ChatGPT Advanced Data Analysis permite realizar análisis robustos de datos, como Excel o archivos CSV, a través de una interfaz de chat. Puede encontrar patrones, tendencias, ofrecer recomendaciones y visualizaciones. Se puede cargar un archivo, como un conjunto de datos de recursos humanos, y obtener una descripción del mismo, incluyendo el número de filas y columnas, así como una descripción de cada columna. También ofrece sugerencias de análisis adicionales, como la distribución de salarios o antigüedad.
IA en equipos de data
Usar IA para programar es inevitable
Manejo de bases de datos
Crear tablas en SQL con GitHub Copilot
Consultas de SQL con GitHub Copilot y ChatGPT
Depuración de código usando inteligencia artificial
Documentación de código con Notion AI
Procesamiento de datos
Recolección de datos con ChatGPT como asistente
Limpieza de datos con Python y GitHub Copilot
Pruebas unitarias con GitHub Copilot
Visualización y análisis
IA para análisis de datos con Python
IA para visualización de datos y storytelling con Python
Análisis de datos con Data Analysis de ChatGPT
People Analytics con ChatGPT
Análisis de ventas con ChatGPT
Análisis de pérdida de clientes con ChatGPT
Análisis automático de gráficas e imágenes
Generación de datos
Generación de datasets con GPT-4
Aprendizaje y formación
Aprender o profundizar en nuevos conceptos
Análisis de datos con Data Analysis de ChatGPT
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Transcripción
El avance de la tecnología continua sorprendiéndonos día a día, y uno de los campos que ha revolucionado la forma en que interactuamos con los datos es el de la inteligencia artificial. En este contexto, ChatGPT se destaca como una herramienta basada en lenguaje natural que facilita la vida en ámbitos laborales y personales. Sin embargo, el potencial de ChatGPT va más allá gracias a sus capacidades extendidas por OpenAI en lo que respecta a la analítica de datos. Vamos a explorar cómo esta herramienta puede ser un aliado invaluable para quienes se dedican al análisis de datos o la ciencia de datos.
¿Qué nos ofrece el equipo de OpenAI más allá de la interfaz de chat?
Con el fin de expandir las posibilidades de ChatGPT, OpenAI ha incorporado funcionalidades adicionales como es el caso de "Basic", una herramienta de blogging diseñada para efectuar análisis robustos sobre sets de datos que nos permitirá descubrir patrones, tendencias e insights, ofreciendo recomendaciones a nivel de negocio y visualizaciones eficientes. El análisis se puede realizar sobre archivos como Excel, CSV o textos, todo accesible desde una intuitiva interfaz de chat.
¿Cómo se puede subir y analizar un archivo en ChatGPT para un estudio de recursos humanos?
Para comenzar con el análisis de datos dentro de ChatGPT, primero necesitamos subir el archivo respectivo, lo cual es un proceso sencillo. OpenAI ha desarrollado un plugin específico de interfaz para esta tarea. Una vez que estamos en la sección "explorar", ubicamos y seleccionamos el punto para "análisis de datos".
Por ejemplo, digamos que contamos con un archivo Excel sobre la estructura empresarial de recursos humanos, que contiene información sobre el personal, como género, salario anual, días de vacaciones, antigüedad, roles y más. Una vez que este archivo se carga en la plataforma, ChatGPT puede comenzar a procesar el contenido.
¿Qué tipo de análisis y recomendaciones se pueden esperar del procesamiento de ChatGPT?
Tras el análisis inicial del archivo proporcionado, ChatGPT es capaz de entregar un resumen detallado del contenido, describiendo cada columna y deduciendo información relevante a partir de los datos. También puede recomendar pasos de análisis futuros, proponiendo, por ejemplo, examinar la distribución de salarios, la antigüedad o la función a nivel laboral. Estas sugerencias se basan en el entendimiento profundo que la IA tiene sobre los datos analizados y su contexto.
