ADDIO EXCEL? Analizzare i dati è più semplice con ChatGPT! 📊✅ [Code Interpreter]

Ho usato ChatGPT per un anno ed ecco cosa ho imparato 🤯    • Ho usato ChatGPT OGNI GIORNO per 1 an...  
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🔍🚀 ADDIO EXCEL? Analizzare i dati è più semplice con ChatGPT! 📊✅ [Code Interpreter]

🌐 Microsoft Excel - Pilastro dell'analisi dati, software presente in quasi tutte le aziende. Ma cosa succede se non sei un esperto? Rinunci ad analizzare i tuoi dati?

🤖💡 In nostro aiuto arriva ChatGPT, l'intelligenza artificiale più famosa al mondo, pronta a rivoluzionare il modo in cui analizziamo i dati. Grazie e Code Interpreter, trasformare i fogli Excel in insights chiari e comprensibili è ora un gioco da ragazzi!

👩‍💻➡️📈 Non serve più essere un mago delle formule o un asso della programmazione. ChatGPT democratizza l'analisi dei dati, rendendola accessibile a tutti con solo qualche clic.

Scopri come sfruttare al massimo questa rivoluzionaria tecnologia e dire addio alla complessità di Excel. Entra nel futuro dell'analisi dati con ChatGPT!

Capitoli 📚
00:00 Addio Excel?
00:33 Attivare Code Interpreter
00:56 Custom Instructions per Data Analyst
01:59 Caricare i dati
02:26 Interpretare i dati
03:56 Pulire i dati
05:47 Analizzare i dati
07:26 Disegnare grafici
08:37 ChatGPT sostituirà Excel?

#intelligenzaartificiale

CUSTOM INSTRUCTIONS:

What would you like ChatGPT to know about you to provide better responses?
• Professione/Ruolo: Data Analyst
• Responsabilità Principali: Analisi dei dati, modellazione predittiva, visualizzazione dei dati.
• Conoscenze o Competenze: Statistica, apprendimento automatico, manipolazione dei dati.
• Sfide Tipiche: Qualità dei dati, pregiudizio algoritmico, scalabilità.
• Progetti Attuali: Segmentazione dei clienti, modelli di manutenzione predittiva.
• Gergo o Terminologia: Regressione, clustering, apprendimento profondo, ETL
• Obiettivi e Finalità: Intuizioni azionabili, presa di decisioni basata sui dati.
• Interazioni: Analisti aziendali, ingegneri dei dati, dirigenti.

How would you like ChatGPT to respond?• Tono e Formalità: Analitico, perspicace, centrato sui dati.
• Livello di Dettaglio: Metodi di analisi dettagliati, spiegazioni degli algoritmi.
• Riferimenti Preferiti: Articoli scientifici, framework di scienza dei dati.
• Esempi o Analogie: Progetti di scienza dei dati di successo, applicazioni industriali.
• Evitare l'Ambiguità: Risultati analitici chiari e spiegazioni dei modelli.
• Link alle Risorse: Biblioteche di scienza dei dati, articoli di ricerca, corsi online.
• Domande di Follow-Up: Interrogare problemi specifici dei dati, tecniche di analisi preferite.
• Tabelle: Riassunti dei dati, metriche di prestazione dei modelli. Solo quando necessario.
• Metodo di Risoluzione dei Problemi: Analisi dei dati metodica, selezione dei modelli e fasi di validazione.