OpenAI Code Interpreter (senere omdøpt til Advanced Data Analysis) hjelper deg med å få tilgang til informasjonen raskt og nøyaktig ved hjelp av dataanalyse og visualisering, koding og matematiske ligninger.
Denne nye funksjonen åpner for enestående fleksibilitet for brukerne som kan tillate dem å gjøre underverker innen en brøkdel av et sekund ved hjelp av naturlig språkbehandling.
OpenAIs kodetolk har stor nytte for programmerere og enda mer for dataekspertene for øvrig, som kan ha stor nytte av denne funksjonspakken annet enn bare koding.
Innholdsfortegnelse
Hva er ChatGPT-kodetolk, og hvordan fungerer det?
OpenAIs ChatGPT har forårsaket en revolusjon med sine bemerkelsesverdige tekstgenereringsevner. Den fortsetter å blende internettbrukere ved å ta naturlige språkinndata og svare nøyaktig i tekster, diagrammer, kart, statistikk osv.
OpenAIs AI-chatbot har fanget oppmerksomheten til millioner over hele verden på bare én uke siden lanseringen – og understreker hvor raskt teknologien utvikler seg i dag.
OpenAI har revolusjonert Artificial Intelligence (AI) teknologi med sin chatbot ved å introdusere en Kodetolker plugin/funksjon som forbedrer ChatGPTs evner betydelig.
I dag utføres mange aktiviteter, som dataanalyse og generering av visualiseringer, raskere på grunn av denne banebrytende plugin, som gjør innhenting av kunnskap mye mer tilgjengelig gjennom enkle kommandoer gitt via naturlig språkbehandling.
ChatGPT Code Interpreter er en kraftig språkmodell som hjelper bedrifter å låse opp potensialet til big data ved å automatisk tolke det for å generere kode. Dette avanserte verktøyet tilbyr enestående hastighet og nøyaktighet ved behandling av store datasett, slik at organisasjoner kan avdekke verdifull innsikt effektivt og effektivt med minimal innsats.
Som et resultat får bedrifter sanntidsinformasjon om kundeatferdstrender eller markedsdynamikk, noe som gjør dem i stand til å ta informerte beslutninger raskere enn noen gang før samtidig som de driver forretningssuksess gjennom innsiktsfull analyse av rådataene deres.
OpenAIs kodetolkerfunksjon øker nøyaktigheten og presisjonen til ChatGPT-svarene betydelig, samtidig som den skaper en mer interaktiv brukeropplevelse. Dette revolusjonerende tillegget til ChatGPT lar det utføre komplekse beregninger, generere diagrammer fra opplastede data, støtte ulike filformater som CSV og JSON, og behandle bilder/videoer (nyttig i datasyn) gjennom opplastinger og nedlastinger.
Dette gir brukerne enorme muligheter for sine prosjekter eller oppgaver som krever intelligent AI-hjelp.
Kodetolk er et innovativt verktøy som gjør det mulig for ChatGPT å bygge bro mellom naturlig språkforståelse og kodeutførelse. Den har en unik evne til selv å reflektere over resultatet, slik at det kan rette opp eventuelle feil underveis.
Denne avanserte teknologien gir brukere kraftige automatiserte programmeringsmuligheter uten sidestykke av andre plattformer.
Kodetolk gjør det mulig for brukere å søke etter data ved hjelp av naturlig språk. Tolken gir raske svar uten å kreve teknisk ekspertise, så erfarne dataanalytikere og nybegynnere kan bruke denne banebrytende teknologien til å låse opp nye muligheter.
Vennligst merk: OpenAI har omdøpt kodetolk til avansert dataanalyse mens den lanserte ChatGPT Enterprise-versjonen, og introduserte nye funksjoner som bildetolkning, forbedret kodetolkning og avanserte dataanalysefunksjoner for brukere å analysere data mer effektivt.
Går vi videre i dette innlegget, vil vi bruke avansert dataanalyse av og til for å representere kodetolk.
Hvordan få tilgang til ChatGPT-kodetolken (avansert dataanalyse)?
ChatGPTs Advanced Data Analysis er det perfekte valget for dataanalytikere, forskere, IT-fagfolk, etc, som ønsker å ha dyptgående datainnsikt og visualisering for å modernisere arbeidsflytene deres.
ChatGPT-kodetolk er en spillveksler for dataanalyse. Du kan interaktivt utføre enkle til komplekse datatransformasjoner, statistiske analyser og visualiseringer.
Dens evne til å utføre mange oppgaver på egen hånd ved å utføre Python-kode i et sandkassemiljø, korrigere dataene der det er nødvendig, laste opp store mengder data og enkelt eksportere dem, gjør det til et robust dataanalytisk verktøy for rask dataanalyse og gir meningsfull innsikt.
Det er enkelt å komme i gang med ChatGPT-kodetolk, men du må ha en ChatGPT Plus-konto.
