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# Einführung
Das Schöne an ChatGPT ist nicht, dass es Aufsätze schreibt oder triviale Fragen beantwortet – es ist vielmehr, dass es Ihnen im Stillen die Arbeit aus Ihren Datenprojekten abnehmen kann. Von der Verarbeitung unordentlicher CSV-Dateien (Comma-Separated Values) bis hin zur spontanen Generierung von SQL-Abfragen (Structured Question Language) handelt es sich um eine zu wenig genutzte Produktivitätsebene für alle, die mit Daten arbeiten.
Wenn Sie die natürlichen Sprachkenntnisse mit strukturierten Eingabeaufforderungen kombinieren, können Sie stundenlange Arbeit in Minuten verwandeln. In diesem Artikel wird untersucht, wie man ChatGPT von einem Chatbot in einen leistungsstarken Datenassistenten verwandelt, der das Wiederholende, Langwierige und Komplexe rationalisiert.
# 1. Natürliche Fragen in SQL-Abfragen umwandeln
Wenn Sie mit mehreren Datenbanken jonglieren, vergisst man leicht die SQL-Syntax. ChatGPT schließt die Lücke zwischen Absicht und Anfrage.
Sie können beschreiben, was Sie wollen:
„Wählen Sie alle Benutzer aus, die sich in den letzten 90 Tagen angemeldet und mehr als drei Einkäufe getätigt haben.“
Es erzeugt sofort einen funktionierenden SQL-Befehl. Besser noch: Sie können im Dialog iterieren: Filter verfeinern, Verknüpfungen hinzufügen oder Datenbanken wechseln, ohne alles von Grund auf neu schreiben zu müssen.
Dies macht ChatGPT besonders nützlich, wenn Sie mit Advert-hoc-Analyseanfragen oder unübersichtlichen Legacy-Datenbanken arbeiten, in denen die Dokumentation dünn ist. Anstatt Stack Overflow nach Syntaxdetails zu durchsuchen, können Sie die Konversation offen halten und sich auf die Logik statt auf die Suche konzentrieren.
Kombiniert mit Schemakontext aus Ihrem Datensatz, ChatGPTs Übersetzungen vom einfachen Englisch ins SQL kann jede Woche stundenlanges Kontextwechseln ersparen.
# 2. Datensätze schnell generieren und bereinigen
Datenvorbereitung immer frisst mehr Zeit als die Datenextraktion oder Analyse. ChatGPT kann Ihnen helfen, diesen Engpass zu automatisieren, indem es Beispieldatensätze generiert, inkonsistenten Textual content bereinigt oder sogar Randfälle für Modelltests simuliert.
Beschreiben Sie die Struktur:
„Ich benötige eine CSV-Datei mit 500 gefälschten Benutzern, jeweils mit Title, Land und Datum der letzten Anmeldung.“
Das Ergebnis sind realistische, strukturierte Daten, die zu Ihrem Schema passen.
Zur Reinigung ChatGPT glänzt, wenn Sie sein Regex-Verständnis mit kontextbezogener Intelligenz kombinieren.
Geben Sie ihm Beispiele für unordentliche Eingaben, wie inkonsistente Ländercodes oder Produktnamen, und es kann eine Normalisierungslogik vorschlagen oder sogar den Code für a erstellen Pandas Reinigungspipeline. Es wird keine vollständigen Datenvalidierungs-Workflows ersetzen, aber es macht die lästige Arbeit des manuellen Verfassens von Skripts überflüssig.
# 3. Python-Datenskripte auf Befehl schreiben
Wenn Sie Zeit damit verbringen, dieselben Vorverarbeitungs- oder Visualisierungsschritte zu programmieren, kann ChatGPT zu Ihrem Skriptassistenten werden.
Fragen Sie es um eine Python-Funktion zu schreiben, die zwei DataFrames zusammenführtberechnet Spaltendurchschnitte oder filtert Ausreißer – es liefert einen betriebsbereiten Codeblock. In Verbindung mit Ihrem Projektkontext können Sie sogar individuelle, modulare Skripte inklusive Fehlerbehandlung und Dokumentation erhalten.
Einer der größten Zeitsparer ist hier die iterative Entwicklung. Anstatt ein Musterbeispiel zu schreiben, können Sie ChatGPT auffordern, die Logik Schritt für Schritt zu optimieren:
- Fügen Sie nun die Ausnahmebehandlung hinzu.
- Lassen Sie es nun JSON zurückgeben.
- Passen Sie es jetzt an Apache Spark.
Es ist, als hätten Sie einen Programmierer, der nie müde wird, Ihre Arbeit zu überarbeiten, und Sie können sich auf die Problemlösung statt auf sich wiederholende Syntax konzentrieren.
# 4. Automatisierung von Datenvisualisierungs-Workflows
Das Umwandeln von Daten in visuelle Darstellungen kann genauso repetitiv sein wie das Bereinigen. ChatGPT kann diesen Prozess beschleunigen, indem es genau den Plotcode generiert, den Sie benötigen.
Beschreiben Sie die Datengeschichte – „Ich möchte ein Balkendiagramm des Umsatzes nach Area mit benutzerdefinierten Farben und Beschriftungen“ – und es wird Folgendes erzeugt: Matplotlib oder Plotly Snippet, das Sie in Ihr Notizbuch einfügen können.
