这几天，OpenAI 的智能聊天机器人 ChatGPT吸引了很多人的目光，就如马斯克说的：“许多人陷入了疯狂的 ChatGPT循环中。”。

ChatGPT是什么？是一个人工智能聊天机器人。ChatGPT能在过去几天火遍各圈，不只是聊天机器人这么简单，肯定有其独到之处。以前的AI聊天机器人，只是根据你的关键词去搜搜信息并反馈信息，能不能得到你想要的信息，主要是看关键词准不准。

ChatGPT更加智能、更好理解你的真正意图，回答更为通畅和逻辑强，如果描述问题不那么准确的话，也可在交流过程中，通过&34;，逐渐理解你真正想要的东西并反馈给你。ChatGPT秒杀其他应用，所以火爆技术圈、数据圈。惊呼ChatGPT可以通过图灵测试了，难道奇点时代要来临了？

可以用它聊天、写诗、写代码、找bug、解决技术问题、写文档。

今天也尝试一把ChatGPT，有关数据和数据科学相关的10个问题问ChatGPT一遍。

数据科学及数据分析的相关10个问题：

数据背后的共性问题是什么？

什么是数据科学，与数据分析区别是什么？

什么是云原生数据科学平台？

数据科学/数据分析平台主要有哪些？

数据科学家需要哪些技能？如何学习这些技能？

一个组织或单位如何搭建数据科学平台？

如何提升组织的数据科学能力水平和培养数据意识？

notebook是未来数据科学的主要承载方式吗？理由是什么

成为数据科学家需要多长时间？

数据科学的未来如何？从事数据科学有钱途吗？

全程用中文问答，中间尝试多次问答，回答的内容质量比多数售前写的技术文档高多了。

1. 数据背后的共性问题是什么？

问题一：描述性统计分析 所谓描述唬统计分析，就是在表示数量的中心位置的同时，还能表示数量的变异程度（即离散程度）。描述性统计分析一般有二种方法可以进行：1、频数分布分析，2、列联表分析。---转自热心网友 问题二。

ChatGPT：

数据背后的共性问题包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化。

数据收集：数据收集是指从各种不同来源获取数据，并将数据整合到一个中央数据仓库中。

数据清洗：数据清洗是指处理数据中的错误、缺失值和异常值，以便进行有意义的分析。

数据分析：数据分析是指使用统计和机器学习算法来对数据进行分析，以提取有价值的信息。

数据可视化：数据可视化是指使用图表、图像和其他工具来呈现数据，以便更好地理解数据。

数据背后的共性问题是指在处理数据时所面临的共同挑战。通过解决这些问题，可以更好地利用数据，为企业、组织和政府提供决策支持。

ChatGPT：

数据背后的共性问题主要是如何有效地收集、处理和分析数据，以便提取有价值的信息并作出正确的决策。这需要综合运用多种技术，包括统计学、机器学习、数据挖掘和数据可视化等。此外，数据背后的共性问题还包括如何确保数据的质量和完整性，以及如何防止数据泄露和保护数据隐私等问题。

ChatGPT：

数据背后的共性问题包括如何收集、存储、处理、分析和可视化数据，以及如何从数据中提取有价值的信息和知识。此外，数据背后的共性问题还包括如何保证数据的准确性和完整性，以及如何处理数据中的噪声和异常值。在解决这些问题时，数据科学家需要掌握多种技能，包括编程、数学和统计学等。

ChatGPT：

数据背后的共性问题指的是数据分析中所面临的一些普遍问题，这些问题可能会影响到数据分析的准确性和可靠性。其中一些共性问题包括：

数据质量问题：数据质量指的是数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。如果数据质量不高，那么数据分析的结果可能会受到影响。

