Automatiza tu análisis de datos sin escribir código con ChatGPT

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Automatiza tu análisis de datos sin escribir código con ChatGPT

Contenidos:

  1. Introducción
  2. Consolidación de archivos Excel
  3. Limpieza de datos
  4. Análisis básico
  5. Creación de informes en Excel
  6. Generación de gráficos interactivos con Plotly
  7. Creación de un panel de control con Streamlit
  8. Optimización del código generado por ChatGPT
  9. Uso de Power Query en lugar de Python
  10. Consultas SQL

Introducción

¡Hola a todos! En el video de hoy, les voy a mostrar una forma increíble de trabajar con datos utilizando ChatGPT, ¡todo sin escribir ni una sola línea de código! Es como ser un director, guiando a la IA a través del proceso. Vamos a fusionar varios archivos de Excel, limpiar los datos y crear un informe completo con gráficos utilizando Python. Además, también les mostraré cómo ChatGPT puede ayudarnos con SQL y PowerQuery. ¡Así que, sin más preámbulos, vamos a sumergirnos en el tema!

Consolidación de archivos Excel

En mi directorio, tengo una carpeta que contiene varios archivos de Excel. El formato dentro de cada archivo es el mismo, con datos financieros para cada fecha. Mi objetivo es consolidar estos archivos, limpiar los datos, analizarlos y crear un informe de Excel con un gráfico. Para hacer esto, he preparado el siguiente cuaderno de Jupyter. Por lo general, empiezo así en el trabajo también. En lugar de escribir todo el código desde el principio hasta el final, suelo probar las cosas en un cuaderno de Jupyter.

Limpieza de datos

Para este conjunto de datos sencillo, no se requiere limpieza ni preparación de datos. Sin embargo, quiero mostrarles cómo sería una solicitud para tareas de este tipo. He escrito una solicitud para eliminar duplicados y manejar valores faltantes. Voy a pegar esta solicitud en ChatGPT y presionar enter.

Análisis básico

Una vez que tenemos los datos limpios, podemos realizar algunos análisis básicos. En mi ejemplo sencillo, quiero utilizar los datos limpios para calcular los ingresos totales, los gastos y las ganancias para cada categoría. Vamos a pegar mi solicitud en ChatGPT y ver qué código nos proporciona.

Creación de informes en Excel

Como último paso, me gustaría crear un informe de Excel con los datos calculados utilizando el paquete xlsxwriter. Menciono qué paquete quiero usar aquí, pero también puedes probar sin especificar el módulo. Si ya sabes qué módulo utilizar, es útil ser lo más específico posible en tus solicitudes. Vamos a ver qué código nos proporciona ChatGPT.

Generación de gráficos interactivos con Plotly

Pero podemos ir un paso más allá. Digamos que, en lugar de un gráfico de Excel estándar, ChatGPT debería generar un gráfico interactivo utilizando Plotly y guardarlo como un archivo HTML. Para probar el código, lo voy a copiar y pegar en mi cuaderno.

Creación de un panel de control con Streamlit

Pero, ¿por qué quedarnos aquí? Si quieres, incluso puedes crear un panel de control completo utilizando Streamlit. La aplicación debe incluir un encabezado, un subencabezado y el gráfico en sí utilizando Plotly. Así de fácil, ChatGPT Genera el código. Vamos a copiarlo nuevamente en mi portapapeles, crear un nuevo archivo Python llamado "app.py", pegar el código y ejecutar la aplicación escribiendo "streamlit run app.py".

Optimización del código generado por ChatGPT

Sin embargo, el código generado por ChatGPT no es muy limpio. Funciona, pero no utilizamos funciones para separar los diferentes pasos aplicados a nuestros datos. Esto es porque le dije a ChatGPT que hiciera exactamente eso. Pero una vez que tenemos un script que funciona, suelo pedirle a ChatGPT que lo limpie por mí.

Uso de Power Query en lugar de Python

Pero, por supuesto, en lugar de Python, también podrías usar Power Query. Para demostrarlo rápidamente, le pediré a ChatGPT que me muestre los pasos para hacerlo con Power Query. Así de fácil, obtienes una guía paso a paso sobre cómo lograr esto.

Consultas SQL

Para nuestro último ejemplo, veremos cómo ChatGPT también puede ayudarte con tus consultas SQL. Supongamos que tenemos las siguientes tablas: ventas, clientes y productos. El ID de cliente y el ID de producto son claves externas en la tabla de ventas. La consulta SQL es la siguiente: "Usando SQL, el objetivo es agrupar las ventas por productos y ordenar por el monto total de ventas". Cuando presiono enter, obtenemos nuestra consulta SQL.

Consejos importantes y conclusión

Como mencioné anteriormente, recomiendo no ejecutar ningún código a ciegas. Tener al menos algún conocimiento del lenguaje de programación respectivo siempre es bueno. Esto te ayuda a verificar rápidamente el código proporcionado por ChatGPT, asegurándote de no causar ningún daño accidental a tu computadora o datos. Además, no recomendaría compartir información sensible, como contraseñas o datos internos de la empresa, solo para estar seguro. También es posible que debas ajustar y refinar tus solicitudes. Es muy probable que no obtengas la respuesta que estás buscando en el primer intento. Por lo tanto, es posible que debas reformular las cosas o ser más específico acerca de la salida deseada. Por último, si deseas una solución para una tarea más extensa, te recomiendo dividirla en pasos más pequeños y luego pedirle a ChatGPT que te proporcione el código para cada paso. De esa manera, aún sabes lo que estás haciendo y no estás ejecutando un código importante a ciegas. Más tarde, puedes unir los diferentes pasos y refactorizar el código. ¡Y eso es todo! Espero que este Tutorial les haya sido útil. Recuerden, si tienen alguna pregunta, no duden en dejarla en los comentarios. ¡Nos vemos en el próximo video!

🌟 ¡Aprenda a automatizar sus tareas de análisis de datos con ChatGPT! 🌟

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