In che modo lo strumento di analisi dei dati di ChatGPT fornisce informazioni aziendali utilizzabili senza programmazione

Sei curioso di conoscere gli insight sui dati basati sull'intelligenza artificiale? Gli strumenti avanzati di ChatGPT semplificano l'analisi dei dati, aiutandoti a gestire set di dati complessi, trovare approfondimenti, correggere errori e scoprire tendenze in pochi minuti.

ChatGPT offre Advanced Data Analysis, un potente strumento che aiuta gli utenti a elaborare i dati e cercare approfondimenti. Nell'ultimo anno ho avuto l'opportunità di usarlo con ottimi risultati. Altre IA stanno iniziando a offrire strumenti simili, ma finora non sembrano avere la potenza della funzionalità di analisi avanzata dei dati di ChatGPT.

L’analisi dei dati fa parte dello zaino dell’informatica da decenni, quindi l’intelligenza artificiale offre, in un certo senso, più o meno la stessa cosa. I dati grezzi entrano e ne esce qualche conclusione.

Ecco cosa rende l'intelligenza artificiale diversa in un contesto che puoi utilizzare immediatamente: l'intelligenza artificiale può svolgere compiti pesanti di analisi computazionale con solo pochi suggerimenti, ottenendo risultati che in precedenza avrebbero richiesto la produzione di un programmatore esperto o di un data scientist.

Sono un programmatore in grado di eseguire tali analisi computazionali; in effetti, mi piace scrivere routine di elaborazione dei dati. Adoro anche i grafici e le tabelle a un livello che probabilmente rasenta il patologico. È una condizione che oscilla tra il carino e il profondamente preoccupante, secondo alcuni membri della famiglia.

Ma il punto qui è che anche io, qualcuno con ossessive capacità di programmazione analitica, ho scoperto che ChatGPT era utile e poteva produrre risultati in pochi minuti che richiederebbero giorni o settimane di programmazione.

In questo articolo ti presenterò alcuni dei progetti che ho fornito a ChatGPT e spiegherò perché sono rilevanti per le tue esigenze di dati. Quindi rivederò le lezioni che ho imparato su come pensare all'utilizzo di ChatGPT per l'analisi dei dati. Infine, ti aiuterò a esplorare modi per aggirare le limitazioni più imprevedibili di questa generazione di intelligenza artificiale.

Innanzitutto, un po’ di contesto

Per quanto riguarda l'analisi dei dati che esploreremo, esamineremo solo l'analisi dei dati basata su chatbot.

Non c'è dubbio che l'intelligenza artificiale e i big data possano lavorare insieme utilizzando API e programmi complessi per fare cose straordinarie. Ad esempio, i professionisti della sicurezza informatica possono ora combinare strumenti di intelligenza artificiale e automazione profonda per filtrare enormi quantità di dati in tempo reale a velocità molto più veloci di quelle che gli esseri umani possono elaborare. Questo di solito utilizza varie API per collegare insieme i sistemi per eseguire l'analisi.

Non lo faremo qui. Stiamo limitando l'analisi dei dati a ciò che puoi caricare o incollare nell'interfaccia web di ChatGPT focalizzata sull'utente finale (e nelle sue app Mac e Windows).

Inoltre, quando parlo di ChatGPT, generalmente mi riferisco alla versione con abbonamento Plus da $20 al mese. Quando fu introdotta per la prima volta l'analisi avanzata dei dati, le sue funzionalità erano disponibili solo per gli utenti Plus. Anche i caricamenti di file erano limitati agli utenti Plus.

Oggi entrambe le funzionalità sono disponibili per gli utenti gratuiti, sebbene la nuova ricerca web integrata sia limitata agli utenti Plus. È difficile stabilire con precisione quali funzionalità siano presenti in ChatGPT Plus rispetto alla versione gratuita, a parte OpenAI che descrive la versione gratuita come "limitata".

Per eseguire la maggior parte dell'analisi dei dati, ChatGPT utilizza una funzionalità chiamata Analisi avanzata dei dati. Nelle versioni precedenti di ChatGPT, dovevi attivarlo e disattivarlo nelle impostazioni. Ora fa solo parte del chatbot.

Nella mia esperienza, ho scoperto che potevo eseguire alcuni suggerimenti tramite il ChatGPT gratuito prima che mi venisse detto che avevo superato il limite di benvenuto e mi veniva chiesto di tornare più tardi. La versione Plus mi consente di continuare a interagire con l'IA per (quasi) tutto il tempo che desidero. Una volta sono stato interrotto quando ho condotto un interrogatorio molto lungo e rapido all'IA, che, dopo un bel po', ha alzato le mani virtuali ed ha esclamato: "Già basta!" Ma sai, è raro.