Conclusiones preliminares y siguientes pasos
Aunque esta instancia no es el fin del proceso, es crucial destacar que la capacidad de ChatGPT para manejar y analizar grandes volúmenes de información es asombrosa, pero tiene sus limitaciones, como el tamaño del archivo que puede manejar, actualmente fijado en 512 megabytes.
El punto clave de este análisis preliminar es que la inteligencia artificial, particularmente la que OpenAI ha desarrollado, ofrece una ventana al futuro del análisis de datos. Permite a los usuarios no solo describir y entender sus datos, sino también obtener recomendaciones basadas en ese análisis para tomar decisiones informadas y estratégicas en su negocio o investigación.
En la próxima sesión, profundizaremos aún más en las capacidades analíticas de esta potente herramienta, explorando las recomendaciones propuestas por el modelo y expandiendo nuestros conocimientos en el vasto mundo de la analítica de datos impulsada por inteligencia artificial. Continuar aprendiendo y aprovechando estas herramientas nos permite estar en la vanguardia del manejo de datos y la toma de decisiones estratégicas.
Aportes 33
Preguntas 2
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Lo pago y puedo decir : chatgpt plus se paga solo. Hice una especialización en analitica de datos y un proyecto de grado, todo con ayuda de esta maravillosa herramienta
Una consulta, tengo datos sensibles que analizar.. que tan seguro es ChatGPT plus en cuanto a la protección de datos ?
De esta manera, ChatGpt debe estar incluido en los útiles escolares.
No me aparece en mi interfaz el DATA ANALYSIS BY CHATGTP, me aparecen otros pero creados por otros usuarios.
Claro, a continuación te detallo los pasos para subir archivos de datos y cómo puedo ayudarte a analizarlos:
### Paso 1: Preparar el archivo
1. **Formato del archivo**: Asegúrate de que tu archivo de datos esté en un formato compatible, como CSV, Excel, JSON, TXT, etc.
2. **Nombre descriptivo**: Dale un nombre descriptivo al archivo para que sea fácil identificarlo.
### Paso 2: Subir el archivo
1. **Interfaz**: Busca en la interfaz de ChatGPT una opción para subir archivos. Esto generalmente está representado por un ícono de clip o una opción de "adjuntar archivo".
2. **Seleccionar archivo**: Haz clic en el ícono y selecciona el archivo desde tu dispositivo.
3. **Confirmar**: Espera a que el archivo se cargue completamente.
### Paso 3: Análisis del archivo
1. **Instrucciones**: Proporciona instrucciones claras sobre lo que necesitas hacer con el archivo. Por ejemplo, "Por favor, analiza los datos y dame un resumen estadístico" o "Genera un gráfico de barras con la columna 'Ventas'".
2. **Preguntas específicas**: Si tienes preguntas específicas sobre el contenido del archivo, inclúyelas en tu mensaje.
### Paso 4: Procesamiento
1. **Procesamiento automático**: ChatGPT procesará el archivo y te proporcionará la información solicitada.
2. **Revisión**: Revisa la información proporcionada y, si es necesario, solicita ajustes o análisis adicionales.
Muy interesante pedirle al Data Analysis que te describa de que va el archivo. Yo intenté lo contrario, describirle yo el archivo para darle más contexto y darle el objetivo el análisis de esa información. Con ese contexto y luego de corregir cierta información en el archivo, el análisis fue muy certero.
Voy intentar esta manera más general.
no tengo la version paga pero hoy 12 de agosto 2024 puedo hacer analisis pero no son tan especificos , pero almenis sirve para explorar.
Que diferencia hay entre la versión de Data Analysis de Chat GPT4 y Copilot?, Hacen lo mismo?
ANÁLISIS DE DATOS CON DATA ANALYSIS DE CHATGPT
El ChatGPT Es una herramienta que funciona con lenguaje natural en una interfaz de chat que puede resolver múltiples problemas, y es bastante sencilla y práctica de utilizar en ambientes laborales o ambientes personales
QUÉ OFRECE EL EQUIPO DE OPENAI MÁS ALLÁ DE LA INTERFAZ DE CHAT?
