ChatGPT w analizie danych pomaga sprawdzić zawartość pliku, obliczyć zestawienia, przygotować wykresy i wyjaśnić wyniki. Zacznij od przesłania CSV lub arkusza Excel, opisz pytanie, a następnie poproś o kontrolę danych przed obliczeniami. Najważniejsze liczby porównaj z plikiem źródłowym — sam przekonujący opis nie potwierdza poprawności analizy.
Poniżej przejdziesz przez przykład sprzedaży: od zapisania pliku po sprawdzenie sumy i przygotowanie wyników do raportu. Nie musisz znać Pythona. W części zadań ChatGPT uruchamia go do obliczeń, co opisuje dokumentacja analizy danych OpenAI. Nadal trzeba sprawdzić, jakie dane i reguły zostały wykorzystane.
Informacje o funkcjach i dostępności sprawdzono 10 października 2026 r. Przykład obliczeniowy wykorzystuje dane syntetyczne.
Co przygotować przed analizą pliku w ChatGPT?
Potrzebujesz pliku, którego znaczenie rozumiesz, oraz konkretnego pytania. „Jaka jest wartość sprzedaży netto według regionu, po uwzględnieniu zwrotów?” określa zadanie znacznie dokładniej niż „Przeanalizuj sprzedaż”. Podaj także okres, walutę i to, co oznacza pojedynczy wiersz.
Analiza danych i przesyłanie plików są dostępne również w planie Free, z ograniczeniami. Dostęp do tabel i wykresów interaktywnych jest opisany osobno w aktualnym porównaniu planów ChatGPT. Do rozpoczęcia ćwiczenia nie zakładaj z góry konieczności zakupu Plus; sprawdź funkcje dostępne na swoim koncie i ewentualne komunikaty o osiągnięciu limitu.
Do pracy z liczbami wybierz uporządkowany CSV lub XLSX. Oficjalna instrukcja przesyłania plików wymienia również XLS i TSV. Zachowaj oryginał, pracuj na kopii i ogranicz dane do kolumn potrzebnych do zadania. Dane firmowe przesyłaj wyłącznie w środowisku dopuszczonym przez organizację.
- Umieść nazwy kolumn w jednym wierszu nagłówków i wyjaśnij skróty.
- Określ jednostkę rekordu: transakcja, pozycja zamówienia, klient albo odpowiedź ankietowa.
- Przy kilku arkuszach wskaż nazwę tego, który ma zostać przeanalizowany.
- Zapisz liczbę wierszy i znaną sumę z oryginału. Przydadzą się do kontroli importu.
Szczególną uwagę zwróć na polskie formatowanie. W pliku z wartościami takimi jak 100,00 przecinek jest separatorem dziesiętnym; separatorem pól może być wtedy średnik. Ustal format daty, zwłaszcza przy zapisie 03.04.2026, oraz zachowaj identyfikatory z zerami na początku jako tekst. Nie usuwaj polskich znaków ani nie zamieniaj wszystkich przecinków w pliku bez sprawdzenia ich roli.
ChatGPT w analizie danych krok po kroku: przykład sprzedaży
Syntetyczne dane do ćwiczenia. Poniższe rekordy zostały przygotowane do pokazania sposobu analizy. Nie opisują wyników rzeczywistej firmy. Podane dalej kwoty są niezależnie sprawdzonymi wartościami kontrolnymi, a nie zapisem odpowiedzi zaobserwowanej w konkretnej sesji ChatGPT.
1. Zapisz CSV i prześlij go do rozmowy
Skopiuj poniższą zawartość do edytora zwykłego tekstu. Zapisz ją w kodowaniu UTF-8 jako sprzedaz-przyklad.csv. Sprawdź, czy plik ma rzeczywiście rozszerzenie .csv, a nie .csv.txt. Zachowaj średniki, przecinki i pustą wartość regionu w ostatnim wierszu.
transakcja_id;data;region;produkt;ilosc;cena_netto_pln;wartosc_netto_pln T001;2026-01-02;Północ;A;2;100,00;200,00 T002;2026-01-03;Południe;B;1;150,00;150,00 T003;2026-01-04;Północ;A;3;100,00;300,00 T004;2026-01-05;Południe;B;2;150,00;300,00 T004;2026-01-05;Południe;B;2;150,00;300,00 T005;2026-02-02;Północ;A;1;100,00;100,00 T006;2026-02-03;Południe;B;1;150,00;150,00 T007;2026-02-04;Północ;A;-1;100,00;-100,00 T008;2026-02-05;;B;2;150,00;300,00
Daty mają format YYYY-MM-DD, kwoty są wyrażone w PLN i nie zawierają VAT. Kolumna ilosc oznacza liczbę sztuk, cena_netto_pln cenę jednostkową, a wartosc_netto_pln wartość rekordu. W tym przykładzie unikalny transakcja_id identyfikuje jedną transakcję. W prawdziwym eksporcie zamówienie może zajmować kilka wierszy, więc definicję rekordu zawsze trzeba ustalić osobno.
