论文观点没数据?ChatGPT帮你整理论文数据，快速提高论文质量!

终于把这论文观点给捋顺了，感觉自己简直是个学术小天才，幻想明天就能站在学校的领奖台上。

结果呢，往深处一看，我的观点就像个“皇帝的新衣”，咋就这么光秃秃的，一点数据分析的‘华服’都没穿上？

哎，这脑子啊，怎么关键时刻就短路了呢？现在感觉就像被雷劈了一样，导师那‘秋风扫落叶’般的痛骂，已经在我脑海里开始循环播放，我这是造了什么孽啊......

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写完论文的宝子们别着急，

小编将通过Excel表格数据集为大家演示。

"ChatGPT如何协助论文论证中数据分析环节?"

01

数据集的介绍

首先，关于数据集部分，我从Kaggle上下载了一个专注于房价预测的数据集。在这个数据集中，我主要使用了两个文件来进行后续的分析。

其中，[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，我们可以清晰地了解每个数据字段所代表的信息，为后续的数据分析提供了重要的参考依据。

[train.csv]文件便是我们今天案例的核心数据集。

02

数据集的特征工程

现在，我们请ChatGPT对数据集进行特征工程。

特征工程是数据预处理和机器学习中的重要步骤。简单来说，它就像是对原始数据进行一次“美容”和“改造”。在这个过程中，我们会筛选掉无用的数据，转换已有的数据，甚至创造出新的特征。这么做是为了让数据集更符合机器学习算法的需求，从而使机器学习模型表现得更出色。通过特征工程，我们能发现数据中隐藏的价值，并为论文提供强有力的数据支持。

实例演示

ChatGPT提示词

根据[**********]对数据集的详细描述，请对[******]文件进行特征工程。

ChatGPT反馈

03

EDA分析

现在，我们要让ChatGPT帮助我们进行探索性数据分析（EDA）。

EDA是一种重要的数据分析方法，旨在通过概括和可视化手段来深入理解数据集的主要特征。这样，我们能更清楚地看到数据的主要特点、数据中的规律、不正常的值、最重要的变量，以及它们之间可能存在的联系。通过EDA，我们可以为接下来的论文提供更可靠和全面的数据支撑。

实例演示

ChatGPT提示词

根据特征工程后的数据，请对数据集进行Exploratory data analysis (探索性数据分析)。

ChatGPT反馈

04

数据关联性

最终，我们请ChatGPT对房价预测数据集中对房价影响最为显著的15种数据进行相关性分析。

经过这一步，我们希望更清楚地知道哪些关键因素会影响房价，以及它们与房价之间有多大的关系。这样，我们就能更准确地理解房价为什么会变化，以及它未来的趋势。这些发现将是我们论文的有力证据，帮助我们建立更精准、更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个特征

做相关性分析。

ChatGPT反馈

05

数据总结

最后，我们请ChatGPT对本次数据分析过程进行总结。

ChatGPT在数据分析上真的非常高效和方便！它简化了整个分析过程，并且直接生成图表，这些图表可以直接用在论文里，帮助我们更好地论证观点。有了ChatGPT的帮助，我们能更透彻地了解数据，发现关键变量和房价之间的关联，为论文提供了强大的数据支撑。

实例演示

ChatGPT提示词

站在一个[******]的角度

对上述分析过程做一个总结

ChatGPT反馈