作为数据分析师,我一直在使用ChatGPT Vision
在ChatGPT Vision发布之后,作为一名数据分析师,我一直在以不同的方式使用它,我发现它在处理某些任务时非常有用。
ChatGPT Vision帮助我从仪表板和可视化中快速获取见解,理解我不熟悉的图表,在我的Jupyter Notebook中生成漂亮的公式等。
以下是作为数据分析师如何充分利用ChatGPT Vision的方法。如果你想了解更多关于数据分析的相关内容,可以阅读以下这些文章:
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在Notebook中将数学公式转换为LaTeX代码
如果你使用Jupyter Notebooks或任何其他编辑器阅读其他人的Notebooks,你可能已经注意到单元格中显示的那些花哨的数学公式。
这里有一个例子。
你想知道它们是如何制作的吗?很简单,使用LaTeX。
LaTeX用于排版文档,并使科学文档中的所有公式成为可能。在过去,我们必须学习LaTeX命令才能在Notebook中创建数学公式,但是现在有了ChatGPT,这就像截图一样简单,只需要求ChatGPT为我们编写LaTeX代码。
下面是我将上面的图像转换成LaTeX代码的方法。
获得代码后,我将其复制并粘贴到Jupyter Notebooks中的一个Markdown单元格中。然后在代码的末尾和开头加上$。
$\ hat{Y} = \hat{\beta}_0 + \sum_{j= 1 }^{p} X_j \hat{\beta}_j$
运行Markdown单元格后,你应该能看到数学符号。
之前的数学公式是我截屏的,但有时我们无法在网上找到所需的数学符号。在这种情况下,你可以在纸上或白板上写一个数学符号/公式,拍张照片,然后把它交给ChatGPT。
这里有一个例子。
这是我得到的代码,以及它在我的Notebook上的样子。
\sigma²= \frac{\sum (y_i – y(x_i))²}{n-k-1}
数据分析师和科学家不再需要成为LaTeX专家来制作好看的Notebook。
从仪表板和可视化中快速获取见解
有时我们必须分析仪表板或可视化,但没有太多时间去做。现在我们可以与ChatGPT分享可视化,并要求它从中获得一些见解。
例如,我把下面的仪表板图像提供给了ChatGPT,它很快就分享了一些见解。
我发现第1、3、4、5、6和8点正确地代表了仪表板上的内容,但第2点不太准确。总的来说,ChatGPT得出了有用的见解。
现在,上面的仪表板有基本的图表,但是如果我们需要阅读一份我们不熟悉的可视化报告呢?ChatGPT Vision也可以帮助解决这个问题。
理解不熟悉的可视化
绘制数据有不同的方法,但要理解每一个图表并不容易。例如,我不擅长阅读热力图。我曾学习过它们的工作原理,甚至在过去绘制过几个,但我很少使用它们,以至于我很难在报告中理解它们。
前几天我读了一篇关于《马里奥赛车》角色的数据科学分析报告,我发现了三张热力图。正如你所料,我很难理解它们,尤其是其中一个行中有很多零的热力图。
我做了什么?我在ChatGPT上分享了这个可视化图,并要求得到解释。
以下是ChatGPT的回答。
现在我知道Standard Kart和Standard是上面两个热力图的基线。
如果你有一个仪表板,但你不理解某个特定的可视化,你不需要隔离出那个可视化,而是共享所有内容,并要求它分析特定区域。
在下面的仪表板中,我很难理解为什么“累计收入”中的条形图的起点不同($2M)。
多亏了ChatGPT,我很快意识到图表中的条形图显示了收入的总和。例如,“Upsell Revenue”条形图的高度代表了“Previous Revenue”+“New Revenue”+“Upsell Revenue”的总和,而最终的总累积收入是之前所有类别的总和减去损失的收入。
就是这样!这就是迄今为止我作为数据分析师使用ChatGPT Vision的方式。如果你有我在本文中未包含的用例,请在评论部分分享它。
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原文作者:The PyCoach
翻译作者:文玲
美工编辑:过儿
校对审稿:Chuang
原文链接:https://artificialcorner.com/ive-been-using-chatgpt-Vision-as-a-data-analyst-here-are-some-practical-use-cases-3c76cefae596