Rozpocznij nową rozmowę w ChatGPT, otwórz menu narzędzi przy polu wiadomości i wybierz dodanie pliku. W instrukcji OpenAI angielska nazwa tej opcji brzmi „Add photos or files”. Dołącz zapisany CSV, a potem wyślij polecenie kontrolne z kolejnego kroku.
2. Sprawdź, czy ChatGPT poprawnie odczytał dane
Najpierw sprawdź import. Dzięki temu wykryjesz problem z liczbami lub kolumnami, zanim wpłynie on na końcowe zestawienie.
Sprawdź załączony sprzedaz-przyklad.csv. Separator pól to średnik, separator dziesiętny to przecinek, kodowanie UTF-8, a daty mają format YYYY-MM-DD. Kwoty są w PLN, bez VAT. Celem będzie obliczenie wartości sprzedaży netto według regionu z uwzględnieniem zwrotów. Na razie: 1. Podaj liczbę wierszy bez nagłówka i liczbę kolumn. 2. Wymień kolumny i rozpoznane typy danych. 3. Wskaż brakujące wartości, identyczne wiersze i wartości ujemne. 4. Pokaż rekordy wymagające sprawdzenia. Nie usuwaj ani nie uzupełniaj danych. Jeśli nie udało się odczytać całego pliku, powiedz, jaki zakres został sprawdzony.
Poprawny audyt tego pliku powinien wskazać 9 wierszy danych i 7 kolumn, jedną dodatkową identyczną kopię rekordu T004, ujemną ilość i kwotę w T007 oraz brak regionu w T008. Jeżeli liczby się nie zgadzają, wróć do pliku i sposobu jego odczytu.
Przy większym własnym zbiorze możesz rozszerzyć tę kontrolę o analizę eksploracyjną, czyli EDA: zakres dat, liczebność grup, rozkład wartości oraz średnią i medianę wybranej kolumny. Wskaż, które kolumny są miarami. Średnia z numerów klientów nie ma użytecznego znaczenia, choć identyfikatory mogą wyglądać jak liczby.
Sam komunikat o dodaniu załącznika nie potwierdza pełnego odczytu. OpenAI opisuje sytuacje, w których rozmiar, złożoność lub struktura pliku utrudniają kompletną analizę. Poproś o wskazanie wykorzystanych arkuszy, liczby rekordów i ewentualnych pominięć.
3. Ustal reguły dla duplikatu, zwrotu i pustego regionu
W tym ćwiczeniu wiadomo, skąd pochodzą trzy nietypowe sytuacje. Zastosuj poniższe reguły, zachowując oryginalny plik:
- Duplikat T004: druga identyczna kopia została dodana celowo. Usuń tylko tę dodatkową kopię. Powtarzający się identyfikator w innym pliku może oznaczać kolejną pozycję zamówienia.
- Zwrot T007: ilość
-1i wartość-100,00oznaczają zwrot. Zachowaj je, ponieważ obniżają wartość sprzedaży. - Brak regionu w T008: przypisz etykietę
Nieprzypisany. Kwota 300,00 PLN nadal należy do zbioru; brak kategorii nie oznacza braku transakcji.
Pracuj na kopii danych. Usuń tylko dodatkową identyczną kopię T004. Zachowaj zwrot T007. Pusty region w T008 oznacz jako „Nieprzypisany”, bez zgadywania regionu. Po tych zmianach oblicz sumę kolumny wartosc_netto_pln dla całego zbioru oraz osobno dla każdej wartości region. Uwzględnij wartości ujemne. Sprawdź, czy suma grup zgadza się z sumą wszystkich rekordów. Pokaż liczbę wierszy i sumę przed zmianami oraz po zmianach. Dołącz krótki wykaz wykonanych operacji. Jeśli używasz narzędzia obliczeniowego, pokaż wynik jego wykonania i zastosowaną metodę.
Tak opisane polecenie ogranicza zgadywanie. Przy własnych danych najpierw ustal znaczenie braków i nietypowych wartości. Pusta komórka może oznaczać brak pomiaru, a zero rzeczywistą wartość — nie traktuj ich automatycznie tak samo.
