当前位置: 首页 > news >正文

GPT4 Advanced data analysis Code Interpreter 做行业数据分析、可视化处理图像、视频、音频等

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1. 跨境电商如何用ChatGPT选品

ChatGPT + Jungle scout

案例:跨境电商如何用ChatGFT选品
ChatGPT+Jungle scout

素材和资料来自:
Jungle ScoutEM, Michael Soltis 和 文韬武韬AIGC

1.1 从Jungle scout上下载数据

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Date Range > Last 90 days
在这里插入图片描述
Download CSV
在这里插入图片描述

1.2 打开code Interpreter 功能

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.3 重新格式化 CSV文件

在这里插入图片描述
把CSV文件打包zip,点击加号上传
在这里插入图片描述
Prompt:
请帮我解压这个zip文件,里面有很多csv文件,请你执行以下操作:
1、把每一个文件的第1行和第2行删掉,原本的第3行作为整个数据表的表头。
2、除了表头之外,每个文件都是100行的有效数据,请你在合井数据之前做下检查。
3、合并所有文件的数据,把除了这个表头以外的数据部分,都合并在一个叫JSdata.scv的文件里,让我下载。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

生成的文件
在这里插入图片描述

1.4 对JSdata.csv文件进行数据分析

prompt:
我上传了一份文件,这是一份亚马逊的选品软件出来的数据,你现在是一个有丰富经验的亚马逊电商选品专家,
请你帮我找到合适的产品,对手越弱,又有一定销量的产品,我们定义为这样的产品对我们来说价值越大
一 般遵从以下规则:
1、Rating越低,价值越大;
2、LQS越低,价值越大;
3、Reviews越小,价值越大;
4、Est.Monthly Sales 越大,价值越大;
目标是选出价值最大的产品(每条记录代表1个产品,只要知道ASIN信息就知道了这个产品)
请按照以上评价标准,分析上传的数据,把你的分析过程step by step告诉我,并给出详细理由,请开始

在这里插入图片描述
Prompt:
请把得分最高的前10条记录,生成一个表格文件让我下载。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

1.5 如何改进亚马逊选品分析的Prompt

在这里插入图片描述
prompt:
我上传了一份文件,这是一份亚马逊的选品软件出来的数据,你现在是一个有丰富经验的亚马逊电商选品专家,
请你帮我找到合适的产品,对手越弱,又有一定销量的产品,我们定义为这样的产品对我们来说价值越大
一 般遵从以下规则:
1、Rating越低,价值越大;
2、LQS越低,价值越大;
3、Reviews越小,价值越大;
4、Est.Monthly Sales 越大,价值越大;

我们的目标是选出价值最大的产品(每一条记录代表一个产品,只要知道 ASIN 信息就知道了这个产品)

以上四个因素,在计算得分的时候权重是不同的。在量化价值分的时候,需要加上权重。
加入总权重为1,你需要把权里技点
1、 Rating 权重为0.4;
2、LQS 权重为 0.2;
3、Reviews 权重为 0.3;
4、“Est. Monthly Sales/10000” 权重为 0. 1:
请帮我按照以上的评价标准,分析我上传的数据,请把你的分析过程 step by step 告诉我,并给出详细的理由,请开始。
在这里插入图片描述

Prompt:
请按照Category分组,列出每一个category 的前10名
得分最高的纪录,请以表格的形式供我下载,你提供的数据,应该包含所有的列。

在这里插入图片描述
生成的文件截图

在这里插入图片描述

相关文章:

GPT4 Advanced data analysis Code Interpreter 做行业数据分析、可视化处理图像、视频、音频等

1. 跨境电商如何用ChatGPT选品 ChatGPT Jungle scout 案例:跨境电商如何用ChatGFT选品 ChatGPTJungle scout 素材和资料来自: Jungle ScoutEM, Michael Soltis 和 文韬武韬AIGC 1.1 从Jungle scout上下载数据 Date Range > Last 90 days Downlo…...

