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01
数据集的先容
首先，关于数据集部分，我从Kaggle高下载了一个专注于房价预测的数据集。在这个数据集中，我紧张利用了两个文件来进行后续的剖析。
个中，[data_description.txt]文件详细描述了数据集中每一列的含义和特性。
通过这份文件，我们可以清晰地理解每个数据字段所代表的信息，为后续的数据剖析供应了主要的参考依据。
[train.csv]文件便是我们本日案例的核心数据集。
02
数据集的特色工程
现在，我们请ChatGPT对数据集进行特色工程。
特色工程是数据预处理和机器学习中的关键环节，它涉及到对原始数据进行筛选、转换和创造新特色的过程。这一步骤的目的是优化数据集，使其更符合机器学习算法的哀求，从而提升模型的性能。通过特色工程，我们能够更好地挖掘数据的潜在代价，为后续的论文论证供应有力的数据支撑。
实例演示
ChatGPT提示词
根据[]对数据集的详细描述，请对[]文件进行特色工程。
ChatGPT反馈
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03
EDA剖析
现在，我们请ChatGPT对数据进行探索性数据剖析（EDA）。
EDA是一种主要的数据剖析方法，旨在通过概括和可视化手段来深入理解数据集的紧张特色。这一过程中，我们将利用各种技能来创造数据中的模式、非常值、关键变量以及潜在的关联关系。通过EDA，我们能够为后续的论文论证供应更加准确和全面的数据支持。
实例演示
ChatGPT提示词
根据特色工程后的数据，请对数据集进行Exploratory data analysis (探索性数据剖析)。
ChatGPT反馈
04
数据关联性
终极，我们请ChatGPT对房价预测数据集中对房价影响最为显著的15种数据进行干系性剖析。
通过这一步骤，我们期望能够深入理解这些关键变量与房价之间的关联程度，从而更准确地把握房价变动的缘故原由和趋势。这将为我们在论文论证中供应有力的数据支持，并有助于我们构建更为精确和可靠的房价预测模型。
实例演示
ChatGPT提示词
提取对[]影响最高的15个特色
做干系性剖析。
ChatGPT反馈
05
数据总结
末了，我们请ChatGPT对本次数据剖析过程进行总结。
ChatGPT在数据剖析方面展现出了极高的效率和便捷性，不仅简化了剖析过程，而且天生的图表还可以直接用于论文中辅佐论点的论证。通过ChatGPT的帮助，我们能够更深入地理解数据集，挖掘出关键变量与房价之间的干系性，为论文的论证供应了有力的数据支持。
实例演示
ChatGPT提示词
站在一个[]的角度
对上述剖析过程做一个总结
ChatGPT反馈