Quando si tratta di dover generare un insieme di dati di esempio su Excel in maniera più semplice e veloce, ChatGPT può essere lo strumento che fa per voi. Immaginiamo uno scenario nel quale state lavorando su un nuovo progetto e avete bisogno di un set consistente di dati. Crearne uno a partire da un foglio completamente vuoto rappresenta davvero un completo spreco di tempo.
Un’alternativa consisterebbe nel navigare in rete a andare alla ricerca di data set gratuiti disponibili e soprattutto di pubblico dominio in modo da non violare le leggi del copyright. Risulta più semplice e veloce sfruttare le capacità di chatGPT che è un ottimo assistente anche quando si tratta di generare un insieme di dati da sfruttare in progetti o esercizi didattici.
Diamo un'occhiata su come possiamo creare un set di dati davvero significativo utilizzabile per esplorare le competenze in Excel. La prima cosa che facciamo è avviare l’applicazione di OpenAI semplicemente aprendo un browser a scelta. Quanto alla versione va benissimo la 4o che è gratuita per gli utenti. Attraverso una interfaccia semplice, il prompt, possiamo indicare la nostra richiesta. La scrittura di un prompt adeguato migliora decisamente il risultato ottenuto. Il prompt engineering, cioè l’insieme di regole da tenere in considerazione nella scrittura delle richieste, è quasi una scienza e si focalizza sul modo migliore per esprimere una domanda in maniera più circostanziata possibile, ottenendo così risultati pertinenti: più dettagliato è il prompt più accurati saranno i risultati ottenibili da chatGPT.
Quindi iniziamo a costruire il prompt, fornendo un po' di contesto. Se la richiesta è dettagliata e dobbiamo indicare maggiori informazioni, possiamo riportare il testo in righe successive del prompt utilizzando il tasto Maiusc+Invio.
Allora proviamo dicendo: “Per favore creami un set di dati di esempio che abbia le seguenti colonne: nome dipendente, titolo lavoro, dipartimento, numero interno, data di assunzione, stato occupazionale, stipendio e manager”. In questo modo abbiamo fornito intestazioni di colonna di cui abbiamo bisogno. Non dimentichiamo di specificare che vorremmo che questi dati fossero in formato tabellare in modo da poterli caricare in Excel.
Con una prima estrazione si potrebbero ottenere circa 50 righe di dati. Se abbiamo necessità di ricevere un set di dati più grande, ad esempio 200 righe, rimanendo nel dialogo iniziato poco prima possiamo specificare questa ulteriore richiesta. Infatti, rimanendo nella chat si ha il vantaggio che il contesto espresso in precedenza è conservato quindi posso aggiungere un nuovo prompt con un maggiore dettaglio. Se diamo un'occhiata ai record ottenuti, si potrebbero riscontrare anomalie: una qualifica professionale di specialista delle risorse umane potrebbe non essere congruente con il dipartimento indicato. Se, ad esempio, un soggetto con qualifica professionale ingegnere del software riporta come dipartimento “finanza”, nutriamo il sospetto che i valori delle due colonne non abbiano una corrispondenza sensata. In questo caso, è opportuno allora indicare un nuovo prompt nel quale specifichiamo che la colonna del titolo professionale e la colonna del dipartimento devono essere contestuali, magari fornendo anche un piccolo esempio.
Con questa nuova specifica il risultato di generazione dei dati sarà migliore. Il file ottenuto si potrà scaricare come set di dati in formato csv facilmente apribile in Excel. Rimane da impostare qualche migliore formattazione, allargando le colonne, impostando qualche stile grafico e definendo l’aspetto di visualizzazione di importi e date.
In un brevissimo lasso di tempo siamo riusciti a creare un set di dati di 200 righe davvero apprezzabile, ma se la nostra necessità è disporre di un dataset con molti più record basta esprimere la richiesta nel nuovo prompt.
Spesso la generazione di dati da parte di chatGPT potrebbe non essere adatta alla necessità che abbiamo in Excel. Se abbiamo necessità di esercitarci con tabelle pivot, dovremmo ricevere un dataset con valori sulle colonne che possano ripetersi per consentire delle operazioni di aggregazione. Sfruttando il dialogo già avviato oppure generandone uno nuovo, possiamo specificare meglio la richiesta, cioè: “Sono un analista di dati e ho bisogno che tu generi alcuni dati di esempio che possono essere utilizzati in una tabella pivot”. Procediamo con l’invio e vediamo il risultato. E’ stato generato un insieme di mille righe di dati sulle vendite di un bar che possono essere utilizzate in una tabella pivot. I dati prodotti includono campi come la data e l'ora della vendita, la posizione del negozio, il tipo di caffè, la dimensione, il metodo di pagamento, la quantità venduta, l’importo totale delle vendite e il giorno della settimana.
Ora è possibile utilizzare questi dati per l'analisi della tabella pivot. Se i dati sembrano soddisfacenti potremo a questo punto proseguire con Excel, altrimenti, con ulteriore richiesta andremo a chiedere di affinare il contenuto del data set con dati più espliciti, ad esempio chiedendo di indicare nomi di prodotti verosimili in luogo di diciture generiche come “prodotto a”, “prodotto b”, “prodotto c”, e così via. Il nuovo risultato sarà decisamente migliore. Procediamo a scaricare il data set come csv e apriamo in Excel. Vediamo un numero elevato di righe, formattiamo i dati per una migliore visualizzazione e poi possiamo davvero passare a generare una tabella Pivot.
