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"ChatGPT如何帮忙论文论证中数据剖析环节?"

论文不雅观点竟没数据支持别犯傻用ChatGPT分析论文数据

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