ChatGPT ha recorrido un largo camino desde su lanzamiento inicial, mejorando constantemente a través de nuevas actualizaciones.
El último rumor en los círculos de la IA son las nuevas funciones avanzadas de análisis de datos de ChatGPT.Aunque el análisis de datos pueda sonar técnico y aburrido para algunos, esta nueva función tiene implicaciones intrigantes sobre cómo la IA podría aumentar la inteligencia humana.
En pocas palabras, ChatGPT puede analizar conjuntos de datos y ofrecer información mucho más rápido que cualquier ser humano. Su cerebro artificial reconoce patrones y establece conexiones que incluso los científicos de datos más expertos tendrían dificultades para detectar.
Esta nueva función es sólo el principio de una colaboración simbiótica con las máquinas para superar los límites de la alfabetización informática. Al comprender desde el principio los superpoderes analíticos de ChatGPT, nos situamos a la vanguardia del próximo auge de la productividad en el análisis de datos.
Así que vamos a explorar cómo funciona el análisis avanzado de datos de ChatGPT, sus características y capacidades clave, así como algunos casos de uso reales para resolver problemas empresariales reales.
Cómo funciona el Análisis Avanzado de Datos ChatGPT
A alto nivel, ChatGPT Advanced Data Analysis emplea las capacidades de procesamiento de lenguaje natural de ChatGPT en combinación con las bibliotecas de análisis de datos de Python que se ejecutan bajo el capó para ayudar a los usuarios a interpretar, comprender, limpiar, procesar y visualizar sus datos.
Al importar y cargar conjuntos de datos directamente en ChatGPT, el sistema obtiene contexto adicional sobre la estructura, el contenido y el significado reales de los datos. Esto permite a la IA generar análisis más precisos e impactantes a través de sencillos mensajes de texto en inglés.
La función permite cargar archivos CSV, hojas de Excel con tablas o datos, e incluso datos JSON sin procesar para su análisis. Una vez cargados los datos, los usuarios pueden formular una amplia gama de preguntas en lenguaje natural sobre los conjuntos de datos, sus tendencias y patrones, comparar segmentos, identificar anomalías, generar tablas y gráficos explicativos, etc.
Análisis avanzado de datos se ejecuta en Python y utiliza bibliotecas populares de Python como Pandas, Matplotlib y NumPy para manipular los datos. Así, los usuarios pueden ver y exportar opcionalmente el código Python utilizado por ChatGPT para transformar, trazar, muestrear, cortar y analizar los datos cargados entre bastidores.
Esta combinación de instrucciones textuales fáciles de usar y acceso a sólidas capacidades de ciencia de datos de nivel empresarial es lo que hace que ChatGPT Advanced Data Analysis se encuentre en una posición única para democratizar el acceso a perspectivas empresariales impactantes a través de los datos.
Cómo acceder al análisis avanzado de datos de ChatGPT
Para aprovechar los superpoderes de datos de ChatGPT es necesario suscribirse a una cuenta de pago ChatGPT Plus, que actualmente está disponible a través de una lista de espera.
Una vez habilitado el acceso, se puede acceder a la interfaz de Análisis Avanzado de Datos a través del menú de tres puntos situado en la esquina inferior derecha de la pantalla de chat. A partir de ahí, los usuarios pueden cargar un conjunto de datos y empezar a hacer preguntas en lenguaje llano para rebanar y cortar los datos.
El proceso de activación es rápido:
- Apúntate a la lista de espera de ChatGPT Plus
- Obtener acceso a una cuenta ChatGPT de pago
- Iniciar la interfaz web de ChatGPT
- Haz clic en el menú de tres puntos de la parte inferior derecha
- Seleccione “Análisis avanzado de datos”.
- Cargue el conjunto de datos y empiece a hacer preguntas.
Ahora vamos a explorar algunas de las características y capacidades clave que permiten que el Análisis Avanzado de Datos ChatGPT simplifique y mejore la comprensión de los datos empresariales.
Principales características y capacidades de ChatGPT Advanced Data Analysis
ChatGPT Análisis avanzado de datos cuenta con un sólido conjunto de funciones que ayudan a los usuarios a abrir, explorar, visualizar y comunicar los conocimientos descubiertos a partir de sus conjuntos de datos únicamente mediante el lenguaje natural.
