Datenanalyse, Visualisierung, Konvertierung und mathematische Gleichungen Analyse von Speicherdaten mit ChatGPT Data Analyst

OpenAI stellt in den GPTs von ChatGPT verschiedene Chatbots zur Verfügung, mit denen sich sehr einfach Daten analysieren lassen. Ein Beispiel dafür ist Data Analyst. Damit lassen sich eigene Daten hochladen und mit der KI analysieren und visualisieren.

OpenAI Data Analyst ist ein Chatbot, der sich direkt über „GPTs erkunden“ nach der Anmeldung an ChatGPT nutzen lässt. Für die Nutzung ist ein Abonnement von ChatGPT Plus oder Enterprise notwendig. Bei der Verwendung dieser Abonnements nutzt OpenAI die eingegeben Daten außerdem nicht für das Training seiner LLMs. Neben dem Link zu Beginn dieses Artikels lässt sich „Data Analyst“ auch über „GPTs erkunden“ im Bereich „Von ChatGPT“ aufrufen.

Bildergalerie

Im Fokus dieses GPTs steht die Datenanalyse eigener Daten. Dazu sind keine Programmierkenntnisse oder Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers notwendig. Der Chatbot baut auf Python auf und bietet für jeden Nutzer schnelle Möglichkeiten zur umfassenden Datenanalyse. Die Daten können als Datei hochgeladen werden. OpenAI ist sich über den Namen des GPTs noch nicht einig, sodass sich sein Name immer wieder ändert, zum Beispiel von „Advanced Data Analysis“ zu „Data Analysis“ und „Data Analyst“.

GPT-40 eignet sich ebenfalls für die Datenanalyse eigener Daten

Es ist aber für Abonnenten auch möglich, direkt in ChatGPT mit dem Modell GPT-40 Daten zu analysieren; die Funktionen sind sich ähnlich, weil OpenAI GPT-40 auch für die Datenanalyse optimiert hat. Der Data Analyst ist allerdings immer noch der ideale Chatbot zur Analyse von eigenen Daten. Das Fenster sieht aus wie ein normales ChatGPT-Fenster, in das sich eigene Dateien importieren lassen.

Das kann ChatGPT Data Analyst

Zunächst kann ChatGPT Data Analyst Daten eines Formats in andere Formate umwandeln. Auch Transkriptionen sowie das Erstellen neuer Tabellen auf Basis der hochgeladenen Daten sind möglich. Auch Präsentationen auf Basis von Daten können erstellt werden. Schließlich kann Data Analyst Code erstellen, interpretieren und auch testen. Beispiel ist das Erstellen von Grafiken auf Basis von Dokumenten, die mit handgezeichneten Bildern zu ChatGPT hochgeladen wurden. Natürlich lassen sich auch umfassend Daten analysieren, die Anwender direkt mit Dateien hochladen können. Komplexe, mathematische Gleichungen lassen sich mit dem Data Analyst ebenfalls lösen. Das Erstellen von Grafiken und Schaubildern auf Basis der hochgeladenen Daten ist mit dem GPT ebenfalls möglich.

Automatisierte Erstellung von Mock-Datensätzen

Ein bedeutender Anwendungsfall für große Sprachmodelle wie GPT-4 im Bereich der Datenanalyse ist die Generierung von Mock-Datensätzen. Diese Funktion bietet eine effiziente Möglichkeit, Trainingsdaten zu erstellen, ohne auf reale Datensätze zurückgreifen zu müssen. Besonders für Datenanalysten oder Studenten, die ihre Fähigkeiten verbessern möchten, ist dies äußerst nützlich. Durch präzise Eingabeanweisungen können spezifische Anforderungen wie die Struktur und Art der benötigten Daten an das Sprachmodell gestellt werden. Dies spart nicht nur Zeit, sondern ermöglicht auch die Anpassung der Daten an bestimmte Szenarien. Diese Methode ist ideal, um für Schulungen oder Tests realitätsnahe Datenstrukturen zu simulieren.

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 8

Speichergrößen: Michael Heuer, Keepit

Datenbereinigung mit ChatGPT: effiziente Optimierung großer Datensätze

Die Datenbereinigung ist eine der zeitintensivsten Aufgaben in der Datenanalyse, die jedoch für genaue Ergebnisse unverzichtbar ist. Mit der Integration von Tools wie ChatGPT in den Bereinigungsprozess wird dieser Schritt deutlich effizienter gestaltet. ChatGPT kann durch gezielte Eingabeanweisungen dabei helfen, typische Probleme wie inkonsistente Formatierungen, überflüssige Leerzeichen, fehlende Werte oder fehlerhafte Einträge zu korrigieren. So lassen sich beispielsweise unregelmäßige Schreibweisen eines Markennamens oder fehlerhafte Datumsangaben in wenigen Sekunden anpassen.

