Ohjelmointikykyinen assistentti datan analysointiin - palveluksessasi

Datan analysointi on olennainen osa monia ammatteja ja tehtäviä nykypäivän digitaalisessa maailmassa. Mutta kaikilla ei ole ohjelmointitaitoja tai työkaluja tiedon graafiseen analysointiin. Entäpä jos voit saada digitaalisen assistentin, joka voi helposti käsitellä ja analysoida datatiedostoja sinulle? Näin graafien tekemisestä tulisi helpompaa kuin Excelillä ja assistentti tekisi ne puolestasi!


Data-analyytikko Suoraan Selaimessasi

Kun haluat ymmärtää datasi tai tarvitset nopeita visualisointeja, ChatGPT:n Code Interpretator tulee avuksi. Se toimii kuin henkilökohtainen data-analyytikko, joka voi lukea tiedostoja, suorittaa analytiikkaa ja piirtää kuvaajia reaaliajassa. Ei enää monimutkaista ohjelmointia tai kalliita työkaluja – vain selain ja Code Interpretator. Se ymmärtää ja noudattaa ohjeitasi, joita kirjoitat sille omalla tyylilläsi.


Kuinka Käyttää Code Interpretatoria Datan Analysointiin

Käyttö on yksinkertaista:

  1. Lataa datatiedosto ChatGPT:lle.
  2. Kerro, minkälaista analyysiä tai visualisointia haluat.
  3. Code Interpretator käsittelee tiedostosi, analysoi datan ja luo kuvaajia tai muita visualisointeja perustuen pyyntöösi.

Taustalla se kirjoittaa Python-koodia ja ajaa kirjoittamansa koodin saman tien. Samalla voit siis oppia, miten datan analysointia tehdään Pythonilla.


Aloittaminen Code Interpretatorin kanssa

Vaikka Code Interpretatorin käyttöönotto on suoraviivaista, tässä on muutamia askelia, joilla pääset alkuun:

  1. Tarvitset ChatGPT:n maksullisen Plus version.
  2. Mene Settings kohtaan ja aseta sieltä Code Interpretor päälle beta-featuren alta.
  3. Aloittaessasi uuden GPT-4 chatin voit nyt valita sen alta Code Interpretator.
  4. Nyt näet Chat ruudussa plus-merkin, josta klikkaamalla voit ladata tiedostosi keskusteluun.
  5. Aloitat vain keskustelun pyytämällä sitä tutustumaan tiedostoosi. Katso lisää esimerkistä.


Esimerkki keskustelusta


Seuraa tätä linkkiä, ja näet esimerkkikeskustelun, jossa lataan CSV-tiedoston ja pyydän Code Interpretatoria analysoimaan sitä. Kyseinen tiedosto on asuntoni sähkönkulutus vuosien varrella.


HUOM: Koska graafit eivät näy tallennetussa ja jaetussa keskustelussa, ovat ne alla keskustelujärjestyksessä. 


Kaavio 1 - sähkönkulutus vuosittain


Kaavio 2 - korjattu kulutus

Kaavio 3 - tammikuun kulutukset


Kaavio 4 - talvikuukausien kulutus

Kaavio 5 - talvikuukausien kulutus ja mukana liukuva keskiarvo




Kommentit

Lähetä kommentti

Tämän blogin suosituimmat tekstit

Mitä olemme oppineet generatiivisesta tekoälystä ensimmäisen vuoden aikana

Kuva
 Aloitin tämän blogin tasan vuosi sitten. Olin silloin varma, että ensimmäistä kertaa historiassa "vanha" teknologian omaksumissääntö, joka sanoo, että uuden teknologian valtavirtaistumiseen menee viisi vuotta, tulee kumotuksi. Astuin siihen samaan lankaan kuin monet optimistit: uuden teknologian käyttöönoton nopeus usein yliarvioidaan, mutta sen pitkäaikaiset vaikutukset aliarvioidaan. Emme siis vielä näe, kuinka radikaalisti tekoäly tulee yhteiskuntaa muuttamaan. Omaksumisen nopeus ei riipukaan teknologiasta, vaan ihmisistä, ja ihmiset eivät muutu teknologian mukana (vai muuttuvatko?). Kun ajattelemme, mitä on tapahtunut sen jälkeen kun Apple julkaisi ensimmäisen kosketusnäytöllisen puhelimen ja avasi näin ovet sosiaalisen median valtavirtaistumiselle, huomaamme, että vaikutuksia aletaan vasta nyt ymmärtämään. Erityisesti esille nousee ensimmäisen älykännykkäsukupolven masentuneisuus, mikä varsinkin Suomessa näkyy vahvana, koska asenteemme, kiitos Nokian, oli jo aikaisin hy...
Lue lisää

AI-avusteinen projektinhallinta – käyttöön jo tänään

Kuva
Useiden projektien hallinta, määräaikojen noudattaminen ja tiimien välisen selkeän viestinnän varmistaminen ovat haasteita, joita moni projektipäällikkö kohtaa päivittäin. Koivu Solutions Oy:ss ä olemme ottaneet käyttöön tekoälyä projektinhallintaprosessiemme tueksi helpottaaksemme tätä työtä. Tekoälytyökalujen avulla olemme muuttaneet tapamme tallentaa, hallita ja hyödyntää projektitietoa. Parasta tässä on, että tämä lähestymistapa on kaikkien yritysten käytettävissä jo nyt. Useiden projektien hallinnan stressi nykypäivänä Nykyajan projektipäälliköt joutuvat usein hallitsemaan useita projekteja samanaikaisesti, jokaisessa erilaiset yksityiskohdat, määräajat ja sidosryhmien vaatimukset. Pitää muistaa, mitä kokouksessa sovittiin viime viikolla, tai pysyä kärryillä kunkin projektin viimeisimmistä kehitysvaiheista, voi tuntua jatkuvalta taistelulta. Sama haaste koskee myös asiakastukea, jossa useiden eri asiakkaiden yhteydenottojen hallinta käy nopeasti raskaaksi. Tarve pysyä järjestäytyn...
Lue lisää

Synteettinen teksti - yritystekstien tulevaisuus

Kuva
Nykyisessä nopeatempoisessa liiketoimintaympäristössä tapa, jolla luomme ja hallitsemme sisäisiä asiakirjoja, tulee kokemaan ison muutoksen. Generatiivinen tekoäly, kuten ChatGPT, on tämän muutoksen eturintamassa ja tarjoaa uuden lähestymistavan yritysten sisäisten dokumenttien kuten sääntöjen, oppaiden ja standardien kirjoittamiseen. Synteettinen liiketoimintateksti, eli tekoälyn tuottama sisältö, lupaa mullistaa tapamme käsitellä sisäistä dokumentaatiota, tehden prosessista nopeampaa, johdonmukaisempaa ja erittäin tarkkaa. Tämä muutos on nouseva globaali megatrendi, joka muuttaa monen työtä. 1. Synteettisen teksti Perinteiset menetelmät sääntöjen, oppaiden ja muiden sisäisten asiakirjojen laatimisessa voivat olla aikaa vieviä. Nyt generatiivisen tekoälyn myötä meillä on mahdollisuus virtaviivaistaa tätä prosessia tavoilla, joita emme olisi voineet kuvitella muutama vuosi sitten. Synteettinen liiketoimintateksti – tekoälyn tuottama sisältö – tarjoaa uuden lähestymistavan hankalalt...
Lue lisää