SheetChat
Converse com seus dados! Faça perguntas à sua planilha de Excel, e obtenha respostas baseadas em evidências.
Last updated
Converse com seus dados! Faça perguntas à sua planilha de Excel, e obtenha respostas baseadas em evidências.
Last updated
Desde que o chatGPT foi lançado, tivemos uma continuação com novos modelos da openAI. Em questão de meses, o chatGPT ficou obsoleto. Apesar de que eu uso muito o termo chatGPT, ele já está obesoleto, uso de forma genérica.
Existem inúmeras aplicação legais dos modelos de linguagens, inteligência artificial aplicada à linguagem humana.
Esta aplicação junta ciência de dados com inteligência artificial.
Imagine o seguinte cenário. Você fez vários experimentos, e precisa analisar os dados. Como exemplo, você tem um grupo controle e experimental, e gostaria de provar algo entre eles. Isso geralmente é feito com softwares como R. O problema é que nem mesmo pessoas treinadas, como eu, conseguem lembrar tudo, as nuanças da estatística. Eu nunca lembro onde usar um teste t, apesar de ter aprendido isso trossentas vezes. Óbvio, pode usar o Google, e isso já foi outra evolução. os modelos de linguagens nos levam um passo a mais. O chatGPT colocou o Google no bolso, isso ficou evidente, em vez de vasculhar páginas, eles mesmo vasculham para você!
Artigo científico, para quem gosta de revisão por pares: Data Science Using OpenAI: Testing Their New Capabilities Focused on Data Science
Vamos usar esse exemplo da diabetes, mas o artigo citado tem muitos outros exemplos. Ver também o tutorial em vídeo sugerido.
Vamos usar esse banco de dados do Kaggle. São mais de 10.000 amostras de pacientes com diabetes. Isso inclui 8 informações do paciente, como se é fumante, e se o paciente é diabético.
O conjunto de dados de previsão de diabetes é uma coleção de dados médicos e demográficos de pacientes, juntamente com seu status de diabetes (positivo ou negativo). Os dados incluem características como idade, gênero, índice de massa corporal (IMC), hipertensão, doenças cardíacas, histórico de tabagismo, nível de HbA1c e nível de glicose no sangue. Este conjunto de dados pode ser usado para construir modelos de aprendizado de máquina para prever diabetes em pacientes com base em seu histórico médico e informações demográficas. Isso pode ser útil para profissionais de saúde na identificação de pacientes que podem estar em risco de desenvolver diabetes e no desenvolvimento de planos de tratamento personalizados. Além disso, o conjunto de dados pode ser usado por pesquisadores para explorar as relações entre vários fatores médicos e demográficos e a probabilidade de desenvolver diabetes.
Acessar: https://www.jovempesquisador.com/academicsaitools
Vai precisa baixar o arquivo no seu computador, fazer o unzip. Pode usar outro banco de dados se quiser, não faz a diferença. A ferramenta até corrigi para você se tiver problemas na formação dos dados, como em PT usamos vírgulas para decimais, em inglês eles usam ponto. A ferramenta corrige isso.
Poderia descrever para mim o bando de dados anexado?
O conjunto de dados contém as seguintes colunas:
1. gender: o gênero do paciente (por exemplo, masculino, feminino)
2. age: a idade do paciente
3. hypertension: se o paciente tem hipertensão (0 para não, 1 para sim)
4. heart_disease: se o paciente tem doença cardíaca (0 para não, 1 para sim)
5. smoking_history: histórico de tabagismo do paciente 6. bmi: índice de massa corporal do paciente
7. HbA1c_level: nível de hemoglobina A1c do paciente
8. blood_glucose_level: nível de glicose no sangue do paciente
9. diabetes: se o paciente tem diabetes (0 para não, 1 para sim) O conjunto de dados contém 100.000 entradas e não possui valores nulos em nenhuma das colunas.
Essas informações iniciais nos ajudarão a explorar e analisar o conjunto de dados com mais detalhes. Se você tiver alguma outra pergunta ou análise específica em mente, fique à vontade para perguntar!
Seria correto afirmar que cigarro tem qualquer relação com diabetes?
Para determinar se o histórico de tabagismo tem alguma relação com a diabetes, podemos realizar uma análise estatística comparando a incidência de diabetes entre fumantes e não fumantes. Vamos explorar os dados para ver se podemos identificar alguma relação entre o histórico de tabagismo e a diabetes.
Aqui estão as proporções de casos de diabetes para diferentes históricos de tabagismo: - Sem informação: 4.06%
- Atualmente fumante: 10.21%
- Ex-fumante: 11.79%
- Nunca fumou: 9.53%
Ao analisar essas proporções, há uma diferença nas taxas de diabetes entre os diferentes grupos. Isso sugere que há uma relação entre o histórico de tabagismo e a incidência de diabetes. Por exemplo, ex-fumantes parecem ter uma proporção mais alta de casos de diabetes em comparação com os outros grupos. No entanto, para afirmar conclusivamente uma relação causal entre o histórico de tabagismo e a diabetes, seria necessário realizar testes estatísticos mais avançados, como testes de hipóteses e análises de regressão para controlar outros fatores potenciais que possam influenciar a presença de diabetes.
Okay, poderia fazer esses testes que menciona, que seriam avançados?
