Những Điều về phân tích dữ liệu ChatGPT tốt nhất bạn nên biết

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Đây là thời đại mà việc đặt câu hỏi quan trọng hơn câu trả lời
• Top 10+ cách kiếm tiền từ trí tuệ nhân tạo hiệu quả nhanh chóng
• Trung tâm Công nghệ chuyên sâu xSeries ra mắt môn Xây dựng chương trình đào tạo với ChatGPT
• Tiềm năng của GPT-J trong việc cách mạng hóa công nghệ ngôn ngữ

Mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI, ChatGPT, đã lập kỷ lục mới khi có 100 triệu người dùng hàng tháng đăng ký trong vòng chưa đầy hai tháng . Mức độ phổ biến rộng rãi và sự tiếp thu nhanh chóng của nó cho thấy rằng đây là một công cụ đã bắt đầu thay đổi cách chúng ta tiếp cận nhiều lĩnh vực, bao gồm cả phân tích dữ liệu.

Cho dù bạn là một nhà khoa học dữ liệu không chắc chắn về cách kết hợp phân tích dữ liệu ChatGPTvào quy trình làm việc của mình hay một nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang cân nhắc xem liệu nó có thể hỗ trợ bạn đưa ra nhiều quyết định dựa trên dữ liệu hơn hay không, bài viết này sẽ đưa ra các đề xuất thiết thực về cách bạn có thể sử dụng lời nhắc phân tích dữ liệu ChatGPT cho tất cả các loại dự án. 

Chúng ta sẽ xem làm thế nào nó có thể cung cấp những hiểu biết quan trọng trong khi đơn giản hóa quy trình và hạ thấp các rào cản kỹ thuật theo truyền thống cần thiết cho phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, sử dụng nó một cách hiệu quả đòi hỏi phải hiểu cả lợi ích và hạn chế của nó. Chúng ta sẽ khám phá một số tính năng chính của nó đồng thời lưu ý các yếu tố quan trọng cần lưu ý để đảm bảo sử dụng có trách nhiệm và hiệu quả.

1. Cách sử dụng ChatGPT để phân tích dữ liệu ChatGPT

Các mô hình ngôn ngữ lớn như phân tích dữ liệu ChatGPT là một công cụ rất linh hoạt để phân tích dữ liệu. 

Vì người dùng có ít kiến ​​thức kỹ thuật có thể nhập lời nhắc để lấy mẫu mã hoặc giải thích thống kê, ChatGPT là một cách tuyệt vời để chúng tôi chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết về doanh nghiệp có thể thực hiện được. 

Trước khi chúng tôi đi sâu vào lời nhắc phân tích dữ liệu ChatGPT cụ thể mà bạn có thể sử dụng cho dự án tiếp theo của mình, hãy thảo luận về lý do tại sao chúng ta nên sử dụng ChatGPT và những điều bạn cần xem xét trước khi áp dụng nó cho bất kỳ dự án phân tích nào. 

2. Lợi ích của việc sử dụng ChatGPT để phân tích dữ liệu

Có một số lợi ích khi sử dụng ChatGPT để phân tích dữ liệu. Bây giờ chúng ta hãy đi qua một vài trong số họ:

2.1 Tài liệu đã qua xử lý

phân tích dữ liệu ChatGPT có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và biến dữ liệu thô của công ty bạn thành thông tin có cấu trúc nhanh hơn nhiều so với tốc độ mà người dùng trung bình cần để khởi chạy sổ ghi chép Jupyter . (Người dùng Python sẽ hiểu nỗi khó khăn của việc định cấu hình môi trường Python!) Nó có thể phân tích các xu hướng dài hạn, phát hiện sự bất thường và thậm chí thực hiện học máy dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. 

2.2 Cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu

ChatGPT cũng có thể tóm tắt các điểm dữ liệu này một cách thông minh. Điều này sẽ giúp bạn trích xuất những hiểu biết có giá trị mà có thể bị bỏ sót trong phân tích truyền thống. Việc hiểu bối cảnh tốt hơn bạn nghĩ: nó có thể tiết lộ các mẫu, mối quan hệ và xu hướng. 

2.3 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Điều thú vị nhất về ChatGPT là nó cho phép chúng tôi tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của nó. Không có công cụ hoặc nền tảng dữ liệu hiện có nào có thể làm được điều này. Nó truyền đạt những phát hiện theo cách rõ ràng và dễ hiểu, giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng tạo ra một câu chuyện xung quanh những phát hiện của họ để khiến nó trở nên hấp dẫn đối với các bên liên quan phi kỹ thuật. 