噪声数据问题：噪声数据指的是不相关或无用的数据，它可能会干扰数据分析的过程，导致数据分析的结果不准确或不可靠。

模型选择问题：模型选择指的是在进行数据分析时，选择合适的模型来拟合数据。如果选择的模型不合适，那么数据分析的结果可能会不准确或不可靠。

偏差问题：偏差指的是数据分析结果与真实情况存在偏差。偏差可能是由于数据质量问题、缺失

ChatGPT：

数据背后的共性问题主要是指数据的品质和准确性。无论是从哪个来源获取的数据，都可能存在各种各样的问题，比如数据损坏、遗漏、缺失或不准确。这些问题会影响数据的准确性，并且会导致在进行数据分析时出现偏差或错误。因此，数据科学家需要在处理数据时认真核查数据的质量，并采取必要的措施来纠正数据中的错误。这样才能确保数据的准确性，并确保数据分析的结果具有可信度。

ChatGPT：

数据背后的共性问题是如何有效地提取、分析和理解数据。数据科学家需要掌握许多技能和知识，才能从海量的数据中提取有价值的信息，并为决策者提供有意义的指导。数据分析过程中需要考虑的问题包括数据清洗、统计分析、机器学习等。因此，数据背后的共性问题是如何有效地处理和分析数据。

2. 什么是数据科学，与数据分析区别是什么？

ChatGPT：

数据科学是一门多领域交叉学科，综合运用统计学、计算机科学、数学、预测模型和其他工具来处理数据。它的目的是帮助人们理解数据，并利用这些理解来支持决策和解决实际问题。

数据分析与数据科学有很大的相似之处，但它们也有一些区别。数据分析指的是使用统计技术来描述和研究一组数据。它的目的是帮助人们理解数据，并对数据进行描述性统计分析。数据分析可以被认为是数据科学的一个子集，因为数据科学还包括其他领域，如机器学习和人工智能。

总之，数据科学涵盖了更广泛的领域，并且更侧重于应用数据来解决实际问题，而数据分析则更侧重于对数据进行描述性统计分析。

3. 什么是云原生数据科学平台？

ChatGPT：

云原生数据科学平台具有许多优点，其中包括：

可以快速部署和使用，因为不需要在本地构建和维护数据科学环境。

可以提供大量的计算资源，可以应对海量数据的处理需求。

可以提供多种数据科学工具和技术，可以满足不同类型的数据分析需求。

可以提供高度可扩展性和容错性，可以应对系统故障和峰值访问量。

总之，云原生数据科学平台是一种基于云计算技术的数据科学环境，可以提供便捷、高效和可扩展的数据分析能力。

4. 数据科学/数据分析平台主要有哪些？

ChatGPT：

数据科学/数据分析平台主要有很多种，具体有哪些平台取决于你的具体需求和偏好。常见的数据科学/数据分析平台包括：

云原生数据科学平台，如 Google Cloud AI Platform、Amazon SageMaker 和 Microsoft Azure Machine Learning。

开源数据科学平台，如 Apache Hadoop、Apache Spark 和 Jupyter Notebook。

商用数据科学平台，如 IBM Watson Studio、SAS 【【微信】】 和 KNIME。

数据可视化平台，如 Tableau、Qlik 和 【【微信】】。

编程语言，如 Python、R 和 Julia。

以上列出的平台只是部分常见的数据科学/数据分析平台，并不能全面涵盖所有的平台。因此，在选择平台时，你需要考虑自己的需求和偏好，并了解不同平台的特点和优缺点，以便选择合适的平台。