软考高级信息系统项目管理师系列论文五:论信息系统项目的质量管理

软考高级信息系统项目管理师系列论文五:论信息系统项目的质量管理 一、质量管理相关知识点二、摘要三、正文四、总结一、质量管理相关知识点 软考高级信息系统项目管理师系列之十五:项目质量管理...

多线程处理文件集合,先拆分,在执行

try {File file new File(path);File[] files file.listFiles();log.info("当前共有文件 "files.length"个");List<File> filesList new ArrayList<>(Arrays.asList(files));List<List<File>> dividedLists SplitListUtils.sp…...

将excel表中的英文自动翻译成中文

某乎上垃圾内容太多&#xff0c;要么是复制粘贴的youdao翻译&#xff0c;要么是某网络函数库的软广。这里提供office的原生方法&#xff0c;需要用到word&#xff08;不适合数据量太大的情况&#xff09; 方法 复制需要翻译的列到word选择审阅 -> 翻译 -> 翻译文档 -&g…...

Junit 集成测试

前言 现在作者说明一下&#xff0c;作者需要开发一个简单的VueSpringboot前后端分离实验&#xff0c;想要尽量将测试的流程应用到这样的系统中。单元测试请见Junit单元测试_Joy T的博客-CSDN博客&#xff0c;而单元测试加上mock呢&#xff0c;最多也只能测试一下Service层的业…...

Orleans的成员管理和故障检测故障检测

Orleans的成员管理和故障检测故障检测 简介 Orleans框架是一个基于.NET平台的开源分布式系统框架&#xff0c;用于开发可扩展&#xff0c;高可用&#xff0c;高性能的云服务应用程序。它采用了Actor模型&#xff0c;将分布式系统中的各个节点抽象成为Actor&#xff0c;使得开…...

分类选择,最多五级

效果图&#xff0c;这种竖向的分类选择&#xff0c;每一列可以用不同的背景颜色 组件代码 <template><view class"toolTypeBox" :style"max-height:${maxHeight}"><block v-for"(item,index) in datalist"><block v-if&…...

ASP.NET framework升级core .NET 6.0

C# ASP.NET framework 升级core .NET 6.0 .NET 7.0 .NET 8.0 或者以上 .net framework、.net standard、.net core .net 5/6/7/8 区别_.net 6.0和.net framework的区别-CSDN博客 using System.Web.Http; using HttpPostAttribute Microsoft.AspNetCore.Mvc.HttpPostA…...

BootStrap-前端框架

资料:https://v3.bootcss.com/components/ BootStrap的概念&#xff08;Web框架&#xff09; Bootstrap&#xff0c;来自 Twitter&#xff0c;是目前很受欢迎的前端框架。Bootstrap 是基于 HTML、CSS、JavaScript 的&#xff0c;它简洁灵活&#xff0c;使得 Web 开发更加快捷。…...

解读 | 自动驾驶系统中的多视点三维目标检测网络

原创 | 文 BFT机器人 01 背景 多视角三维物体检测网络&#xff0c;用于实现自动驾驶场景高精度三维目标检测&#xff0c;该网络使用激光雷达点云和RGB图像进行感知融合&#xff0c;以预测定向的三维边界框&#xff0c;相比于现有技术&#xff0c;取得了显著的精度提升。同时现…...

C++ 用户学习 Python 的最佳方法

对于很多是一名计算机科学专业的学生而言&#xff0c;很多入门是学习的C和 C&#xff0c;可能熟悉非常基本的 python 语法&#xff0c;以及 C 中相当高级的数据结构。现在想深入学习Python的话&#xff0c;光看很多在线教程可能没法有较大的提升&#xff0c;这里有一些针对C用户…...

