Comment automatiser vos tâches data avec ChatGPT efficacement ?

ChatGPT automatise les tâches data répétitives comme la génération de requêtes SQL, le nettoyage de données, ou la création de rapports. Découvrez comment transformer cet assistant en un véritable amplificateur de productivité data.

3 principaux points à retenir.

• ChatGPT facilite la conversion du langage naturel en requêtes SQL précises.
• Il génère et nettoie rapidement des datasets, économisant des heures de manipulation manuelle.
• Il accélère la création de scripts Python, de visualisations et de documents techniques.

Comment utiliser ChatGPT pour créer des requêtes SQL efficaces

ChatGPT est plus qu’un simple chatbot, c’est un véritable assistant pour automatiser les tâches liées aux données, notamment dans le domaine des requêtes SQL. Vous vous demandez peut-être : ChatGPT permet-il de transformer des requêtes en langage naturel en requêtes SQL fonctionnelles ? La réponse est un grand oui. Et laissez-moi vous expliquer pourquoi c’est une vraie révolution !

Imaginez que vous ayez besoin d’accéder à des données précises dans votre base de données, mais que vous ne vous rappeliez plus de la syntaxe SQL. Plutôt que de fouiller sur Stack Overflow comme si vous cherchiez un trésor caché, vous pourriez simplement décrire votre besoin en langage simple. Par exemple, vous pouvez dire : « Je veux sélectionner tous les utilisateurs qui se sont inscrits dans les 90 derniers jours et qui ont effectué plus de trois achats. » Grâce à cette phrase, ChatGPT va générer une requête SQL fonctionnelle pour vous, comme ceci :

SELECT * FROM users WHERE signup_date >= NOW() - INTERVAL '90 days' AND purchases > 3;

Pas de galère avec la syntaxe, pas de douleur à la tête ! Vous pouvez même ajuster la requête dans une discussion continue. Si vous réalisez que vous avez besoin d’une jointure ou de filtres supplémentaires, il suffit de le mentionner et ChatGPT va itérer avec vous pour se rapprocher encore plus de ce que vous souhaitez.

Cette fonctionnalité est particulièrement intéressante lorsque vous travaillez avec des bases de données mal documentées. La documentation, souvent incomplète, peut transformer même une tâche basique en une épreuve de patience. Grâce à ChatGPT, vous pouvez contourner ce manque de guidance en ayant un partenaire qui vous aide à structurer vos questions et réponses sans hésitation.

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En utilisant cette approche, vous économisez un temps précieux dans vos analyses ad hoc. Plus besoin de réapprendre les astuces de syntaxe SQL, concentrez-vous sur l’analyse et la prise de décision. C’est un vrai gain de temps et un moyen de simplifier vos processus de travail. Vous pourriez même dire que cette méthode met la puissance d’un expert SQL dans la paume de votre main !

De quelle façon ChatGPT facilite la génération et le nettoyage de données

ChatGPT peut véritablement transformer la manière dont vous générez et nettoyez vos données. Imaginez : à partir d’une simple description, vous pouvez obtenir des datasets factices réalistes en un clin d’œil. Cela signifie que si vous avez besoin d’un CSV avec, disons, 500 faux utilisateurs, incluant des informations comme le nom, le pays et la dernière date de connexion, il vous suffit de soumettre une demande claire. En un rien de temps, vous voilà avec des données structurées et prêtes à l’emploi.

Cette capacité à générer rapidement des jeux de données soulage un goulet d’étranglement majeur dans les projets data : la préparation des données, qui est souvent chronophage. Cela vous permet de vous concentrer sur l’analyse plutôt que sur la fabrication de données. Mais ce n’est pas tout ; ChatGPT brille également lorsqu’il s’agit de nettoyer les données. Grâce à sa compréhension contextuelle et à sa capacité à manipuler des expressions régulières, il peut normaliser des données incohérentes, comme des codes de pays erronés ou des noms de produits hétérogènes.

