Was kann man mit dem Code Interpreter machen?

Entdecke die grenzenlosen Möglichkeiten von ChatGPT!

Wenn du glaubst, dass KI nur etwas für Experten und Tech-Gurus ist, dann denk nochmal darüber nach! Als KI-Mentor und ChatGPT-Trainer freut es mich, Andreas Hacklinger, dir die unendlichen Möglichkeiten des Code-Interpreters von ChatGPT vorzustellen. Egal, ob du gerade erst mit KI experimentierst oder schon ein erfahrener Nutzer bist – dieser Ratgeber wird dir eine ganz neue Welt der Datenanalyse und Code-Interpretation eröffnen.

Was ist ChatGPT und was kann der Code Interpreter?

ChatGPT ist ein künstlicher Intelligenz-Chatbot, der auf der GPT-4 Technologie basiert.

Der Code Interpreter ist ein Feature von ChatGPT Plus, einem kostenpflichtigen Service, der für 20$/Monat abonniert werden kann. Dieses Feature ermöglicht es ChatGPT, Code auszuführen und zu interpretieren.

Zu den Hauptfunktionen des Code Interpreters gehören:

1. Visualisieren von Datensätzen: Du kannst jeden Datensatz, den du hochlädst, visualisieren lassen.
2. Durchführung von Datenanalysen: Du kannst mit deinen Daten Analysen durchführen lassen.
3. Interpretation von Erkenntnissen aus Analysen: Der Code Interpreter kann die wichtigsten Erkenntnisse aus deinen Analysen interpretieren.
4. Extraktion von Text aus PDFs: Du kannst den gesamten Text aus einer PDF extrahieren lassen.
5. Erstellung von GIFs und Videos aus Bildern: Du kannst Bilder in GIFs und Videos umwandeln lassen.
6. Generierung von QR-Codes: Du kannst QR-Codes erstellen lassen.
7. Erstellung neuer Bilder wie Farbpaletten: Du kannst neue Bilder, einschließlich Farbpaletten, erstellen lassen.

Das ist ist ein Beispiel von einem QR Code. Wenn Du ihn abscannst kommst du auf meine Facebook Gruppe.

Deine erste Datenanalyse mit dem Code Interpreter

Du hast eine Excel- oder CSV-Datei mit Daten und fragst dich, was du damit anfangen sollst?

Der Code Interpreter von ChatGPT kann dir dabei helfen. Hier sind die Schritte, die du befolgen kannst:

1. Lade deine Datei hoch.
2. Bitte den Interpreter um grundlegende Visualisierungen: „Verwende die Datei, die ich hochgeladen habe, und führe eine grundlegende Analyse durch.“
3. Frage nach einer Liste von Trends, die du aus den Daten ziehen könntest: „Gib mir 10 Ideen für Trends, Visualisierungen und Analysen, die ich mit diesen Daten durchführen könnte.“
4. Lass den Interpreter tatsächlich all diese Dinge tun: „Großartig. Mach das alles.“
5. Frage nach Erkenntnissen und Schlussfolgerungen: „Was sind einige bemerkenswerte Erkenntnisse und Schlussfolgerungen aus diesem Datensatz?“

Wenn Du übrigens keine Daten hast oder einfach andere Daten als deine Eigenen zum Testen verwenden möchtest, dann kannst Du hier Quellen für hochwertige Datensätzen finden.
Dabei sit z.B. auch Kaggle aufgeführt. Kaggle ist die weltweit größte Data-Science-Community mit leistungsstarken Tools und Ressourcen, die hilft, deine Data-Science-Ziele zu erreichen. Link zu Kaggle: https://www.kaggle.com/

Weitere coole Dinge, die du mit dem Code Interpreter machen kannst

Neben der Datenanalyse bietet der Code Interpreter auch andere nützliche Funktionen. Hier sind einige weitere Tricks, die du ausprobieren kannst:

• Lade eine PDF hoch und bitte den Interpreter, den gesamten Text zu extrahieren: „Extrahiere den gesamten Text aus dieser PDF.“
• Lade ein Bild hoch und lass es in ein GIF umwandeln: „Ich habe ein Bild hochgeladen. Wandele es in ein 5-sekündiges GIF um, das langsam herauszoomt.“
• Frage nach Hypothesen für deine Daten: „Schau dir diese Daten an. Was sind einige Hypothesen über Trends, die deiner Meinung nach interessant zu untersuchen wären?“
• Lass deine Daten clustern: „Hier ist eine Datei mit Kundendaten. Gruppiere diese Kunden in Cluster, die mir helfen, ihre Persönlichkeiten und Kaufverhalten zu verstehen.“