Noch besser: ChatGPT kann Ihren visuellen Stil über mehrere Berichte hinweg standardisieren. insbesondere mit der neuen Firm Information-Funktionwodurch Sie einfach alle visuellen Elemente für zukünftige Diagramme und visuelle Elemente sichern können. Geben Sie ihm eines Ihrer vorhandenen Diagrammskripte und weisen Sie ihn an, für einen neuen Datensatz dieselben ästhetischen Regeln zu verwenden.
Dieser Ansatz verwandelt die bisherige manuelle Feinabstimmung in einen reproduzierbaren, automatisierten Prozess, der Ihre Visualisierungen konsistent und professionell hält.
# 5. Verwendung von ChatGPT als Datendokumentations-Engine
An der Dokumentation scheitern die meisten Projekte. ChatGPT kann diese Aufgabe in eine optimierte, halbautomatische Aufgabe umwandeln.
Fügen Sie Ihre Funktionsdefinitionen, Schemabeschreibungen usw. ein. oder sogar ganze Jupyter Pocket book-Zellenund bitten Sie es, für Menschen lesbare Erklärungen zu generieren. Es kann Logik zusammenfassen, Abhängigkeiten hervorheben und sogar Abschnitte für interne Wikis oder README-Dateien entwerfen.
Es ist auch überraschend effektiv beim Reverse Engineering von undokumentiertem Code. Sie können Snippets aus älteren Skripten einspeisen und daraus wird abgeleitet, was sie tun, wo sie passen und wie sie verbessert werden könnten.
Das bedeutet weniger, die Logik anderer Leute zu entschlüsseln und mehr darauf aufzubauen. Das Ergebnis sind sauberere Übergaben und ein einfacheres Onboarding für neue Mitarbeiter.
# 6. Generieren von Perception-Zusammenfassungen und Berichten
Nach jeder Analyse folgt die Storytelling-Section. ChatGPT kann strukturierte Ausgaben wie eine JSON-Zusammenfassung, eine CSV-Datei mit Modellmetriken oder statistische Rohergebnisse verarbeiten. und lesbare, kontextualisierte Berichte erstellen.
Anstatt manuell Zusammenfassungen zu schreiben, können Sie ihn auffordern, „diese Regressionsausgabe in einfachem Englisch zusammenzufassen“ oder „eine Zusammenfassung der Erkenntnisse aus drei Absätzen für eine Stakeholder-Präsentation zu erstellen“.
Es werden nicht nur Zahlen umformuliert; Es interpretiert sie im Kontext und wandelt Erkenntnisse in umsetzbare Erkenntnisse um.
Je spezifischer Ihre Anweisungen („Fokus auf Anomalien im asiatisch-pazifischen Raum“) sind, desto maßgeschneiderter und genauer werden die Zusammenfassungen. Für Datenteams, die wiederkehrende Berichte erstellen, spart diese Artwork der Automatisierung Stunden und verbessert gleichzeitig die Übersichtlichkeit.
# 7. Aufbau von Finish-to-Finish-Datenpipelines mit der Hilfe von ChatGPT
ChatGPT führt Ihre Pipelines nicht aus, kann sie aber clever gestalten. Sie können Ihre Workflow-Ziele beschreiben: „Von einer API aufnehmen, Nullen bereinigen, in BigQuery ladenund über Slack benachrichtigen.“ Als Ausgabe erhalten Sie ein Gerüst des gesamten Prozesses in Python oder Apache Airflow Format.
Es handelt sich um eine Abkürzung zur Automatisierung auf Blueprint-Ebene, die die Implementierung beschleunigt, ohne dass Sie dazu gezwungen werden, gängige Strukturen neu zu erfinden.
Diese Technik funktioniert besonders intestine beim Onboarding neuer Projekte. Anstatt Beispiele aus mehreren Quellen zusammenzusetzen, können Sie ChatGPT eine modulare Skelett-Pipeline ausgeben lassen, die zu Ihrem bevorzugten Stack passt.
Mit jeder Iteration verfeinern Sie den Ablauf, bis er zur Bereitstellung bereit ist. Es handelt sich nicht um eine No-Code-Lösung, aber sie verwandelt die Planungsphase in ein natürliches Gespräch, das Sie viel schneller vom Konzept zur Ausführung bringt.
# Letzte Gedanken
ChatGPT ist keine Zauberei – aber es ist ein Verstärker. Je strukturierter Ihre Eingabeaufforderungen und klarer Ihre Ziele sind, desto mehr wird es zu einem Produktivitätsmultiplikator für Ihre Datenarbeit.
Anstatt zu versuchen, Ihre technischen Fähigkeiten zu ersetzen, werden sie durch den Umgang mit wiederholbaren, vergesslichen oder einfach nur langweiligen Dingen erweitert.
Ganz gleich, ob Sie Datensätze generieren, Abfragen debuggen oder Berichte verfassen, ChatGPT schließt die Lücke zwischen menschlichem Denken und maschineller Effizienz. Der Trick besteht nicht darin, zu wissen, was es kann, sondern darin, zu wissen, wie man es dazu bringt, es für Sie zu tun.
Nahla Davies ist Softwareentwickler und technischer Autor. Bevor sie sich hauptberuflich dem technischen Schreiben widmete, schaffte sie es – neben anderen faszinierenden Dingen –, als leitende Programmiererin bei einer Inc. 5.000-Organisation für experimentelles Branding zu arbeiten, zu deren Kunden Samsung, Time Warner, Netflix und Sony gehören.