OpenAI sin Code Interpreter, nå kjent som Avansert Dataanalyse, er et kraftig verktøy som gir rask og presis tilgang til informasjon. Dette oppnås gjennom avansert dataanalyse, visualisering, programmering og matematiske beregninger.
Denne innovative funksjonen gir brukerne enestående fleksibilitet og lar dem utføre komplekse oppgaver på kort tid ved hjelp av naturlig språkbehandling.
OpenAIs kodetolk er spesielt nyttig for programmerere og dataeksperter. Den tilbyr en rekke funksjoner som går utover tradisjonell koding.
Hva er ChatGPT-kodetolk, og hvordan fungerer den?
OpenAIs ChatGPT har revolusjonert måten vi jobber med tekstgenerering. Den imponerer stadig brukere ved å tolke naturlige språkinndata og generere nøyaktige svar i form av tekst, diagrammer, kart, statistikk og mer.
Denne AI-chatboten har fanget oppmerksomheten til millioner av mennesker over hele verden, og viser den raske utviklingen innen teknologi.
OpenAI har forbedret sin AI-teknologi ytterligere ved å introdusere en Kodetolk-plugin/funksjon. Dette har økt ChatGPTs kapasitet betydelig.
Med denne pluginen kan mange oppgaver, som dataanalyse og visualisering, utføres raskere. Det gjør det enklere å få tilgang til kunnskap ved hjelp av enkle kommandoer basert på naturlig språkbehandling.
ChatGPT Code Interpreter, eller Avansert Dataanalyse, er en kraftig språkmodell som hjelper virksomheter med å utnytte potensialet i store datamengder. Den tolker data automatisk for å generere kode. Verktøyet tilbyr høy hastighet og nøyaktighet ved behandling av store datasett, noe som gjør det mulig for organisasjoner å avdekke verdifull innsikt raskt og effektivt.
Som et resultat får bedrifter sanntidsinformasjon om kundeadferd eller markedsdynamikk. Dette gjør dem i stand til å ta informerte beslutninger raskere og oppnå suksess gjennom analyser av rådata.
OpenAIs kodetolk forbedrer nøyaktigheten i ChatGPTs svar og skaper en mer interaktiv brukeropplevelse. Dette tillegget lar ChatGPT utføre komplekse beregninger, generere diagrammer fra opplastede data, støtte ulike filformater (som CSV og JSON) og behandle bilder og videoer gjennom opp- og nedlastninger.
Dette gir brukerne store muligheter for prosjekter som krever intelligent AI-hjelp.
Kodetolken er et nyskapende verktøy som bygger bro mellom naturlig språkforståelse og kodeutførelse. Den har en unik evne til å evaluere sine egne resultater og rette eventuelle feil underveis.
Denne teknologien gir brukerne kraftige automatiserte programmeringsmuligheter som er uten sidestykke.
Kodetolken gjør det mulig for brukere å søke etter data ved hjelp av naturlig språk. Tolken gir raske svar uten å kreve teknisk ekspertise. Både erfarne dataanalytikere og nybegynnere kan dra nytte av denne teknologien.
Vær oppmerksom på at OpenAI har omdøpt kodetolken til Avansert Dataanalyse. Samtidig lanserte de ChatGPT Enterprise-versjonen, som introduserte nye funksjoner som bildeanalyse, forbedret kodetolkning og avanserte dataanalysefunksjoner. Dette gir brukerne muligheten til å analysere data mer effektivt.
Videre i denne artikkelen vil vi bruke betegnelsen Avansert Dataanalyse som et synonym for kodetolk.
Hvordan få tilgang til ChatGPT-kodetolken (Avansert Dataanalyse)?
ChatGPTs Avanserte Dataanalyse er det ideelle valget for dataanalytikere, forskere og IT-personell som ønsker dybdegående datainnsikt og visualisering for å modernisere sine arbeidsmetoder.
