Compararea datelor folosit ChatGPT

Ai4business
14 mar. 2025
2 min de citit

Cand ai de analizat si comparat date in afacerea ta, probabil cel mai rapid mod este folosind diagrame simple si clare. Doua dintre cele mai eficiente sunt graficele tip coloana si cele tip bara orizontala.

Vom folosi drept exemplu un set de date cu informatii despre jocuri video (64.000 linii), dar metoda poate fi aplicata usor in orice domeniu sau industrie.

Ce inseamna si cum se pot folosi aceste grafice

Graficul tip coloana: sa spunem ca ai diferite categorii pe care vrei sa le compari, cum ar fi vanzarile totale pentru diverse jocuri video. Categoriile (de exemplu, titlurile jocurilor) se plaseaza pe axa orizontala (axa X), iar valorile (cum ar fi vanzarile) se plaseaza pe axa verticala (axa Y). Acest grafic iti arata clar ce joc este cel mai performant.
Graficul tip bara orizontala: este inversul celui de tip coloana, categoriile fiind afisate pe axa verticala (axa Y), iar valorile comparate pe axa orizontala (axa X).

Cum faci asta rapid cu ChatGPT?

Incarci setul de date, si poti ca prim promt, sa scrii ceva de genul "Poti sa vezi datele din fisierul atasat?"

2. Ulterior, vom primi o confirmare, ca datele sunt ok, iar GPT le poate vizualiza

3. In acest moment, avand datele disponibile si lista coloanelor, putem sa incepem analiza comparativa.

Cateva exemple:

Top 5 dezolvatori de jocuri, dupa numar de unitati vandute

Comparatie intre numarul de jocuri per tip de consola. Top 7

Top 10 cele mai vandute jocuri pe toate platformele

Asta e pentru cei care nu au incredere ca GPT (sau orice alt LLM) poate calcula bine :)

Top 5 cele mai vandute jocuri in America de Nord

Si exemplele pot continua la nesfarsit...

Utilitatea sta in faptul ca astfel de grafice simplifica analiza datelor, ajutandu-te sa iei decizii rapide si bine fundamentate. Fie ca analizezi performanta produselor tale, comportamentul clientilor sau orice alte date relevante, ChatGPT iti poate usura semnificativ munca.

BONUS

Am discutat intr-un articolul anterior de "curatarea datelor". De cate ori nu te-ai lovit de problema ca datele pe care trebuie sa faci analiza sa arate asa: