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转自来源：Python专栏全文共4200字左右，建议阅读10分钟
(资料图片仅供参考)
#ChatGPT让苹果急了#
#OpenAI推出GPT-4#
#百度正式发布“文心一言”#
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#美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业#
#ChatGPT被多方抢注商标#
#多家学术期刊禁止将ChatGPT列为合著者#
#ChatGPT有多靠谱#
#马斯克曾称ChatGPT好得吓人#
#ChatGPT上线2个月活跃用户破亿#
近期，人工智能（AI）领域动作频频，特别是以OPENAI公司的ChatGPT为代表的生成型AI面市以来，引发各界关注，有关ChatGPT的多个话题登上热搜。
甚至因访问量激增而宕机。ChatGPT首页提示“当前需求异常高，我们正调节系统，请稍等。”当询问ChatGPT对今日热点事件的看法时，ChatGPT则提示“1小时内请求过多，请稍后再试。”尝试更换浏览器访问ChatGPT，则收到“满负荷运转”的提示。
ChatGPT是什么？
ChatGPT全名为Chat Generative Pre-Trained Transformer，是OpenAI公司开发的智能聊天机器人，于2022年11月推出。ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务，因此有望成为提高办公、学习效率的工具。
ChatGPT与搜索引擎的区别？
ChatGPT是一种基于GPT-3的语言模型（目前已更新GPT4，可看文末4.0报告）它可以自动生成文本对话。而搜索引擎是一种信息检索工具，可以帮助用户查询信息。
两者存在显著的区别：
功能不同：ChatGPT可以自动生成文本对话，而搜索引擎可以帮助用户查询信息。
使用方式不同：ChatGPT通常用于实现聊天机器人等应用，用户可以通过文本对话的方式与ChatGPT交互；搜索引擎通常用于网站搜索，用户可以通过输入关键词搜索相关网页。
实现原理不同：ChatGPT是基于GPT-3的语言模型，可以根据训练数据自动生成文本对话；而搜索引擎是基于信息检索技术，可以根据用户输入的关键词检索相关信息。
ChatGPT 能用来干什么？
它可以自动生成文本对话，因此可以用来实现聊天机器人等应用。
例如，您可以利用ChatGPT构建一个聊天机器人，用户可以通过聊天机器人与ChatGPT进行文本对话。ChatGPT可以根据用户输入的文本，自动生成合适的回复。
此外，ChatGPT还可以用于实现其他文本生成应用，例如文本自动摘要、问答系统等。
来看看这些场景吧～～～
场景一：你想跟一个女孩子表白，却不知道如何开口？ChatGPT就可以帮助你：
是不是这封信就缓解了你不知所措的紧张情绪？
场景二：如果你面临留学申请的问题，拿起申请信却不知道如何写起...这时，它又可以发挥了：
场景三：想写一封辞职信，但是不知道怎么写会显得委婉，它又可以帮你了～～～
甚至比你自己写得还要正式...瞬间不再担心了。
有了这么智能的小伙伴，做作业还有什么顾虑吗？自然so easy！！！
当然，如果只是最基础的问答功能，那真是低估了AI的本领，下面介绍一些更加具有深度的功能，我们来看看几个网友测试的例子，就知道ChatGPT到底有多智能了。
可以直接写代码
修改程序中的bug
辅助做题
做产品方案等
不少和ChatGPT“聊过天”的网友纷纷感叹，“只有你想不到，没有ChatGPT办不成的”。内容创作者们，是不是担心它要来抢你的饭碗了。
02ChatGPT对数据分析有什么影响呢？我们介绍了ChatGPT到底是什么，并且也简要说明了一下它可以做什么。今天我们为大家带来的是，ChatGPT对于数据分析师或者是使用python做数据分析的人有什么影响。
在未来，ChatGPT的技术将可能对许多人类工作产生冲击，特别是那些需要大量文本数据生成和处理的工作。例如，ChatGPT可能会取代一些文字工作，如文字编辑、文字处理和文字生成等。
同时，ChatGPT也可能对一些需要对话和问答的工作产生冲击，如客服、咨询等。此外，ChatGPT的技术还可能对一些需要大量文本分析的工作产生冲击，如数据分析、文本挖掘等。
在未来，ChatGPT的技术将不断提高，可能会对更多的人类工作产生冲击。然而，ChatGPT的技术也可能创造出新的工作机会，如开发和维护ChatGPT系统、对生成的文本进行检查和验证等。因此，ChatGPT的技术可能对人类工作产生冲击，但也可能创造出新的工作机会。
而众所周知啊，咱们的数据分析师的岗位一般来说包含以下的内容：
数据收集：数据分析师需要收集各种数据，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等。 数据清洗：数据分析师需要对收集到的数据进行清洗，去除不需要的数据，纠正错误的数据等。 数据分析：数据分析师需要对清洗后的数据进行分析，提取有用的信息，并对数据进行建模和预测。 数据可视化：数据分析师需要对分析的结果进行可视化，以便更好地理解数据。 报告生成：数据分析师需要对分析的结果进行汇总，并生成报告，以便向管理层汇报数据分析的结果。如果要说Python的话，那数据分析这些工作我们都可以借助一些库来完成。