ChatGPT-kodetolken er en viktig nyvinning innen dataanalyse. Du kan utføre både enkle og komplekse datatransformasjoner, statistiske analyser og visualiseringer på en interaktiv måte.
Den utfører mange oppgaver på egenhånd ved å kjøre Python-kode i et sikkert miljø. Den korrigerer dataene der det er nødvendig, laster opp store datamengder og eksporterer dem enkelt. Dette gjør det til et robust verktøy for rask dataanalyse og verdifull innsikt.
Det er enkelt å komme i gang med ChatGPT-kodetolken, men du må ha en ChatGPT Plus-konto.
Som standard er funksjonen ikke aktivert da den er i beta. Du må aktivere den i Innstillinger og beta-alternativer som vist nedenfor:
Naviger til de tre prikkene i venstre hjørne av ChatGPT-konsollen. Etter å ha klikket på de tre prikkene, vil du se alternativet «Innstillinger og beta», som vist nedenfor.
Etter å ha klikket på alternativet «Innstillinger og beta», vil følgende boks vises. Du kan aktivere alternativet «Avansert dataanalyse».
I den nyeste versjonen av ChatGPT-4 må du navigere til GPT-4-alternativet øverst på skjermen og aktivere Avansert Dataanalyse som vist nedenfor:
Nå er du klar til å bruke Avansert Dataanalyse (kodetolk) for å utføre grunnleggende og komplekse databeregninger, analyser og visualiseringer.
Kodetolken er en innovativ funksjon som er designet for å revolusjonere dataanalyse. Den tilbyr et bredt spekter av muligheter, fra å behandle komplekse beregninger og tall til å lage interaktive transformasjoner, statistiske analyser og visualiseringer for ikke-tekniske brukere i en samtalebasert setting.
Kodetolken har vist seg å kunne løse ChatGPTs svakheter når det gjelder tekniske oppgaver relatert til dataanalyse. Dette har gjort det til et av de mest ettertraktede verktøyene blant analytikere over hele verden.
Hvilke aktiviteter utføres av «Avansert Dataanalyse» i ChatGPT?
Nylige fremskritt har gjort det mulig for chatbots å utvide sine evner utover enkle tekstgrensesnitt. Dette muliggjør kompleks dataanalyse og en mer interaktiv brukeropplevelse. Gjennom avanserte backend-miljøer kan ChatGPT Avansert Dataanalyse brukes til å lage prediktive modeller, gjennomføre hypotesetesting, beskrivende statistikk eller grafisk oppsummere funn ved hjelp av spesialprogramvare. Denne innsikten gir grunnlag for effektive beslutningsprosesser og strategier for risikohåndtering.
Noen av de viktigste aktivitetene som utføres ved hjelp av Avansert Dataanalyse er:
- Dataanalyse og visualisering av resultater i form av diagrammer eller bilder.
- Profesjonell konvertering av bilder til forskjellige formater som PNG, JPEG eller GIF ved hjelp av «konverter»-kommandoen.
- Gi brukerne en enkel måte å kjøre Python-kode i en enkelt chatboks, med en >-symbol i begynnelsen av hver linje. Dette muliggjør import av eksisterende biblioteker og bruk av ytterligere pakker og moduler for forbedrede resultater.
- Redigering av eksisterende kodefiler som HTML, CSS og JavaScript ved hjelp av redigeringskommandoen og spesifiserte linjenumre.
- Løsning av matematiske problemer, både kvantitative og kvalitative.
I den følgende delen skal vi se på hvordan ChatGPT Avansert Dataanalyse kan brukes til datavisualisering med eksempler.
Hvordan bruke ChatGPT-kodetolk (Avansert Dataanalyse) for datavisualisering?
Den vanligste bruken av ChatGPTs Avanserte Dataanalyse er å analysere og visualisere data.
