一篇优秀的学位论文不仅需要有创新性的论证角度和恰当的研究方法，更需要构建一个逻辑清晰、均衡的论证体系，并结合有力的数据分析来支撑观点。通过这样的方式，我们可以确保论文具备严密的论证过程。
今天，小编将通过Excel表格数据集为大家演示。
"ChatGPT如何协助论文论证中数据分析环节?"
01.数据集的介绍
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首先，关于数据集部分，我从Kaggle上下载了一个专注于房价预测的数据集。在这个数据集中，我主要使用了两个文件来进行后续的分析。
其中，[data_description.txt]文件详细描述了数据集中每一列的含义和特性。
通过这份文件，我们可以清晰地了解每个数据字段所代表的信息，为后续的数据分析提供了重要的参考依据。
[train.csv]文件便是我们今天案例的核心数据集。
02.数据集的特征工程
现在，我们请ChatGPT对数据集进行特征工程。
特征工程是数据预处理和机器学习中的关键环节，它涉及到对原始数据进行筛选、转换和创造新特征的过程。这一步骤的目的是优化数据集，使其更符合机器学习算法的要求，从而提升模型的性能。通过特征工程，我们能够更好地挖掘数据的潜在价值，为后续的论文论证提供有力的数据支撑。
实例演示
01
ChatGPT提示词
根据[**********]对数据集的详细描述
请对[******]文件进行特征工程
02
ChatGPT反馈
03.EDA分析
现在，我们请ChatGPT对数据进行探索性数据分析（EDA）。
EDA是一种重要的数据分析方法，旨在通过概括和可视化手段来深入理解数据集的主要特征。这一过程中，我们将使用各种技术来发现数据中的模式、异常值、关键变量以及潜在的关联关系。通过EDA，我们能够为后续的论文论证提供更加准确和全面的数据支持。
实例演示
01
ChatGPT提示词
根据特征工程后的数据，请对数据集进行Exploratory data analysis (探索性数据分析)。
02
ChatGPT反馈
04.数据关联性
最终，我们请ChatGPT对房价预测数据集中对房价影响最为显著的15种数据进行相关性分析。
通过这一步骤，我们期望能够深入了解这些关键变量与房价之间的关联程度，从而更准确地把握房价变动的原因和趋势。这将为我们在论文论证中提供有力的数据支持，并有助于我们构建更为精确和可靠的房价预测模型。
实例演示
01
ChatGPT提示词
提取对[**************]影响最高的15个特征
做相关性分析
02
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