5. 数据科学家需要哪些技能？如何学习这些技能？

ChatGPT：

数据科学家需要具备多种技能，具体包括：

数学和统计学，包括线性代数、概率论和统计学。

计算机科学，包括编程语言、数据结构和算法。

数据挖掘和机器学习，包括模型选择、特征工程和评估指标。

数据可视化，包括图表类型、颜色搭配和图表标注。

业务域知识，包括行业特点、公司文化和业务流程。

如果你想学习这些技能，可以考虑以下途径：

通过学习相关的课程和教程，比如在大学学习数学、统计学和计算机科学，或者在网上学习数据挖掘、机器学习和数据可视化课程。

通过实践和项目实战，比如通过 Kaggle 竞赛、开源项目和个人项目来实践数据挖掘和机器学习的知识，或者通过探索不同的数据可视化工具来学习数据可视化的技能。

通过社区交流和网络学习，比如加入数据科学社区、参与线下活动和在线论

6. 一个组织或单位如何搭建数据科学平台？

ChatGPT：

如果一个组织或单位想搭建数据科学平台，可以考虑以下步骤：

明确数据科学平台的目标和需求，确定平台要支持哪些功能和应用。

规划数据科学平台的架构和范围，考虑平台的硬件和软件需求、数据收集和管理、数据科学工具和模型库、人员技能和团队组建等。

选择合适的数据科学平台技术和工具，考虑平台的可用性、可扩展性、性能和成本等因素。

建立数据科学平台的运营模式和流程，包括数据收集和管理、项目管理和协作、模型开发和部署、结果反馈和评估等。

进行数据科学平台的测试和验证，确保平台能够满足需求和规划，并且符合数据安全和隐私的要求。

启动数据科学平台，并对平台进行持续的维护和改进，以提升数据科学能力和效率。

7. 如何提升组织的数据科学能力水平和培养数据意识？

你好 一、描述性统计分析 概念：是以概括性数据描述数据特征的各项活动。通俗的讲就是用儿子代表全家 集中趋势：关于数据“中心位置”的某种表述，也就是常说的“平均起来”常见的有均数、中位数等 离散趋势：反应数据的波动。

ChatGPT:

如果想要提升组织的数据科学能力水平和培养数据意识，可以考虑以下几点：

建立数据科学战略和框架，并将数据科学作为组织的重要战略和活动来纳入组织规划和决策。

培训和提升数据科学人才的能力，包括基础知识和技能、实践经验和业务域知识。

描述性分析（Descriptives）主要用于描述连续变量统计量计算，也可将原始数据转换成标准Z分值（标准化数据）并存入数据集。同Fre【【微信】】分析相比，Descriptives分析不能计算百分位数外，其他与Fre【【微信】】分析相同。 例：对于资料中。

推广数据科学文化和意识，通过案例分享、社区交流和数据活动等方式来提升组织内部数据意识和文化。

建立数据科学治理机制，通过数据管理和治理制度、数据科学审计和指标体系等方式来保证数据科学活动的质量和可持续性。

鼓励 (卡壳...)

ChatGPT:

如果想要提升组织的数据科学能力水平和培养数据意识，可以考虑以下几点：

建立数据科学文化，让员工了解数据科学的价值和作用，并通过活动、宣传和奖励等方式来培养数据意识。

描述性统计是用来概括、表述事物整体状况以及事物间关联、类属关系的统计方法。通过统计处理可以简洁地用几个统计值来表示一组数据地集中性和离散型(波动性大小)。从总体中用一定方法抽出一部分研究对象作为样本，对样本人群进行。

加强对数据科学的投资，包括提供良好的数据科学工作环境、建立数据科学团队和提供培训和发展机会等。

建立数据科学标准和流程，为数据科学团队提供指导和支持，保证数据科学项目的质量和效率。

推广数据科学成果，将数据科学项目的成果运用到实际业务中，并展示数据科学的价值和作用。

继续 (卡壳...)

ChatGPT：

我不能确定 notebook 是否是未来数据科学的主要承载方式，因为数据科学的发展方向是多变的，可能会出现新的承载方式和工具。但是，notebook 确实是目前广泛使用的一种数据科学承载方式，它具有一些优点，比如方便编写和执行代码、支持交互式操作和可视化等。因此，可能 notebook 会在未来一段时间内继续发挥重要作用。

9. 成为数据科学家需要多长时间？

ChatGPT：

成为一名数据科学家需要花费很长时间，并且需要不断学习新的技能和知识。通常，一个人需要至少接受专业的数据科学训练，比如在大学或研究所学习相关专业，并获得相应的学位或证书。此外，一名数据科学家需要掌握许多技能，包括编程、数学和统计分析，并且需要有丰富的实践经验才能真正成为一名数据科学家。因此，要成为一名数据科学家需要花费很长时间。

10. 数据科学的未来如何？从事数据科学有钱途吗？

ChatGPT：

数据科学是一个新兴的领域，它的未来非常光明。随着人们对数据获取和分析的需求不断增长，数据科学家的需求也将持续增长。数据科学家的主要工作是利用大数据技术来提取有价值的信息，并为企业、组织和政府提供有意义的决策支持。因此，从事数据科学工作可以为你带来非常丰厚的报酬。

