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关于人工智能:ListenData如何使用-ChatGPT-进行数据科学

jiezi

在本文中，咱们将探讨作为数据科学家如何应用 ChatGPT 来加强您的数据迷信我的项目。ChatGPT 是一个功能强大的工具，能够在工作的各个方面为您提供帮忙，从摸索和剖析数据到生成见解以及帮忙您进行编码和故障排除。它还能够帮忙您更快地学习数据迷信。

目录

以下是数据迷信的 ChatGPT 提醒，按预测建模的不同步骤进行分类。

数据摸索

我心愿你表演一个数据科学家的角色。编写用于数据摸索的 python 代码。不要包含解释。

下面的 Python 代码加载数据集并显示初始行。它还返回描述性统计信息、查看数据类型、计算相关性以及可视化关系和散布。此外，它还会创立相干热图、直方图、散点图和其余图，以帮忙辨认数据中的模式、趋势和关系。通过查看这些汇总统计数据和绘图，数据科学家能够生成见解并就预测建模的后续步骤做出决策。

以下是“数据摸索”的前 15 个 ChatGPT 提醒。

  1. 您是否提供数据集的概述，包含行数、列数和数据类型？
  2. 数据集中的要害变量或特色是什么？你能形容一下它们的意义或意义吗？
  3. 数据集中是否有任何缺失值？如果是这样，不同变量的缺失水平是多少？
  4. 您是否生成数值变量（如平均值、中位数、标准差和四分位数）的汇总统计数据？
  5. 您是否辨认数据集中的任何异样值或极值？如何解决或进一步考察它们？
  6. 数值变量的散布特色是什么？它们是正态分布还是偏斜？
  7. 变量之间是否存在任何相关性？哪些变量彼此强相干或弱相干？
  8. 您是否提供一些可视化成果，例如直方图、箱形图或散点图来摸索变量之间的关系？
  9. 如果实用，您是否辨认数据集中随时间推移的任何模式或趋势？如何无效地将它们可视化？
  10. 数据集中是否有任何分类变量？有哪些独特的类别及其各自的频率？
  11. 您是否生成穿插制表或列联表来查看分类变量之间的关系？
  12. 特定变量中的最高值或类别是什么？例如，最罕用的国家 / 地区或产品类别。
  13. 您是否摸索数据集中的任何类不均衡问题，尤其是分类问题？
  14. 是否有任何须要解决的数据品质问题，例如反复或格局不统一？
  15. 指标变量或后果变量的行为如何？它的散布是什么，对于它与其余变量的关系是否有任何见解？

数据筹备

我心愿你表演一个数据科学家的角色。编写用于数据筹备的 python 代码。不要包含解释。

下面的代码最后加载数据集。而后，它将因变量和自变量离开，而后执行特色缩放。咱们能够通过要求 ChatGPT 辨认和解决缺失值和异样值来进一步欠缺数据。

编写用于解决和解决缺失值和异样值的 python 代码。

以下是“数据筹备”的 15 个 ChatGPT 提醒列表。

  1. 在剖析之前，我应该遵循哪些步骤来清理和预处理原始数据？
  2. 如何解决数据集中的缺失值？您举荐任何插补技术吗？
  3. 您能解释一下特色缩放的概念并倡议缩放数值变量的办法吗？
  4. 在数据筹备过程中，我应该思考任何异样值检测和删除技术吗？
  5. 我能够应用哪些策略来解决分类变量？我应该执行独热编码还是应用其余办法？
  6. 你能倡议解决我的数据集中的类不均衡的办法吗？如何确保训练数据均衡？
  7. 如何解决数据集中的偏态散布？有什么转变能够提供帮忙吗？
  8. 在数据筹备中解决特色之间的多重共线性有哪些技术？
  9. 我应该从数据集中删除冗余因素吗？如果是这样，我应该应用什么规范进行性能抉择？
  10. 如何解决数据集中的日期和工夫变量？剖析是否有任何具体的注意事项？
  11. 您是否解释一下数据规范化的概念并为我的性能倡议规范化技术？
  12. 在数据筹备中是否有解决文本数据的办法？如何将文本转换为数字示意模式？
  13. 是否提供无关将数据集拆分为训练集、验证集和测试集的领导？举荐的比例是多少？
  14. 如何在数据筹备期间解决数据品质问题，例如反复或格局不统一？
  15. 我能够应用哪些常见的数据验证技术来确保筹备好的数据集的完整性？

