ChatGPT для саморазвития: Освоения программирования, консалтинга и изучения иностранных языков

Алексей Михнин, 2023

Эта книга посвящена возможностям использования чат-бота ChatGPT для самообразования и повышения производительности в различных областях. В ней подробно рассматриваются примеры применения чат-бота для изучения программирования на Python, ABAP. Для консультирования в сфере SAP ERP, для создания макросов в Excel, а также для изучения английского языка.Книга демонстрирует пошаговые примеры обучения чата выполнению конкретных задач, анализирует качество ответов и дает рекомендации по улучшению эффективности общения с чат-ботом. Книга содержит множество практических советов по формулировке запросов, интерпретации результатов и применению полученных знаний на практике.Особое внимание уделено сравнению возможностей бесплатной и платной версий чат-бота. Приводятся рекомендации по настройке чат-бота с помощью промтов для получения более точных и подробных ответов.Книга будет полезна всем, кто хочет повысить свою квалификацию и производительность с помощью искусственного интеллекта.

Шаг3 Визуализация и статистический данных

Для построения различных графиков, которые могут помочь визуализировать и провести статистический анализ данных, мы просим Чат предоставить нам соответствующий код.

Такой код позволит нам быстро и удобно построить необходимые графики и провести необходимый анализ данных.

Благодаря этому мы сможем получить более глубокое понимание нашего датасета и извлечь более полезные выводы из данных.

Пользователь:

Библиотека pandas уже установлена и наш файл titanic.csv уже загружен в переменную data.

Файл titanic.csv содержит следующие столбцы:

Survived: int64, Pclass: int64, Name: object, Sex: object, Age: float64, Siblings/Spouses Aboard: int64, Parents/Children Aboard: int64, Fare: float64

Выполни визуализацию данных построив гистограмму, box plot, bar plot, scatter plot и корреляционную матрицу.

Чат:

Если данные уже загружены в переменную data, вы можете использовать следующий код для визуализации данных с помощью гистограмм, box plot, bar plot, scatter plot и корреляционной матрицы:

Этот код создаст графики визуализации, включая гистограммы, box plot, bar plot, scatter plot и корреляционную матрицу для различных столбцов данных. Гистограммы и box plot используются для числовых переменных, в то время как bar plot используется для категориальных переменных. Scatter plot и корреляционная матрица позволяют наблюдать взаимосвязь между числовыми переменными.

Выполнение кода создаст графики, которые помогут вам лучше понять распределение данных, взаимосвязь между переменными и выявить возможные выбросы или аномалии в данных.

Результат:

Выполняем все рекомендации Чата и посмотрим смотрим что из этого получилось.

Пользователь:

Ты можешь анализировать графики?

как их загрузить тебе для анализа?

Чат:

К сожалению, как AI, я не могу напрямую анализировать изображения или графики, загруженные пользователем. Однако, если у вас есть вопросы о том, как интерпретировать графики или какие выводы можно сделать на основе графиков, я могу помочь вам с объяснениями и рекомендациями.

Вы можете задать вопросы, касающиеся графиков, и я постараюсь дать вам подробные ответы и объяснения.

Примеры вопросов могут быть следующими:

Как интерпретировать корреляционную матрицу?

Что такое выбросы на box plot, и что они могут означать для данных?

Какие выводы можно сделать из гистограммы или bar plot?

Пожалуйста, задайте свои вопросы, и я с радостью помогу вам разобраться в анализе графиков.

Пользователь:

Как интерпретировать корреляционную матрицу?

Что такое выбросы на box plot, и что они могут означать для данных?

Какие выводы можно сделать из гистограммы или bar plot?

Чат:

Корреляционная матрица — это таблица, которая показывает корреляционные коэффициенты между парами переменных. Корреляционные коэффициенты — это числовые значения, которые измеряют степень связи между двумя переменными.

Коэффициент корреляции может принимать значения от — 1 до 1. Коэффициенты, близкие к 1, означают положительную корреляцию, т.е. если значение одной переменной увеличивается, то увеличивается и значение другой переменной. Коэффициенты, близкие к — 1, означают отрицательную корреляцию, т.е. если значение одной переменной увеличивается, то значение другой переменной уменьшается. Коэффициенты, близкие к 0, означают отсутствие корреляции между переменными.

Box plot — это график, который показывает распределение данных и позволяет выявлять выбросы. Выбросы — это значения, которые сильно отличаются от остальных значений в выборке. Выбросы могут означать, что данные содержат ошибки, ошибки измерения или аномальные значения. Также выбросы могут быть результатом редкого события или непредвиденных условий, которые необходимо учитывать при анализе данных.

Гистограмма — это график, который показывает распределение данных по определенным интервалам или классам. Она может помочь понять форму распределения данных, например, нормальное, скошенное или мультимодальное распределение. Bar plot — это график, который используется для сравнения количественных данных между несколькими категориями. Он может показать, какие категории имеют более высокие или более низкие значения, и помочь выявить различия в данных между категориями. Выводы из гистограммы или bar plot могут помочь понять, какие категории или значения в данных являются наиболее значимыми или важными для анализа.

Внимание:

Как вы уже заметили, ChatGPT не только предоставляет вам код с решением, но и может подробно консультировать вас, объяснять сложные термины и помогать сделать выводы и заключения.

Это значительно упрощает процесс обучения и решения задач, позволяя вам получать не только готовые решения, но и понимать, как они работают и почему они правильны. Это очень полезно для тех, кто только начинает изучать программирование или машинное обучение, так как помогает закрепить теоретические знания на практике.