以上是ChatGPT回答的内容，没有任何修改。这解答是不是超过了你的水平，比过往的问答机器人智能多了。

描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。描述性研究是指利用常规检测记录或通过专门调查获得的数据资料，按不同地区、不。

我觉得ChatGPT有以下特点的：

按实际情况写即可。描述性统计和相关性分析表写根据大数据查询是按实际情况写即可。统计的概念是:人类对事物数量的认识形成的定义，指对某一现象有关的数据的搜集、整理、计算、分析、解释、表述等的活动。

对中文非常友好，能非常准确理解你的意图，并且能够关联上下文。

生成的问题答案，比较通顺、较有逻辑，超过多数的普通人，还能举例

特别适合八股文类型的文档生成，问题答案偏通用，有时也有惊艳。

从ChatGPT生成的答案可以用于一些对文案要求不高的领域。

拜登6.9万亿财年预算案出炉！要征25%“富豪税”；室温超导要退潮？车企降价潮越演越烈

美股方面，三大股指高开低走，热门中概股全线走低，银行股、新能源车股下挫。道指收跌1.66%，纳指跌2.05%，标普跌1.85%。

中概股多数收跌，KWEB跌5.48%。台积电跌2.15%，荷兰以国家安全为由将对芯片出口实施新限制。阿里跌4.12%，拼多多跌7.93%，京东涨11.28%。网易跌1.99%，百度跌7.49%，哔哩哔哩跌8%。理想跌3.86%，蔚来涨4.25%，小鹏跌1.78%。华住跌6.37%，亚朵跌4.34%。瑞幸咖啡跌9.37%，富途跌5.59%，名创优品跌1.74%。

大型科技股多数收跌。苹果收跌1.49%。微软收跌 0.54%。谷歌收跌2.1%，谷歌高级管理层要求谷歌的所有重要产品必须在未来几个月内集成生成式人工智能技术。亚马逊跌1.78%，特斯拉跌4.99%。Meta跌1.77%。

在加密货币银行【【微信】】宣布将关闭，以及硅谷银行遭遇流动性危机之后，银行股全线暴跌。硅谷银行重挫60%，【【微信】】跌超42%，美国银行、富国银行跌超6%，摩根大通跌超5%，花旗集团跌超4.1%。

A股方面，两市继续调整，沪指收跌0.22%报3276点，深成指、创业板指跌0.16%、0.21%。两市2540股下跌，2350股上涨，成交额7560亿，北上资金净卖出41.7亿。行业板块多数下跌，科技股逆势上涨，消费股领跌。

港股方面，三大指数均下跌，恒生科技指数跌1.46%，恒指、国指分别跌0.63%和1.15%。南下资金净流入21.47亿港元，大市成交额为1029亿港元。电视广播冲高后大幅回落，收跌近15%。

全球资产方面 ，2年期美债收益率下破5%，最近三日首次未能刷新2007年来高位，一度降近20个基点。美元指数跌离三个月高位，离岸人民币摆脱年内低位。

昨晚至今早又有哪些值得关注的事情呢？一起来看看吧

1.拜登6.9万亿财年预算案出炉

拜登政府正式发布2024财年财政预算案。据拜登的提议，2024财年美国联邦政府的预算总规模接近6.9万亿美元；对资产净值至少1亿美元、占比0.01%的美国最富有国民征收25%的最低所得税；将石油和天然气公司的企业税率从此前的21%升至28%；将国防支出提高到8420亿美元，较2023财年增加260亿美元，增幅3.2%；将联邦政府雇员的薪资提高5.2%。

