应用示例 高级数据分析
这些术语是如何发展的？另一方面与 Specialized、Canyon 和 Cannondale 这三个品牌是否存在相关性？ 第一次分析的结果。有趣的是，ChatGPT 总是独立地清理数据： ChatGPT 中代码解释器的数据清理 现在我将向您展示第一个结果，我觉得这绝对令人着迷。 结果——山地自行车与电动自行车的发展 代码解释器中数据的可视化 结果 – 相关热图的开发 ChatGPT 代码解释器中的相关热图 我们可以在这里得出的推导 基于对Google Trends数据和相关系数的分析，我们可以得出一些见解： 近年来，人们对“电动自行车”的兴趣显着增加，而同期对“山地自行车”的兴趣有所下降——好吧，这并不奇怪。 搜索词“山地自行车”和“电动自行车”与品牌“Specialized”、“Canyon”和“Giant”之间存在中等到强的正相关性。这可能表明，“山地自行车”和“电动自行车”搜索量的增加通常伴随 卡塔尔 手机号码 着这些品牌搜索量的增加——好吧，还没有那么令人兴奋。 特别是，之间的强烈正相关性可能表明“Canyon”品牌在电动自行车方面特别受欢迎或知名。 – 嗯，这是一个有趣的理论，我们仍然需要验证 注意：但始终重要的是“相关性不是因果性”。 现在我们正在通过进一步的询问来结束我们的分析。 提示：能否总结一下每年的数据发展情况，并将2004年的起点指数化为100，以便了解发展情况？ Python在代码解释器中的进一步分析 聊天记录：如果您愿意，您可以查看 聊天记录。但是，您无法使用图像和数据，因为在共享“高级数据分析”聊天时这还不可能。
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ChatGPT 作为数据分析师的高级数据分析 ChatGPT 的“高级数据分析师”确实是最酷的工具之一。如上所述，您可以使用它从数据分析到游戏编程再到开发演示文稿。在所有应用程序中，我认为数据分析是数字营销中最令人兴奋的应用程序。这是因为您经常拥有丰富的数据源和各种各样的问题。这就是为什么我有另一个技巧，乍一听起来有点平凡，但我认为这是重要的方面之一：ChatGPT 作为您完美的“头脑风暴伙伴”。 我可以使用哪些数据源？ 在哪里可以下载数字营销数据 您以前无法解决的哪些类型的分析（例如回归、相关性或群组分析）现在可能会很有趣？ 也许您对竞争对手的 SEO 策略感兴趣？ 或者作为上面 Google 趋势中的示例些提示最能帮助我实现目标？ 有时您不确定如何处理数据。
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