用 ChatGPT 做一次完整的数据分析：泰坦尼克号案例

上传数据集，按十个步骤让 ChatGPT 完成清洗、统计、可视化和假设检验，附上它生成的 Python 代码和作者总结的避坑经验。

本文为要点整理，原文：我用 ChatGPT 做了一次探索性数据分析，真的太太太实用了！（CSDN · 大模型爱好者社区）

这篇讲什么

作者把泰坦尼克号乘客数据上传给 ChatGPT，按探索性数据分析（EDA）的标准流程，一步步让它完成分析，并展示了它生成的 Python 代码、图表和结论。

十个步骤

数据收集 → 数据清洗（处理缺失值和异常值）→ 数据画像 → 单变量分析 → 双变量和多变量分析 → 分组分析 → 找规律和异常 → 可视化 → 假设检验 → 总结见解和建议。

作者的经验

• 一步一步给指令：不要一次把所有步骤交给它。中途出错时会话可能中断，重来时它会换一套做法。
• 让它等你：每步指令最后加一句「完成后等待我的下一个指令」，防止它自顾自地往下分析。
• 核对图文是否一致：作者遇到过图表趋势正确、文字描述却说反了的情况，结论要自己检查。
• 别过度依赖：服务偶尔会不可用，重要工作要有备用方案。

适合谁

需要做数据分析、但不想从头写代码的运营、产品和学生。