Importar conjuntos de datos de diversas fuentes
El primer paso para analizar un nuevo conjunto de datos es acceder a ellos. ChatGPT facilita esta tarea al permitir la importación desde diversas fuentes de datos estructurados:
- Archivos CSV: El formato de conjunto de datos tabulares más común
- Hojas Excel: Tanto archivos .xlsx como .xls que contienen tablas
- JSON: Para anidar datos y jerarquías
- Bases de datos SQLite: Volcados SQL que contienen tablas
Y mucho más. Siempre que los datos puedan convertirse a formatos tabulares, ChatGPT puede analizarlos mediante indicaciones textuales.
Esto ofrece a los analistas y usuarios empresariales la flexibilidad de conectarse con prácticamente cualquier fuente de datos estructurada interna o externa y elimina los laboriosos esfuerzos de ETL y centralización.
Opciones de lenguaje natural para la exploración de datos
Una vez importado un conjunto de datos, los usuarios pueden empezar a plantear una amplia gama de preguntas en lenguaje natural sobre los datos, las relaciones entre variables y dimensiones, buscar cambios a lo largo del tiempo, obtener información estadística como medias y percentiles de distribución, etc., mediante preguntas en inglés sencillo.
Por ejemplo:
- “¿Qué porcentaje de pedidos se enviaron con retraso el mes pasado?”.
- “¿Qué producto tuvo más devoluciones?”
- “Comparar los totales de ingresos mensuales entre regiones”
Al interpretar estas indicaciones, ChatGPT Advanced Data Analysis permite explorar conjuntos de datos sin necesidad de conocimientos de SQL, Python u hojas de cálculo.
Generar visualizaciones de datos comunes
Una imagen vale más que mil datos. Para convertir las revelaciones descubiertas a partir de consultas en lenguaje natural en narraciones impactantes, ChatGPT Advanced Data Analysis puede generar automáticamente tablas y gráficos elegantes e imprimibles que transmiten tendencias y relaciones clave.
Entre las opciones de visualización más comunes se incluyen
- Gráficos de líneas
- Gráficos de dispersión
- Gráficos circulares
- Gráficos de barras
- Histogramas
- Mapas de calor
- Gráficos de cajas
Al generar automáticamente estos elementos básicos de visualización de datos a partir de indicaciones textuales, los usuarios pueden crear modelos mentales visuales a partir de las cifras y comunicar más fácilmente los resultados a las partes interesadas.
Transformar, limpiar y procesar datos
Los datos del mundo real suelen ser confusos, con incoherencias estructurales, valores perdidos e imprecisiones que deben resolverse antes del análisis.
Para hacer frente a estos problemas, ChatGPT Advanced Data Analysis proporciona un conjunto de herramientas que permite a los analistas remodelar, manipular, imputar y limpiar sus conjuntos de datos a través de mensajes de texto conversacionales como:
- “¿Puede rellenar los huecos de los valores que faltan utilizando promedios?”.
- “Elimine los registros duplicados de este conjunto de datos”.
- “Excluir los valores atípicos que estén a más de 3 desviaciones estándar de la media”.
- “Convertir cadenas de fechas al formato fecha/hora”.
Este tipo de tareas tediosas de preparación de datos mediante lenguaje natural agilizan enormemente el perfeccionamiento de conjuntos de datos desordenados.
Detección de anomalías y valores atípicos
Encontrar anomalías raras o puntos de datos atípicos que distorsionan las tendencias generales es fundamental. Para detectarlos automáticamente, los científicos de datos emplean métodos estadísticos como las puntuaciones Z, los límites IQR, los bosques de aislamiento y los estimadores de covarianza robustos.
Afortunadamente, ChatGPT Advanced Data Analysis proporciona un acceso conversacional simplificado a estos métodos a través de preguntas como:
- “Detectar valores atípicos en los ingresos utilizando rangos intercuartílicos”
- “Marcar transacciones anómalas con puntuaciones z superiores a 3 desviaciones estándar”.
- “Muéstreme puntos de datos con baja covarianza con otros puntos”.
La automatización de la detección de valores atípicos mediante mensajes de texto ayuda a los analistas a detectar fácilmente anomalías de gran impacto.
Análisis de la causa raíz de las anomalías
Descubrir anomalías es sólo el primer paso. Para impulsar la acción, identificar la causa raíz y la procedencia detrás de los puntos de datos anómalos permite mitigar futuros impactos.