Sentiti libero di arrivare il più lontano possibile con l'account gratuito. Ma tieni presente che per lavori più seri ti potrebbe essere chiesto di pagare.

E con questo, tuffiamoci.

Facile normalizzazione dei dati

Uno dei miei primi test sulle capacità di analisi dei dati di ChatGPT è stato chiedergli di tracciare un grafico delle popolazioni delle città. Elaborando i dati nella sua base di conoscenza interna, l'intelligenza artificiale mi ha fornito risultati funzionali, sebbene alcuni dati erano imprecisi. Poiché la base di conoscenza aveva una fine temporale limitata, i dati sulla popolazione delle città erano obsoleti di alcuni anni.

Utilizzando solo la conoscenza della knowledge base di ChatGPT, l'analisi dei dati era un semplice trucco da salotto. Ma una volta che ChatGPT ha potuto caricare file di dati reali, le cose sono cambiate.

Anche il mio test successivo ha utilizzato informazioni non aggiornate: nomi di bambini di New York City dal 2011 al 2014. Non mi importava che fosse obsoleto perché lo stavo usando solo come dati di test per conoscere lo strumento. Si trattava di un set di dati di 69.215 record di nomi di bambini, etnia, sesso e conteggio complessivo.

Da questi dati sono stato in grado di fare semplici calcoli, come determinare il rapporto tra neonati maschi e femmine. Sono stato anche in grado di determinare i nomi dei bambini più popolari. E ho potuto utilizzare i dati etnici piuttosto limitati per tracciare i nomi in base all'etnia.

Tuttavia, si sono verificati problemi con il modo in cui ChatGPT ha interpretato i dati. Si presupponeva che le maiuscole fossero rilevanti, quindi si riteneva che "Madison" e "MADISON" fossero nomi diversi. Inoltre era confuso dalle versioni abbreviate dei dati, quindi "Hisp" e "ispanico" erano considerati etnie diverse.

Ciò che rende ChatGPT così potente, soprattutto per i non programmatori, è che puoi risolvere questi problemi con un prompt. Qualcosa come "Per tutte le seguenti richieste, i nomi dei bambini non devono fare distinzione tra maiuscole e minuscole" può portarti lì senza programmazione.

Il trucco chiave è tenere presente che potrebbe essere necessario incorporare la normalizzazione dei dati nei prompt. Non aver paura di copiare una richiesta precedente e aggiungere una frase che spieghi come adattare i dati per garantire coerenza.

Il tuo compito sarà prestare diligente attenzione ai risultati forniti dall'intelligenza artificiale e apportare modifiche tempestive per le aree in cui non funziona correttamente. Immagina di ricevere indietro un compito da uno studente della tua classe. Guarderesti il loro lavoro e apporterai correzioni. Lo stesso con l'intelligenza artificiale.

Approfondimenti aziendali rapidi

Ecco il momento in cui mi sono convinto che le capacità di analisi dei dati di ChatGPT stanno cambiando le regole del gioco: ho eseguito un progetto di analisi del sentiment con i miei dati aziendali proprietari.

Ho una piccola attività di software freemium con alcuni prodotti. Questo modello di business consente agli utenti di scaricare e utilizzare gratuitamente un prodotto software completamente funzionale. Le entrate provengono dalla vendita di componenti aggiuntivi che aumentano la capacità del software di base. Non guadagno molto da questa attività secondaria, ma mantiene alta la mia programmazione e aiuta a pagare la mia leggera dipendenza dagli utensili elettrici.

Raccolgo dati in base a quando gli utenti disinstallano il prodotto gratuito. Se un utente smette di utilizzare un prodotto, gli viene presentato un semplice questionario in cui vengono richiesti i motivi tipici della disinstallazione, nonché un campo da compilare in cui può condividere eventuali pensieri.

Raccoglievo i dati sul mio server da anni ma non ero mai riuscito a farci niente. Non potrei mai giustificare il tempo necessario per scrivere tutto il codice personalizzato necessario per trasformare le informazioni raccolte in informazioni utili.

Tuttavia, dopo un aggiornamento abbastanza sostanziale di uno dei prodotti, mi chiedevo se gli utenti fossero soddisfatti dell'aggiornamento o se fossero scoraggiati dalle modifiche. Volevo vedere cosa potevano dirmi i miei dati di disinstallazione e se c'erano stati cambiamenti nello schema prima e dopo quell'aggiornamento.

Ma non avevo ancora la settimana o due necessarie per codificare un'analisi. Quindi mi sono rivolto a ChatGPT. Ho estratto i dati dal server e ho passato un po' di tempo in Excel a ripulire i dati grezzi in modo che potessero essere letti dall'intelligenza artificiale. Ciò ha comportato l'assegnazione dei nomi dei campi alle colonne, la rimozione dei delimitatori di spazzatura, ecc. Quindi ho caricato il file pulito su ChatGPT.

