在這個數據驅動的時代，數據挖掘已成為解鎖信息寶庫的關鍵。過去，我們依賴傳統的拖拉拽方式來建模，這種方式在早期的數據探索中起到了作用，但隨著數據量的激增和需求的多樣化，它的局限性逐漸顯露。
傳統方法通常要求用戶具備深厚的技術背景，包括對各種工具和編程語言的了解、數據挖掘各個環節的掌握、各個節點參數的設置等。這不僅限制了非技術人員的參與，也使得數據挖掘成為一個時間消耗巨大的任務。
在處理多變的數據類型和復雜的分析需求時，傳統方法往往受限于挖掘平臺的功能，如果功能不具備或功能不足以滿足需求，則需要通過純代碼的方式進行編譯。另外，用戶需要不斷調整和優化數據，以達到理想的模型效果，這一過程既繁瑣又耗時。
從數據準備到模型構建，再到結果解釋，整個過程充滿了重復和等待。這不僅影響了數據挖掘的效率，也限制了其在快速變化的商業環境中的應用。
而今，隨著人工智能技術的飛速發展，一種新的解決方案——用大模型進行數據挖掘，正悄然崛起。類似ChartGPT的大模型，已經日漸成熟，不僅僅是工具的升級換代，它代表著一種全新的思維方式。在大模型的世界里，復雜的數據處理變得觸手可及。通過簡單的語言指令，我們可以輕松建立和調整數據模型，這不僅使操作變得簡便，更重要的是，它打開了一扇通往更高效、更靈活數據處理世界的大門。
本文中，我們將一起探索ChartGPT4.0如何優雅地解決傳統方法的痛點，帶領我們進入數據挖掘的新紀元。從直觀的操作界面到智能化的數據分析，我們將深入了解ChartGPT4.0如何在實際應用中展現其獨特的魅力，開啟交互式數據挖掘的新篇章。
探索平臺的自動化能力
探索平臺對“一句話需求”的理解和執行能力
探索平臺的數據可視化能力
自動化：上傳數據后，平臺根據數據格式自動讀取和解析數據，無需任何指令、參數和說明
一句話需求：“請對這份數據進行數據探索”。平臺可以精準理解用戶的需求，并且根據自身的知識儲備，拆解成6類數據探索操作，這六類數據探索操作十分專業
專業術語：非數值型數據。平臺可以精準理解專業術語，并根據要求執行非數值型數據發現
圖表能力：字段分布。平臺可以精準理解圖表需求，并精準的將圖表輸出。
數據清洗（處理缺失值和重復值）
刪除字段 WOE編碼
處理缺失值：要求平臺識別有缺失的字段，并根據平臺的自身知識自動處理
處理重復值：要求平臺識別數據集中的重復行，并根據平臺的自身知識自動處理
布離散型變量WOE編碼：要求平臺自行識別離散型變量，并進行WOE編碼
數據抽樣：要求平臺根據要求進行數據抽樣
模型訓練：要求平臺根據指定的算法進行模型訓練
我們已經詳細探討了如何利用先進的大模型技術，如ChartGPT4.0，來極大地提升數據挖掘的效率和深度，見證了這一平臺自動化處理數據的能力、對于一般性和專業性指令的高度理解、圖表生成的精確性，以及面對錯誤時的自我修復能力。通過對這些技術進展的剖析，可以預見一個越來越自動化、智能化的未來，在這個未來中，數據的價值將以前所未有的速度被挖掘和實現。
正如本文所展示的，這些進步不僅優化了數據科學家的工作流程，也為業務決策者提供了強有力的支持。交互式數據挖掘使得非技術人員也能夠進行復雜的數據分析與挖掘，從而降低了數據科學的門檻。同時，隨著平臺自愈能力的增強，連續的運營成為可能，進一步保證了數據分析與挖掘任務的穩定性和可靠性。
交互式數據挖掘時代，已經悄然來臨。