Som standard er det ikke aktivert som det er i betafasen, så du må slå det på fra Innstillinger og betaalternativer som vist nedenfor:
Du kan navigere til de tre prikkene i venstre hjørne av ChatGPT-konsollen. Etter å ha klikket på tre prikker, vil du få et alternativ «Innstillinger og beta», som vist nedenfor.
Etter å ha klikket på alternativet «Innstillinger og beta», vil følgende boks dukke opp. Du kan aktivere alternativet «Avansert dataanalyse.»
I den nyeste 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 den avanserte dataanalysen (kodetolker) til OpenAI ChatGPT og utføre grunnleggende til komplekse databeregninger, analyser og visualiseringer.
Code Interpreter er en nyskapende funksjon 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 et samtaleoppsett.
Bevist med evnen til å fikse ChatGPT-mangler når det kommer til tekniske oppgaver relatert til dataanalyse, har Code Interpreter blitt 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 gå utover enkle tekstgrensesnitt, noe som muliggjør flertrinns dataanalyse og en mer interaktiv brukeropplevelse. Gjennom sofistikerte backend-miljøer kan komplekse dataanalyser utføres med ChatGPT Advanced Data Analysis for å lage prediktive modeller, gjennomføre hypotesetester, beskrivende statistikk eller grafisk oppsummere funn ved hjelp av spesialisert programvare. Denne innsikten danner grunnlag for effektive beslutningsprosesser og risikoforebyggende strategier.
Noen av de viktige aktivitetene som utføres ved hjelp av avansert dataanalyse er:
- Dataanalyse og visualisering av utfallet i form av diagrammer eller bilder
- Konverter bilder profesjonelt til forskjellige formater som PNG, JPEG eller GIF med mange års ekspertise ved å bruke «konverter»-kommandoen.
- Gi brukerne en enkel måte å kjøre Python-koder i en enkelt chatboks, med et>-symbol på begynnelsen av hver linje for koding av import fra eksisterende biblioteker og ytterligere pakke- og modulbruk for forbedrede utdataresultater.
- Rediger eksisterende kodefiler som HTML, CSS og JavaScript med ekspertise ved å bruke redigeringskommandoen med spesifiserte linjenumre.
- Løse matematiske problemer, både kvantitative og kvalitative
I den følgende delen skal vi se på hvordan ChatGPT Advanced Data Analysis kan brukes til datavisualisering med eksempler.
Hvordan bruke ChatGPT-kodetolk (avansert dataanalyse) for datavisualisering?
Den vanligste brukssaken til ChatGPTs avanserte dataanalyse som kom ut så langt er å analysere og visualisere dataene.
Anta for eksempel at du ber ChatGPT om å finne noe interessant i dataene dine. I så fall kan den undersøke informasjon som dine økonomiske poster, helsestatistikk eller stedsdetaljer og gi innsikt.
Folk som jobber i finans har funnet det nyttig for oppgaver som å studere aksjekurser, planlegge et budsjett 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 brukssaken for nå, teoretisk sett, bør enhver oppgave som krever logikk og beregning være mulig for ChatGPTs avanserte dataanalyse.
Den beste delen av alt dette er at ChatGPT utfører alt dette i samtale, noe som gjør prosessen intuitiv, engasjerende og tilgjengelig for tekniske og ikke-tekniske brukere.
La oss se hvordan du kan bruke avansert dataanalyse (kodetolk) for datavisualisering.
Analysen og det å få dyptgående innsikt i dataene avhenger av spørsmålene du bruker for å kommunisere med ChatGPT, få det til å fungere på dataene dine og hente resultatene.
La oss ta offentlig tilgjengelige data om land og deres BNP og hente litt innsikt.
Dataene er hentet fra Verdensmålerebestående av en liste over land og respektive data om BNP, befolkning, BNP-vekst, Per innbygger, etc.
La oss bruke noen ledetekster for å fortelle ChatGPTs avanserte dataanalyse om å hente spesifikk informasjon og representere den i et diagram.
Til å begynne med, hvis du ikke engang forstår hva disse dataene er, så lim dem inn i grensesnittet, og GPT vil gi et raskt sammendrag av det som vist nedenfor:
La oss starte med å trekke ut nøyaktig informasjon fra disse dataene.
Kasusstudie 1: Analyser data og lag diagrammer
Hvis du vil se de 10 beste landene med deres BNP, BNP-vekst og befolkning i form av et diagram, så:
Prompt: Can you plot a chart of the top 10 countries with GDP data, GDP growth, and population?
For å gi noen tekniske årsaker plottet den dataene i tabellformat som vist nedenfor:
Etter å ha plottet data i tabellformat, har jeg gitt instruksjoner for å plotte dataene i et stolpediagram for å lette oppgaven med visualiseringer og tolkninger, som vist nedenfor.
Prompt: Can you convert the above tabular format into another chart that can be easy to visualize and understand?