È qui che devo sottolineare che ho fornito dati aziendali proprietari a ChatGPT. Nel mio caso, è un lavoro secondario, quindi non mi interessa cosa fa OpenAI con i dati, se non altro. Ma devi considerare la tua politica aziendale per la condivisione dei dati prima di caricare i tuoi dati proprietari nel cloud, in particolare un’intelligenza artificiale che potrebbe utilizzarli per l’addestramento dei dati.

In ogni caso, ChatGPT è riuscita a elaborare i miei dati. Non solo ha gestito il contenuto di base dei campi statici, ma è stato anche in grado di analizzare i commenti in formato libero scritti dagli utenti. Ha suddiviso i risultati in base al tempo, alla versione e al prodotto. Da ciò ho potuto constatare che non vi è stato alcun aumento delle disinstallazioni o dell'insoddisfazione in seguito al mio aggiornamento.

Ho scritto due suggerimenti, essenzialmente due frasi, e ChatGPT ha analizzato 22.797 record e mi ha dato una conclusione che non mi aspettavo: gli utenti hanno dimostrato "un leggero aumento del sentiment positivo" dopo l'aggiornamento.

Questa è roba incredibilmente potente. Mettendo da parte la questione se è possibile condividere dati proprietari con l’intelligenza artificiale, ora disponiamo di un meccanismo grazie al quale i non programmatori possono eseguire incredibili imprese analitiche in pochi minuti. Con questo tipo di capacità in mano, vale la pena scavare in tutti quei silos di dati in cui sono stati archiviati dati utili ma mai esaminati, per vedere quali informazioni potrebbero essere portate alla luce da alcune query rapide.

Diagnostica forense informativa

Vediamo un altro esempio. (Puoi leggere tutti i dettagli del progetto in questo articolo.) Il problema di base è che la mia stampante 3D mostra alcuni modelli di prestazioni incoerenti.

Questo progetto prevedeva l'inserimento in due file di codice G, le istruzioni di movimento della macchina per produrre le stampe 3D che stavo valutando. Ho creato uno dei file attraverso le normali pratiche e l'altro era la versione fornita dalla fabbrica.

La stampa della loro versione ha richiesto 16 minuti. Il mio ha impiegato 42 minuti. Volevo sapere perché. Il mio contatto con l'azienda non ha prodotto chiarezza, quindi mi sono rivolto a ChatGPT per ricevere assistenza.

Insieme, i due file consistevano in più di 170.000 righe di codice, principalmente le coordinate X e Y del punto in cui doveva spostarsi la testina di stampa. C'erano anche alcune impostazioni di temperatura e flusso, insieme a istruzioni occasionali per spostare la piastra di costruzione in modo che la macchina potesse stendere un altro strato di plastica fusa.

Ma perché una versione era molto più veloce dell’altra? Ho caricato entrambi i file su ChatGPT e gli ho chiesto di confrontare i file. Poi ho posto una semplice domanda: perché la "stampa veloce" è molto più veloce?

Questo è tutto. Riesci a immaginare la programmazione necessaria per fare questo tipo di analisi dei dati? Tutto quello che ho fatto è stato porre una semplice domanda. Questo è enorme.

Una volta ottenuta una risposta (sostanzialmente la fabbrica giocava con la velocità di movimento e la portata dei materiali), ho posto alcune semplici domande di follow-up. Ancora una volta, ChatGPT ha sfogliato un paio di file di dati giganti e mi ha restituito informazioni utilizzabili.

Ecco un altro aspetto importante: i dati che inserisci in ChatGPT non devono essere dati di moduli tradizionali con righe e colonne. Se disponi di dati e sono in un file (o due), sentiti libero di fornirli all'intelligenza artificiale e vedere cosa riesce a distinguere dai file non elaborati.

Disponiamo di motori di database da anni. Ma l’intelligenza artificiale è molto più di questo. È come avere un esercito di stagisti e data scientist in grado di gestire i dati, trovare modelli e produrre approfondimenti. Con risultati così rapidi e istruzioni così semplici, non c'è motivo di non provare l'intelligenza artificiale su qualsiasi file di informazioni che desideri esplorare. Voglio dire, perché no?

Limite di gettoni

Una delle discussioni interessanti che ho avuto con i commentatori di ZDNet riguarda la questione dei limiti dei token. Le IA non misurano la quantità di informazioni che devono elaborare in base a righe o caratteri, ma piuttosto a token. Si tratta di rappresentazioni testuali delle informazioni che l'intelligenza artificiale dovrebbe elaborare.

