Chat With Your Data

1. Was ist Chat With Your Data?

Chat With Your Data ist ein leistungsstarkes Plugin für ChatGPT, das entwickelt wurde, um Benutzern dabei zu helfen, Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und zu manipulieren. Es ermöglicht die Interaktion mit Datenbanken und Tabellenkalkulationen direkt aus dem Chat heraus. Du kannst Daten lesen, analysieren, bearbeiten, herunterladen und transformieren, ohne dass du eine separate Datenanalyse-Software benötigst.

2. Welche Funktionen hat es?

2.1 Datenquellen verknüpfen

Mit Chat With Your Data kannst du Datenbanken und Google Sheets mit deinem Chat verknüpfen. Du kannst eine Datenbank verknüpfen, indem du eine Verbindungszeichenkette bereitstellst, die von psycopg2 verwendet wird, um eine Verbindung herzustellen. Für Google Sheets musst du die URL des Sheets bereitstellen.

2.2 Daten abfragen

Nachdem du eine Datenquelle verknüpft hast, kannst du SQL-Abfragen auf einer Datenbank ausführen oder Daten aus Google Sheets abrufen. Du kannst spezifische Spalten für die Abfrage auswählen und sogar Diagramme der Abfrageergebnisse erstellen.

2.3 Daten manipulieren

Chat With Your Data ermöglicht es dir, Daten zu bearbeiten und zu manipulieren. Du kannst Python Pandas-Code ausführen, um Daten zu analysieren und zu transformieren. Du kannst auch Pakete mit !pip install package_name installieren.

2.4 Dateien verwenden

Du kannst Dateien für Operationen verwenden, indem du den Dateinamen bereitstellst. Dies ist notwendig, bevor du sie in der manipulateSheet-Funktion verwenden kannst, um sicherzustellen, dass sie verfügbar sind.

3. Wie wende ich es an?

Um das Chat With Your Data-Plugin zu verwenden, musst du zuerst eine Datenquelle verknüpfen. Du kannst eine Datenbank oder ein Google Sheet verknüpfen, indem du die entsprechenden Informationen bereitstellst. Danach kannst du Daten abfragen oder manipulieren, indem du die entsprechenden Funktionen des Plugins aufrufst.

Beispiel-Prompts

Hier sind einige Beispiele, wie du das Plugin verwenden kannst:

1. Datenquelle verknüpfen: „Verbinde die Datenbank mit der Verbindungszeichenkette dbtype://user:password@host:port/dbname, nenne sie MeineDatenbank und beschreibe sie als Datenbank für Kundendaten.“
2. Daten abfragen: „Führe eine Abfrage auf MeineDatenbank aus, um alle Einträge in der Spalte Kundenname zu erhalten, die älter als 30 Tage sind.“
3. Daten manipulieren: „Lade die Datei kundendaten.csv und berechne das Durchschnittsalter der Kunden.“

Bitte beachte, dass du für einige dieser Aktionen Kenntnisse in SQL oder Python benötigst. Aber keine Sorge, ich bin hier, um dir zu helfen!