Wielu doktorantów z różnych dziedzin (humanistyka, nauki społeczne, inżynieria) potrzebuje przeprowadzać analizy danych, ale nie zawsze ma solidne podstawy statystyczne czy wystarczającą wiedzę z programowania. Dzięki generatywnym narzędziom AI (takim jak ChatGPT, Bing Chat, Claude) można zyskać wsparcie w procesie analizy w przyjazny sposób. Poniżej przedstawiam 6 kroków z przykładowymi podpowiedziami (prompts), które można zadać narzędziom AI, by przejść przez cały proces – od wstępnego zrozumienia danych aż do zaprezentowania wniosków.
1. „Data Detective” – zacznij od podstaw
Cel: Pomóc osobie początkującej w analizie danych (nawet jeśli czuje się przytłoczona) zrozumieć, co ma w zbiorze danych, jakie typy zmiennych się pojawiają i jakie podstawowe wskaźniki statystyczne warto obliczyć.
Przykładowy prompt:
„Wyobraź sobie, że jesteś sympatycznym detektywem danych. Mam tutaj zestaw danych ([podaj krótki opis lub załącz plik]), a ja dopiero zaczynam przygodę z analizą. Poprowadź mnie przez pierwsze kroki rozumienia tego zbioru. Odpowiedz w prostych słowach: na co warto zwrócić uwagę, jak mogę sprawdzić rodzaje zmiennych (kategoryczne / ciągłe), jakie podstawowe statystyki mógłbym policzyć? Proszę, wyjaśniaj w przyjazny sposób i używaj analogii.”
Co się dzieje?
- AI może polecić najprostsze rzeczy: sprawdzić liczbę wierszy, kolumn, rodzaje zmiennych (np. w formie DataFrame: kolumny tekstowe czy liczbowe), a także zaproponować obliczenie średniej, mediany, itp.
- Zwróci też uwagę, że warto zapoznać się z definicjami każdej kolumny (czyli co oznaczają poszczególne zmienne).
2. „Data Cleaning Wizard” – przygotowanie danych
Cel: Uporządkować dane (np. brakujące wartości, wartości odstające) i upewnić się, że zbiór jest gotowy do dalszej analizy.
Przykładowy prompt:
„Zachowuj się jak ekspert od czyszczenia danych. Mam dataset ([zwięźle opisz lub wklej fragment danych]). Pokaż mi krok po kroku, jak zidentyfikować błędne wartości, braki danych, wartości skrajnie odstające (outliers). Wytłumacz, dlaczego to ważne, jak mogę z nimi postąpić (usunąć, uzupełnić, zamienić). Poproszę o wskazówki w stylu ‘uczę przyjaciela’, aby było łatwe do zrozumienia.”
Co zyskujesz?
- Narzędzie AI może zaproponować np. metody imputacji braków danych (średnią, medianą, k-nearest neighbors), sposoby rozpoznania outliers (np. z wykorzystaniem odchyleń od mediany, boxplot).
- W efekcie otrzymasz opis i logiczną listę kroków, co robić w danym kontekście.
3. „Visual Storyteller” – wizualizacja danych
Cel: Przejrzeć dane z perspektywy graficznej, co pomaga dostrzec zależności i wzorce, trudne do wychwycenia w surowych tabelach.
Przykładowy prompt:
„Jesteś kreatywnym ekspertem od wizualizacji danych. Mam zestaw danych ([opis]), chciałbym zobaczyć, jak je zwizualizować, by ujawnić najważniejsze historie. Zaproponuj 3–5 metod wizualizacji i wyjaśnij, dlaczego każda może być przydatna (np. histogram, wykres słupkowy, scatter plot). Podpowiedz, w jakim narzędziu mogę to wykonać i jak interpretować wyniki.”
Efekt:
- AI może zasugerować: „Jeśli masz zmienne ciągłe, zrób histogram, a do porównania grup – boxplot. Do zbadania związku między dwiema zmiennymi ciągłymi – scatter plot.”
- Możesz także zapytać, jak zaimplementować to w Excelu, R, Pythonie czy innej aplikacji.
4. „Statistical Simplifier” – dobór testów i interpretacja wyników
Cel: Osobie, która nie jest statystykiem, często trudno zdecydować, który test statystyczny wybrać (t-test, ANOVA, chi-kwadrat?), a także jak interpretować p-wartości czy wskaźniki efektu.