Par exemple, vous avez des erreurs dans une colonne de votre dataset ? Avec l’intelligence de ChatGPT, il suffira de fournir quelques exemples de données désordonnées, et il vous proposera des solutions de normalisation ou même produira un code pour un pipeline Pandas adapté. Voici un exemple de code pour vous illustrer :

import pandas as pd

# Exemple de DataFrame avec des noms de pays incohérents
df = pd.DataFrame({
    'Country': ['FR', 'US', 'de', 'fr', 'United States', 'us'],
})

# Normalisation des noms de pays
df['Country'] = df['Country'].str.upper().map({'FR': 'France', 'US': 'United States', 'DE': 'Germany'})

print(df)

Cela dit, il est essentiel de garder à l’esprit que même si ChatGPT est un atout incroyable pour automatiser la génération et le nettoyage, il ne remplace pas un processus de validation de données robuste. Si vous avez des étapes critiques où la précision est impérative, vous ne pourrez pas vous en remettre entièrement à une machine. Mais le temps gagné sur les tâches répétitives et banales est incalculable, permettant ainsi de libérer des heures pour des analyses plus poussées.

Comment ChatGPT assiste dans la création de scripts Python et visualisations

Quand on parle de manipulation de données, il est vital de se rendre compte à quel point le temps est un facteur limitant. En intégrant ChatGPT dans le mix, tu as un assistant qui non seulement te libère de la monotonie, mais augmente aussi ta productivité en générant des scripts Python sur mesure. Imagine un instant : au lieu de passer des heures à coder des fonctions pour fusionner des DataFrames, calculer des moyennes ou filtrer des outliers, tu n’as qu’à demander. Tout devient simple comme bonjour.

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Par exemple, disons que tu veux fusionner deux DataFrames nommés df1 et df2. Avec ChatGPT, tu peux lui dire :

Je veux une fonction qui fusionne df1 et df2 sur la colonne "id".

Voilà ! Voici ce que tu obtiens :

def merge_dataframes(df1, df2):
    return pd.merge(df1, df2, on='id')

Et si tu veux aller plus loin, tu pourrais demander : Ajoute une gestion d’erreur pour vérifier si ‘id’ existe dans les deux DataFrames. ChatGPT peut alors te donner une version raffinée du code, améliorant chaque itération sans que tu aies à t’enfoncer dans des cycles de correction.

Mais ce n’est pas tout. Passons à la visualisation des données. Disons que tu veux créer un graphique à barres pour visualiser les ventes par région avec Matplotlib. Tu n’as qu’à demander :

Génère un code pour un graphique à barres des ventes par région.

Voici ce qui pourrait en sortir :

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_sales(data):
    plt.bar(data['Region'], data['Sales'])
    plt.title('Ventes par région')
    plt.xlabel('Région')
    plt.ylabel('Ventes')
    plt.show()

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Ce processus te soulage de tâches répétitives et te permet de recentrer ton attention sur la logique métier et les analyses stratégiques. Au lieu de jongler avec le code, tu es libre de raisonnements plus profonds, plus axés sur la prise de décision.

Si tu veux en savoir plus sur les capacités de ChatGPT, tu peux visionner cette vidéo ici.

Peut-on automatiser la documentation et les rapports data avec ChatGPT

La documentation technique, c’est souvent le nerf de la guerre pour les équipes data. C’est comme essayer de résoudre un Rubik’s Cube sans avoir le mode d’emploi. Mais voilà, ChatGPT entre en scène et transforme cette corvée laborieuse en un exercice fluide et intuitif. Imaginez un assistant qui analyse vos fonctions Python, vos schémas de données ou même vos cellules de Jupyter Notebook, et qui vous offre des explications claires et structurées. C’est comme si vous aviez un traducteur automatique qui convertit le jargon technique en langage accessible.

Un des points forts de ChatGPT, c’est sa capacité à faire du reverse engineering. Vous avez hérité d’un vieux script, laissé à l’abandon par un collègue ? Pas de panique. Il vous suffit de soumettre ces extraits de code à ChatGPT, qui va s’efforcer d’inférer leur logique, leurs dépendances et comment ils pourraient être améliorés. Par exemple :

def calcul_moyenne(liste):
    return sum(liste) / len(liste)

# Description automatique
"""
Cette fonction calcule la moyenne des éléments d'une liste donnée
en utilisant la somme des éléments divisée par leur nombre total. 
Elle retourne un nombre flottant représentant la moyenne.
"""