Claro, podemos realizar testes estatísticos mais avançados para avaliar se a diferença observada na taxa de diabetes entre os grupos de fumantes e não fumantes é estatisticamente significativa. Um teste estatístico comum para comparar as médias entre grupos é o teste t-student ou a análise de variância (ANOVA) para múltiplos grupos. Para avançar com a análise, vou realizar um teste de ANOVA para avaliar se há diferenças estatisticamente significativas na taxa de diabetes entre os diferentes grupos de histórico de tabagismo. Vamos prosseguir com essa análise estatística para confirmar se a diferença observada não é devida ao acaso.
O teste de análise de variância (ANOVA) indicou um valor p extremamente baixo (p-valor ≈ 2.86e-92), o que sugere fortemente que há diferenças estatisticamente significativas nas taxas de diabetes entre os diferentes grupos de histórico de tabagismo. Esses resultados fornecem evidências estatísticas de que o histórico de tabagismo está associado à incidência de diabetes. No entanto, é importante notar que correlação não implica causalidade, e outros fatores não considerados podem influenciar essa relação. Se houver mais alguma análise estatística que você gostaria de explorar ou outras perguntas relacionadas aos dados, fique à vontade para perguntar!
Como você fez o teste? você separou em dois grupos? fumantes e não fumantes?
Uma forma de assegurar que a ferramenta não fez a análise errada é questionar. Óbvio, você precisa ter pelo menos aprendido o básico de análise de dados, e saber certo problemas que podem surgir nessas análises.
Na verdade, utilizei um teste de ANOVA (Análise de Variância) para comparar as médias de diabetes entre mais de dois grupos. O teste de ANOVA é uma ferramenta estatística adequada quando estamos lidando com três ou mais grupos independentes, como é o caso aqui, onde temos diferentes históricos de tabagismo. O teste ANOVA permite verificar se há diferenças significativas entre as médias de mais de dois grupos independentes. Neste caso, utilizamos as diferentes categorias de histórico de tabagismo (nunca fumou, fumante atual, ex-fumante, etc.) como nossos grupos independentes para comparar a taxa de diabetes. Se houver mais alguma abordagem específica que você gostaria de explorar ou se quiser discutir mais detalhes sobre os testes estatísticos realizados, estou à disposição para ajudar! user: Como você fez o teste? você separou em dois grupos? fumantes e não fumantes?
Quando você diz "grupos independentes", tem como provar isso? quero dizer: como verificar de que esses grupos são realmente independentes?
Verificar a independência dos grupos é um passo importante ao realizar testes estatísticos. A independência dos grupos em um teste de ANOVA refere-se ao fato de que as observações em um grupo não devem ser afetadas pelas observações em outro grupo. No contexto do histórico de tabagismo e sua relação com a diabetes, a independência dos grupos pode ser verificada pela aleatorização na seleção dos participantes para cada grupo de tabagismo. Isso significa que a participação de um indivíduo em um grupo de tabagismo não deve influenciar a participação de outro indivíduo em qualquer grupo. Além disso, ao analisar os dados, não devemos encontrar evidências de que a participação em um grupo influencia diretamente a presença de diabetes em outro grupo. Para verificar a independência dos grupos, também podemos examinar a distribuição das características dos participantes em cada grupo e se há alguma interdependência entre eles. Se houver necessidade de uma análise mais aprofundada da independência dos grupos ou se você tiver outras perguntas relacionadas à análise estatística, por favor, sinta-se à vontade para compartilhar!
O banco de dados tem +10.000 amostras de pacientes. Isso significa que a probabilidade de que esses pacientes se conheçam seja zero. Isso seria uma forma de assumir independência. Concorda?
Sim, você está corretíssimo. Em um conjunto de dados com mais de 10.000 amostras de pacientes, é razoável assumir que a probabilidade de que esses pacientes se conheçam ou influenciem uns aos outros de forma significativa é extremamente baixa, podendo ser considerada essencialmente zero para fins práticos. Sob essa suposição, podemos considerar que as amostras de pacientes são independentes entre si para efeitos de análise estatística, o que justifica a aplicação de testes estatísticos que pressupõem a independência das observações. Agradeço por trazer esse ponto relevante à nossa discussão. Se houver mais alguma questão sobre a análise estatística dos dados ou outros tópicos que você gostaria de explorar, não hesite em compartilhar. Estou aqui para ajudar!
Caso tenha usado as outras ferramentas, deve ter notado que essa custa mais. Isso porque para que ela funciona, isso envolve muitas outras ferramentas. Como exemplo, ao gerar gráficos, isso é GPT -4 fazendo, a mais cara da openAI. Ou seja, o custo é maior devido a quantidade de detalhes e modelos da openAI usando sem você nem ver.
Essa ferramenta custa mais do que as outras por ser várias ferramentas em uma. Ou seja, use com cautela. Cada vez que manda uma mensagem, existe um custo fixo por mensagem mais a quantidade de gasta de tokens.
Custo por mensagem = custo fixo (em torno de 70 centavos) + custo por token (em torno de 0,0000084 centavos).
Obs. O preço de um token é calculado com base na taxa de US$ 1,50 por 1 milhão de tokens de saída; preço que pode variar por modelo usado como base. Isso equivale a aproximadamente R$ 0,0000084 em Reais brasileiros.
Esse anexo do artigo tem mais exemplos. Não deixe de ler o artigo para entender o contexto da ferramenta, do SheetChat.
Nesse anexo, eu explico com o SheetChat funciona.
Se você precisa de alguma forma validar a anállise da IA, uma forma é como ensino nesse anexo.
Conjunto de demos usando o SheetChat.
No passado, eu modelei esse mesmo banco de dados usando Redes Neurais. Saiba mais.
