Analyse avancée des données avec GPT4 Cartographie des tendances du tourisme européen

Analyse avancée des données avec GPT4 Cartographie des tendances du tourisme européen

Analyse approfondie des données à l’aide de l’ensemble d’outils de visualisation des données de GPT-4.

dallE-2: peinture dans le style impressionniste avec des couleurs à l'huile épaisses d'une carte de l'Europe

L’efficacité est essentielle pour les codeurs et les analystes de données.

Transformer des données brutes en visualisations de données peut être ennuyeux et fastidieux avec les méthodes traditionnelles, en passant par le nettoyage des données, la création de cadres de données et la manipulation de la syntaxe capricieuse des graphiques.

Avec l’ensemble d’outils d’analyse avancée des données (ADA) de GPT-4, ce processus devient beaucoup plus fluide.

Dans cet article, nous utiliserons des données sur le tourisme européen pour démontrer comment GPT-4 ADA peut gérer rapidement la visualisation des données, de l’exploration initiale de l’ensemble de données à la cartographie détaillée.

Allons-y.

Aperçu des données

L’ensemble de données fourni semble capturer “Le tourisme international, nombre d’arrivées” pour différents pays et régions sur plusieurs décennies, de 1960 à 2019 (disponible ICI).

Après avoir téléchargé le CSV sur notre ordinateur, nous vérifions d’abord que l’outil ADA est activé :

Vérification que l'outil ADA est activé

Nous pouvons ensuite télécharger le fichier CSV sur l’outil ADA :

Cliquez sur l'icône “+” et sélectionnez votre fichier à télécharger.

Une fois téléchargé, nous pouvons demander à ADA d’examiner l’ensemble de données.

Demande à ADA : Veuillez fournir des détails sur chaque colonne de l’ensemble de données.

Réponse de ADA :

  • Un Nom de pays ou une région.
  • Un Code de pays associé, qui peut être utile lors de la cartographie des données. Il s’agit d’un code iso-3, il peut donc être utilisé pour la cartographie.
  • Le Nom de l'indicateur et le Code de l'indicateur, qui semblent tous deux rester constants pour notre ensemble de données, indiquant le type de données représentées.
  • Des colonnes de données s’étendant de 1960 à 2019 qui indiquent le nombre d’arrivées de touristes internationaux pour chaque année respective.

We will continue to update IPGirl; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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