Phân tích dữ liệu với chatGPT

Trong quá trình làm việc thì chúng ta phải xử lý rất nhiều dữ liệu đặc biệt là các bạn nhân viên văn phòng. Do đó trong bài viết hôm nay mình sẽ hướng dẫn đến bạn cách sử dụng chatGPT để thực hiện phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng nhé!

Mục đích của phân tích dữ liệu

Data Analysis là một công cụ cho phép bạn tương tác với các loại tài liệu khác nhau như Excel, CSV, JSON,… và đặt câu hỏi định lượng về dữ liệu của mình. Nó có thể giúp bạn:

• Phân tích dữ liệu chuyên sâu: Tìm ra những thông tin giá trị ẩn sâu trong dữ liệu của bạn.
• Phát hiện lỗi dữ liệu: Nhanh chóng xác định và sửa các lỗi thường gặp trong dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu: Tạo ra các biểu đồ trực quan như biểu đồ cột, tròn, phân tán và đường để dễ dàng hiểu và trình bày dữ liệu.
• Tương tác với nhiều tệp: Tải lên tối đa 10 tệp cùng lúc và cho phép chúng tương tác với nhau, mở ra khả năng phân tích đa chiều.
• Xử lý tệp lớn: Hỗ trợ tệp có dung lượng lên đến 512MB.

Ví dụ: Bạn có thể tải lên ChatGPT nhiều tệp Excel chứa dữ liệu bán hàng từ các khu vực khác nhau và yêu cầu phân tích dữ liệu như so sánh, đối chiếu và tìm ra khu vực nào có doanh số tốt nhất, sản phẩm nào được ưa chuộng nhất. Thật tiện lợi quá phải không nào?

Tại sao bạn nên sử dụng phân tích dữ liệu của chatGPT

• Tiết kiệm thời gian: Thay vì phải tự mình thực hiện các phép tính phức tạp và tạo biểu đồ thủ công, bạn có thể để ChatGPT làm điều đó cho bạn.
• Nâng cao hiệu quả: Dễ dàng khám phá ra những thông tin chi tiết mà bạn có thể đã bỏ lỡ nếu chỉ sử dụng các phương pháp phân tích truyền thống.
• Ra quyết định sáng suốt hơn: Dựa trên những phân tích và trực quan hóa dữ liệu chính xác, bạn có thể đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt và hiệu quả hơn.
• Không cần kiến thức lập trình: Bạn không cần phải là một chuyên gia lập trình. Bạn chỉ cần đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, ChatGPT sẽ tự động xử lý và đưa ra kết quả.

Các tính năng nổi bật

Tương tác với nhiều định dạng tệp:

• Hỗ trợ các định dạng phổ biến như Excel, CSV, JSON,…
• Dễ dàng tải lên và làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Phân tích dữ liệu định lượng:

• Trả lời các câu hỏi về dữ liệu của bạn một cách chính xác và nhanh chóng.
• Thực hiện các phép tính thống kê, tìm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn,…

Phát hiện lỗi dữ liệu:

• Xác định các lỗi thường gặp như dữ liệu bị thiếu, dữ liệu không hợp lệ,…
• Đảm bảo tính chính xác và tin cậy của dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu:

• Tạo ra các biểu đồ trực quan như biểu đồ cột, tròn, phân tán và đường.
• Dễ dàng tùy chỉnh biểu đồ để phù hợp với nhu cầu của bạn.
• Biểu đồ tương tác cho phép bạn khám phá dữ liệu một cách chi tiết hơn.

Tương tác với nhiều tệp:

• Tải lên tối đa 10 tệp cùng lúc.
• Cho phép các tệp tương tác với nhau để phân tích đa chiều.
• Ví dụ: so sánh dữ liệu bán hàng từ các khu vực khác nhau, phân tích mối quan hệ giữa chi phí quảng cáo và doanh thu.

Xử lý tệp lớn:

• Hỗ trợ tệp có dung lượng lên đến 512MB.
• Phân tích dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Hiển thị mã Python:

• Xem mã Python được sử dụng để phân tích dữ liệu.
• Hiểu rõ hơn về cách ChatGPT xử lý dữ liệu của bạn.
• Tùy chỉnh mã Python để thực hiện các phân tích phức tạp hơn.