4. Porównaj wynik z wartościami kontrolnymi
Po zastosowaniu wskazanych reguł zestawienie powinno wyglądać następująco:
| Kontrola | Przed usunięciem duplikatu | Po zastosowaniu reguł |
|---|---|---|
| Liczba wierszy danych | 9 | 8 |
| Suma wartosc_netto_pln | 1 700,00 PLN | 1 400,00 PLN |
Różnica wynosi 300,00 PLN, czyli wartość jednej dodatkowej kopii T004. Etykieta Nieprzypisany nie zmienia kwoty, a zwrot pozostaje w obliczeniu.
| Region | Wartość netto z uwzględnieniem zwrotów |
|---|---|
| Południe | 600,00 PLN |
| Północ | 500,00 PLN |
| Nieprzypisany | 300,00 PLN |
| Razem | 1 400,00 PLN |
Kontrola sumy: 600 + 500 + 300 = 1 400 PLN. Możesz wykonać ją zwykłym kalkulatorem. Dodatkowo dla regionu Północ sprawdź bezpośrednio rekordy: 200 + 300 + 100 − 100 = 500 PLN. Porównujesz w ten sposób zestawienie z danymi wejściowymi, zamiast polegać wyłącznie na deklaracji modelu.
Jeżeli podczas grupowania zniknie transakcja bez regionu, zobaczysz niepełny wynik 1 100 PLN. To konkretny sygnał, aby sprawdzić obsługę brakujących kategorii. Z kolei usunięcie ujemnego zwrotu zawyżyłoby poprawny wynik do 1 500 PLN.
Sprawdź również zależność między ilością, ceną a wartością. Dla T003 jest to 3 × 100 = 300 PLN, a dla T007: −1 × 100 = −100 PLN. Taką kontrolę wybranych wierszy możesz powtórzyć w arkuszu.
Poproś o metodę lub kod, gdy potrzebujesz prześledzić obliczenia. Widoczny fragment programu nie dowodzi jeszcze, że został uruchomiony. Nawet poprawnie wykonany kod może liczyć niewłaściwy wskaźnik, jeśli przyjęto błędne znaczenie kolumn. Tutaj liczysz wartość sprzedaży netto po zwrotach; bez danych o kosztach nie obliczysz zysku.
5. Dobierz wykres i oddziel obserwacje od wyjaśnień
Dla trzech regionów wybierz wykres słupkowy: jego zadaniem jest porównanie kwot. Zachowaj kategorię Nieprzypisany, podpisz oś w PLN i rozpocznij skalę wartości od zera. Dzięki temu długości słupków odpowiadają porównywanym wielkościom.
Na podstawie zweryfikowanego zestawienia przygotuj wykres słupkowy wartości sprzedaży netto według regionu. Posortuj regiony malejąco według kwoty, zachowaj „Nieprzypisany”, podpisz jednostkę PLN i pokaż wartości słupków. Oś wartości rozpocznij od zera. Dodaj krótki opis: co wynika z danych, czego nie można z nich ustalić i co warto sprawdzić dalej. Nie przypisuj przyczyn różnic bez dodatkowych danych. Zaznacz, że są to dane syntetyczne.
Uzasadniona obserwacja brzmi: w tym zbiorze Południe ma 600,00 PLN, czyli o 100,00 PLN więcej niż Północ. Nie wynika z tego, że zespół sprzedaży na Południu działa skuteczniej. Nie znamy liczby klientów, budżetów, potencjału regionów ani kompletności eksportu.
Również daty z dwóch miesięcy nie wystarczą do stwierdzenia trwałego trendu. Rekordy ze stycznia sumują się do 950,00 PLN, a z lutego do 450,00 PLN, ale przykład nie przedstawia pełnych miesięcznych wyników firmy. Używaj tych wartości jako dodatkowej kontroli, bez prognozowania na ich podstawie.
Przy innych danych dobierz wykres do pytania: liniowy do zmian w czasie, histogram do rozkładu wartości, a punktowy do związku dwóch zmiennych liczbowych. Zależność widoczna na wykresie sama w sobie nie ustala przyczyny. Najpierw określ, jakie porównanie ma zobaczyć odbiorca.
6. Zapisz tabelę, wykres i opis przekształceń
Zachowaj wynik razem z informacją, jak powstał. Sam obraz wykresu nie wyjaśnia, czy usunięto duplikaty i jak potraktowano zwroty.
