「私はデータクリーニングのタスクでChatGPT ADAをテストしましたそれは非常に役に立つが、論理的な推論には失敗します」
「ChatGPT ADAを使ってデータクリーニングのタスクを試してみました役に立つ一方、論理的な推論では失敗します」
良い面と悪い面を見てみましょう
ほとんどのデータ関連の仕事の大部分は、データのクリーニングです。通常、データをクリーニングする標準的な方法はありません。というのも、様々な形式でデータが提供されるからです。
一貫性のないデータ、データ入力のエラー、さまざまな問題が発生することがあります。これらの問題は、データを後続の処理に使用する前に取り扱う必要があります。
私はChatGPT Advanced Data Analysis（ADA）プラグインを使用して、車のデータセットに関するデータクリーニングのタスクをテストしました。
簡単に言うと、ChatGPT ADAは、必要なタスクを実行するためのデータクリーニングライブラリの使用において非常に役立ちますが、いくつかの場合にはどうすべきかを理解できません。
実際、私は以前にデータセットを自分でクリーニングしました。これから、ChatGPT ADAプラグインがこのタスクにどのように取り組み、クリーンアップするのかを見てみたいと思います。コードとChatGPTの結果を共有しますので、比較してみてください。
ADAを使用するには、設定でベータ機能の中にあるADAをアクティブにする必要があります。次に、新しいチャットを開始する前に、指示を書く前にADAをクリックするだけです。
次のステップは、チャットにデータセットをアップロードすることです。これは、プロンプトウィンドウの横にある「+」を使用して行うことができます。
以下は、データセットの最初の5行です：
私はダミーデータでデータセットを作成しましたが、それはウェブからスクレイピングした車のデータセットと同じです。以前に行ったことがあるので、知っています。もし自分でこのプラグインをテストしたい場合は、私のdatasetsリポジトリからデータセット「mock_car_dataset」をダウンロードすることができます。
プロンプト
最初にChatGPTに一般的な質問をしました：
私: このデータセットについて教えてください
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