2. 多只超导概念股紧急澄清

昨日，超导概念股百利电气(行情【【手机】】,诊股)、法尔胜(行情000890,诊股)均否认涉及室温超导。永鼎股份(行情600105,诊股)也发布公告澄清，公司不涉及“室温超导”相关业务，也未开展相关研发和投入。上海市高温超导重点实验室主任蔡传兵认为，这次迪亚斯展示出的研究成果有一定可靠性，他引入了稀土金属――镥元素，具有成分创新和成(行情002001,诊股)功的可能性。但“近常压”有歧义，室温超导所需1GPa跟原来相比确实是更接近常压了，但仍属于高压范畴距离，距离实际应用仍非常遥远。

3. 车企降价潮越演越烈

比亚迪(行情002594,诊股)称，从2023年3月10日至3月31日开展专项限时营销活动，宋PLUS车系下订即可尊享88元抵扣6888元购车款，海豹下订即可尊享88元抵扣8888元购车款。据红星资本局不完全统计，截至目前已有至少30个汽车品牌参与到这场价格战，最高优惠超过10万元。

4. 宁德时代(行情300750,诊股)2022年营收首超3000亿 储能电池全球市占率提升至43.4%

宁德时代2022年实现营收3285.9亿元，归属于上市公司股东的净利润307.3亿元，同比增长92.9%。根据SNE数据，2022年宁德时代全球动力电池使用量市占率37.0%，连续6年排名全球第一。全球储能电池出货量市占率43.4%，连续2年排名全球第一。宁德时代拟向每10股转增8股、派发现金25.2元（含税）。

5. 京东集团：Q4净营收2954亿元符合预期

京东集团去年四季度净营收2954亿元，首次突破1万亿元，同比增加7.1%；经营利润为48亿元，去年同期为损失4亿元；第四季度调整后每ADS收益4.81元，预估3.54元。拟为每股普通股派发0.31美元股利，或每股美国存托股0.62美元。消息称刘强东去年底确定，低价是京东零售未来三年最重要战略。

6. 受SEC询问 瑞信推迟发布2022年报

瑞信称，SEC周三晚些时候致电瑞信，对公司先前披露的截至2020年12月31日和2019年的合并现金流量表修订提出技术询问。公司决定推迟公布2022年年度报告，目前尚不清楚之后将于何时公布。瑞信补充称，上个月公布的2022年财务报表并未受到影响。

7. 舍得酒业(行情600702,诊股)澄清：公司内外部生产经营环境未发生重大变化 无减持公司股份的计划

舍得酒业澄清公告，经自查，公司内外部生产经营环境未发生重大变化，内部生产秩序及相关经营情况一切正常。经向公司控股股东核实，截至目前，无减持公司股份的计划。

8. 苹果手表上线CHATGPT相关应用

当地时间周三，苹果公司在其应用商店App Store上架了一款名为“watchGPT”的应用软件。根据App Store介绍，watchGPT可以让苹果手表用户直接与近期大火的人工智能对话机器人(行情300024,诊股)“【【微信】】”互动。watchGPT售价为3.99美元（约合27.82元人民币），目前已经冲上了App Store付费应用总榜第二。

9. 私募魔女李蓓：持有均衡的股债组合比较合适 国债市场不排除有惊喜

半夏投资李蓓表示，由于经济周期位置等的巨大差异，2023年的经济复苏应该会是非常温和的，温和到不至于推动利率上升、大部分工业品需求上行。当前市场的预期可能是存在一定偏差的。

李蓓认为，保持较低的风险敞口，持有一个均衡的股债组合是比较合适的，等待市场的阶段性偏离均衡的机会，再增加仓位。

10. “宝马i3补贴后最低12万元”？多家宝马4S店回应：假消息

有消息称，宝马i3在国内部分省市开启了补贴优惠，优惠后的售价为12万元-18万元，需要全款购买。对此，多家宝马4S店均表示，这是假消息。

11. 燕京啤酒(行情000729,诊股)推出“玻尿酸啤酒”？

燕京啤酒官方微信号昨日发文称，燕京啤酒旗下首款透明质酸钠啤酒――狮王玻光酿玫瑰葡萄精酿啤酒，在京东、天猫、抖音等线上全渠道发售。其官方客服表示，该款啤酒有美容功效。目前，该微信公众号已经撤销了上述文章。

