ChatGPT をデータ サイエンスに使用するにはどうすればよいですか?

ChatGPT は、データを扱うすべての人にとって作業を容易にします。

ChatGPT は多くの優れた機能を実行できますが、その 1 つはコードの作成です。

適切な指示を与えるだけで、ChatGPT が作業を実行します。自然言語を使用して SQL クエリを作成し、コーディングの問題を解決し、Python コードを R、Java、Julia などに変換するのに役立ちます。

ChatGPT をプログラミングとデータ サイエンスに使用する方法は次のとおりです。

1. ChatGPT にコーディングに関する質問をする

コーディングに関する質問がある場合は、StackOverflow にアクセスし、最も投票された回答の 1 つが問題を解決することを望みます。

さて、ChatGPT に同じ質問をすることができます。たとえば、Python で辞書をマージする方法を忘れたので、

Python で辞書をマージするにはどうすればよいですか?

図に示すように、ChatGPT は正解を与えるだけでなく、さまざまな辞書結合オプションも提供します。

しかし、それだけではありません。 pandas、numpy、matplotlib、その他のデータ サイエンス ライブラリに関連する質問をすることができます。

2. Python コードを R に変換する

あなたは Python は知っているが、R については初めてのデータ サイエンティストであると仮定します。 Python コードを R に変換したい場合は、ChatGPT

に次の関数を Python から R に変換するよう依頼できます:

def get_square (num):

return num * num

ChatGPT は機能だけでなく、機能とその方法についてもうまく説明します。 Rでやってください、それを使ってください。

「R で Hello World」を出力する方法をほとんど知らない人にとっては、非常に役立ちます。

しかし、それだけではありません。 Python で Pandas を使用していて、何らかの理由で作業を R で複製する必要がある場合はどうすればよいでしょうか? ChatGPT が役に立ちます。

次の関数を Python から R

def get_stats (event_name):
df_stats = df[df[ 'event_name' ]==event_name]# に変換します。 ##stats = df_stats[ 'player_id' ]
stats = stats.value_counts()

return stats

参照結果が得られたら、R で "$" 記号を使用して列を選択できることがわかります。

R でコードをテストしたところ、問題なく動作しました。

3. 自然言語から SQL クエリへの変換

Open AI は、自然言語を使用して SQL クエリを作成できると主張しています。試してみましょう。

簡単なクエリから始めましょう。

SQL クエリを作成して、上海に住む 30 歳以上のユーザーを検索します。

これは単純な SQL クエリです。さらに条件を追加してテストしてみましょう。

クエリは、過去 3 か月間に 10 人を超える従業員を雇用した部門の名前をリストします。次の SQL テーブルとその属性:

# 従業員 (id, 名前, 部門 ID)

# 部門 (id, 名前, 住所)

# Salary_Payments(id, 従業員 ID) 、金額、日付)

ChatGPT によって生成された SQL

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.テキスト分類

また、 ChatGPT を使用して、テキストをポジティブな感情/ネガティブな感情として分類します。

これらのテキスト内の感情を分類します:

1. 「私は自分の仕事が大好きです」

2 . 「クレイジーなチャットボット!」

3. 「うちの犬はかわいいです」

4. 「コリアンダーを食べるのが嫌いです」

5. データの視覚化

ChatGPT を使用して視覚化できます。使用するプログラミング言語とライブラリを指定するだけです。

matplotlib を使用して Python で線形回帰を描画する

ChatGPT には対応するステップもリストされ、最後に完全なステップが表示されます。コード例。

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()

コードをコピー/ペーストすると、以下の画像が得られました。

素敵ですね。このチャットボットでできることは何百もあります。

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