Análisis avanzado de datos con GPT-4 Guía para principiantes sobre gráficos y mapas

Exploración avanzada de datos con GPT-4 Una guía para principiantes sobre gráficos y mapas

Eliminando lo “avanzado” para un análisis de datos simple y útil

Con la ciencia de datos, convertir números en bruto en datos visuales significativos puede ser una tarea monumental, especialmente para programadores novatos.

Con la herramienta Análisis de Datos Avanzado (no se deje engañar por el nombre) del GPT-4, los programadores novatos pueden generar representaciones significativas en forma de gráficos y mapas sin necesidad de escribir código.

Aún mejor, el código de trabajo se presenta como parte de la solución generada, para ser modificado según sea necesario.

Entonces, no solo puedes avanzar mucho en tus visualizaciones, sino que también puedes aprender a programar al mismo tiempo.

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Este artículo te guiará a través de cada paso necesario para habilitar la herramienta de Análisis de Datos Avanzado en GPT-4 para cargar un conjunto de datos y mostrar gráficos y mapas, sin tener que escribir una sola línea de código.

Así es cómo funciona.

Los datos de un vistazo

El primer paso en cualquier proceso de análisis de datos es comprender la estructura y el contenido del conjunto de datos.

Para este ejercicio, utilizaremos los datos del “Índice de Paz Global” (GPI) descargados del sitio web visionofhumanity.org (ubicado AQUÍ).

Comencemos por previsualizar las primeras filas del conjunto de datos del GPI.

Promoción a GPT-4 Análisis de Datos Avanzado (ADA): “Muéstrame las primeras filas del conjunto de datos”.

Respuesta de GPT-4 ADA:

Este conjunto de datos presenta las puntuaciones del GPI para varios países a lo largo de los años, desde 2008 hasta 2022.

Como podemos ver, cada fila en el conjunto de datos contiene un país con el código de país iso3c. Esto facilitará el mapeo de los datos, ya que la herramienta de análisis de datos puede crear fácilmente mapas utilizando este código de país de 3 dígitos.

Podemos ver que hay un buen rango de datos a lo largo de 15 años. Esto nos da la capacidad de rastrear cómo los países (y/o regiones) están cambiando con el tiempo. El…

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