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ChatGPT論文指南|ChatGPT如何助力論文中的數據分析！【建議收藏】

????????小編在之前的論文寫作流程中，介紹了大量論文文字工作，今天小編使用Excel表格數據集，給寶子們演示一下ChatGPT如何助力論文論證過程中的數據分析。

????????一篇令人信服的學位論文，應當有新穎、適當的論證視角，選擇恰當的研究方法，搭建邏輯嚴密、平衡的論證框架，把具有說服力的數據分析緊密結合起來，這樣一篇論文將具有邏輯嚴密的論證過程。

1.數據介紹

????????首先介紹一下數據集，數據集我在Kaggle上下載了一個房價預測的數據集。具體使用到的有兩個文件。

其中[data_description.txt]文件主要是對數據集中每一列的描述。

[train.csv]就是今天案例所用到的數據集了。

2.特征工程

我們先讓ChatGPT對數據做一下特征工程。

特征工程（Feature Engineering）是數據預處理和機器學習領域中的一個重要步驟。它涉及到從原始數據中選擇、修改和創建新的特征（即數據的屬性或變量），以便更好地適應機器學習算法的需求，并最終提高模型的性能。特征工程的主要目的是使原始數據集更適合用于建模和分析。

提示詞：

根據data_description.txt對數據集的描述

對Train.csv進行特征工程

ChatGPT反饋：

3.EDA分析

讓ChatGPT對數據做Exploratory data analysis (探索性數據分析)。

探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，簡稱EDA）是數據分析的一種方法論，它側重于使用各種技術來大致理解數據集的主要特征。這個過程通常是數據分析項目的初步步驟，旨在通過摘要和可視化手段來發現數據的模式、異常、關鍵變量和潛在的關系。

提示詞：

根據特征工程后的數據，對數據集進行Exploratory data analysis (探索性數據分析)

ChatGPT反饋：

4.數據相關性

最后我們讓ChatGPT對數據集中對房價影響最大的15種數據進行相關性分析。

提示詞：

提取對房屋銷售價格影響最高的15個特征做相關性分析。

ChatGPT反饋：

5.進行總結

????????最后我們讓ChatGPT對分析過程做一個總結。ChatGPT做數據分析也相當簡單，而且生成的圖表也可直接用于論文輔佐論點的論證！

提示詞：

站在一個[數據分析師]的角度 對上述分析過程做一個總結。

ChatGPT反饋：

6.書籍介紹

????????小編近期入手了中國人民大學劉東教授發布的《AI寫作指南》，這本書非常棒，詳細描述了AI工具在寫作中的應用，合理全面并且指明了各類注意事項，給了小編非常多的啟發。是一本非常值得入手的AI工具書。擁抱時代才是正確的選擇，后續小編也會根據書中一些內容，整理成實戰教程，詳細給寶子們介紹一下論文寫作過程中人大教授是如何合理指導大家使用AI工具的！

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美國威斯康星大學-麥迪遜分校博士，中國人民大學新聞學院副教授，中國人民大學青年杰出學者。主攻量化研究方法，在心理學、新聞傳播學、教育學、社會學等多個社會科學領域的國內外權威期刊上以第一作者身份發表SSCI論文20多篇，平均影響因子7分以上，谷歌學術被引次數超1000次。

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