Lundi dernier, j'ai publié un graphique qui ressemblait à ceci. Il montre l'écart type des tailles rondes de la série A au fil du temps. J'ai eu besoin d'environ 20 minutes d'utilisation un langage appelé R pour le créer.
Ensuite, j'ai essayé de le reproduire en utilisant Fonction d'interpréteur de code de ChatGPT3 & J'ai passé moins de 5 minutes à le dupliquer, la plupart du temps à attendre l'ordinateur (voir vidéo en fin de post).
Il y a beaucoup à aimer dans l'utilisation de Code Interpreter.
Tout d'abord, je peux décrire mon thème idéal en anglais. Lorsque ChatGPT trouve des faiblesses de formatage dans les données, il les corrige. Mes colonnes contenaient des espaces supplémentaires.
Deuxièmement, l'ordinateur détermine les bibliothèques à utiliser et les installe, donc j'arrête de m'inquiéter de mon environnement.
Enfin, je peux effectuer des analyses statistiques telles que des tests de signification, d'Anova et de corrélation simplement en demandant. Le robot expliquera le test, la justification du test et les conditions de fonctionnement du test. Je peux oublier les arcanes syntaxiques d'un particulier bibliothèque de tests T pour étudiants.
Pour moi, c'est le pouvoir des LLM. Les analystes opèrent à un niveau d'abstraction plus élevé et compressent le temps nécessaire pour obtenir un résultat.
Ce n'est pas parfait. Je passe la plupart du temps à attendre que l'ordinateur revienne après une requête. Il n'est pas clair comment répliquer ou partager l'analyse si j'en avais besoin car la session ne stocke pas le fichier de données et n'est pas liée à Github.
Mais, ces fonctionnalités seront sûrement implémentées à l'avenir par les startups SaaS.
Voici la vidéo de ma session avec ChatGPT.
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- La source: https://www.tomtunguz.com/data-analysis-gpt/
