Wie verwende ich ChatGPT für die Datenwissenschaft?

ChatGPT erleichtert jedem, der mit Daten arbeitet, das Leben.

ChatGPT kann viele coole Dinge tun, darunter das Schreiben von Code.

Sie geben einfach die richtigen Anweisungen und ChatGPT erledigt die Arbeit für Sie. Es hilft Ihnen, SQL-Abfragen in natürlicher Sprache zu erstellen, Ihre Codierungsprobleme zu lösen, Ihren Python-Code in R, Java, Julia und mehr zu übersetzen.

Hier erfahren Sie, wie Sie ChatGPT für Programmierung und Datenwissenschaft verwenden.

1. Stellen Sie Codierungsfragen an ChatGPT

Wenn Sie Codierungsfragen haben, gehen Sie zu StackOverflow und hoffen, dass eine der am häufigsten bewerteten Antworten Ihr Problem löst.

Nun, jetzt können Sie ChatGPT dieselbe Frage stellen. Wir haben vergessen, wie man Wörterbücher in Python zusammenführt, also haben wir gefragt:

Wie führt man Wörterbücher in Python zusammen?

Wie im Bild gezeigt, bietet ChatGPT neben der richtigen Antwort auch vielfältige Möglichkeiten zum Zusammenführen von Wörterbüchern.

Aber das ist noch nicht alles! Sie können Fragen zu Pandas, Numpy, Matplotlib und anderen Data-Science-Bibliotheken stellen.

2. Übersetzen Sie Python-Code in R

Angenommen, Sie sind ein Datenwissenschaftler, der Python kennt und R neu ist. Wenn Sie Python-Code in R konvertieren möchten, können Sie ChatGPT

bitten, die folgende Funktion von Python nach R zu übersetzen:

def get_square (num):

return num * num

ChatGPT Erledigt nicht nur die Aufgabe, sondern erklärt auch sehr gut die Funktion und deren Verwendung in R.

Sehr nützlich für diejenigen, die kaum wissen, wie man „Hello World in R“ druckt.

Aber es gibt noch mehr! Was ist, wenn Sie Pandas in Python verwenden und aus irgendeinem Grund Ihre Arbeit in R replizieren müssen? ChatGPT kann helfen.

Übersetzen Sie die folgenden Funktionen von Python nach R

def get_stats (event_name):
df_stats = df[df[ 'event_name' ]==event_name]
stats = df_stats[ 'player_id' ]
stats = stats.value_counts ()

Rückgabestatistiken

Nachdem Sie die Ergebnisse gesehen haben, wissen Sie jetzt, dass Sie Spalten mithilfe des „$“-Symbols in R auswählen können.

Ich habe den Code sogar in R getestet und es hat gut funktioniert.

3. Natürliche Sprache zu SQL-Abfrage

Open AI behauptet, dass Sie SQL-Abfragen in natürlicher Sprache schreiben können. Lass es uns testen.

Beginnen wir mit einer einfachen Abfrage.

Erstellen Sie eine SQL-Abfrage, um Benutzer zu finden, die in Shanghai leben und über 30 Jahre alt sind.

Dies ist nur eine einfache SQL-Abfrage. Fügen wir weitere Bedingungen hinzu, um sie zu testen.

Die Abfrage listet die Namen der Abteilungen auf, die in den letzten 3 Monaten mehr als 10 Mitarbeiter beschäftigt haben. Die folgende SQL-Tabelle und ihre Attribute:

# Mitarbeiter (ID, Name, Abteilungs-ID)

# Abteilung (ID, Name, Adresse)

# Gehaltszahlungen (ID, Mitarbeiter-ID, Betrag, Datum)

SQL generiert von ChatGPT

SELECT d.name AS department_name
FROM Department d
JOIN Employee e ON d.id = e.department_id
JOIN Salary_Payments sp ON e.id = sp.employee_id
WHERE sp.date >= DATEADD(month, -3, GETDATE())
GROUP BY d.name
HAVING COUNT(DISTINCT e.id) > 10;

4. Textklassifizierung

Wir können ChatGPT auch verwenden, um Texte in positive Stimmung/negative Stimmung zu klassifizieren

Kategorie die Stimmung in diesen Texten:

1. „Ich liebe meinen Job“

2. „Verrückter Chatbot!“

3. „Mein Hund ist süß“

5. Datenvisualisierung

Wir können ChatGPT-Visualisierung verwenden. Wir müssen lediglich die zu verwendende Programmiersprache und Bibliotheken angeben.

Verwenden Sie matplotlib, um eine lineare Regression in Python zu zeichnen

ChatGPT listet auch die entsprechenden Schritte auf und zeigt schließlich den Beispielcode vollständig an.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
y = np.array([2, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 16])

# 训练线性回归模型并进行预测
x = x.reshape(-1, 1)
model = LinearRegression().fit(x, y)
y_pred = model.predict(x)

# 绘制数据和回归线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_pred, color='red')
plt.show()

Ich habe den Code kopiert/eingefügt und das Bild unten erhalten.

Es ist cool, nicht wahr? Es gibt Hunderte von Dingen, die Sie mit diesem Chatbot tun können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich ChatGPT für die Datenwissenschaft?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!