* El equipo de OpenAI no solo lo deja en la interfaz de chat ahora es posible integrar blogging
* El blogging más importante que tiene el equipo de OpenAI es Advanced Analytics. Es un blogging que permite hacer análisis robusto sobre set de datos como lo son excel archivos, csv o textos, todo accesible desde una intuitiva interfaz de chat para hacer analítica literal cómo se haría en una profesión como científicos de datos o analistas de datos. Y esto quiere decir encontrar patrones, tendencias insights sobre los datos, ofreciendo recomendaciones a nivel de negocio y visualizaciones eficientes y todo esto al alcance de simplemente una interfaz de chat
Cómo se puede subir y analizar un archivo en ChatGPT para un estudio de recursos humanos?
* Ya dentro de la interfaz de ChatGPT se puede subir cualquier archivo. El equipo de OpenAI desarrolló un blogging o una interfaz específica para poder analizar datos, para ello simplemente se va a explore y se puede utilizar este punto de Data Analysis.
* Se ingresa directamente y ahora esta es una interfaz totalmente generada para el análisis de distintos archivos en formato estructurados o no estructurados que contiene información sobre el personal como género, salario anual, días de vacaciones, antigüedad roles y más. Una vez que este archivo se carga en la plataforma ChatGPT puede comenzar a procesar contenido
* El Dataset se carga directamente al ChatGPT. Se puede encargar desde el directorio o desde los sistemas de archivos que se necesiten. El límite del peso de los archivos a cargar es de 512 MB es una de las limitaciones que se tienen en el peso de los archivos como es una interfaz de chat se le hace un Prompt para que empiece a analizar el archivo
* Analiza y describe el Dataset. Es un Prompt bastante sencillo
QUÉ TIPO DE ANÁLISIS RECOMENDACIONES SE PUEDEN ESPERAR DEL PROCESAMIENTO DE CHATGPT?
Tras el análisis inicial del archivo proporcionado, ChatGPT es capaz de entregar un resumen detallado del contenido, describiendo cada columna y deduciendo información relevante a partir de los datos. También puede recomendar pasos de análisis futuros. Esta sugerencia se basa en el entendimiento profundo que la inteligencia artificial tiene sobre los datos analizados y su contexto
CONCLUSIONES PRELIMINARES Y SIGUIENTES PASOS :
* La capacidad de ChatGPT para manejar y analizar grandes volúmenes de información es asombroso, pero tiene sus limitaciones, como el tamaño del archivo que puede manejar actualmente fijado en 512 MB
* El punto clave de este análisis preliminar es que la inteligencia artificial, la que OpenAI ha desarrollado ofrece una ventana al futuro del análisis de datos. Permite a los usuarios no solo de escribir y entender sus datos, sino también obtener recomendaciones basadas en ese análisis para tomar decisiones informadas y estratégicas en su negocio o investigación
Sept. 2024 - Ya no hay plugins, ahora hay GPT's creados por otros o por uno mismo.
Estoy pagando la membresía de Chatgpt y no para de sorprenderme.
Pasa al contrario que con otros productos, que después de unos meses de uso lo normalizas y pierdes algo de interés, no incluso empiezas a descubrir pegas y limitaciones, pero en este caso no dejo de sorprenderme
Actualmente el GPT de Data Analysis no esta disponible. Sin embargo, con un prompt solicitando que en esa conversacion actue como el GPT de Data Analysis se soluciona.
Puede analizar un libro completo
Tu código está casi completo, pero hay algunos ajustes que podrías necesitar hacer para garantizar que funcione correctamente:
1\. \*\*Fusión de Datos\*\*: La concatenación de `category\_sales` y `sub\_category\_sales` puede no funcionar como esperas para los diagramas Sunburst porque `path` debe tener una jerarquía clara y única. En lugar de concatenar, deberías combinar estos datos en un solo DataFrame que represente correctamente la jerarquía de categorías y subcategorías.
2\. \*\*Filtrado de Datos\*\*: El filtrado de filas que no tienen subcategoría no es necesario si estás usando `path` correctamente. En un diagrama Sunburst, los nodos sin hijos no deberían ser un problema si la jerarquía está bien definida.