具体来说：
数据清洗：利用Python的pandas库，可以快速地对数据进行清洗，去除不需要的数据，纠正错误的数据等。
数据分析：利用Python的numpy和scipy库，可以对数据进行统计分析，包括数据的描述统计、回归分析、分类分析等。
数据可视化：利用Python的matplotlib和seaborn库，可以对数据进行可视化，以便更好地理解数据。
机器学习：利用Python的scikit-learn库，可以对数据进行机器学习，包括分类、回归、聚类等。
深度学习：利用Python的tensorflow和pytorch库，可以对数据进行深度学习，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
以上是利用Python进行数据分析的一些具体应用，这些工具和库都可以帮助数据分析师快速地对数据进行分析。此外，Python还有丰富的社区支持，数据分析师可以轻松地获得帮助和支持。
那ChatGPT能否帮助人们去解决除了文本生成之外的其他任务吗？答案当然也是Yes！
语音识别：ChatGPT可以帮助人们识别语音信息，将语音转化为文本，以便进行数据分析。 情感分析：ChatGPT可以帮助人们对文本数据进行情感分析，以了解文本数据中的情感倾向。 文本摘要：ChatGPT可以帮助人们对文本数据进行摘要，将文本数据简化为更容易理解的形式。 文本生成：ChatGPT可以帮助人们生成文本数据，以填补数据分析中的空缺。 数据清洗：ChatGPT可以帮助人们对文本数据进行清洗，去除不需要的数据，纠正错误的数据等。 数据分析：ChatGPT可以帮助人们对文本数据进行分析，提取有用的信息，并对数据进行建模和预测。 数据可视化：ChatGPT可以帮助人们对分析的结果进行可视化，以便更好地理解数据。 报告生成：ChatGPT可以帮助人们对分析的结果进行汇总，并生成报告，以便向管理层汇报数据分析的结果。以上是ChatGPT在数据分析中的一些应用，ChatGPT可以帮助人们处理数据分析中的各种任务，从而提高数据分析的效率。此外，ChatGPT还具有快速、准确、易用等优点，可以帮助人们更好地完成数据分析的工作。
总的来说，ChatGPT是一种非常有用的数据分析工具，可以帮助人们快速、准确地完成数据分析的工作。如果您想要提高数据分析的效率，使用ChatGPT是一个很好的选择！
03ChatGPT还能帮数据分析做什么？
大家在工作中多多少少都接触到过分类模型的应用，或者是关于分类模型解决一些业务问题的场景。这里给大家介绍一下ChatGPT能够怎样的以问答模型的方式帮助我们去解决分类的一些实际问题。
当然技术一直都是一把双刃剑，既然他可以帮助数据分析师完成这些任务，那也自然的对数据分析师的工作岗位有一定的冲击。这里浅谈一下如何来利用ChatGPT实现对工作的简化，也想谈一下如何提高数据分析师的竞争力。
1.分类模型是什么
分类模型本质上是通过一系列的先验特征，去预测样本的标签的模型。而直接通过直观的意思，就是将样本划分到不同的类别中的模型。
举个例子，如果我们现在看到一个长发飘飘，唇红齿白的倩影，大概率会先入为主的觉得这个人是一个女生。这其实是一个非常非常刻板的印象，但是它也是分类模型的思路。也就是说他们其实是通过一些特征来识别到底应该是归为哪一类的。
2.ChatGPT能怎么使用
前面几篇文章也教大家了如何去注册ChatGPT。而怎么去使用的话，我们简单说一说。
首先我们需要进入到官网中，然后打开try的网页。接下来直接向ChatGPT提出询问即可。
值得注意的是，很多人开始尝试使用一些数据集让ChatGPT进行处理，或者是提供一些语料库让ChatGPT进行尝试。
例如“请帮助我使用小红书的风格写一篇介绍ChatGPT的软文，需要使用到合理的emoji符号，如果你需要一些参考，你可以访问小红书https://www.xiaohongshu.com/”。
通过一个外置link的方式可以让ChatGPT处理更多的数据集而并非仅限于一次问答。
所以通过这个思路来调用ChatGPT的API也就能够实现各种模型的应用了。
3.实战分类模型如何使用ChatGPT实现
这里给大家提供一些具体的应用思路：
用户流失预警模型 用户画像中基于预测的标签搭建 推荐系统中的商品分类模型 欺诈识别系统中的分类模型 异常识别系统 举个例子：用户流失预警模型 对于大多数产品而言，近两年的内卷导致新客的获客成本越来越高，而维护一个老客户的成本相对来说更加经济实惠。因此建立一个用户流失预警模型而非直接开拓渠道去获取新客可能是一个更加经济优良的选择。 而流失预警模型就是基于用户的行为特征以及一些属性特征，并且预测用户在一定的未来时间区间内是否会流失的模型。有时候我们会输出分类的结果，也有时候我们会利用概率分类模型输出流失的概率或者是类概率值。 通过ChatGPT我们可以通过连接数据集的方式，问询客户的流失情况，并且借助ChatGPT的流失预测结果，反馈给下游的业务方。业务方根据预测数据进行用户匹配以及利用各种不同的触达手段对客户进行召回。 4.总结总而言之，各种模型可能都可以以这种方式进行搭建。借助ChatGPT得到的模型，可以帮助数据分析师节省大量的建模时间。不过前期的特征准备以及数据集投喂工作确实在所难免。 校对：木兮ChatGPT研究框架（2023）PPT参考资料
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