ChatGPT的强大想必最近大家或多或少都有所耳闻，虽然可能多数人还不知道具体如何使用，但也已经有不少人将ChatGPT切实应用到了自己的工作和生活中，提高效率和生产力。具体到数据分析工作，像什么自动生成Excel函数和操作指引啊，生成Python代码模板之类的，用ChatGPT都统统不在话下。
但是，有没有一种可能，我们不需要配合任何额外工具，直接在ChatGPT中也能完成数据分析的任务呢？今天我们就给大家展示如何将自己的数据导入ChatGPT中，直接在问答中完成工作。
01、导入数据
在ChatGPT的提问框中，我们可以直接导入csv格式的数据（数据集来自Kaggle经典的评分卡数据集“Give Me Some Credit”，这里只导入了20行作为测试，但可能因为是公开数据的原因，在后续的过程中，ChatGPT对我们导入的数据进行了自动补全），效果如图所示：
可以看到，ChatGPT不仅接收了数据，而且还将该数据集的数据字典输出给我们了，而我们并没有提供任何额外的信息（实测就算是非公开数据，同样能够输出推测的数据字典）。
02、探索性数据分析（EDA）
在导入数据后，我们一方面可以让它提供一些代码模板来使用Python完成数据分析任务，但如果你并不想使用Python或Excel，直接在对话框之中我们也能完成大量简单的数据分析任务。
比如我们可以将数据以表格输出看看前面几行的样子（相当于df.head()）：
比如我们想要了解数据的维度（相当于df.shape，可以看到结果是150000行，这里ChatGPT完成了对公开数据的自动补全，如果使用的是非公开数据则不会发生这种情况）：
比如我们想要了解数据的类型和缺失值：
又比如我们查询标签列的数据分布情况：
除了简单的统计分析功能，我们甚至还可以对数据集进行更新，比如缺失值的填补：
上面这个简单的demo中，我们在不使用任何附加工具的情况下，基本可以实现对一个数据集前期的简单清洗和分析功能了，而如果你有进一步的分析需求，它也能够根据你的描述生成对应的python代码模板。只可惜目前在这个对话框中还不能运行代码，不然以后都不需要用excel和python了。
现在的AI圈可谓是一天一个大新闻，随着类似Copilot的产品不断推出，未来这种通过简单的prompt就能实现的数据分析流程一定会越来越完整，而不管工具如何更新，使用这种语言模型的核心就在于我们提供的提示词，也就是prompt。