Eine Welt der Diagramme

Der Code Interpreter unterstützt eine Vielzahl von Diagrammtypen, darunter

1. KDE (Kernel Density Estimate) Diagramm: Dies ist eine Methode zur Visualisierung der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion einer kontinuierlichen Zufallsvariablen. Es kann als eine geglättete Version eines Histogramms betrachtet werden.
2. Boxplot: Ein Boxplot ist eine standardisierte Art, die Verteilung einer datenbasierten Variablen darzustellen. Es zeigt Eigenschaften wie das Minimum, das erste Quartil, das Median, das dritte Quartil und das Maximum.
3. Histogramm: Ein Histogramm ist ein Diagramm, das die Häufigkeitsverteilung eines Datensatzes zeigt. Die Daten werden in eine Reihe von Intervallen oder „Bins“ eingeteilt, und die Anzahl der Datenpunkte in jedem Bin wird dargestellt.
4. Balkendiagramm: Ein Balkendiagramm ist eine Art Diagramm oder Diagramm, das kategorische Daten mit rechteckigen Balken mit Höhen oder Längen proportional zu den Werten, die sie repräsentieren, darstellt.
5. Liniendiagramm: Ein Liniendiagramm ist ein Typ von Diagramm, das durch eine Linie dargestellt wird, die die Verbindung zwischen den Datenpunkten darstellt. Es wird häufig verwendet, um Trends und Entwicklungen über die Zeit darzustellen.
6. 3D-Diagramm: Dieses Diagramm stellt Daten in drei Dimensionen dar. Es kann verwendet werden, um die Beziehungen zwischen drei Variablen zu visualisieren.
7. Joint Plot: Ein Joint Plot kombiniert zwei Diagramme. In diesem Fall haben wir ein Streudiagramm in der Mitte und Histogramme auf den Achsen. Es ist nützlich, um die Beziehung zwischen zwei Variablen und ihre jeweilige Verteilung gleichzeitig zu betrachten.
8. Polardiagramm: Ein Polardiagramm stellt Daten in Polarkoordinaten dar. Es ist nützlich für die Darstellung von Daten, die periodische Muster aufweisen.
9. Stripplot: Ein Stripplot ist eine Art Diagramm, das einen Streifen von Punkten entlang einer Achse darstellt. Es ist nützlich, um die Verteilung von Datenpunkten entlang einer Achse zu visualisieren.
10. Paardiagramm: Ein Paardiagramm zeigt paarweise Beziehungen in einem Dataset. Es wird verwendet, um die Beziehungen zwischen mehreren Paaren von Variablen zu visualisieren.
11. Strip Plot: Ein Stripplot ist ein Diagrammtyp, der einen Streifen von Punkten entlang einer Achse darstellt. Es ist nützlich, um die Verteilung von Datenpunkten entlang einer Achse zu visualisieren.
12. Swarm Plot: Ein Swarmplot ist ähnlich wie ein Stripplot, aber die Punkte werden so angepasst, dass sie sich nicht überlappen. Dies gibt eine bessere Darstellung der Verteilung von Daten.
13. Hexbin Plot: Ein Hexbin Plot ist eine bivariate Histogrammvariante. Anstatt die Daten in quadratische Bins zu teilen, teilt sie sie in hexagonale Bins. Dies kann eine effektivere Darstellung der Dichteverteilung in bestimmten Datasets sein.
14. Heatmap: Eine Heatmap ist eine zweidimensionale grafische Darstellung von Daten, bei der die einzelnen Werte in einer Matrix durch Farben dargestellt werden. Hier verwenden wir es, um die Korrelation zwischen den verschiedenen Features darzustellen.
15. Pie Plot: Ein Kuchendiagramm (Pie Plot) ist ein Kreisdiagramm, das durch Winkel proportional zu den darzustellenden Werten aufgeteilt ist. Hier verwenden wir es, um die Verteilung der Werte von ‚x‘ in zwei Kategorien darzustellen.

Du kannst z.B. dir die Diagramme dann in unterschiedlichen Dateiformaten wie JPEG oder PNG ausgegeben lassen.

Fazit

Ich hoffe, dass dieser Artikel dir hilft, die aufregenden Möglichkeiten des Code Interpreters von ChatGPT zu entdecken. Egal, ob du Daten visualisieren, Code interpretieren oder neue Technologien erforschen möchtest – die Möglichkeiten sind endlos. Also, worauf wartest du noch? Tauche ein in die Welt von ChatGPT und beginne deine Entdeckungsreise noch heute!
Welche Fragen hast Du dazu?
Komme gerne in die Facebook Gruppe! Einfach den QR Code einscannen! 🙂