Przykładowy prompt:
„Wyobraź sobie, że tłumaczysz złożone statystyki na język codzienny. Chcę sprawdzić, czy istnieje związek między [Zmienna A] a [Zmienna B]. Który test statystyczny powinienem użyć i dlaczego? Zależy mi na wyjaśnieniu, jak interpretować wynik testu i co oznacza ‘istotność statystyczna’ w tym kontekście. Proszę, używaj analogii, które pomogą mi zrozumieć sens wyników.”
Co AI zrobi?
- Zaproponuje np. test korelacji (Pearson, Spearman), t-test czy ANOVA – w zależności od natury zmiennych.
- Wyjaśni, że p<0.05 zwykle wskazuje na dość małe prawdopodobieństwo, że wynik jest dziełem przypadku, choć to też zależy od wielu założeń (normalność rozkładu, itp.).
5. „Insight Excavator” – idź poza podstawowe opisy
Cel: Zamiast poprzestać na samych średnich i testach istotności, warto przeanalizować bardziej dogłębnie, jakie wnioski płyną z danych. AI może zasugerować np. analizę regresji, eksplorację zmiennych pośredniczących lub tworzenie hipotez do kolejnych badań.
Przykładowy prompt:
„Postępuj jak entuzjastyczny badacz danych. Mam już podstawowe statystyki i widzę kilka zależności. Pomóż mi wykroczyć poza proste wnioski i zaproponuj pytania pogłębiające. Jakie kolejne kroki mogę podjąć, by odkryć coś ciekawego? Jak sprawdzić, czy w danych nie tkwią jeszcze inne, bardziej subtelne zależności?”
Zastosowanie:
- Narzędzie może zasugerować testowanie interakcji w modelach wieloczynnikowych, hierarchiczną regresję lub klasteryzację (jeśli dane mają taką strukturę).
6. „Presentation Coach” – jak zaprezentować wyniki
Cel: Po zebraniu i przeanalizowaniu danych, doktorant musi zwykle przedstawić wnioski w formie artykułu, posteru lub prezentacji konferencyjnej. AI może pomóc w opracowaniu jasnego storyline’u i stylu retoryki.
Przykładowy prompt:
„Załóżmy, że jesteś życzliwym trenerem prezentacji naukowych. Muszę zaprezentować moje wyniki przed [określonym typem publiczności]. Podpowiedz, jak zorganizować slajdy, jakie kluczowe punkty powinnam zaakcentować i jak mogę odpowiedzieć na potencjalne pytania recenzentów. Wspomnij też o najlepszym sposobie na omówienie ograniczeń badania.”
Co się dzieje?
- AI zaproponuje strukturę prezentacji (slajd: ‘cel i hipoteza’, ‘metody’, ‘wyniki kluczowe’, ‘interpretacja’, ‘ograniczenia i wnioski’), wskaże, by unikać natłoku tekstu i doradzi sposoby radzenia sobie z pytaniami publiczności.
Podsumowanie: Wsparcie AI, ale z kontrolą merytoryczną
Dzięki tym sześciu krokom — od roli „detektywa danych” aż po „presentation coach” — można uczynić pracę nad analizą danych bardziej przystępną, nawet nie będąc wykształconym statystykiem. Kluczowe jest jednak:
- Weryfikuj wszystkie propozycje AI: AI bywa pomocne, ale potrafi też generować błędne obliczenia bądź rady niewłaściwe dla Twojego typu danych.
- Zachowaj własne krytyczne myślenie: Nie rezygnuj z samodzielnego rozumienia, dlaczego np. t-test jest lepszy niż ANOVA w danej sytuacji, czy jak interpretować p<0.05 w kontekście wielokrotnych testów.
- Wskazuj kontekst: Przy formułowaniu promptów opisuj, jakie dane posiadasz i jaki jest Twój cel. AI lepiej doradzi, znając szczegóły.
- Pamiętaj o poufności danych: Jeśli Twoje dane są wrażliwe, lepiej używać narzędzi offline lub w środowiskach zapewniających zgodność z RODO/ HIPAA.
Dla doktorantów, którzy zaczynają przygodę z analizą statystyczną, AI może stać się pomocnym asystentem, który rozbija proces na przystępne kroki i podpowiada kolejne ruchy. Jednak to autor, a nie algorytm, ponosi pełną odpowiedzialność za interpretacje i wnioski — nadal potrzebne jest rozumienie metodologii i logiki badawczej, bez czego żadna aplikacja nie zapewni rzetelności Twojej rozprawy. Powodzenia w analizie danych!