用chatgpt做数据分析 数据分析里的pt

本文目录一览：

• 1、不会写sql也想做数据分析?ChatSQL是这么做数据分析的!
• 2、chat写的论文查重率高吗
• 3、如何在工作中善用AI?
• 4、MES和PLC之间如何进行数据交互？

不会写sql也想做数据分析?ChatSQL是这么做数据分析的!

1、使用自然语言进行数据分析，关键在于将自然语言转化为可执行的SQL。ChatSQL通过需求分析、大模型识别基础元素、字段映射和SQL组装，简化了这一过程。然而，大模型的实际能力、数据管理问题以及适用场景是ChatSQL面临的挑战。

2、- 自然语言理解：当用户输入问题或指令时，ChatBI 首先会运用自然语言理解技术对输入的文本进行解析和理解。这一步骤旨在识别用户的意图、提取关键信息，例如理解用户想要查询的数据指标、时间范围、筛选条件等。

3、SQL主要分为数据查询、数据操纵、数据定义和数据控制四大方面。数据分析师主要关注数据查询部分，这涉及使用SELECT语句检索数据，根据不同条件过滤和聚合数据，以及执行连接查询等高级操作。数据操纵包括插入、更新和删除数据，以及事务控制来确保数据一致性。

chat写的论文查重率高吗

1、gpt写论文查重率不高。从检测的结果，可以发现，初稿的重复率基本上可以控制在30%以下，一般的本科高校要求是20%，比较宽松的是30%。作为论文的初稿，是完全可以接受的。使用AI辅助的流畅程度更好，虽然专业性差点，但是可以后面做小范围的修改。

2、不高。初稿的重复率基本上可以控制在30%以下，一般的本科高校要求是20%，比较宽松的是30%。论文经过查重后，查重系统会自动将论文查重率标注在查重报告单中，不仅包括重复率，还有论文的引用率、重复内容、总字数等信息都会被查重系统标注在报告单中。

3、Chatept(降重，续写，润色)最近 chatept 特别火，并且用它来写论文，查重率也低，每次回答的答案都不相同，大家也可以根据多次的回答在自行总结。

4、一般来说，如果论文是在知名的学术期刊或会议上发表的，并且经过同行评审，那么其可靠性就比较高。论文查重率非常高。

如何在工作中善用AI?

我更期待的是： 1). AI能帮助我们更好的选择对应的可视化图像； 2). 帮我们调整格式并设计优化展示页面的布局； 3). 针对如何使PPT更引人入胜给出具体和实施的优化建议。 整体总结 你需要有自己的判断力：- 如果你在这个工作领域是一张白纸，是很容易被chatgpt带歪的。

借助wana AI，你能在短时间内生成所需文案，覆盖朋友圈、短视频脚本、学生作文、大学论文、工作报告、营销策划案等多个领域。它能大幅提高工作效率，提升职场竞争力。在面对职场“冷暴力”时，wana AI给出了明智的建议。

从赚钱思路出发，有两大方向：一是提供AI工具，将AI技术产品化，如AI账号等。但目前市场已较为饱和，选择需谨慎。二是在已有工作中结合AI技术，提升效率，创造更多价值。比如利用AI技术优化内容创作流程，通过AI公众号项目提高产出效率，或开发基于GPT的在线课程进行销售。

充分发挥AI助手的功能：AI助手可以帮助用户更便捷地完成各种任务，比如设置提醒、发送短信、查询天气等。用户只需对AI助手说出需求，即可快速获得结果。 自定义语音指令：用户可以自定义语音指令，提高语音助手识别准确率。比如，可以设置“打开手电筒”的指令，让语音助手在需要时快速执行。

不断实践尝试 通过不断实践和尝试新的使用方法，才能更好地利用文心一言提高工作效率。 (三)遵守相关规则 法律法规遵守 在使用文心一言的过程中，要遵守相关法律法规，避免出现不适当的内容。 尊重他人权益 要尊重他人的权益，不侵犯知识产权等他人的合法权益。

MES和PLC之间如何进行数据交互？

1、利用调制技术将用户数据进行调制。在发送时，利用调制技术将用户数据进行调制，把载有信息的高频加载于电流，然后在电力线上进行传输；在接收端，先经过滤波器将调制信号取出，再经过解调，就可得到原通信信号，并传送到计算机或电话，以实现信息传递。

2、`FB_SystemInfo`功能块通过输入接口接收CPU系统变量和手动读取请求，处理系统信息并存储至`SystemInfo`全局数据块中。输出结果直接在程序中体现，全局数据块`SystemInfo`即为结果输出。此功能块可以实现以下具体功能：- **CPU模块信息**：直接与MES系统交换，自动表明设备身份。

3、MES管理系统与设备对接时，主要是做好软硬件数据通讯接口，一般网络通讯PLC的数据都放在DB（数据库的一种）里面比较好，具体识别要看MES管理系统的通讯协议。

4、在一个完整的工位生产周期中，PLC需要和MES做2次数据交换，第1次下载工单，第2次上传过站记录，需要一周以上的时间进行。