ChatGPT Advanced Data Analysis acelera este proceso permitiendo a los analistas formular preguntas conversacionales para activar el análisis automatizado de la causa raíz, como por ejemplo:
- “¿Por qué estas transacciones se consideran atípicas?
- “¿Qué factores han contribuido a este pico de defectos?
- “Mostrar las tendencias históricas de las métricas que influyen en este envío tardío”.
Proporcionar estos antecedentes contextuales y relevantes sobre las anomalías ayuda a los equipos a determinar los siguientes pasos apropiados.
Generación y ejecución de código
Mientras que la interfaz basada en texto abstrae la complejidad de la ciencia de datos, ChatGPT Advanced Data Analysis también ofrece visibilidad del código Python utilizado entre bastidores para transformar conjuntos de datos y generar resultados analíticos.
Con la opción “Mostrar trabajo”, los usuarios pueden ampliar los bloques de código para ver las funciones de Pandas que impulsan las visualizaciones, el preprocesamiento de datos y los pasos de modelado ejecutados en respuesta a instrucciones textuales.
Más allá de la visibilidad, los usuarios también pueden exportar este código Python a los cuadernos Jupiter y personalizarlo para realizar ajustes adicionales. Esto permite a los analistas basarse en las interpretaciones de ChatGPT y llevar los análisis al siguiente nivel.
Al combinar la simplicidad conversacional con un código exportable y editable, tanto los usuarios técnicos como los no técnicos pueden beneficiarse de las capacidades de análisis avanzado de datos de ChatGPT.
Hay aún más superpoderes de datos en esta función, pero esperamos que estos puntos destacados ofrezcan una idea de cómo ChatGPT pretende transformar radicalmente la comprensión cotidiana de los datos a través del lenguaje natural.
Casos prácticos: Solución de problemas empresariales reales
Veamos ahora algunos ejemplos reales y aplicaciones empresariales de gran impacto para estas capacidades analíticas conversacionales.
El Análisis Avanzado de Datos ChatGPT se presta a casi cualquier escenario empresarial que requiera digerir información a partir de datos.
He aquí algunos ejemplos de diferentes sectores que ilustran el valor que se obtiene:
Análisis de marketing
Para los profesionales del marketing y los anunciantes en crecimiento, la obtención de información procesable a partir de los datos de las campañas puede mejorar la eficiencia del gasto entre un 10 y un 20%, lo que se traduce directamente en un impacto en los ingresos.
Mediante la importación de conjuntos de datos de plataformas publicitarias, los analistas pueden plantear preguntas como:
- “¿Cuántas conversiones se produjeron gracias a las campañas sociales de pago?
- “Comparar las tasas de conversión por geografía y objetivo de campaña”.
- “Trazar el gasto de campaña en los últimos 6 meses categorizado por plataforma”
- “¿Qué combinaciones de textos y creatividades funcionan mejor?
- “¿Cuántos clics de baja afinidad conducen a conversiones?
- “Marcar estadísticamente las tasas de conversión atípicas”.
Esto simplifica la exploración de las métricas de campaña, la búsqueda de oportunidades de optimización, la resolución más rápida de los problemas y la mejora de las decisiones de compra.
Cadena de suministro y operaciones logísticas
Supervisar las métricas de distribución y responder rápidamente a las interrupciones es fundamental para el buen funcionamiento de la cadena de suministro.
ChatGPT Advanced Data Analysis ayuda a los planificadores:
- “Mostrarme un gráfico de barras de los envíos retrasados por almacén durante el último trimestre”
- “Comparar las distribuciones del tiempo de procesamiento de pedidos”
- “¿Qué productos han experimentado el mayor descenso en el inventario disponible durante la última semana?”
- “Crear un gráfico que muestre el suministro de entrada frente al volumen de ventas de salida para nuestras principales SKU”
Al cargar y analizar conjuntos de datos relevantes, los equipos de logística y de la cadena de suministro pueden obtener visibilidad de los problemas, perfeccionar las previsiones, agilizar los flujos de trabajo y ofrecer entregas más fiables mediante conversaciones en lenguaje natural. Cuantos más datos puedan conectarse, mayor será el impacto potencial de la información.