Im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen, bei denen Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python oder R erforderlich sind, ermöglicht ChatGPT eine niedrigschwellige Alternative: Durch einfache Prompts können die Nutzer die gewünschte Datenbereinigung durchführen, ohne komplexe Skripte zu schreiben. Ein gängiger Anwendungsfall ist die Bereinigung von Umfragedaten, bei denen Teilnehmer Markennamen falsch schreiben oder unterschiedlich formatieren. Anstatt diese Einträge manuell zu durchsuchen und zu korrigieren, kann ChatGPT durch die Angabe von Korrekturregeln diese Arbeit automatisieren.

Darüber hinaus lässt sich die Leistung von ChatGPT durch den Einsatz von Erweiterungen wie der Advanced Data Analysis-Funktionalität (https://chatgpt.com/g/g-qUIiudCdc-advanced-data-analysis) weiter steigern. Mit dieser Erweiterung können Nutzer nicht nur Bereinigungsaufgaben durchführen, sondern auch direkt auf die Daten zugreifen, diese analysieren und umfassende Berichte oder Visualisierungen erstellen. Auf diese Weise wird die Datenbereinigung nicht nur beschleunigt, sondern auch der gesamte Workflow der Datenanalyse optimiert, was besonders bei großen und komplexen Datensätzen von unschätzbarem Wert ist.

Effiziente Nutzung von ChatGPT für Datenanalyse

Die Nutzung von ChatGPT für die Datenanalyse spart enorm viel Zeit und eröffnet Möglichkeiten, die weit über grundlegende Analysen hinausgehen. Mit Funktionen wie Advanced Data Analysis-GPT lassen sich nicht nur einfache Datensätze untersuchen, sondern auch komplexere Aufgaben wie maschinelles Lernen und visuelle Darstellungen effizient umsetzen.

Ein typisches Beispiel beginnt mit der Bereinigung von Daten, was entscheidend ist, um präzise Analysen durchzuführen. Dazu verwendet man Methoden wie deskriptive Statistiken, Histogramme und Box-Plots, um die Struktur und Verteilung der Daten zu verstehen. Das Plotten von Histogrammen ist besonders nützlich, um die Verteilung der Daten visuell darzustellen und eventuelle Anomalien oder Ausreißer zu identifizieren. Box-Plots hingegen helfen dabei, die Verteilung und zentrale Tendenzen der Daten zu verdeutlichen, indem sie Quartile und Ausreißer anzeigen.

Ein weiteres zentrales Element der Analyse ist die Interpretation der Standardabweichung, die aufzeigt, wie stark die Daten um den Mittelwert streuen. In einem Datensatz zur Gehaltsanalyse von Data Analyst zeigt eine Analyse, dass der Median oft eine verlässlichere Kennzahl als der Mittelwert ist, da dieser durch Ausreißer stark verzerrt werden kann.

Zusätzlich zur Analyse statischer Daten ermöglicht ChatGPT das Erstellen von Vorhersagemodellen, etwa durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen wie dem Random-Forest-Algorithmus. Hierbei werden Gehaltsvorhersagen, basierend auf bestimmten Attributen wie Jobtitel, Standort und Plattform, generiert. Die Prognosegenauigkeit kann dann mithilfe statistischer Metriken wie dem Root Mean Square Error (RMSE) bewertet werden.

Bildergalerie

Ad-hoc-Analysen ohne Programmierkenntnisse

Die Fähigkeit, in Echtzeit Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen, bietet ein enormes Potenzial für Ad-hoc-Analysen, die schnell und ohne komplexe Programmierkenntnisse durchgeführt werden können. So können Entscheidungen fundierter getroffen und Analyseprozesse wesentlich effizienter gestaltet werden.

Ein Boxplot, auch bekannt als „Box-and-Whisker-Diagramm“, visualisiert die Verteilung von Daten, indem er zentrale Kennzahlen wie den Median, das untere und obere Quartil sowie die minimalen und maximalen Werte darstellt. Die sogenannten „Whisker“ repräsentieren in der Regel den Bereich, in dem der Großteil der Daten liegt, während Werte außerhalb dieses Bereichs als Ausreißer betrachtet werden. Diese Ausreißer können besonders nützlich sein, um zu erkennen, wie stark die Daten gestreut sind und ob es ungewöhnliche Datenpunkte gibt. Boxplots eignen sich gut, um zusammen mit Histogrammen grundlegende statistische Analysen durchzuführen. Sie ermöglichen es, auf einen Blick zu erkennen, ob eine Verteilung annähernd normal ist und ob die Daten repräsentativ sind. Durch die Kombination von Boxplots und Histogrammen kann man also schnell eine Vorstellung davon gewinnen, wie die Daten verteilt sind und ob die zugrunde liegende Datenbasis sinnvoll ist.

Aktuelles eBook

Storage für HPC & KI

Speichersysteme für das HPC und für die verschiedenen Disziplinen der KI sind hohen Anforderungen ausgesetzt. Denn sie müssen enorme Datenmengen in kürzester Zeit bereitstellen oder sammeln. Wie können diese Herausforderungen gemeistert werden?

Die Themen im Überblick:

• Aktuelle Trends in der Künstlichen Intelligenz
• High-Performance Computing – Explosion der Innovationen
• Künstliche Intelligenz – nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung

eBook „Storage für HPC & KI“ kostenlos downloaden

(ID:50188556)