5 Modi in cui puoi utilizzare ChatGPT Vision per l’analisi dei dati

5 Modi per sfruttare ChatGPT Vision nell'analisi dei dati

 

L’analisi dei dati è una parte cruciale per prendere decisioni basate sui dati in ambito aziendale, nella ricerca e nella vita quotidiana. Essa consiste nell’estrazione di insight e pattern dai dati per ottenere una comprensione più approfondita delle informazioni sottostanti. Con l’introduzione della nuova funzionalità di Vision di ChatGPT, l’analisi dei dati ha compiuto un salto significativo. ChatGPT Vision consente agli utenti di interpretare immagini, equazioni, grafici e diagrammi, aprendo un’ampia gamma di possibilità per l’estrazione di insight dai dati visivi.

In questo articolo, esploreremo 5 modalità chiave in cui ChatGPT Vision può essere utilizzato per compiti di analisi dei dati.

 

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1. Tabella SQL

 

Ora puoi semplicemente scattare uno screenshot del dataset e chiedere a ChatGPT di scrivere una query SQL per te.

  

Prompt: 

Ho caricato tre tabelle. Per favore, scrivi una query SQL per determinare se John ha ricevuto la sua tastiera.

 

 

Come possiamo vedere, la query SQL è stata eseguita correttamente e ho ottenuto anche la mia risposta (In attesa).

SELECT s.statusFROM Customers cJOIN Orders o ON c.customer_id = o.customer_idJOIN Shippings s ON o.order_id = s.shipping_idWHERE c.first_name = 'John' AND o.item = 'Keyboard';

 

Risultato:

  

La funzionalità ChatGPT Vision consente a manager non tecnici di eseguire query su più tabelle relazionali e affrontare domande complesse.

 

2. Analisi dei grafici

 

L’utilizzo di ChatGPT Vision per l’analisi dei grafici è il modo migliore per capire cosa ciascun grafico sta comunicando.

Nel nostro caso, abbiamo fornito diverse immagini di trame di analisi dei dati prese dal blocco note “L’evoluzione dell’apprendimento digitale durante il COVID19” e abbiamo chiesto a ChatGPT di scriverci il rapporto dettagliato.

Prompt: 

   

Come data scientist, spesso ci vuole un’intera giornata per creare un rapporto di analisi dei dati adeguato. Tuttavia, con ChatGPT, siamo stati in grado di produrre il rapporto in un minuto. È stato in grado di identificare pattern nascosti che avevo perso durante la mia analisi iniziale. Ancora una volta, ChatGPT Vision si è dimostrato un assistente prezioso e affidabile.

 

3. Pannello di controllo

 

Successivamente, forniremo un’immagine più complessa del pannello di controllo del “Super Sample Superstore” per aiutare a comprendere ogni componente e il suo significato.

Prompt: 

Puoi spiegare ogni sezione del pannello di controllo in dettaglio?

 

 

ChatGPT ha fatto un ottimo lavoro fornendo una spiegazione dettagliata del pannello di controllo a partire da una semplice richiesta. Inoltre, ha spiegato i numeri e i grafici presenti nel pannello di controllo, come gli KPI, le tendenze e le comparazioni regionali.

 

4. Valutazione

Sento spesso difficoltà nel valutare i risultati e nel comprenderli. Ad esempio, quando sto cercando di determinare il miglior numero di cluster per l’algoritmo KMeans utilizzando il dataset “Promozione delle bevande alcoliche in Russia”. Quindi, anziché controllare per vari cluster, fornirò un grafico dell’Elbow a ChatGPT Vision e gli chiederò di scegliere un numero per me.

Prompt:

Ho caricato il grafico dell'Elbow per determinare il numero ottimale di cluster per l'algoritmo KMeans. Per favore, scegli il numero per me.

Puoi anche utilizzare questa nuova funzionalità per comprendere meglio i risultati di apprendimento automatico. Ad esempio, per comprendere il report di classificazione del modello di “Classificazione del prezzo dei dispositivi mobili”.

Prompt:

Ho caricato il report di classificazione della Classificazione dei Prezzi dei Dispositivi Mobili. Puoi per favore spiegare il risultato?

Utilizzando questi risultati, posso facilmente spiegare i nostri risultati iniziali al mio responsabile non tecnico e agli stakeholder. Ha reso la mia vita più facile.

5. Equazioni

Il miglior uso di ChatGPT Vision è quello di utilizzarlo per comprendere varie equazioni matematiche presenti su articoli di ricerca, siti web, video e blog. Basta fare uno screenshot dell’equazione e chiedere a ChatGPt di spiegarla in parole semplici. Come abbiamo chiesto di spiegare l’equazione della “decomposizione a valori singolari”.

Prompt:

Puoi spiegare la decomposizione a valori singolari utilizzando l'immagine delle equazioni caricata?

In un altro esempio, chiederemo a ChatGPT di convertire la funzione di ricompensa presente nell’articolo di ricerca “Fine-Tuning Language Models from Human Preferences” in formato Latex.

Prompt:

Puoi convertire l'equazione della funzione di ricompensa in latex?

Come puoi vedere, il codice Latex generato funziona perfettamente.

Screenshot da Codecogs

Considerazioni finali

Grazie alle sue capacità di interpretazione visiva, ChatGPT è diventato un assistente prezioso per data scientist, analisti, ricercatori e anche professionisti non tecnici che desiderano lavorare con i dati. Elimina la necessità di analisi manuali e accelera il processo che va dai dati alle informazioni. Con il continuo miglioramento delle capacità, ChatGPT Vision promette di rivoluzionare il modo in cui lavoriamo e comprendiamo i dati.

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) è un professionista certificato in data science che ama costruire modelli di apprendimento automatico. Attualmente si concentra sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici sulle tecnologie di machine learning e data science. Abid ha conseguito un master in Technology Management e una laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale a grafo per gli studenti che lottano con disturbi mentali.