12. 赛力斯(行情601127,诊股)回应“华为问界”宣传：问界系列销售全部计入赛力斯营收

针对AITO问界最新宣传文案增加“【【微信】】”一事，有投资者询问此变动是否意味着华为将拿走利润大头。赛力斯回应称，问界系列车型产品销售全部计入赛力斯营业收入。

13. 宝马汽车第四季度销售额395.2亿欧元 好于预期

宝马汽车2022年全年销售额初步数据为1426.1亿欧元，预估1397.7亿欧元；全年EBIT初步数据为235亿欧元，2022年拟发行股票每股面值8.52欧元。其中，第四季度销售额初步数据395.2亿欧元，预估376亿欧元；第四季度EBIT初步数据35.0亿欧元，预估34.7亿欧元。

14. 呷哺呷哺：2023年计划新开门店超230家

呷哺呷哺宣布2023年扩张计划，计划新开门店超230家。其中，呷哺呷哺品牌新开120家，火锅新开超70家，“欢乐烧肉”趁烧新开20家。

15. 上汽集团(行情600104,诊股)：子公司拟参设产业基金 聚焦汽车电子、半导体等领域

上汽集团子公司上汽金控拟与战新基金、现代产业基金等共同出资设立产业基金，该基金目标认缴出资总额为40亿元，首次封闭规模为33.734亿元，上汽金控认缴出资9.8亿元，持有29.05%份额。该基金将重点挖掘自动驾驶、智能座舱及与产业链相关的半导体、信息安全等细分赛道项目。

16. LBMA启动对澳大利亚珀斯铸币厂“出售掺假金条”事件审查

伦敦金银市场协会声明称，非常重视与澳大利亚珀斯铸币厂有关“出售掺假金条”的指控，并已启动了事件审查程序。鉴于该过程涉及众多利益相关者，很难承诺一个时间表。目前，珀斯铸币厂仍然在该机构的良好交货名单上。

宏观经济

1.中国2月CPI同比1% 环比-0.5%

中国2月CPI同比1%，预期1.9%，前值2.1%；环比-0.5%，预期0.2%，前值0.8%。国家统计局称，2月份，受节后消费需求回落、市场供应充足等因素影响，居民消费价格环比有所下降，同比涨幅回落。

2. 中国2月PPI同比下降1.4% 环比持平

中国2月PPI同比下降1.4%，预期下降1.3%，前值下降0.8%；环比持平，前值下降0.4%。

3. 银保监会部署开展为期六个月不法贷款中介专项治理行动

银保监会发布《关于开展不法贷款中介专项治理行动的通知》，要求各银保监局、各银行业金融机构要深刻认识不法贷款中介乱象的严重危害，成立由主要负责同志亲自牵头的专项治理行动领导小组，制定具体工作方案，部署开展为期六个月（2023年3月15日-2023年9月15日）的不法贷款中介专项治理行动。

4. 全球央行的黄金净储备环比暴增了192%

世界黄金协会汇编的最新数据显示，今年1月，全球央行的黄金净储备增加了77吨，较去年12月环比暴增了192%，超过了过去10个月连续净买入的20-60吨范围内。整个2022年和今年1月最大的黄金买家土耳其央行1月再次购买了23吨黄金，目前持有565吨黄金。中国的黄金储备在2022年11月至12月期间增加62吨后，1月份再增加了14.9吨。

产业信息

1.电池级碳酸锂价格创1年新低

据上海有色网最新报价，3月9日，碳酸锂（99.5% 电池级/国产）跌15000元报34.65万元/吨，创逾1年新低，连跌29日，近30日累计跌12.85万元；氢氧化锂（56.5% 电池级粗颗粒/国产）跌4500.0元报40.85万元/吨，创逾1年新低，连跌9日，近30日累计跌8.05万元。

2. 全球首个海水提锂项目落地青岛

3月8日，全球首个海水淡化浓盐水提锂合作项目签约仪式在青岛举行。该项目选址青岛水务集团百发海水淡化厂内，预计12月底正式投产运行。该项目的落地将逐步缓解中国锂资源严重依赖进口问题，推动实现锂资源自主可控，并将延展海水淡化产业链条，推动产业集聚发展。