特色工程

我心愿你表演一个数据科学家的角色。编写用于特色工程的 python 代码，假如指标变量是二进制的。不要包含解释。

从 ChatGPT 返回的 Python 代码显示了二进制指标变量的特色工程技术。代码加载数据集并应用标签编码对指标变量进行编码。而后，它应用卡方测验执行特征选择，基于畛域常识创立新特色，生成交互特色，为分类特色创立虚构变量，利用特色缩放，并删除不必要的列。这些步骤的目标是创立有意义的因素、解决分类变量和缩放数值因素。

以下是“特色工程”的十个提醒。

  1. 什么是特色工程，为什么它在数据迷信的背景下很重要？
  2. 你能解释一下如何应用卡方进行特征选择吗？
  3. 在特色工程过程中解决分类变量的一些罕用技术有哪些？
  4. 您是否提供通过对现有变量的数学运算创立新特色的示例？
  5. 如何从文本数据中提取有意义的信息并创立有用的性能？
  6. 是否有任何技术能够转换数值变量以更好地拟合模型假如或进步可解释性？
  7. 您能解释一下独热编码的概念以及何时适宜在特色工程中应用吗？
  8. 什么是交互性能，它们如何捕捉变量之间的简单关系？
  9. 在特色工程中是否有任何能够利用的降维技术？
  10. 如何应用域常识或内部数据源来创立有意义的因素？

模型构建

我心愿你表演一个数据科学家的角色。给定一个蕴含“损耗”作为指标变量的客户数据集。编写用于构建分类模型的 python 代码。不要包含解释。

在下面的代码中，咱们构建了一个随机森林模型。而后咱们对测试集进行了预测。起初咱们评估了模型。

可用于“模型构建”的其余 ChatGPT 提醒如下。

  1. 模型构建的过程是什么，它如何适应更宽泛的数据迷信背景？
  2. 如何为我的特定问题确定适当的建模技术或算法？

超参数调优

我心愿你表演一个数据科学家的角色。给定分类模型，编写 python 代码来调整超参数。

下面的代码定义了一个参数网格，其中蕴含超参数的不同值。该代码构建一个随机森林分类器，并通过穿插验证执行网格搜寻，以找到超参数的最佳组合。获得最佳模型，并在测试集上评估其准确性。这有助于咱们找到最佳超参数以进步模型的性能。

实用于 Python 的最佳 ChatGPT 提醒

蟒蛇代码生成器

  1. 我心愿你像一个 Python 代码生成器。请创立一个将执行 [形容工作] 的函数。
  2. 我心愿你体现得像一个 Python 程序员。编写一个基于 [数据集] 计算 [指标] 的模块。

Python 代码解释器

我心愿你体现得像一个 Python 解释器。我会给你 Python 代码，你会执行它。不要提供任何解释。除了代码输入之外，不要响应任何内容。第一个代码是：[插入代码片段]。

Python 代码优化器

我心愿你像 Python 中的代码优化器一样。使代码更高效。[插入以后代码]

Python 代码调试器

我心愿你体现得像一个 Python 开发人员。我收到以下谬误[插入谬误]。修复代码。[插入代码]

蟒蛇讲师

我心愿你充当 Python 讲师。你能向我解释一下这段代码在做什么吗？[插入代码]

