论文观点竟没数据支持?别犯傻!用ChatGPT分析论文数据

终于梳理好了论文观点，幻想自己指定是优秀论文，突然发现自己的观点竟然没有有力的数据分析

来支撑？一拍脑门，顿感完蛋，导师痛骂的场景已经在脑海中播放……

别着急，

小编将通过Excel表格数据集为大家演示。

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"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关键环节，它涉及到对原始数据进行筛选、转换和创造新特征的过程。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要求，从而提升模型的性能。通过特征工程，我们能够更好地挖掘数据的潜在价值，为后续的论文论证提供有力的数据支撑。

实例演示

ChatGPT提示词

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

ChatGPT反馈

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03

EDA分析

现在，我们请ChatGPT对数据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。这一过程中，我们将使用各种技术来发现数据中的模式、异常值、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提供更加准确和全面的数据支持。

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。

通过这一步骤，我们期望能够深入了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原因和趋势。这将为我们在论文论证中提供有力的数据支持，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在数据分析方面展现出了极高的效率和便捷性，不仅简化了分析过程，而且生成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相关性，为论文的论证提供了有力的数据支持。

实例演示

ChatGPT提示词

站在一个[******]的角度

对上述分析过程做一个总结

ChatGPT反馈