Análisis de estados financieros
Analizar volúmenes de cifras financieras para descubrir tendencias y variaciones que merecen atención en los informes de divulgación genera mucho tedio manual.
Gracias a las sencillas importaciones de conjuntos de datos y consultas conversacionales, ChatGPT Análisis avanzado de datos puede ayudar:
- “Comparar los desgloses de gastos de explotación de las unidades de negocio en los 3 últimos trimestres”
- “¿Cuánto efectivo se prevé que quede al final del próximo trimestre basándose en los calendarios AR/AP?”
- “Trazar un gráfico de varias líneas que muestre los porcentajes de margen bruto a lo largo del tiempo para los 5 productos principales”
- “¿Qué cuentas muestran el mayor cambio en los saldos de este periodo?”
Esto simplifica la búsqueda de cambios dignos de mención en las cifras, la explicación de los impulsores y las repercusiones, y la recopilación de cifras que transmitan narrativas procesables para todo, desde los presupuestos hasta las reuniones del consejo de administración.
Mantenimiento predictivo
Los fallos inesperados de los equipos de una fábrica provocan costosas interrupciones de las operaciones. El análisis de la telemetría de los sensores puede detectar los precursores de futuras averías.
ChatGPT Análisis avanzado de datos ayuda a los responsables de mantenimiento a identificar estas señales:
- “Representar gráficamente los datos de los sensores de vibración de las prensas de impresión durante los últimos 3 meses”
- “¿Existen correlaciones entre el rendimiento de la producción y los aumentos de temperatura de los equipos?”
- “Marcar los flujos de sensores que exceden 2 stdev de la línea base”
- “¿Qué flujos son los más anómalos en este momento?
El tratamiento proactivo de estas alertas predictivas minimiza el tiempo de inactividad y reduce los gastos de mantenimiento a largo plazo.
Cumplimiento de Algoritmos
Los bancos y prestamistas necesitan asegurarse de que sus algoritmos automatizados de crédito, préstamo y detección de fraudes cumplen la normativa sobre imparcialidad que prohíbe la discriminación.
ChatGPT Análisis avanzado de datos ayuda a evaluar el sesgo algorítmico mediante:
- “Comparar las tasas de aprobación de las solicitudes de préstamo entre datos demográficos”
- “¿Demuestran las puntuaciones de las solicitudes una variación similar entre grupos étnicos?”
- “Destacar las diferencias estadísticamente significativas en los indicadores de fraude por género”.
Descubrir resultados diferenciales permite a los científicos de datos perfeccionar los sistemas que promueven la equidad algorítmica y el cumplimiento.
Como ilustran estos ejemplos, prácticamente cualquier vertical de negocio, desde el comercio electrónico hasta el entretenimiento, puede extraer revelaciones potentes y procesables de sus datos integrando ChatGPT Advanced Data Analysis en las pilas de datos existentes.
Hacer realidad la promesa y el potencial más amplios
ChatGPT Advanced Data Analysis ofrece una visión apasionante del potencial de la infusión de la ciencia de datos simplificada en los flujos de trabajo a través del lenguaje natural. Esta democratización promete un análisis de datos más intuitivo y eficiente, pero exige responsabilidad.
A medida que evolucionen las capacidades, seguirán siendo esenciales el establecimiento de pruebas rigurosas, la supervisión de sesgos injustos, la obtención de comentarios de los usuarios y la participación de los seres humanos.
Si se desarrollan de forma ética, el aprovechamiento responsable de estas innovaciones puede aumentar enormemente la eficiencia y acelerar el crecimiento al mejorar las decisiones con inteligencia basada en datos.
Conclusión
Para concluir, ChatGPT Análisis avanzado de datos marca el comienzo de una nueva era en la democratización del acceso a perspectivas empresariales impactantes a través del análisis conversacional flexible de conjuntos de datos críticos.
Aunque la supervisión sigue siendo crucial, esta tecnología señala un paso prometedor hacia la integración de una comprensión de datos penetrante pero simplificada en todos los roles y funciones, lo que desbloquea la eficiencia, la inteligencia y la innovación a través de la fluidez universal de los datos.
Esperamos que esta guía completa haya proporcionado una comprensión clara de las capacidades avanzadas de análisis de datos de ChatGPT y sus aplicaciones potenciales en la resolución de problemas empresariales del mundo real.