使用docker搭建drogon windows10,linux,mac下开发环境

2023年10月13日14:52:26 本机环境 Windows 10 专业版 22H2 操作内核19045.2965 如果直接在windows&#xff0c;linux&#xff0c;mac上直接搭建环境确实有一点难度&#xff0c;之前drogon官方并未提供官方镜像&#xff0c;现在有了docker镜像确实方便了&#xff0c;其实我是最…...

【RKNN】YOLO V5中pytorch2onnx,pytorch和onnx模型输出不一致,精度降低

在yolo v5训练的模型&#xff0c;转onnx&#xff0c;再转rknn后&#xff0c;测试发现&#xff1a; rknn模型&#xff0c;量化与非量化&#xff0c;相较于pytorch模型&#xff0c;测试精度都有降低onnx模型&#xff0c;相较于pytorch模型&#xff0c;测试精度也有降低&#xff…...

六分科技CEO李阳:精准定位助力汽车智能化普及

10月10日&#xff0c;2023四维图新用户大会在上海成功举办。大会现场&#xff0c;六分科技展示了基于PPP-RTK技术的“星璨”产品和软硬件一体化解决方案。同时在智能驾驶主题论坛上&#xff0c;六分科技CEO李阳受邀发表了以《精准定位助力汽车智能化普及》为主题的演讲。 高精度…...

信号完整性分析基础知识之有损传输线、上升时间衰减和材料特性(六):衰减和dB

线路中的损耗对信号的主要影响是当信号沿线路长度传播时幅度减小。如果将幅度为 V 的正弦波电压信号引入传输线&#xff0c;则其幅度将随着传输线向下移动而下降。图 9-16 显示了如果我们可以冻结时间并观察直线上存在的正弦波&#xff0c;则正弦波在不同位置可能会是什么样子。…...

吃鸡达人必备:分享顶级干货+作图工具推荐+账号安全查询!

吃鸡达人们&#xff0c;你们好&#xff01;今天我来给大家介绍一些炙手可热的吃鸡话题&#xff0c;以及一些让你实力飙升的独家干货&#xff01; 首先&#xff0c;让我们说一下如何提高自己的游戏战斗力。作为一名专业吃鸡行家&#xff0c;我将与你们分享一些顶级游戏作战干货&…...

帆软报表解决单元格不显示问题

前言 使用帆软报表设计器制作普通报表时、设计器界面经常有一根垂直的 “虚线”。一旦单元格超过这条 “虚线” &#xff0c;那么真正打开报表就看不到这些列了。以下提供了简单的修正方法、欢迎大家讨论交流。 操作环境 设计器是帆软报表 9.0&#xff0c;操作系统是 Window…...

LeetCode讲解篇之138. 随机链表的复制

LeetCode讲解篇之138. 随机链表的复制 文章目录 LeetCode讲解篇之138. 随机链表的复制题目描述题解思路题解代码 题目描述 题解思路 先遍历一遍链表&#xff0c;用哈希表保存原始节点和克隆节点的映射关系&#xff0c;先只克隆节点的Val&#xff0c;然后再次遍历链表&#xff…...

主定理(简化版)

主定理&#xff08;Master Theorem&#xff09;是用于分析递归算法时间复杂度的一个重要工具。它适用于形式化定义的一类递归关系&#xff0c;通常采用分治策略解决问题的情况。 假设我们有一个递归算法&#xff0c;它将问题分解成 a a a 个子问题&#xff0c;每个子问题的规模…...

HTTP1.0和HTTP2.0的区别

相同点&#xff1a;所有的HTTP请求都要基于TCP连接。 HTTP1.0&#xff1a;每次发送请求时建立一个TCP连接&#xff0c;得到响应后&#xff0c;释放TCP连接。 HTP1.1&#xff1a;**相比于1.0&#xff0c;引入了Keep live&#xff0c;客户端得到响应后&#xff0c;不会立刻释放T…...