Ví dụ sử dụng AI để phân tích dữ liệu

Ví dụ 1: Phân tích dữ liệu website

Giả sử bạn là một nhà phát triển web và đang muốn thực hiện phân tích website của mình như:

• Xu hướng truy cập website theo tháng như thế nào?
• Tỷ lệ thoát trang (bounce rate) trung bình là bao nhiêu?
• Thời gian phiên trung bình (average session duration) là bao nhiêu?

ChatGPT sẽ nhanh chóng thực hiện các phân tích này và cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích để đưa ra quyết định đầu tư.

Các bước thực hiện:

Tải lên tệp Excel lên GPT: 

Tải tệp chứa thông tin về các hoạt động của trang web.

Đặt câu hỏi: 

“Tỷ lệ thoát trang (bounce rate) trung bình là bao nhiêu?”

Sau đó kết quả sẽ hiển thị là 40% như hình ảnh bên dưới:

Ngoài ra bạn cũng có thêm xem các mã Python được sử dụng để phân tích dữ liệu bằng cách nhấn vào dấu [>_] ở trong đoạn chat. Ngoài ra đối với các bạn biết ngôn ngữ lập trình thì cũng có thể dễ dàng tinh chỉnh mã sao cho phù hợp với nhu cầu của mình hơn.

Câu hỏi:

“Xu hướng truy cập website theo tháng như thế nào?”

• Phân tích: ChatGPT sẽ tạo biểu đồ đường thể hiện số lượt xem trang và số lượng khách truy cập duy nhất theo thời gian.
• Ví dụ câu lệnh: “Vẽ biểu đồ đường thể hiện số lượt xem trang và số lượng khách truy cập duy nhất theo tháng trong năm 2025.”

Xem kết quả: 

ChatGPT sẽ hiển thị kết quả phân tích và biểu đồ trực quan.

Câu hỏi: 

“Có mối liên hệ nào giữa số lượt xem trang và số lượng chuyển đổi hay không?”

• Phân tích: ChatGPT sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để xác định xem có mối liên hệ nào giữa số lượt xem trang và số lượng chuyển đổi hay không.
• Ví dụ câu lệnh: “Tìm hiểu xem có mối liên hệ nào giữa số lượt xem trang và số lượng chuyển đổi hay không. Nếu có, hãy mô tả mối liên hệ đó.”

Xem kết quả:

Bây giờ, mình sẽ tính toán mối tương quan giữa Lượt Xem Trang và Lượt Chuyển Đổi để xem chúng có mối quan hệ mật thiết hay không. ​​

Hệ số tương quan giữa Lượt Xem Trang và Lượt Chuyển Đổi là 1.0, cho thấy chúng có mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo. Điều này nghĩa là khi Lượt Xem Trang tăng, Lượt Chuyển Đổi cũng tăng theo một cách hoàn toàn tỷ lệ thuận.

Mẹo sử dụng AI để phân tích dữ liệu hiệu quả

• Đặt câu hỏi rõ ràng và cụ thể: Càng chi tiết, ChatGPT càng dễ hiểu và đưa ra kết quả chính xác hơn.
• Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên: Không cần phải sử dụng các thuật ngữ kỹ thuật phức tạp.
• Kiểm tra lại kết quả: Luôn kiểm tra lại thông tin do ChatGPT cung cấp để đảm bảo tính chính xác.
• Thử nghiệm với các loại biểu đồ khác nhau: Tìm ra loại biểu đồ phù hợp nhất để trực quan hóa dữ liệu của bạn.
• Kết hợp nhiều tệp dữ liệu: Tận dụng khả năng tương tác với nhiều tệp để phân tích đa chiều.

Kết luận

ChatGPT Data Analysis là một công cụ mạnh mẽ và dễ sử dụng, giúp bạn khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu của mình. Mong bài viết sẽ giúp ích cho bạn trong việc phân tích dữ liệu. Chúc bạn thành công!