Crea visualizzazioni dati mozzafiato in pochi secondi con ChatGPT

Crea grafici dati mozzafiato in pochi secondi con ChatGPT

 

Introduzione

 

La visualizzazione dei dati è una competenza fondamentale per chiunque lavori con i dati. Ma creare visualizzazioni dei dati belle e informative può richiedere tempo e strumenti specializzati. Ecco dove entra in gioco ChatGPT. Con gli ultimi aggiornamenti, ChatGPT rende la visualizzazione dei dati più veloce e facile che mai.

Il nuovo aggiornamento ha significativamente migliorato l’esperienza con ChatGPT. Ora, invece di dover passare tra diverse opzioni come il GPT-4 originale, GPT4 con analisi avanzate o DALLE-3, devi semplicemente digitare un prompt e ChatGPT interpreterà automaticamente la tua richiesta e genererà i risultati desiderati.  

In questo articolo del blog, esploreremo come generare istantaneamente varie visualizzazioni dei dati utilizzando semplici prompt in lingua inglese. Grazie all’analisi avanzata dei dati di ChatGPT, non è necessario elaborare i dati o eseguire il codice Python. Esamineremo semplici grafici a torta e a barre, per poi affrontare visualizzazioni più complesse utilizzando set di dati reali.

 

Visualizzazione Semplice

 

In questa parte, scriveremo un semplice prompt per generare grafici. Il prompt include i dati sotto forma di un dizionario Python.

 

Grafico a Torta

 

Prima di creare un prompt, assicurati di utilizzare il modello GPT-4, poiché è l’unico che supporta la generazione di visualizzazioni.

Scriveremo un prompt per generare una visualizzazione a torta basata su vari dati sui nutrienti. Inoltre, abbiamo richiesto che ChatGPT utilizzi una combinazione di colori più chiara, poiché i colori predefiniti sono abbastanza vivaci.

Prompt: Genera un grafico a torta dei valori {"Vitamina A":5, "Vitamina B": 1, "Vitamina C": 4, "Acqua": 90} mantenendo la combinazione di colori chiara.

 

Come puoi vedere, abbiamo ottenuto ottimi risultati.

  

Se vuoi vedere il codice Python dietro la visualizzazione, devi fare clic sul logo del terminale alla fine del risultato.

  

In seguito, verrà visualizzata una finestra contenente il codice sorgente che puoi modificare ed eseguire autonomamente. Tuttavia, questo passaggio non è obbligatorio, poiché ChatGPT semplicemente eseguirà il codice e visualizzerà le visualizzazioni come immagini. Puoi salvare queste immagini per la tua presentazione o rapporto.

 

 

Grafico a Barre

 

Nella prossima parte, forniamo i dati sulle emissioni di CO2 per l’auto e lasciamo che ChatGPT faccia la magia.

Prompt: Genera un grafico a barre delle emissioni di CO2 con i valori {"Auto A":30, "Auto B": 25, "Auto C": 20}.

 

Ha aggiunto il titolo, le etichette x e y, e ha assicurato l’ordine decrescente. Perfetto!!!

 

 

Analisi Esplorativa dei Dati

 

Invece di controllare eccessivamente l’output di ChatGPT, puoi chiedergli di creare risultati in modo indipendente, simile a varie librerie Python AutoViz. Basta fornire il set di dati e richiedere un’analisi completa dei dati esplorativi per generare i grafici necessari da revisionare.

Nel nostro caso, stiamo fornendo un set di dati Tendenze di Shopping dei Clienti che offre preziose informazioni sul comportamento dei consumatori e sui modelli di acquisto.

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Prompt: Eseguire un’analisi esplorativa dei dati sulle tendenze degli acquisti dei clienti e visualizzare solo i grafici.

 

ChatGPT ha fornito risultati rapidi, elaborando e analizzando le tendenze dei consumatori in meno di un minuto, un compito che di solito mi richiede almeno 30 minuti per codificare ed eseguire.

   È possibile migliorare i risultati fornendo prompt di follow-up sul tipo di visualizzazione desiderata.

Prompt: Migliorare l'analisi tracciando un grafico di correlazione, un grafico a barre, un grafico a torta, un diagramma a scatola e un relplot.

 

 Se desideri visualizzare una visualizzazione complessa a più livelli, devi richiederlo specificamente a ChatGPT.

Prompt: Utilizzare l'insieme di dati per tracciare varie visualizzazioni complesse.

 

 

Valutazione del modello

 

La visualizzazione dei dati svolge un ruolo cruciale nella valutazione dei modelli. In questa sezione, utilizzeremo il Dataset sul diabete da Kaggle e chiederemo a ChatGPT di addestrare e valutare modelli multipli. Per sfruttare al meglio le capacità di ChatGPT, chiederemo di visualizzare una matrice di confusione, una precision-recall e un grafico di confronto tra diversi modelli.

Prompt: Dovrebbero essere addestrati più modelli di apprendimento automatico utilizzando la colonna target "Outcome", e la visualizzazione risultante della valutazione del modello dovrebbe includere una matrice di confusione, una precision-recall e un grafico di confronto tra modelli.

 

È evidente che ChatGPT ha svolto un lavoro eccezionale. Sebbene i modelli non abbiano funzionato bene sull’insieme di dati, siamo rimasti impressionati dalle sue capacità rapide e accurate di visualizzazione dei dati. Può essere utilizzato per analizzare rapidamente set di dati o rispondere a domande durante colloqui o compiti da svolgere a casa.

 

 

Conclusione

 

ChatGPT ha rivoluzionato il modo in cui possiamo creare visualizzazioni dei dati con facilità. Grazie alle sue avanzate capacità di analisi dei dati, è possibile generare visualizzazioni dei dati mozzafiato e informative in pochi secondi utilizzando semplici prompt in inglese.

In questo post, abbiamo imparato come ChatGPT può produrre istantaneamente vari grafici come grafici a torta, grafici a barre, matrici di correlazione e persino visualizzazioni complesse come relplots su richiesta. 

ChatGPT ha anche superato le aspettative quando si flora chiesto di addestrare modelli di machine learning sul dataset sul diabete e generare metriche di valutazione e grafici di confronto. L’intero processo di costruzione del modello e visualizzazione ha richiesto appena un minuto.

Se hai bisogno di un semplice grafico a barre, di un’analisi avanzata del modello o semplicemente di un modo rapido per comprendere i dataset, ChatGPT offre risultati eccezionali con uno sforzo minimo. Con le capacità che migliorano ogni giorno, è un momento entusiasmante per migliorare le tue abilità di visualizzazione dei dati utilizzando questo assistente AI.

****[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 su tecnologie di machine learning e data science. Abid ha conseguito una laurea magistrale in Technology Management e una laurea in Ingegneria delle telecomunicazioni. La sua visione è quella di creare un prodotto AI utilizzando una rete neurale grafica per studenti che lottano con problemi di salute mentale.

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