Du kan se nedenfor ChatGPT har akseptert forespørselen og generert diagrammet.
Resultatet viser hvordan den avanserte dataanalysen til 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 av de viktige brukssakene for avansert dataanalyse av ChatGPT er å analysere komplekse datasett og forutsi resultatet for å hjelpe organisasjoner, byråer og bedrifter med å forbedre beslutningsprosesser.
La oss se ett eksempel:
Lastet opp de samme dataene for land og respektive BNP-tall som i tilfellet med eksemplene ovenfor.
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 økonomiske beregninger for å gi prediksjonen som vist nedenfor:
Den sier til og med tydelig at kritiske faktorer som inflasjon og politiske globale hendelser ikke vurderes, som påvirker BNP-veksten i sanntid som angitt nedenfor:
Som det fremgår av eksemplet ovenfor, har Advanced Data-analysen til ChatGPT gjort en rekke beregninger og spådd utfallet der den uttalte at India ville ta 34 år å overgå India og USA i BNP.
På samme måte kan du mate de komplekse dataene, og ChatGPT vil forutsi svaret i henhold til instruksjonene dine.
Mesteparten av tiden korrigerer den dataene automatisk for eventuelle avvik, men noen ganger kan den be deg om å korrigere og laste inn på nytt; i slike tilfeller kan det ikke gi resultater.
Kasusstudie 3: Opprette datasett og dataanalyse
I dette eksemplet, la oss bruke ChatGPT til å lage et falskt datasett, og vi vil bruke det videre for å få datainnsikt.
Prompt: can you create a mock data set
ChatGPT produserer følgende løsning ved å be om mer presis informasjon:
Etter behov har jeg laget den neste ledeteksten med noen mer nøyaktige detaljer:
Prompt: Please provide mock data for sales for last 3 months , including salesperson name, product name, price, quantity sold etc.
Som du kan se fra bildet nedenfor, har ChatGPT oppsummert detaljene og gjort passende forutsetninger for å lage falske data.
Etter å ha lastet ned CSV-filen, ble jeg kjent med at produktkolonnen nettopp hadde produkt-ID, så i neste ledetekst ba jeg ChatGPT om å erstatte produktkolonnen med produktnavn på teknologiske produkter, og du kan se hvordan den har reagert i følgende bilde:
Etter å ha lastet ned CSV-filen, blir produktnavnene rettet og erstattet. Du kan ta en titt på bildet nedenfor av falske data opprettet av ChatGPT.
I neste økt, la oss bruke disse dataene og lage ChatGPT til å generere innsikt for å 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 diagrammet som fremhever salgsytelsen som vist nedenfor:
ChatGPTs avanserte dataanalyse handler ikke bare om å lage enkle diagrammer; den korrigerer også feil og spør og analyserer enorme og komplekse datasett for å produsere flott visualisering.
For å legge til ytterligere data til diagrammet ovenfor, har jeg bedt det om å legge til det høyeste og laveste produktsalget. Men den har laget to separate diagrammer, som vist nedenfor:
Så ba jeg om å kombinere begge og lage et enkelt diagram, og det har laget et innsiktsfullt diagram som fremhever den best presterende selgeren og det høyeste salgsproduktet som angitt nedenfor:
Prompt: Can you coombine both and produce single chart
De ovenfor forklarte eksemplene på dataanalyse er bare toppen av isfjellet, men faktisk er det ubegrensede potensialer avhengig av din spesifikke bransje og datatilgjengelighet. Du kan få tilgang til vår ChatGPT-kodetolkseksjon for flere eksempler.
ChatGPT lar brukere generere ulike typer grafer for datavisualisering, slik at de bedre kan forstå dataene sine.
ChatGPT dekker alle de populære formatene som spredningsplott, varmekart, søylediagrammer og linjegrafer – pluss histogrammer, boksplott eller områdediagrammer – ChatGPT gir deg en omfattende oversikt.
Med avanserte dataanalyseløsninger kan bedrifter identifisere mønstre og trender i datasettene sine. Dette kraftige verktøyet gjør dem i stand til å optimalisere ytelsen til alle områder av markedsføringsstrategiene deres, fra SEO-kampanjer til PPC-ytelse til alle områder, for en vellykket og omfattende innsikt i trender og anomalier – noe som muliggjør optimalisering på tvers av ulike tiltak som fører til sterk forretningsvekst.
Siste ord
ChatGPT Advanced Data Analysis er en uvurderlig ressurs som hjelper bedrifter med å ta informerte beslutninger basert på nøyaktige og pålitelige funn. I tillegg til å gi forbedrede datavisualiseringsmuligheter, tilbyr den alternativer som feilkontroll og avvikdeteksjon ved håndtering av strukturerte data, og garanterer pålitelighet i resultatene hver gang.
Deretter kan du sjekke ut vår detaljerte artikkel om ChatGPT-kodetolk [+ usage examples].