Раскрытие идей: мое первое знакомство с исследовательским анализом данных с помощью ChatGPT
Анализ данных является важной частью современного мира. Он включает в себя сбор, обработку и анализ данных для извлечения значимой информации, которая может помочь в принятии решений и направлять действия. Как человек, интересующийся наукой о данных, я недавно решил попробовать свои силы в исследовательском анализе данных (EDA) с помощью ChatGPT, большой языковой модели, разработанной OpenAI.
Моя цель состояла в том, чтобы узнать больше о процессе EDA и получить некоторый опыт работы с данными. В этом сообщении в блоге я поделюсь своим опытом и идеями из моего первого EDA с ChatGPT.
Начиная
Для начала я выбрал интересующий меня набор данных: набор твитов с официальных аккаунтов Twitter пяти крупных авиакомпаний. Набор данных содержал такую информацию, как дата и время каждого твита, текст твита, а также количество полученных ретвитов и лайков.
После загрузки набора данных в Jupyter Notebook я использовал библиотеки Python, такие как Pandas, NumPy и Matplotlib, для изучения данных и получения некоторых первоначальных сведений. ChatGPT очень помог мне понять, как использовать эти библиотеки и выполнять основные операции с данными.
Изучение данных
Первый шаг в EDA — получить общее представление о данных, с которыми вы работаете. Я начал с рассмотрения размера набора данных, типов переменных и некоторых основных статистических данных, таких как среднее значение, медиана и мода.
Затем я нарисовал несколько визуализаций, чтобы лучше понять взаимосвязь между переменными. Например, я создал точечные диаграммы, чтобы изучить взаимосвязь между количеством ретвитов и лайков, а также гистограммы, чтобы посмотреть на распределение длины твитов.
Один интересный вывод заключался в том, что существует сильная корреляция между количеством ретвитов и лайков. Интуитивно это имеет смысл, так как популярные твиты, скорее всего, будут чаще распространяться и лайкаться.
Еще одно интересное открытие заключалось в том, что твиты с негативным настроем, как правило, получали больше ретвитов и лайков, чем твиты с позитивным или нейтральным настроем. Поначалу это было удивительно, но, поразмыслив, становится понятно, что спорные или провокационные твиты вызовут больше интереса у пользователей.
Заключение
В целом, мой первый EDA с ChatGPT был полезным и поучительным опытом. Я многое узнал о процессе анализа данных и получил ценную информацию о поведении пользователей Twitter. Я также обнаружил, насколько мощным может быть ChatGPT в качестве инструмента для обработки данных, и мне не терпится продолжить изучение его возможностей.
Если вы интересуетесь наукой о данных, я настоятельно рекомендую попробовать свои силы в EDA с помощью ChatGPT. Вы будете поражены тем, что вы можете обнаружить!