Secondo lo stesso ChatGPT, il limite di token per GPT-3.5 era di circa 4K token per interazione. GPT-4 lo ha aumentato a 8.000 token per interazione. GPT-4o è un po' più flessibile, con un limite di token di 128K per le "interazioni estese", ma solo 8K o 32K per la maggior parte delle interazioni.

Ciò che ha mandato in agitazione uno dei miei commentatori è stata la domanda su come avrei potuto far sì che ChatGPT elaborasse 170.000 righe di dati di input quando le limitazioni dei token sembravano essere molto inferiori.

Ho posto la domanda a ChatGPT e sono stato informato che i token non corrispondono a comandi o righe uno a uno. Inoltre, ChatGPT mi ha detto che elabora i file in blocchi ed esegue un'elaborazione selettiva. Quindi gestisce i dati attraverso meccanismi più sfumati rispetto alla semplice scansione a forza bruta.

Il mio modo per verificare se ChatGPT era in grado di elaborare l'intero file era porre domande sull'intero file, da quante righe poteva contare fino a chiedergli di descrivere alcuni dati dall'inizio alla fine, e vedere se quei dati corrispondeva a ciò che avevo visto.

Detto questo, non aver paura di utilizzare un programma per fogli di calcolo per preelaborare i dati prima di caricarli. Puoi usarlo per normalizzare i dati per risposte più prevedibili da parte dell'IA, per rimuovere eventuali elementi di distrazione che non vuoi che l'IA consideri e, possibilmente, per segmentare i dati se il chatbot viene sopraffatto dalla quantità di i dati sono stati presentati.

Puoi utilizzare ChatGPT per aiutarti a creare le formule in Excel necessarie per effettuare il refactoring e normalizzare i tuoi dati. ChatGPT può anche fornire supporto per Fogli Google e Numeri Apple, quindi indipendentemente dallo strumento per fogli di calcolo che scegli di utilizzare, non devi farlo da solo.

10 consigli rapidi

ChatGPT è sorprendentemente potente e può fornire approfondimenti che altrimenti avrebbero richiesto molto lavoro e capacità di programmazione. Concluderò questa panoramica con 10 suggerimenti rapidi basati sulla mia esperienza di chat con ChatGPT.

1. In caso di dubbi, provalo. Non c'è alcun danno o costo aggiuntivo nel lanciare dati su ChatGPT e vedere cosa ti dirà.
2. I dati non devono essere rappresentati solo in righe e colonne. Puoi alimentare l'input di testo completo di ChatGPT e persino i PDF.
3. Ricontrolla sempre i suoi risultati. Il modo più semplice per farlo è semplicemente porre molte domande sui dati e vedere cosa dicono. Naturalmente, assicurati di guardare tu stesso i dati per confermare.
4. Chiedi "Cosa puoi dirmi su questi dati?" È un'ottima domanda a risposta aperta che può avviare ChatGPT fornendoti approfondimenti ed è un punto di partenza per ulteriori analisi.
5. "Mostra il tuo lavoro" è un altro modo efficace per ottenere informazioni dettagliate su come ChatGPT esamina ed elabora i tuoi dati.
6. Se non ottieni ciò che desideri, riprova. Riformula il tuo suggerimento. Semplificalo. Aggiungi dettagli e vincoli. La tua prima domanda potrebbe non essere sufficientemente precisa, ma dopo alcune iterazioni probabilmente otterrai buoni risultati.
7. Richiedi grafici e tabelle. ChatGPT non produrrà sempre automaticamente grafici e tabelle e può produrre approfondimenti molto potenti.
8. ChatGPT commette errori, ma non si arrabbia se glielo dici. Se non ritieni che i risultati forniti dall'intelligenza artificiale siano corretti, dillo e chiedigli di riconsiderare il suo approccio.
9. Costruisci lentamente la tua analisi. Puoi copiare e incollare i suggerimenti precedenti, aggiungendo più specificità e istruzioni poiché ChatGPT dimostra di aver eseguito correttamente i passaggi precedenti.
10. Divertiti. Non c'è niente di più divertente che fornire un gigantesco set di dati a un'intelligenza artificiale e far sì che restituisca grafici e tabelle interessanti.

Quindi ecco qua. Prova l'analisi dei dati di ChatGPT. Sono sicuro che scoprirai le intuizioni nascoste nelle colline dei dati.

E tu?

Hai utilizzato ChatGPT per eseguire analisi avanzate dei dati? Sei abbonato a ChatGPT Plus? Hai ottenuto spunti interessanti o fornito dati o file che ritieni fossero usi particolarmente interessanti della tecnologia? Fatecelo sapere nei commenti qui sotto.