前幾天，OpenAI公司召開了發(fā)布會，宣布了GPT-4 的大升級，還推出ChatGPT新的語音與圖像功能，讓ChatGPT可以看、聽和說話。
ChatGPT是OpenAI公司開發(fā)的一個基于人工智能技術的語言模型，全球周活躍用戶已經(jīng)超過1億，它可以完成許多任務：回答問題、提供思路和建議、寫文案、甚至編寫代碼等等。
目前ChatGPT的數(shù)據(jù)已經(jīng)更新至2023年4月，但由于不能聯(lián)網(wǎng)，它還不能直接幫我們執(zhí)行數(shù)據(jù)采集操作，獲取互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，但它可以在各個環(huán)節(jié)輔助我們進行數(shù)據(jù)采集，包括但不限于編寫代碼、修改代碼，或是提供工具使用建議。
在數(shù)據(jù)采集場景中，ChatGPT可以在以下這些環(huán)節(jié)幫助我們：
讓ChatGPT提供數(shù)據(jù)采集的建議
在正式采集數(shù)據(jù)之前，我們可以先做一些準備，比如詢問ChatGPT對于數(shù)據(jù)源、采集策略和采集方法的建議。
假如我們想要研究今年國內房地產(chǎn)行業(yè)的情況，可以直接這樣詢問：
用ChatGPT輔助八爪魚數(shù)據(jù)采集
對于沒有編程基礎的職場人士/學生而言，有一款0代碼的、操作簡單的數(shù)據(jù)采集工具會對工作和學習帶來非常大的收益，八爪魚就是這樣一款工具啦！
八爪魚專注0代碼數(shù)據(jù)采集的推廣與普及，能實現(xiàn)全網(wǎng)99%以上網(wǎng)站數(shù)據(jù)的采集。
對于大部分的數(shù)據(jù)規(guī)整的網(wǎng)頁，我們都可以用八爪魚的模板采集和智能識別功能來搞定數(shù)據(jù)采集。
但也有一些結構比較復雜的網(wǎng)站，需要我們自定義采集步驟，并使用一些輔助手段，比如XPath和正則表達式。
用ChatGPT寫XPath
在遇到一些結構復雜的網(wǎng)頁的時候，我們可以使用xpath來精確定位需要采集的數(shù)據(jù)，提高采集的效率和準確性。
比如：無法正常翻頁循環(huán)、定位不到所有列表、指定區(qū)域的定位……這些都可以用XPath來解決！
比如我們要采集網(wǎng)頁中的某個元素數(shù)據(jù)，就可以打開網(wǎng)頁，右鍵單擊要提取的信息，然后選擇”檢查”來查看HTML結構。將HTML源代碼復制給ChatGPT，讓他提供XPath表達式即可。
用ChatGPT寫正則表達式
正則表達式是一種字符串匹配的模式，用于描述一類字符串的集合。它可以用來匹配、搜索、替換、驗證等操作。
在采集數(shù)據(jù)的過程中幫助我們調整網(wǎng)頁既定格式；剔除多余符號等…..
撰寫正則表達式規(guī)則對新手來說確實會有較高的門檻。但是有了ChatGPT，我們根本不需要自己編寫，可以直接通過提問對話的方式獲取所需規(guī)則！
步驟可參考新手速成！如何利用ChatGPT撰寫正則表達式輔助數(shù)據(jù)采集？
讓ChatGPT清洗數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)清洗階段，我們需要處理數(shù)據(jù)中的錯誤、缺失、重復或不一致的部分。
這包括去除冗余數(shù)據(jù)，例如重復的記錄或無效的數(shù)據(jù)；解決數(shù)據(jù)類型不匹配問題，將數(shù)據(jù)轉換成相同的格式或類型等。
讓ChatGPT分析數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)分析之前，我們也可以通過和ChatGPT對話來獲取一些靈感，比如問他，我們想要分析某個產(chǎn)品的用戶評價情況，應該從哪些渠道獲取數(shù)據(jù)？從哪些維度分析數(shù)據(jù)??通過數(shù)據(jù)分析結果，我們可以從哪些方面繼續(xù)改進產(chǎn)品等。
以下是一些可以參考的數(shù)據(jù)分析方向：
統(tǒng)計分析
統(tǒng)計分析是數(shù)據(jù)分析的基礎，比如我們可以通過觀察比較數(shù)據(jù)在不同時間周期、地域、事件發(fā)展階段的變化情況，來揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，也可以作為未來發(fā)展趨勢的參考。
文章鏈接：用八爪魚+RPA挖掘招投標數(shù)據(jù)價值，采集清洗一次搞定！
數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識的過程，包括關聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類分析等多種技術。
文章鏈接：B站磕CP，知乎罵爛尾？大數(shù)據(jù)告訴你《開端》后遺癥為何這么強！
文本分類
讓ChatGPT將文本數(shù)據(jù)按照不同的類別進行劃分，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理，例如新聞文章可以分為政治、經(jīng)濟、體育等不同類別。
更多信息可以參考：干貨 | 日采100W新聞數(shù)據(jù)，如何實現(xiàn)新聞自動分類
情感分析
對文本數(shù)據(jù)中的情感傾向進行分析，一般分為正面、負面和中性三種情感傾向，通常應用于輿情監(jiān)測、電商評論分析等場景。
讓ChatGPT對文本內容進行情感分析，可以更好地了解公眾對某個事件或產(chǎn)品的看法和態(tài)度。
來源文章：B站磕CP，知乎罵爛尾？大數(shù)據(jù)告訴你《開端》后遺癥為何這么強！
實體識別
讓ChatGPT從文本數(shù)據(jù)中提取出具有特定意義的實體信息，如人名、地名、組織機構名等。
利用ChatGPT分析數(shù)據(jù)可以應用在各個行業(yè)，比如：
電商：從競爭對手網(wǎng)站提取產(chǎn)品評論和評級，以深入了解消費者偏好并確定需要改進的領域。
房地產(chǎn)：從房地產(chǎn)列表中提取房地產(chǎn)數(shù)據(jù)，以比較價格、分析趨勢并預測未來的增長模式。
醫(yī)療保健：從醫(yī)學研究論文和臨床試驗中提取數(shù)據(jù)，以找到有助于改善患者治療結果的建議和相關性。
金融：從股票市場網(wǎng)站提取金融數(shù)據(jù)并對其進行分析，以預測股票價格、識別投資機會并評估風險。
旅游和酒店業(yè)：從旅游網(wǎng)站提取酒店、餐廳和旅游景點的評論和評級，并利用它們來確定需要改進的領域、預測未來趨勢并向客戶提供個性化建議。
媒體和娛樂：通過從媒體和娛樂網(wǎng)站提取數(shù)據(jù)來分析用戶行為和情緒，為用戶創(chuàng)建個性化內容推薦。
法律：從法律數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)并進行分析，以預測法院裁決并評估法律風險。
……
以上是ChatGPT在數(shù)據(jù)采集場景中的部分應用，可以預見的是，隨著行業(yè)的發(fā)展，ChatGPT以及其他人工智能模型的功能會越來越強大。
理想情況下，或許我們只需要告訴它，我們需要了解某個產(chǎn)品的社交媒體評論情況，它就可以自動調取公開數(shù)據(jù)，分析并直接向我們展示可視化的結果啦~
