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使用 ChatGPT 資料分析萃取洞見

面向商務使用者與資深資料專業人士的個人 AI 分析師

更新日期：6 hours ago

在 ChatGPT 中與表格互動

當你上傳檔案後，ChatGPT 會自動建立可互動的表格檢視，讓你可以捲動瀏覽資料，查看所有列與欄。

Data analysis table of San Francisco film locations with titles, release years, and locations

檔案上傳完成後，你可以針對資料集提出後續問題。提示不需要指定特定操作——用「分析」或「比較」這類自然語言指令，就足以讓 ChatGPT 產生結果。

ChatGPT data analysis table comparing weekday and weekend revenue, with weekday sales higher than weekend

你也可以在 ChatGPT 中直接建立表格，只要要求輸出以表格形式產生即可。

Image

若想更清楚查看資料，你可以點選表格右上角的兩個箭頭來展開表格：

ChatGPT data analysis table expand button with tooltip “Expand table”

在表格檢視中，你可以選取特定列或欄，並建立提示以取得所選資料的洞見。例如，這裡我們選取了一欄，並詢問出現最頻繁的項目。

ChatGPT Data Analysis table with the Title column selected and a prompt asking which title appears most often

按住 Mac 的 Command 鍵或 Windows 的 Ctrl 鍵，同時點選列或欄，即可選取多個列或欄。你也可以點選單一儲存格並拖曳滑鼠覆蓋目標區域，以選取多個儲存格。

ChatGPT answers the average of three selected spreadsheet cells as 79

選取多個項目後，你可以請 ChatGPT 計算某個值，或對所選取的數值執行動作。例如，你可以反白一組儲存格，並請 ChatGPT 計算平均值。

使用 ChatGPT 編輯與建立表格

你可以上傳並編輯既有表格，只要提示 ChatGPT 進行更新即可。例如，你可以提示 ChatGPT 為表格新增一欄，放入平均值。

ChatGPT Data Analysis table updated with a new Average column for each row

你也可以先反白你要作為更新依據的欄、列或儲存格，並提示 ChatGPT 進行特定變更。這裡我們反白了其中兩欄，並要求表格新增一欄，內容是它們的總和。

Data table with a new Friday + Saturday column summing the Friday and Saturday values

你可以點選表格右上角的下載按鈕，下載由 ChatGPT 產生的表格。請注意，下載的檔案格式會是 CSV。

Download table button in ChatGPT Data Analysis

使用 ChatGPT 視覺化你的資料

上傳檔案後，你可以提示 ChatGPT 產生靜態圖表。你可以讓 ChatGPT 自行判斷最適合該資料集的圖表類型，或在提示中指定我們支援的圖表類型之一：折線圖、長條圖、圓餅圖、直方圖、散佈圖、盒鬚圖（箱形圖）、熱圖、面積圖、雷達圖、樹狀圖、泡泡圖與瀑布圖。

請注意，在大多數情況下，目前只有長條圖、圓餅圖、散佈圖與折線圖是可互動的。

Revenue by day of week line chart with Friday as the low point at 53

若未指定圖表類型，ChatGPT 會判斷並輸出最理想的圖表類型。

ChatGPT data analysis chart comparing total revenue for weekdays versus weekends

在圖表右上角，你可以下載圖表或放大其尺寸。預設下載的圖表為 PNG 格式。

你也可以編輯圖表顏色，或將互動功能切換為開啟或關閉。更改顏色時，你可以選擇我們的預設顏色之一，或輸入顏色的十六進位碼。

Color settings panel with Dataset color set to blue and Interactive toggled on

常見的分析類型

ChatGPT 受訓可執行各式各樣的資料分析任務。一些常見任務包括：

異常偵測與修正

使用資料做決策時，確保來源資料盡可能準確非常重要。ChatGPT 知道如何識別可能缺漏或不正確的資料。ChatGPT 可識別並修復的常見問題包括：

  • 缺漏值

  • 離群值

  • 重複列

  • 不正確的資料類型

你可以用像這樣的提示開始分析：檢查這份資料是否有常見問題。

一旦 ChatGPT 找出常見問題，你就可以請它修正這些問題。依遇到的問題而定，ChatGPT 可能會提供多個選項供你選擇。如果你不確定這些選擇的影響，可以試著請 ChatGPT 提供更多資訊。

彙總與整合

ChatGPT 可以彙總大量結構化資料，協助你理解資訊。ChatGPT 可執行的一些彙總包括：

  • 加總

  • 平均值（中位數、平均數、眾數）

  • 最小值與最大值

  • 不重複值的計數

  • 標準差

你可以展開表格並選取一或多個數值欄位，然後使用像這樣的提示：計算這份資料的中位數與標準差。

ChatGPT 也可以根據共同的識別碼合併多個資料集。

例如，你上傳兩個試算表，一個包含客戶，另一個包含購買。購買紀錄透過customer_id 屬性與客戶紀錄關聯。ChatGPT 知道如何將兩個檔案整合成單一資料集，以便回答像「 金級方案客戶的所有購買總額是多少？”」這類問題。

當你提出需要合併資料集的問題時，ChatGPT 會自動為你合併資料集。

進階統計分析

ChatGPT 了解如何執行多種統計分析，並能依你的需求選擇合適的技術。ChatGPT 可執行的分析類型包括：

  • 比較統計：透過比較不同群體或變數，了解它們的差異或相似之處。技術包含 t 檢定、ANOVA（變異數分析）以及 MANOVA（多變量變異數分析）。

  • 相關與迴歸分析：這些方法用於評估變數之間的關係。相關分析衡量關係的強度與方向；迴歸分析則建立關係模型以預測結果。

  • 時間序列分析：此類分析檢視隨時間收集的資料點，以識別趨勢、循環與季節性影響。方法包含 ARIMA（自迴歸整合移動平均）與季節分解。

你不需要是資料科學家也能使用這些技術！如果你不確定哪種技術最適合你的資料，試著告訴 ChatGPT 你想了解什麼，並請它推薦最佳的分析技術。如果你不確定該如何解讀分析輸出，請 ChatGPT 為你說明。一個有效的提示可以是：這份分析是否有任何值得注意或不尋常之處？

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