Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть How to Turn ChatGPT Into Your Personal Data Analyst 📊🤖

  • Aynur Atalay | Aynur Science
  • 2025-10-06
  • 205
How to Turn ChatGPT Into Your Personal Data Analyst 📊🤖
  • ok logo

Скачать How to Turn ChatGPT Into Your Personal Data Analyst 📊🤖 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно How to Turn ChatGPT Into Your Personal Data Analyst 📊🤖 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку How to Turn ChatGPT Into Your Personal Data Analyst 📊🤖 бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео How to Turn ChatGPT Into Your Personal Data Analyst 📊🤖

Here’s how to get ChatGPT to act like a full research data analyst:

👉 Prompt:“Act as a professional data analyst for academic research. Please guide me step by step through analyzing my dataset. Follow this structured workflow:

1. Clarify Dataset
Ask me for the dataset description (type, variables, sample size, collection method)
Identify whether the data is quantitative, qualitative, or mixed
Suggest how I should clean or preprocess it before analysis

2. Explore & Summarize
Recommend summary statistics I should calculate (mean, median, standard deviation, frequencies, etc.)
Suggest how to detect outliers or missing values
Propose ways to describe the dataset in a paper (e.g., demographic tables, descriptive summaries)

3. Choose Statistical Tests
Based on my research question, recommend appropriate statistical tests
Explain the assumptions of each test (normality, independence, etc.)
Suggest alternatives if assumptions are violated
Indicate whether one-tailed or two-tailed tests are better in my case

4. Visualize the Data
Propose 2–3 visualization options (e.g., histograms, scatterplots, regression plots, bar charts)
Explain what each visualization reveals
Suggest whether to use Python libraries (matplotlib, seaborn), R packages (ggplot2), or SPSS charts

5. Interpretation
Provide guidance on how to interpret the results for my field
Show examples of phrasing results in an academic paper (e.g., APA style reporting)

6. Highlight Pitfalls
Warn me about common mistakes (e.g., overfitting, p-hacking, ignoring effect sizes)
Suggest strategies to avoid them

7. Create Workflow
Summarize a clear pipeline I can follow: Collect → Clean → Explore → Test → Visualize → Interpret → Report
Recommend whether to use R, Python, or SPSS, with pros/cons for each in academic contexts

8. Next Steps
Suggest what additional analyses I might try
Recommend advanced techniques (e.g., regression, factor analysis, machine learning) if relevant
Indicate how to frame the findings as a contribution to my research question

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]