trị hoặc thực hiện một hành động trên các giá trị đã chọn. Ví dụ, bạn có thể tô sáng một tập hợp ô và yêu cầu ChatGPT tính giá trị trung bình.
Chỉnh sửa và tạo bảng bằng ChatGPT
Bạn có thể tải lên và chỉnh sửa các bảng hiện có bằng cách ra câu lệnh yêu cầu ChatGPT cập nhật. Ví dụ: bạn có thể ra câu lệnh để ChatGPT cập nhật một bảng bằng một cột chứa các giá trị trung bình.
Bạn có thể ra câu lệnh để ChatGPT thực hiện các thay đổi cụ thể bằng cách tô sáng các cột, hàng hoặc ô mà bạn muốn dùng làm cơ sở cho nội dung cập nhật. Ở đây, chúng tôi đã tô sáng hai trong số các cột và yêu cầu thêm một cột mới vào bảng chứa tổng của chúng.
Bạn có thể tải xuống bảng do ChatGPT tạo bằng cách nhấp vào nút tải xuống ở góc trên bên phải của bảng. Xin lưu ý rằng tệp được tải xuống sẽ ở định dạng CSV.
Trực quan hóa dữ liệu của bạn bằng ChatGPT
Sau khi tải tệp lên, bạn có thể ra câu lệnh để ChatGPT tạo biểu đồ tĩnh. Bạn có thể để ChatGPT xác định loại biểu đồ lý tưởng cho tập dữ liệu, hoặc chỉ định một trong các loại biểu đồ được hỗ trợ trong câu lệnh của bạn: biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ tròn, biểu đồ tần suất, biểu đồ phân tán, biểu đồ hộp (biểu đồ hộp và râu), bản đồ nhiệt, biểu đồ miền, biểu đồ radar, biểu đồ cây, biểu đồ bong bóng và biểu đồ thác nước.
Xin lưu ý rằng hiện tại trong hầu hết trường hợp, chỉ biểu đồ cột, tròn, phân tán và đường là có tính tương tác.
Nếu không chỉ định loại biểu đồ, ChatGPT sẽ xác định loại biểu đồ lý tưởng để xuất ra.
Ở góc trên bên phải của biểu đồ, bạn có thể tải xuống hoặc mở rộng kích thước biểu đồ. Theo mặc định, biểu đồ được tải xuống sẽ ở định dạng PNG.
Bạn cũng có thể chỉnh sửa màu sắc của biểu đồ hoặc bật/tắt tính tương tác của biểu đồ. Khi thay đổi màu sắc, bạn có thể chọn một trong các màu mặc định của chúng tôi hoặc nhập mã hex của một màu.
Các loại phân tích phổ biến
ChatGPT được huấn luyện để thực hiện nhiều tác vụ phân tích dữ liệu. Một số tác vụ phổ biến bao gồm:
Phát hiện và giảm thiểu bất thường
Khi đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, điều quan trọng là đảm bảo dữ liệu nguồn của bạn chính xác nhất có thể. ChatGPT biết cách xác định dữ liệu có thể bị thiếu hoặc không chính xác. Các vấn đề phổ biến mà ChatGPT có thể xác định và sửa chữa bao gồm:
Giá trị bị thiếu
Giá trị ngoại lệ
Hàng trùng lặp
Kiểu dữ liệu không chính xác
Hãy bắt đầu phân tích bằng một câu lệnh như sau: Kiểm tra dữ liệu này để tìm các vấn đề phổ biến.
Sau khi ChatGPT đã xác định các vấn đề phổ biến, bạn có thể yêu cầu ChatGPT khắc phục những vấn đề đó. Tùy thuộc vào các vấn đề gặp phải, ChatGPT có thể đưa ra nhiều tùy chọn để bạn lựa chọn. Nếu bạn không chắc về tác động của các lựa chọn này, hãy thử hỏi ChatGPT để biết thêm thông tin.
Tổng hợp & tích hợp
ChatGPT có thể tổng hợp lượng lớn dữ liệu có cấu trúc để giúp bạn hiểu thông tin. Một số phép tổng hợp mà ChatGPT có thể thực hiện bao gồm:
Tổng
Giá trị trung bình (trung vị, trung bình cộng, yếu vị)
Giá trị tối thiểu và tối đa
Số lượng giá trị khác nhau
Độ lệch chuẩn
Bạn có thể mở rộng một bảng, chọn một hoặc nhiều cột số, rồi dùng một câu lệnh như sau: Tính trung vị và độ lệch chuẩn cho dữ liệu này.
ChatGPT cũng có thể hợp nhất nhiều tập dữ liệu với nhau dựa trên các mã định danh chung.
Giả sử bạn tải lên hai bảng tính, một bảng chứa khách hàng và một bảng chứa giao dịch mua. Các bản ghi giao dịch mua được liên kết với các bản ghi khách hàng thông qua thuộc tính customer_id . ChatGPT biết cách tích hợp cả hai tệp thành một tập dữ liệu duy nhất để có thể trả lời các câu hỏi như “Tổng giá trị tất cả các giao dịch mua của khách hàng có gói Gold là bao nhiêu?”
ChatGPT tự động hợp nhất các tập dữ liệu cho bạn khi bạn đặt câu hỏi yêu cầu việc đó.
Phân tích thống kê nâng cao
ChatGPT hiểu cách thực hiện nhiều loại phân tích thống kê và có thể chọn các kỹ thuật phù hợp dựa trên yêu cầu của bạn. Một số loại phân tích mà ChatGPT có thể thực hiện bao gồm:
Thống kê so sánh: Việc này bao gồm so sánh các nhóm hoặc biến khác nhau để hiểu sự khác biệt hoặc tương đồng giữa chúng. Các kỹ thuật bao gồm kiểm định t, ANOVA (Phân tích phương sai) và MANOVA (Phân tích phương sai đa biến).
Phân tích tương quan và hồi quy: Các phương pháp này đánh giá mối quan hệ giữa các biến. Phân tích tương quan đo lường độ mạnh và hướng của mối quan hệ, còn phân tích hồi quy mô hình hóa mối quan hệ để dự đoán kết quả.
Phân tích chuỗi thời gian: Loại phân tích này xem xét các điểm dữ liệu được thu thập theo thời gian để xác định xu hướng, chu kỳ và hiệu ứng theo mùa. Các phương pháp bao gồm ARIMA (Trung bình động tích hợp tự hồi quy) và phân rã theo mùa.
Bạn không cần phải là nhà khoa học dữ liệu để sử dụng các kỹ thuật này! Nếu bạn không chắc kỹ thuật nào phù hợp nhất với dữ liệu của mình, hãy thử cho ChatGPT biết điều bạn muốn hiểu và yêu cầu ChatGPT đề xuất kỹ thuật phân tích tốt nhất. Nếu bạn không chắc cách diễn giải kết quả phân tích, hãy yêu cầu ChatGPT giải thích cho bạn. Một câu lệnh hiệu quả có thể là: Có điều gì đáng chú ý hoặc bất thường trong phân tích này không?