数据可视化作为提供数据见解的最后一步，对整个数据分析呈现的价值至关重要。数据分析师提供了详细的数据见解，但有时没有足够的时间来创造惊人的可视化效果这可能会削弱他们见解的有效性。

如今，人工智能工具可以帮助数据分析师增强数据可视化。使用ChatGPT等工具，分析师可以快速轻松地创建精美而利于理解的图表，有效地将他们的见解传达给他人。

步骤很简单。你需要按部就班的处理数据然后利用ChatGPT生成可视化图表：

1.数据挖掘

2.数据预处理

3.向ChatGPT描述您的数据

4.从ChatGPT询问您的可视化

5.在Python中创建可视化

以下是具体的流程示范：

1.数据挖掘：

首先，我们需要准备数据以供使用，找到数据集并将其加载到您喜欢的Python或R中。

2.数据预处理

在今天的练习中，我们将使用CoinMarketCap数据。我们将使用API获取数据。

请访问API开发者并注册并单击API文档，然后获取密钥并粘贴到链接中，URL应如下所示：

原始数据是JSON格式的，但可以使用ChatGPT将其转换为表格式。

使用表中的数据，我们更容易理解和分析。该表包括

的列，如PriceUsd、Time和Date。接下来，我们可以将这些数据可视化以获得更多

洞察力。

3.描述数据

这个步骤很简单。准备好我们的数据后，我们只需要通知ChatGPT

基础知识。在这种情况下，我们将字段的名称命名为：

在更复杂的场景中，将每个字段的数据类型指定给ChatGPT可能是有益的。

4.使ChatGPT生成可视化

通常，生成数据可视化可能是一个费时费力的过程，阻碍了数据探索，打乱创意流程，延长项目进度。然而使用ChatGPT，我们可以快速生成和完善数据可视化，而不需要任何这些

挑战。

目前，我们将要求查看2020年至2021年间“美元定价”的增长情况，为了使用ChatGPT实现这一点，我们需要为CHatGPT指定一个增长“美元定价”来在图表上显示它。

注意：（在这个示例中，我们将使用Python库Plotly进行可视化。）

以下是它的样子：

如果您有Python的经验，您可能会注意到ChatGPT已经生成了代码

创建一个“比特币价格的时间序列”并将其绘制在图表上（注意，您可以使用任何图表

调用名称ex：bubble，stacked bar…..）。如果您不熟悉Python，也无关紧要，ChaTGPT已经为我们完成了编程工作！

5.创建可视化

现在我们将使用ChatGPT生成的代码，并使用它来创建定价图表。我们所需要做的就是使用扩展Juypter NoteBook将代码复制并粘贴到vs代码中，然后运行它。并开始探索和分析数据。

最后结果显示了一张相对增长定价的图表，对于十分钟的工作来说，这个成果是十分惊人的！

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