Xshell远程连接Kali(默认 | 私钥)Note版

前言:xshell远程连接&#xff0c;私钥连接和常规默认连接 任务一 开启ssh服务 service ssh status //查看ssh服务状态 service ssh start //开启ssh服务 update-rc.d ssh enable //开启自启动ssh服务 任务二 修改配置文件 vi /etc/ssh/ssh_config //第一…...

Spring Boot 实现流式响应(兼容 2.7.x)

在实际开发中&#xff0c;我们可能会遇到一些流式数据处理的场景&#xff0c;比如接收来自上游接口的 Server-Sent Events&#xff08;SSE&#xff09; 或 流式 JSON 内容&#xff0c;并将其原样中转给前端页面或客户端。这种情况下&#xff0c;传统的 RestTemplate 缓存机制会…...

大数据学习(132)-HIve数据分析

​​​​&#x1f34b;&#x1f34b;大数据学习&#x1f34b;&#x1f34b; &#x1f525;系列专栏&#xff1a; &#x1f451;哲学语录: 用力所能及&#xff0c;改变世界。 &#x1f496;如果觉得博主的文章还不错的话&#xff0c;请点赞&#x1f44d;收藏⭐️留言&#x1f4…...

Web 架构之 CDN 加速原理与落地实践

文章目录 一、思维导图二、正文内容&#xff08;一&#xff09;CDN 基础概念1. 定义2. 组成部分 &#xff08;二&#xff09;CDN 加速原理1. 请求路由2. 内容缓存3. 内容更新 &#xff08;三&#xff09;CDN 落地实践1. 选择 CDN 服务商2. 配置 CDN3. 集成到 Web 架构 &#xf…...

FFmpeg:Windows系统小白安装及其使用

一、安装 1.访问官网 Download FFmpeg 2.点击版本目录 3.选择版本点击安装 注意这里选择的是【release buids】&#xff0c;注意左上角标题 例如我安装在目录 F:\FFmpeg 4.解压 5.添加环境变量 把你解压后的bin目录&#xff08;即exe所在文件夹&#xff09;加入系统变量…...

【无标题】湖北理元理律师事务所:债务优化中的生活保障与法律平衡之道

文/法律实务观察组 在债务重组领域&#xff0c;专业机构的核心价值不仅在于减轻债务数字&#xff0c;更在于帮助债务人在履行义务的同时维持基本生活尊严。湖北理元理律师事务所的服务实践表明&#xff0c;合法债务优化需同步实现三重平衡&#xff1a; 法律刚性&#xff08;债…...

【java面试】微服务篇

【java面试】微服务篇 一、总体框架二、Springcloud&#xff08;一&#xff09;Springcloud五大组件&#xff08;二&#xff09;服务注册和发现1、Eureka2、Nacos &#xff08;三&#xff09;负载均衡1、Ribbon负载均衡流程2、Ribbon负载均衡策略3、自定义负载均衡策略4、总结 …...

MyBatis-Plus 常用条件构造方法

1.常用条件方法 方法 说明eq等于 ne不等于 <>gt大于 >ge大于等于 >lt小于 <le小于等于 <betweenBETWEEN 值1 AND 值2notBetweenNOT BETWEEN 值1 AND 值2likeLIKE %值%notLikeNOT LIKE %值%likeLeftLIKE %值likeRightLIKE 值%isNull字段 IS NULLisNotNull字段…...

AWSLambda之设置时区

目标 希望Lambda运行的时区是东八区。 解决 只需要设置lambda的环境变量TZ为东八区时区即可&#xff0c;即Asia/Shanghai。 参考 使用 Lambda 环境变量...

7种分类数据编码技术详解:从原理到实战

在数据分析和机器学习领域&#xff0c;分类数据&#xff08;Categorical Data&#xff09;的处理是一个基础但至关重要的环节。分类数据指的是由有限数量的离散值组成的数据类型&#xff0c;如性别&#xff08;男/女&#xff09;、颜色&#xff08;红/绿/蓝&#xff09;或产品类…...