原文：
www.kdnuggets.com/7-gpts-to-help-improve-your-data-science-workflow
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ChatGPT 已经成为改变世界运作方式的 OpenAI 产品。许多读者已经在使用它们，或者至少在测试它们。它帮助我们的方式，让我觉得我们可能无法回到过去的工作方式。
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OpenAI 提供的一项创新是 GPT 商店，用户可以在其中开发自己的自定义 GPT 模型并与公众分享。超过 300 万个 ChatGPT 自定义 GPT 模型对外开放。的确，其中一些可能对提升数据科学家的活动有所帮助。
本文将讨论来自 GPT 商店的 7 个 GPT，它们可能会改善你的数据科学工作流程。这些 GPT 是什么？让我们深入了解。
顺便提一下，我会使用Kaggle 上的电信流失数据集作为 GPTs 使用的示例数据集。
让我们从 ChatGPT 团队为我们创建的数据分析师开始。这是一个专门训练用于分析我们的数据并按需可视化的自定义 GPT。通过上传文件，如 CSV 文件，并提供所需的提示，数据分析师 GPT 可以自动完成工作。
例如，我会要求数据分析师根据我提供的数据集进行流失相关性分析。
数据分析师执行相关性分析（图片由作者提供）
你可以向数据分析师 GPT 请求进一步分析。如果需要，你也可以使用 GPT 提供完整代码自行执行。
我们将讨论的下一个 GPT 是机器学习 GPT。这个自定义 GPT 被设计为机器学习和数据科学活动的助手。它的实用性包括讨论、学习和开发适合我们数据项目的算法。
作为一个例子，我请求机器学习 GPT 从我们的示例数据集中执行模型开发以预测流失。以下是结果。
机器学习执行模型实验（图像由作者提供）
这个 GPT 可以提供模型之间的出色比较。如果我们继续，可以让模型迭代更多模型，进行超参数调优，并让 GPT 提供每个行动的理由。
与之前的条目类似，机器学习工程师 GPT 为用户提供了一个助手来开发机器学习模型。你可以输入你的数据集，并要求 GPT 给出必要步骤和完整代码。
机器学习工程师的不同之处在于，他们的 GPT 指定了用于自动化复杂任务的模型设计，特别是在模型部署方面。这个 GPT 适合讨论你如何构建模型以及如何在生产中部署模型。
说到模型结构，GPT 也适合帮助我们构建机器学习模型的代码。我发现的一个最佳编码助手是AutoExpert。它是一个旨在作为你可靠的对编程助手的 GPT。
这个 GPT 具备额外的代码生成能力、访问最新 API 的在线功能，以及保存会话状态的自定义命令，你可以在需要时用于后续会话。
使用这个 GPT，可以帮助你生成任何你在数据科学活动中需要的复杂代码。它还为你提供代码结构和脚本，帮助你更好地执行这些代码。
让我们从技术编码部分转向理论部分。正如我们所知，数据科学工作是关于持续学习的，特别是在新颖的用例中。随着数据科学研究的不断增长，有时很难找到适合我们用例的完美研究。这时，ScholarGPT 就派上用场了。
这个 GPT 将帮助你找到适用于我们用例的最新研究论文。从简单的提示中，它会给我们提供与我们想要解决的问题相关的最新论文选择。
例如，下面的文本是 ScholarGPT 的结果，我上传了我们的数据集，并要求它提供与预测流失相关的研究论文。
标题：“决策透明度：可解释人工智能（XAI）在客户流失分析中的作用”
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作者：C ÖZKURT
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年份：2024
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摘要：本研究侧重于使用机器学习预测流失客户，并解释其背后的原因，具体分析了电信行业的客户流失情况。
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链接：阅读论文?source?。
ScholarGPT 提供了更多研究论文供你选择，因此你可以选择适用于你用例的论文。
下一个我们要讨论的 GPT 是 Whimsical Diagram。对于许多数据科学活动来说，这不仅仅是研究和模型开发。我们经常需要可视化我们的工作流程并提供工作如何进行的解释。这正是 Whimsical Diagrams GPT 能够帮助你的地方。
这个 GPT 旨在用流程图、思维导图和序列图解释和可视化概念。提供提示和数据源可以帮助我们提供有助于工作的可视化效果。
例如，我要求模型从 Churn 数据集中提供一个建议图表，它建议通过特征来可视化流失情况。下面是图像结果。
特征流失（由 Whimsical Diagram GPT 生成的图像）
你可以与 GPT 进一步讨论，找到适合你数据科学工作的完美图表工作流程。
最后一个是 Canva GPT，它可以帮助我们更好地展示我们的结果。众所周知，Canva 是一个设计服务平台，帮助设计从徽标到个人照片、横幅和演示文稿等各种内容。通过 Canva GPT，他们可以帮助我们为我们的分析找到最佳设计。
数据科学的核心是将结果传达给他人，因此拥有有效的结果并以观众能够理解的方式展示是至关重要的。通过 Canva GPT，我们可以请求建议哪种设计最合适。例如，我要求模型提供一个适合展示流失统计数据的设计。
流失统计设计选择（Canva GPT）
GPT 会给出设计选项，我们可以选择喜欢的设计或提供额外提示以获得其他设计。
这篇文章讨论了 GPTs Store 中的七个自定义 GPT，这些 GPT 可以改进我们的数据科学工作流程，它们是：
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由 ChatGPT 提供的数据分析师
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由 Maryam Eskandari 提供的机器学习
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由 Hustle Playground 提供的机器学习工程师
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AutoExpert (开发) 由 llmimagineers.com 提供
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ScholarGPT 由 awesomegpts.ai 提供
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由 whimsical.com 提供的 Whimsical 图表
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由 canva.com 提供的 Canva
希望这对你有帮助！你是否有任何建议的 GPT 应该出现在此列表中？也请在评论中告诉我们。
Cornellius Yudha Wijaya 是数据科学助理经理和数据撰写员。他在印尼安联全职工作，同时通过社交媒体和写作媒体分享 Python 和数据技巧。Cornellius 撰写了各种 AI 和机器学习的主题。