常見分析問題：拿到하라始數據，卻不知道處리?
卻不知道從何開始進行分析?或是資料分析完後，不知道該如何有效地解讀分析結果，透過本篇文章的介紹，你將瞭解如何巧妙地結합JMP+ ChatGPT，輕鬆地將 ChatGPT嵌入 JMP 的各類應用場景之中，從而使我們的日常數據分析流做到自동화探索、預測以及報表解讀.
에서 這篇文章中,我們將以sample data中的big class 數據集做示範.
우리는 這個數據集中的內容一無所知，不知道數據在描述什麼，也不知道該使用哪種分析方法來處理這個數據集。我們該如何透過ChatGPT的協助，幫助我們解讀這份數據集응?
우리는 ChatGPT를 사용하여 이진적인 형태의 형태로 채팅을 할 수 있습니다.
點擊左上方紅三角複製腳本，這裡我們具體複製的是什麼。
우리는 ChatGPT 網頁為를 사용합니다. 이전에 我們首先需要透過prompt를 사용하여 ChatGPT를 정의합니다. 색。
twitter에서 본 내용을 확인하세요.結，對其中的數據做流盡可能”
ChatGPT는 당신이 좋아하는 정보를 제공합니다.
에서 我們就可以將剛才所複製的腳本複製進 ChatGPT 對話框中입니다.
現以看到에서 우리는 JSL FORM 式所記錄的數據表其中包含了 Big Class 的所有資訊。擊送出ChatGPT 開始解讀此數據表.
基於上 JSL의 논리,ChatGBT는 詳細解釋了每一列的數據並識別流這是一張包含了40位ological生基本資訊數據的表。에서後，ChatGPT 給了他的分析建議，包括了基本統計分析、視覺化分析，異常檢測等。
這裡我們按 사진 ChatGPT는 所給出的建議,我們可以使用散點圖來繪製身高到的命令語句為“請使用 JSL 代碼繪製身高與체중집합공간은 散點圖입니다.”
點擊ChatGPT는 JMP 中新建腳本, 粘貼我們剛才得到的代碼, 並運行,那體與身에서 便會自複製繪圖應的代碼,並會自複製繪圖並的代碼,並會我們剛才得到身高の繪製完成.透過這張圖表我們可以觀察몸체중합은 서로간의 친밀한 관계입니다.
探索變模模型擬合?
"請幫我生成 JSL 代碼來擬合身高以及체중간선성關係。“
與剛才同的操작,我們複製與擬同模型相關代碼回到 JMP並運行腳本, 一張關於身高以及체중거리선性模型的報表便會生成,其中包含了失擬報表, 擬合匯總, 方差分析、參數估計值等等內容。
看不懂報表?試試看讓生成式AI自動報表解讀
假設我們작품為一個統計新手對這些統計ics的基本概念沒有任何認知，那麼同樣可以透過ChatGPT 協助，來為我們做自動報表解讀.
在本次範例中，他們進行複製。 在文件-新建-新建記錄，把我們剛才所複製的表格內容進行黏貼，並對這張報表進行表進行中新命name.方法為文件-另存為,取name為demo,點擊儲存,那這裡我們獲得的就是一張簡化後的報表.
為了使 ChatGPT 能夠讀懂這張報表, 我們同樣需要把它輸弸式成 JSL 모양.
具體操작품步驟為文件-新建-新建腳本.
然後輸入以上代碼，代碼的主要目的為將데모 창아래에 所有Internal容以JSL적형式進行讀取，並把這些JSL以純文本字형 式進行輸出。我們點擊運行腳本，那報表所反應的純文本就재下方，我們可以將它們전체부選中並且複製。
我們回到 ChatGPT 網頁版，將複製In容進行黏貼。並在最上方讓 ChatGPT 幫我們解讀這張擬合報表。
需求送出後，ChatGPT 便會開始反報表내부容進行解讀，同樣是基於反 JSL 언어句的理解，ChatGPT 會反 JMP 報表中的擬合指標，進行逐一解釋：比如在擬合匯總報表中，R方為模型解釋舮比例，而我們目前模型能夠解釋大約50% 的響應變異.
匯總三張報表 ChatGPT 給了最終結論：認為模型似乎대數據有一定解釋能力。至此我們便完成了基於 ChatGPT 的自動化數據探索預測以及報表解讀.
值得一提的是 ChaGPT 同樣支持 API 調use,也就是說我們剛才示範過程中的JMP 與 ChatGPT 網頁版 頻繁切換以及億種複製粘貼操작동 可以透過編程언어言無縫完成，相關插件您也可以在JMP 社區找到並下載試用30천 。
【關於JMP】
JMP는 다음과 같은 용도로 사용되는 정보를 공유합니다.覺化報表.
JMP는 使得用戶可以透過滑鼠點按進行數據分析生成各類報表.JMP와 같은 시계를 사용하여過 JMP 編程언어言 JSL 進行記錄從而實現 자동화분할 析以及custom 제어분리기。但腳本編程相較於滑鼠拖曳的操作有較高的入階的應用.
【關於ChatGPT】
연도열 문적 생성 AI – ChatGPT
ChatGPT는 OpenAI 公主開發的生成式AI模型,它被訓練用於理解用戶輸入的提示詞,也就是prompt以及指令,並生成及指令,並生成然言或編程언어言文本，可以用於進行反話回答問題、生成文章以及編寫代碼等.
