使用ChatGPT高级数据分析进行国会奴隶所有者数据集分析
ChatGPT高级数据分析（以前称为ChatGPT代码解释器）使得技术和非技术团队能够在几秒钟内分析信息，无论是财务研究人员分析市场数据，营销人员分析调查结果，还是数据科学家调试ETL脚本。在本文中，我将展示如何开始使用这个工具。
准备ChatGPT环境
首先，您需要成为ChatGPT Plus或企业版订阅用户。
其次，您需要在设置中启用高级数据分析功能。
第三步，您需要选择GPT-4高级数据分析，以开始使用数据集进行工作。
国会奴隶主数据集
《华盛顿邮报》通过研究成千上万页的人口普查记录和历史文件，编制了一份国会成员拥有奴隶的数据库。
关于数据
根据《华盛顿邮报》的研究和这两个数据集的数据，建立了一个包括1840年之前出生的国会议员每个人的数据库。
- 美国国会人物传记目录
- 国会立法者
仓库的文件夹
- 数据/国会奴隶主.csv
数据字典
可以在数据中找到的变量。
- bioguide：美国国会人物传记目录中成员的唯一身份识别号码。
- 姓名：国会议员的名字。
- 职位：国会中的成员职位。
- date_of_birth: 此成员的出生日期。
- 服务州：此成员在任何时候任职的州。
- 参加过的国会届数：此议员在任何时候参与的国会届数。
- start_date: 国会的第一天。
- 结束日期：国会中的最后一天。
- is_slaveholder：描述这位国会成员是否被确定为奴隶持有人。
- true: 这个成员是一个奴隶主。
- 错误：该成员未被确认为奴隶主。
- 未知：没有足够的证据来确定这位成员是否是一个奴隶主。
使用ChaTGPT进行数据分析
按照任职国会的奴隶持有人数制作图表。
这个图显示了按照他们所在的国会议会期拥有奴隶的奴隶主数量。每个柱状条代表一个具体的国会议会期，柱状条的高度表示在该议会期间服务的奴隶主人数。
提取洞察力。
数据集的洞察
- 缺失数据：列 'date_of_birth' 有 87 个缺失值。所有其他列都已填充完整。
- 独特会员: 数据集中有5,558位独特会员，每个会员由一个独特的'bioguide'进行身份识别。
- 职位：该数据集包括担任不同职务的成员，大部分是代表（'rep'）。
- 服务州：会员来自81个不同的州或领土。
- 国会中担任职务：成员共参与了1,308次独特的国会会期。
- 日期范围：数据集涵盖了各种开始和结束日期，其中最常见的开始日期是1873年3月4日，最常见的结束日期是1875年3月3日。
奴隶持有状态。
- 关于56.9%的成员被鉴定为非奴隶主（虚假）。
- 大约有33.7%被认定为奴隶主（属实）。
- 对于约9.4％的人来说，他们是否是奴隶主尚不清楚。
常见姓名：数据集中最常见的姓名是“詹姆斯·威尔逊”，出现了5次，这表明国会成员中有一些常见的姓名。
出生日期：数据集中最常见的出生年份为1831年，共出现51次。
附加观察：
- 数据集涵盖了广泛的国会会议和各个州份，提供了一个全面的视角来了解美国奴隶制背景下的立法历史。
- 奴隶主的比例（33.7%）是相当大的，凸显了奴隶主对美国政治所起的历史作用。
制作一个关于奴隶主分布的可视化图表，涵盖多个十年。
柱状图展示了各个十年间奴隶持有者、非奴隶持有者和未知奴隶持有状态的分布情况。每个柱状图簇代表一个十年，每个簇内柱状条的高度表示该类别中成员的数量（奴隶持有者、非奴隶持有者和未知）。
主要见解：
- 早年：美国的早期几十年中，奴隶主的数量相对较高，特别是从19世纪开始到19世纪50年代。
- 拒绝：从1860年代开始，奴隶主数量明显下降，这与美国内战的结束和废除奴隶制度相一致。
- 非奴隶所有者：从19世纪中叶开始，非奴隶所有者的数量开始显著增加，成为国会中的主导群体。
- 未知状态：无论是哪个十年，拥有“未知”奴隶拥有状况的成员数量通常都很少，但近年来有些增加。这可能是由于历史记录的局限性所致。
制作一个按美国州份划分的奴隶主地图。
条形图显示了美国各州奴隶主的数量。州名列于y轴上，奴隶主数量则以x轴表示。
主要见解：
- 南方各州：正如预料的那样，弗吉尼亚州、南卡罗来纳州和北卡罗来纳州等南方州居住着数量众多的奴隶主，这反映了这些地区历史上奴隶制度盛行的现象。
- 北部州：北部州通常拥有较少的奴隶持有者，这与奴隶制在北方历史背景中不如南方普遍的情况相一致。
- 变化：各州之间拥有奴隶持有者的数量存在广泛变化，从拥有高数量的州到几乎没有或没有的州都有。
显示前10个州。使用标签-全州名称。
条形图显示了美国前十个拥有奴隶最多的州。完整的州名显示在y轴上，而拥有奴隶的数量则表示在x轴上。
关键观点:
- 弗吉尼亚：弗吉尼亚州拥有最多的奴隶主，远远超过其他州。
- 南方各州：该清单主要由南卡罗来纳州、北卡罗来纳州和乔治亚州等南方州份占据，反映了这些地区历史上奴隶制的盛行情况。
- 明显的差距：在一些州之间存在明显的奴隶持有者数量差距，表明对奴隶劳动的依赖程度有所不同。
结论
正如你所看到的，ChatGPT高级数据分析是数据分析师的强大工具，能够改变我们处理数据的方式。