Anta for eksempel at du ber ChatGPT om å finne interessante mønstre i dataene dine. Da kan den undersøke informasjon som dine økonomiske poster, helsestatistikk eller stedsdetaljer og gi innsikt.
Finansfolk har funnet det nyttig for oppgaver som å studere aksjekurser, planlegge budsjetter og andre økonomiske prognoser. Forskere bruker også dette verktøyet til å få innsikt fra komplekse data og lage unike datavisualiseringer.
Selv om dataanalyse er den vanligste bruken for øyeblikket, bør enhver oppgave som krever logikk og beregning teoretisk sett være mulig for ChatGPTs Avanserte Dataanalyse.
Den beste delen er at ChatGPT utfører alt dette på en samtalebasert måte, noe som gjør prosessen intuitiv, engasjerende og tilgjengelig for både tekniske og ikke-tekniske brukere.
La oss se hvordan du kan bruke Avansert Dataanalyse (kodetolk) for datavisualisering.
Analysen og dybdeinnsikten i dataene avhenger av de spørsmålene du stiller til ChatGPT. Dette vil påvirke hvordan den jobber med dataene dine og hvilke resultater du får.
La oss ta offentlig tilgjengelige data om land og deres BNP og hente litt innsikt.
Dataene er hentet fra Verdensmålere og inneholder en liste over land og deres BNP, befolkning, BNP-vekst, BNP per innbygger og mer.
La oss bruke noen ledetekster for å be ChatGPTs Avanserte Dataanalyse om å hente spesifikk informasjon og presentere den i et diagram.
Hvis du ikke er kjent med dataene, kan du lime dem inn i grensesnittet. GPT vil da gi et raskt sammendrag, som vist nedenfor:
La oss starte med å trekke ut nøyaktig informasjon fra disse dataene.
Kasusstudie 1: Analysere data og lage diagrammer
Hvis du ønsker å se de 10 beste landene med deres BNP, BNP-vekst og befolkning i et diagram, kan du be om det med følgende ledetekst:
Prompt: Can you plot a chart of the top 10 countries with GDP data, GDP growth, and population?
Av tekniske årsaker presenterte den først dataene i tabellformat, som vist nedenfor:
Etter å ha presentert dataene i tabellformat, ba jeg den om å plotte dataene i et stolpediagram for å lette visualiseringen og tolkningen. Dette vises nedenfor:
Prompt: Can you convert the above tabular format into another chart that can be easy to visualize and understand?
Du kan se at ChatGPT har generert diagrammet, som vist nedenfor:
Resultatet viser hvordan den Avanserte Dataanalysen i ChatGPT analyserer dataene og gir innsikt i et visuelt format som er lett å forstå og tolke.
Kasusstudie 2: Prediktiv modell for Avansert Dataanalyse
En viktig bruk av ChatGPTs Avanserte Dataanalyse er å analysere komplekse datasett og forutsi resultater. Dette kan hjelpe organisasjoner, byråer og bedrifter med å forbedre beslutningsprosesser.
La oss se et eksempel:
Jeg har lastet opp de samme dataene for land og deres respektive BNP som i de forrige eksemplene.
Prompt: Can you use data from all countries and predict when India will surpass China and the USA in GDP
I dette tilfellet utfører ChatGPT mange økonomiske, matematiske og finansielle beregninger for å gi en prediksjon, som vist nedenfor:
Den understreker også at kritiske faktorer som inflasjon og globale politiske hendelser ikke tas i betraktning, da dette påvirker BNP-veksten i sanntid, som angitt nedenfor:
Som vist i eksemplet ovenfor, har ChatGPTs Avanserte Dataanalyse utført en rekke beregninger og spådd at det vil ta 34 år før India overgår Kina og USA i BNP.
På samme måte kan du mate den med komplekse data, og ChatGPT vil forutsi svaret i henhold til instruksjonene dine.