ChatGPT 提醒“Pandas”和“NumPy”包

以下是“Pandas”和“NumPy”包中函数的前 15 个提醒。

  1. “熊猫”库的目标是什么，数据操作和剖析的基本功能是什么？
  2. 你能解释一下 Pandas 中“head（）”和“tail（）”函数之间的区别，以及如何应用它们来查看数据帧的第一行和最初几行吗？
  3. 如何应用 Pandas 中的“describe（）”函数为数值数据生成描述性统计量？
  4. Pandas 中有哪些罕用的数据过滤和抉择性能，例如“loc[]”和“iloc[]”？
  5. 如何应用“dropna（）”和“fillna（）”等函数解决 Pandas 中的缺失值？
  6. 你能提供一些例子来阐明如何应用 Pandas 中的“groupby（）”函数执行分组和聚合操作吗？
  7. Pandas 中有哪些有用的函数用于对数据进行排序和排名，例如“sort_values（）”和“rank（）”？
  8. 您是否解释一下“numpy”库的目标，并重点介绍一些用于数值计算和数组操作的重要性能？
  9. 如何应用“numpy”函数（如“mean（）”，“median（）”和“std（）”来计算数组或数据的汇总统计信息？
  10. NumPy 中有哪些罕用的数组重塑函数，例如“reshape（）”和“flatten（）”？
  11. 如何应用“add（）”、“subtract（）”、“multiply（）”和“divide（）”等函数对 NumPy 数组执行元素级操作？
  12. 什么是 NumPy 中的播送和矢量化，它们如何进步阵列操作的效率？
  13. 你能提供应用“numpy.where（）”函数对数组执行条件操作的例子吗？
  14. NumPy 中有哪些有用的函数来解决随机数和概率分布，例如“random.rand（）”和“random.choice（）”？
  15. 如何应用 Pandas 中的“apply（）”函数将自定义函数利用于数据帧的元素、行或列？

实用于 SQL 的最佳 ChatGPT 提醒

以下是 SQL 的前 10 个 ChatGPT 提醒。

  1. 我心愿你体现得像一个 SQL 开发人员。解释此 SQL 代码 [插入代码]
  2. 我心愿你体现得像一个 SQL 代码优化器。请优化代码以使其更高效 [插入 SQL]
  3. 我心愿你体现得像一个 SQL 格式化程序。请格式化以下 SQL 代码。[插入代码]
  4. 请将此 python 代码翻译成 SQL。[蟒蛇代码]
  5. 我有一个蕴含三列的表格[插入列名]。编写 SQL 代码来计算运行平均值。
  6. 我心愿你像一个数据生成器。请编写 SQL 查问，以创立带有列 [列名] 的表 [表名称]。包含相干束缚和索引。
  7. 我心愿你体现得像一个 SQL 开发人员。我收到以下谬误[插入谬误]。请修复它。[插入 SQL 代码]
  8. 请解释 SQL 代码 [插入代码]

用于数据迷信的最佳 ChatGPT 插件

以下是顶级 ChatGPT 插件，可帮忙您解决数据迷信我的项目的不同方面。

  1. ChatGPT Plugin for MS Excel：ChatGPT Plugin for MS Excel 在 Excel 中提供了交互式聊天机器人性能，容许用户在 Excel 中提出问题并接管来自 ChatGPT 的回复。无论您是须要数据分析，公式倡议还是个别 Excel 用法方面的帮忙，MS Excel 的 ChatGPT 插件都能满足您的需要。
  2. ChatGPT 插件 MS Word：它能够帮忙您编写内容。您能够在 MS Word 中寻求写作倡议并执行语法查看。例如，您只需单击一个按钮即可生成简历或求职信。此外，您能够通过对话和交换想法来进一步加强它以改良内容。
  3. ChatGPT Plugin for MS PowerPoint：ChatGPT Plugin for MS PowerPoint 可帮忙您更快、更轻松地创立演示文稿。通过将 ChatGPT 集成到 PowerPoint 中，它容许您进行交互式对话，以帮忙您创立引人入胜的内容。简略来说，它能够帮忙您轻松创立有影响力的演示文稿，使流程更加高效和无效。
  4. 代码解释器：它能够执行数据分析并生成图形。它还能够解决数学方程并执行 Python 代码。它还反对上传和下载。
  5. Wolfram Alpha：它提供了弱小的计算能力、准确的数学能力、精心策划的常识、实时数据和可视化工具。
  6. Zapier：它能够主动执行重复性工作，并将 5，000 多个应用程序集成到您的工作流程中。
  7. 链接阅读器：它能够从网页，PDF，PPT，图像，Word 和其余文档中读取内容。
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