3\. \*\*Preparación de Datos\*\*: Es más eficiente crear un DataFrame único con las jerarquías necesarias para el gráfico Sunburst.
Aquí está el código corregido y simplificado:
```python
import pandas as pd
import plotly.express as px
\# Ejemplo de datos
data = {
'Category': \['Electronics', 'Electronics', 'Furniture', 'Furniture', 'Office Supplies', 'Office Supplies'],
'Sub-Category': \['Phones', 'Laptops', 'Chairs', 'Tables', 'Pens', 'Binders'],
'Sales': \[200, 300, 150, 250, 100, 200]
}
\# Crear DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
\# Asegúrate de que 'Sales' sea numérico
df\['Sales'] = pd.to\_numeric(df\['Sales'], errors='coerce')
\# Crear el diagrama Sunburst
fig = px.sunburst(
df,
path=\['Category', 'Sub-Category'],
values='Sales',
title='Diagrama Sunburst de Ventas'
)
\# Mostrar el gráfico
fig.show()
```
\### Explicación del Código Corregido
1\. \*\*Preparación de Datos\*\*:
\- Se crea un DataFrame `df` con datos de ejemplo. Asegúrate de reemplazar estos datos con los reales que tienes.
2\. \*\*Creación del Diagrama Sunburst\*\*:
\- `px.sunburst()` crea el gráfico Sunburst. Aquí `path` especifica las columnas que definen la jerarquía (en este caso, `Category` y `Sub-Category`), y `values` indica la columna de valores (en este caso, `Sales`).
\### Consideraciones Adicionales
\- Asegúrate de que tu DataFrame `df` tenga columnas `Category` y `Sub-Category` que reflejen la jerarquía adecuada.
\- Si los datos reales tienen más niveles de jerarquía, puedes ajustar el `path` en `px.sunburst()` para incluir esos niveles adicionales.
Espero que esto te ayude a crear el diagrama Sunburst correctamente. Si encuentras más problemas o tienes preguntas adicionales, no dudes en decírmelo.
Analiza libros de Excel
Se ve DEMASIADO útil a la hora de ahorrar tiempo entendiendo que es lo que está pasando con tu compañía. Lo pondré en práctica 💪
Por lo visto en clases, el verdadero "**Copilot**" en el entorno laboral, es **ChatGPT**, y no el que promociona *Microsoft.*
Muy interesante este tema
Por lo visto en clases, el verdadero "**Copilot**" en el entorno laboral, es ***ChatGPT***, y no el promociona Microsoft.
La verdad no requiero de una IA para leer una tabla en excel para ver los encabezados. 5:30 mins perdidos
Excelente alternativa.
Al final va a tocar pagar el plus :S
Excelente herramienta!
2:09 imagina ser el que tiene 2 días de vacaciones 😭
Yo tengo el chat gpt de pago y es el que uso, sin embargo una buena opción alternativa donde pueden cargar archivos, es gratuita y yo he usado antes es: <https://claude.ai/>
Una funcionalidad excelente. Tengo compañeros en el área de Data Science que podrían sacar mucho provecho de esta herramienta.
Cin chat gpt4, en lo correspondiente a análisis de daños, se podría lograr que corra un modelo de machine learning de clasificación, como aquéllos que se usan para por ejemplo clasificación de tiquetes de compra de una cadena de supermercados, con solo cargar el dataser?
ChatGPT, ahora es otra herramienta más indispensable en el trabajo de un Data Scientisit facilitando y acelerando los procesos
Use power Bi para el id por personas y cuantos dias de vacaciones le hacia y el total de vacaciones... comence el curso a revez pero super cool aprende cada dia mas
Hola
Como no tengo ChatGPT 4.0 probé <https://claude.ai/> y para cargar el archivo del ejemplo dado por el ing. Carlos tuve que convertirlo a un csv con 300 lineas ya que tiene limitante en el tamaño del archivo y al pedirle que analizara los datos respondio lo siguiente:
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