Người dùng cũng có thể sử dụng ngôn ngữ đàm thoại để nhắc và tinh chỉnh nó, cho phép quy trình lặp đi lặp lại, vốn là chìa khóa để phân tích dữ liệu. Chúng tôi cũng có thể điều chỉnh lời nhắc phân tích dữ liệu ChatGPT của mình theo các trường hợp sử dụng cụ thể tính linh hoạt này khiến nó trở thành một công cụ hữu ích cho nhiều ngành, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính và tiếp thị thể thao. 

>>> Xem thêm: Chatgpt đặt câu hỏi và những điều công cụ này làm được phục vụ con người

3. Những điều cần lưu ý về phân tích dữ liệu ChatGPT 

3.1 Dữ liệu đi vào

Chất lượng dữ liệu vẫn là điều tối quan trọng trong bất kỳ dự án phân tích nào. “Rác vào, Rác ra” là một quy tắc thường được các sinh viên phân tích dữ liệu thấm nhuần ngay từ ngày đầu tiên.

Nguyên tắc này minh họa rằng chất lượng của thông tin chi tiết thu được, bất kể công cụ tinh vi đến mức nào, cuối cùng đều dựa trên chất lượng dữ liệu được sử dụng. Do đó, điều cần thiết là đảm bảo rằng bạn chuyển đổi, tiền xử lý và làm sạch dữ liệu của mình trước khi thực hiện bất kỳ phân tích nào. 

3.2 Con người vẫn là yếu tố then chốt

Mặc dù phân tích dữ liệu ChatGPT có thể tự động hóa phần lớn công việc kỹ thuật, đặc biệt là các tác vụ cơ bản, nhưng khả năng phán đoán của con người vẫn là yếu tố then chốt trong việc đưa bất kỳ dự án nào về đích.

ChatGPT là một công cụ không hiểu ý nghĩa của những phát hiện của nó. Bất kỳ thông tin chi tiết nào được tạo ra đều phải được đánh giá bằng con mắt phê phán và xem xét mọi tác động đạo đức. 

3.3 Chỉ sử dụng dữ liệu ẩn danh trong ChatGPT

Người dùng phải đảm bảo rằng mọi dữ liệu được sử dụng để phân tích đều được ẩn danh đầy đủ và không có thông tin nhận dạng cá nhân để tránh vi phạm quyền riêng tư. 

3.4 Bạn vẫn sẽ cần kiến ​​thức phân tích dữ liệu để sử dụng nó một cách hiệu quả

Cuối cùng, mặc dù ChatGPT đơn giản hóa phần lớn quá trình phân tích dữ liệu , nhưng người dùng vẫn cần nghiên cứu và hiểu các khái niệm phân tích dữ liệu, bao gồm một số phép toán và thống kê.

Việc có kiến ​​thức nâng cao trong các lĩnh vực này vẫn sẽ mang lại lợi thế cho các chuyên gia phân tích đang tìm cách thu thập thông tin chuyên sâu tốt hơn so với những gì có thể thực hiện được thông qua ChatGPT. 

>>> Đọc thêm: Ứng dụng của Chatgpt trong thực tiễn học tập

3.5 Sử dụng ChatGPT như một hướng dẫn

Một trong những điểm mạnh của ChatGPT là phục vụ như một hướng dẫn trực tiếp và tương tác. Nó vượt trội trong việc đưa ra các hướng dẫn từng bước cho các khái niệm về một loạt các khó khăn và điều chỉnh các giải thích theo mức độ hiểu biết của bạn. 

Bạn cũng có thể sử dụng ChatGPT để tạo hướng dẫn của riêng mình trong PCA. Trước tiên, chúng tôi có thể yêu cầu ChatGPT giải thích cách áp dụng PCA cho một tập dữ liệu cụ thể trong Python và nó sẽ cung cấp các ví dụ về mã cùng với các giải thích. 

Khi bạn đã tìm ra kiến ​​thức cơ bản về cách thức hoạt động của PCA, bạn có thể nhắc PCA sử dụng nâng cao hơn và cung cấp các lời nhắc ChatGPT như “”Làm cách nào để diễn giải các vectơ riêng và giá trị riêng trong PCA?” hoặc “Điều đó có nghĩa là gì nếu thành phần chính đầu tiên giải thích một tỷ lệ nhỏ của phương sai?”

Bằng cách này, ChatGPT vượt xa hầu hết các nền tảng học tập trong việc cho phép hội thoại học tập hai chiều, vừa có thể cung cấp giải thích ở cấp độ rất cơ bản, vừa có thể nhanh chóng liên kết những điều này với các trường hợp sử dụng nâng cao.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc