ChatGPT会“杀死”数据分析师吗？

ChatGPT的影响及Sketch库介绍

ChatGPT已在科技界引起广泛关注，其重要性被比尔·盖茨比作互联网的发明。许多行业从技术论坛到学术会议都在讨论其对现有职业的影响。哈佛大学计算机科学教授和谷歌工程主管Matt Welsh甚至预言，生成式AI技术将在3年内终结传统编程。

对于数据分析师而言，ChatGPT的出现意味着运营人员即使没有数据分析技能，也能进行常规的数据分析工作，极大提升工作效率。数据分析师可以利用ChatGPT完成日常数据分析任务，将重心转移到更深层次的分析和业务上。未来数据分析师的角色可能会转变为向AI工具提出问题并引导其解决问题。

由于访问限制，很多人可能无法直接体验ChatGPT。因此，本文介绍了一个基于Pandas的AI辅助数据分析库——sketch。通过类似ChatGPT的问答方式，即使没有数据分析背景的人也能使用sketch进行数据分析。例如，通过简单的英语提问，用户可以询问数据表中某一列的独一无二的值等。

import sketch
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./Xeek_Well_15-9-15.csv')
df.head()

通过提出问题，sketch可以返回有关数据的具体信息，如列的唯一值数量、最小值、最大值和平均值。此外，sketch也能提供如何完成特定数据分析任务的指导，例如创建散点图，并根据特定变量着色。

import matplotlib.pyplot as plt
# Create a scatterplot with NPHI on the x axis, scaled from 0 to 0.8, and RHOB on the y axis reversed scaled from 1 to 3
plt.scatter(df['NPHI'], df['RHOB'], c='b', s=2)
plt.xlim(0, 0.8)
plt.ylim(3, 1)
plt.xlabel('NPHI')
plt.ylabel('RHOB')
plt.title('Scatterplot of NPHI vs RHOB')
plt.show()

最后，作者指出sketch库支持apply功能，但需要与OpenAI集成，未在本文中展示。总结而言，随着AI工具的增多，未来的数据分析将更加智能化，人类的任务将转化为教会AI如何进行分析，而不再是亲自编写代码。

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见数知理

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