De plus, ChatGPT excelle à produire des résumés d’analyses statistiques. Vous avez des résultats bruts en JSON ou CSV ? Il suffit de demander un résumé contextuel, et voilà le travail fait. Prenons une analyse de régression simple :

{
    "coefficients": {
        "a": 0.5,
        "b": 2.1
    },
    "r_squared": 0.85,
    "p_value": 0.001
}
# Résumé automatique
"""
La régression linéaire indique une relation positive significative 
entre la variable prédictive a et la variable dépendante, avec un coefficient de 0.5. 
Le modèle présente un R² de 0.85, suggérant qu'il explique 85% de la variance des données observées. 
Le p-value indique que le résultat est statistiquement significatif.
"""

Ces capacités de ChatGPT ont un impact énorme sur les collaborations au sein des équipes data. La clarté apportée par des documentations bien rédigées et des rapports pertinents minimise les malentendus et maximise la diffusion des connaissances. En intégrant des outils comme ceux fournis par Jedha, vous pouvez alléger la charge des documentations et renforcer la compréhension au sein de votre équipe. Qui aurait cru que gérer un projet data pouvait devenir aussi agréable ?

Dans quelle mesure ChatGPT peut-il aider à construire des pipelines data complets

Construire des pipelines data complets est un processus souvent complexe. Mais saviez-vous que ChatGPT peut simplifier cette tâche ? Pas question de remplacer l’exécution des pipelines, mais cet outil peut vous aider à en concevoir rapidement l’architecture et le code de base simplement en décrivant vos besoins en langage naturel.

Imaginez que vous ayez un projet nécessitant une ingestion de données via une API, un nettoyage des valeurs nulles, un chargement dans BigQuery et une notification sur Slack. Vous n’avez qu’à décrire ce workflow à ChatGPT, et il vous fournira un squelette de pipeline en Python ou en Apache Airflow. Voici un exemple simple :

def main():
    # Ingest from an API
    data = ingest_from_api("https://api.example.com/data")
  
    # Clean null values
    cleaned_data = clean_nulls(data)
  
    # Load into BigQuery
    load_to_bigquery(cleaned_data, "your_dataset.your_table")

    # Notify via Slack
    send_slack_notification("Data pipeline executed successfully.")

L’intérêt d’utiliser ChatGPT pour cette tâche réside dans son aptitude à standardiser les pratiques dès le début d’un projet ou lors de l’intégration de nouveaux membres dans l’équipe. En quelques phrases, vous pouvez décrire vos exigences et obtenir un cadre de travail solide qui vous évite de repartir de zéro. Cela non seulement accélère la mise en œuvre, mais permet aussi de se concentrer sur les étapes stratégiques et techniques sans se soucier des détails de base.

En utilisant cette méthode, vous transformez finalement la planification de votre pipeline en une conversation grâce à ChatGPT, fusionnant créativité et efficacité. Cela permet d’évangéliser votre approche dans l’équipe tout en garantissant que chaque membre ait une base solide sur laquelle construire. C’est une façon efficace de propulser vos projets data et d’optimiser la collaboration.

Pour en savoir plus sur l’automatisation efficace de vos tâches avec ChatGPT, vous pouvez consulter cet article ici.

Pourquoi ne pas exploiter ChatGPT pour booster votre productivité data ?

ChatGPT n’est pas un gadget, c’est un amplificateur de productivité pour vos projets data. Il automatise la traduction du langage naturel en SQL, accélère la génération et le nettoyage des datasets, ainsi que la création de scripts et visualisations sur mesure. En plus, il assiste dans la documentation et la synthèse des analyses. En intégrant ChatGPT à votre workflow, vous gagnez un temps précieux sur les tâches répétitives et fastidieuses, tout en gardant le contrôle sur la stratégie et l’analyse métier. Un outil indispensable pour moderniser et fluidifier vos processus data.

FAQ

A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, consultant expert et formateur en Web Analytics, Data Engineering et automatisation IA depuis plus de dix ans. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur pour professionnels en France et en Europe, j’accompagne quotidiennement les entreprises à exploiter leurs données grâce à des solutions automatisées, no-code et à l’IA générative comme ChatGPT, combinant expertise technique et pragmatisme opérationnel.