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2023 年 7 月 10 日

最佳 30 條提示 ChatGPT 進階資料分析(例如程式碼解釋器)

查看人工智能驅動的數據可視化工具的最新進展! 探索如何 ChatGPT 可以幫助開發人員、分析師和管理人員理解和可視化他們的數據。 深入了解旨在增強您的數據科學體驗並輕鬆找到見解的頂級提示。

30 年代碼解釋器的 2023 個最佳提示
信用: Metaverse Post (mpost.io)
阅读更多: 最佳10 ChatGPT 2023 年越獄

使用的利弊 ChatGPT 高級數據分析 

優點
對於探索性數據分析和可視化,Code Interpreter 是瘋狂的。 您自己的個人數據分析師和科學家。
使用自然語言提問,而不是記住或查找 Seaborn 或 Matplotlib 命令。
GPT 如果您想了解更多信息或不了解圖表的工作原理,請解釋圖表。 實時解釋對於沒有交易經驗的人來說非常有用。
透過一些簡單的提示,您就可以製作GIF、影片、 商業計劃書、圖表、網站和其他任何東西。
缺點
它很快就會失去吸引力,因為它無法在沒有附加信息的情況下識別模式。 如果它準確地識別情緒、產品收入並將其與平均值疊加,可能有助於預測行為。

提示 #1

Prompt: Graph common moving averages
提示:繪製常見移動平均線圖

提示 #2

Prompt: Graph the log price
提示:繪製對數價格圖表

提示 #3

Prompt: Graph the log distribution of prices
提示:繪製價格的對數分佈圖

提示 #4

Prompt: Graph volumes of shares traded
提示:股票交易量圖表

提示 #5

Prompt: Create 5 beautiful and useful visualizations based on the data that is relevant to financial analysts and traders.
提示:根據與金融分析師和交易員相關的數據創建 5 個美觀且有用的可視化效果。

提示 #6

Prompt: Here is the TESLA Inc Last 5 Years Stock Historical dataset, take a look and tell me what you find.
提示:這是 TESLA Inc 最近 5 年的股票歷史數據集,請查看並告訴我您發現了什麼。

提示 #7

Prompt: Kaggle dataset on tesla stock over the past 5 years
提示:過去 5 年特斯拉股票的 Kaggle 數據集

提示 #8

Prompt: Can you please explain this file in simpler terms

提示 #9

Prompt: Asked for data Insights and recommendations

提示 #10

Prompt: Create a Heat map using this data.

提示 #11

Prompt: Create a visual chart, based on this data and explain the chart with pointers

提示 #12

Prompt: Can you create 10 visuals to represent different data? Include explanations in the last.

提示 #13

Prompt: Can you please do a Segmentation and Analysis for HighValue, Medium Value and Low Value customers & highlight some interesting Key points using the data?

提示 #14

Prompt: Can you show me the top trends in a visual format using the data?

提示 #15

Prompt: Can you tell me some interesting insights about the highest revenue grossing channel & share 5 tips to improve the lowest grossing channel

提示 #16

Prompt: Can you create a presentation based on this dataset?

提示 #17

Prompt: Use Columns 3 & 5 & share the cost revenue ratio for each row

提示 #18

Prompt: Identify the primary colors and objects in this image.

提示 #19

Prompt: Adjust the brightness and contrast in this image.

提示 #20

Prompt: Resize this image to 1000px, maintain aspect ratio.

提示 #21

Prompt: Provide metadata for this image.

提示 #22

Prompt: Provide metadata for this image.

提示 #23

Prompt: Compare this image with another one.

提示 #24

Prompt: Convert this image's color scheme to grayscale.

提示 #25

Prompt: Separate the image into its individual elements, or objects.

提示 #26

Prompt: Analyze the texture of this image.

提示 #27

Prompt: Crop this image to 50/50.

提示 #28

Prompt: Enhance the resolution of this image.

提示 #29

Prompt: Overlay this text over the image: (text)

提示 #30

Prompt: Apply this watermark to this image.

這是一個包裝!

總之, 代碼解釋器 插件為銷售和行銷人員提供了顯著的節省時間的好處。 曾經被認為是乏味且耗時的任務,例如創建 PowerPoint演示文稿借助這個強大的工具,現在可以在幾分鐘內完成詳細的客戶分析和監控關鍵指標。

以前,專業人員依靠 Excel、Docs、Word 和 PowerPoint 等各種軟件應用程序來完成這些任務。 雖然數據下載通常是一個單獨且耗時的過程,但現在隨著軟件和 SAAS 平台的使用,它變得毫不費力,用戶只需單擊一下即可導出必要的數據。

的介紹 代碼解釋器 通過提供內部編碼功能的無縫集成,進一步提高效率 ChatGPT。 通過使用該插件,銷售和營銷專業人員可以 利用自動化的力量來執行任務 更快速、更有效。 無論是生成演示文稿、進行深入的客戶審查還是分析關鍵指標,代碼解釋器都可以簡化這些流程,從而節省寶貴的時間並提高生產力。

常見問題

代碼解釋器 使用戶能夠根據提示編寫和運行Python代碼 直接在 ChatGPT,促進數據分析、圖表生成和復雜的數學計算。

最新進展包括 OpenAI的代碼解釋器 ChatGPT,這允許用戶 分析和可視化數據 使用自然語言查詢。

ChatGPT的代碼解釋器可以提供圖形的實時解釋和 協助用戶探索 無需記住或查找特定命令即可理解其數據。

通過消除對廣泛編程知識的需求,代碼解釋器消除了障礙,並允許用戶自動進行定量研究、整合數據並獲得有價值的見解。

ChatGPT的代碼解釋器需要額外的信息才能有效地識別模式,例如情緒分析、產品收入數據和圖表上疊加的平均值。

代碼解釋器允許 用戶上傳最大100MB的文件 用於數據分析和可視化的大小。

用戶正在積極參與 代碼解釋器,探索其在各個領域的能力。 一個著名的例子是賓夕法尼亞大學的一位教授,他使用 ChatGPT 討論地球的形狀。

代碼解釋器使用戶能夠執行數據分析任務並解決以下問題 ChatGPT的局限性,為探索和生產力提供新的途徑。

代碼解釋器簡化了數據分析,使沒有廣泛編程知識的個人也可以使用它,從而減少限制並使數據科學民主化。

代碼解釋器可用於 ChatGPT+ 訂閱者,他們可以通過升級訂閱來利用該工具進行數據分析和可視化。

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關於作者

Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post,涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位,他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。 

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達米爾亞拉洛夫
達米爾亞拉洛夫

Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post,涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位,他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。 

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