Mesteparten av tiden korrigerer den dataene automatisk for eventuelle avvik. Noen ganger kan den be deg om å korrigere og laste inn på nytt, og i slike tilfeller vil den kanskje ikke gi resultater.
Kasusstudie 3: Opprette datasett og dataanalyse
I dette eksemplet skal vi bruke ChatGPT til å lage et falskt datasett, som vi deretter vil bruke til å få datainnsikt.
Prompt: can you create a mock data set
ChatGPT produserer følgende svar og ber om mer nøyaktig informasjon:
Deretter har jeg gitt den neste ledeteksten med mer detaljer:
Prompt: Please provide mock data for sales for last 3 months , including salesperson name, product name, price, quantity sold etc.
Som du ser på bildet nedenfor, har ChatGPT oppsummert detaljene og gjort antakelser for å generere falske data.
Etter å ha lastet ned CSV-filen, innså jeg at produktkolonnen bare hadde produkt-ID-er. I neste ledetekst ba jeg ChatGPT om å erstatte produktkolonnen med navn på teknologiprodukter, og du kan se hvordan den reagerte på følgende bilde:
Etter å ha lastet ned CSV-filen, ble produktnavnene korrigert og erstattet. Du kan se et bilde av de falske dataene som ble opprettet av ChatGPT nedenfor.
La oss bruke disse dataene i neste økt og få ChatGPT til å generere innsikt som kan hjelpe interessenter med å ta forretningsbeslutninger.
Prompt: can you create chart of using above data highlighting the best, average and poor sales performance.
ChatGPT Avansert Dataanalyse oppsummerer dataene og lager et diagram som viser salgsresultatene, som vist nedenfor:
ChatGPTs Avanserte Dataanalyse handler ikke bare om å lage enkle diagrammer. Den korrigerer også feil og analyserer enorme og komplekse datasett for å produsere flott visualisering.
For å legge til ytterligere data i diagrammet ovenfor, ba jeg den om å inkludere de høyeste og laveste produktsalgene. Den lagde imidlertid to separate diagrammer, som vist nedenfor:
Jeg ba den deretter om å kombinere begge diagrammene til ett enkelt diagram, og den har laget et innsiktsfullt diagram som fremhever den beste selgeren og produktet med høyest salg, som vist nedenfor:
Prompt: Can you coombine both and produce single chart
De ovennevnte eksemplene på dataanalyse er bare toppen av isfjellet. Det finnes et ubegrenset potensial som er avhengig av din spesifikke bransje og datatilgjengelighet. Du kan se vår ChatGPT-kodetolkseksjon for flere eksempler.
ChatGPT lar brukerne generere forskjellige typer grafer for datavisualisering, noe som gjør det enklere å forstå dataene sine.
ChatGPT dekker alle populære formater som spredningsplott, varmekart, stolpediagrammer og linjediagrammer, pluss histogrammer, boksplott eller områdediagrammer. ChatGPT gir deg en omfattende oversikt.
Med avanserte dataanalyseløsninger kan bedrifter identifisere mønstre og trender i sine datasett. Dette kraftfulle verktøyet gir dem muligheten til å optimalisere alle områder av sine markedsføringsstrategier. Fra SEO-kampanjer til PPC-ytelse. Dette gir mulighet for en vellykket og omfattende innsikt i trender og anomalier, noe som muliggjør optimalisering på tvers av ulike initiativ og fører til sterk forretningsvekst.
Siste ord
ChatGPT Avansert Dataanalyse er en uvurderlig ressurs som hjelper bedrifter med å ta informerte beslutninger basert på nøyaktige og pålitelige resultater. I tillegg til å gi forbedrede datavisualiseringsmuligheter, tilbyr den alternativer som feilkontroll og avviksdeteksjon ved håndtering av strukturerte data. Dette garanterer pålitelighet i resultatene hver gang.
Du kan se vår detaljerte artikkel om ChatGPT-kodetolken [+brukseksempler].