Przygotuj do pobrania: - oczyszczone dane jako sprzedaz-oczyszczona.csv; - zestawienie regionów jako sprzedaz-regiony.csv; - wykres jako sprzedaz-regiony.png. Dla plików CSV użyj UTF-8, separatora pól ; i przecinka dziesiętnego. Zachowaj oryginalne dane bez zmian. Dodaj krótki opis reguł: usunięty duplikat, zachowany zwrot, oznaczony brak regionu, 8 rekordów i suma 1 400,00 PLN. Jeśli nie możesz utworzyć któregoś pliku, powiedz to i podaj jego zawartość w dostępnej formie. Nie przedstawiaj samej nazwy pliku jako działającego linku.
Jeśli na Twoim koncie pojawi się tabela interaktywna, jej przycisk pobierania eksportuje CSV; dokumentacja opisuje też pobieranie wykresu jako PNG. Zobacz instrukcję pracy z tabelami i wykresami. Zwykła tabela w odpowiedzi może nie mieć takiego przycisku — wtedy poproś o utworzenie pliku albo skopiuj dane.
Format pliku pobranego z przycisku może różnić się od ustawień wskazanych w poleceniu. Po pobraniu otwórz CSV w edytorze tekstowym lub zaimportuj go ze wskazaniem separatorów. Sprawdź polskie znaki, podział na kolumny i to, czy kwoty są liczbami. Powtórz kontrolę 8 rekordów i sumy 1 400,00 PLN w pliku z oczyszczonymi danymi.
Co zrobić, gdy wynik różni się od danych źródłowych?
Najpierw ustal, na którym etapie pojawiła się różnica: podczas odczytu, filtrowania, czyszczenia, grupowania czy eksportu. Poprawiaj jedną przyczynę naraz i zapisuj wpływ zmiany na liczbę rekordów oraz sumę.
| Objaw | Co sprawdzić | Następny krok |
|---|---|---|
| Kwoty są tekstem lub mają złą wartość | Separator dziesiętny, separator pól, spacje i symbole waluty | Pokaż kilka surowych wartości i ustal sposób ich konwersji. Nie zamieniaj znaków w całym pliku bez kontroli. |
| Dane trafiły do niewłaściwego miesiąca | Format daty, zakres okresu i ewentualne daty zapisane jako tekst | Wskaż jednoznaczny format i sprawdź najwcześniejszą oraz najpóźniejszą datę po odczycie. |
| Suma grup jest niższa niż suma całego pliku | Puste kategorie, dodatkowe filtry, pominięte arkusze | Zsumuj liczebności wszystkich grup i porównaj je z liczbą rekordów wejściowych; uwzględnij także grupę dla brakującej kategorii. |
| Wynik rośnie po połączeniu dwóch tabel | Powtarzające się klucze i zwielokrotnione dopasowania | Sprawdź unikalność klucza oraz liczbę wierszy przed połączeniem i po nim. |
| Pobrany CSV otwiera się w jednej kolumnie | Sposób importu i rzeczywisty separator pól | Zaimportuj plik z właściwym separatorem zamiast zakładać, że automatyczne otwarcie odczyta go poprawnie. |
Jeżeli plik nie daje się przesłać, sprawdź format, wielkość i komunikat dotyczący limitu. OpenAI podaje dla CSV i arkuszy limit około 50 MB, zależny od rozmiaru wierszy; szczegóły zawiera dokumentacja limitów przesyłania. Zmniejsz zakres do potrzebnych danych, zachowując informację o wybranym okresie i filtrach.
Przy komunikacie „Download failed” lub „File Not Found” jedną z możliwych przyczyn jest wygaśnięcie wygenerowanego linku. Poproś o ponowne utworzenie pliku i pobierz nowy wynik. OpenAI opisuje ten przypadek w instrukcji rozwiązywania błędów ChatGPT.
Jak przenieść ten sposób pracy na inne dane?
Przy analizie ankiet zdefiniuj, czy jednostką jest osoba, odpowiedź czy zaznaczona opcja. Oddziel brak odpowiedzi od oceny zero. Jeśli klasyfikujesz wypowiedzi otwarte, ustal kategorie i ręcznie sprawdź próbkę przypisań, zanim wykorzystasz ich liczebność w raporcie.
Przy danych marketingowych określ definicję konwersji, okres i źródło danych. Wskaźnik dla całego zbioru obliczaj z właściwych sum, na przykład łącznych konwersji i łącznych wizyt. Średnia z procentów kampanii o różnej liczbie wizyt może opisywać inny wskaźnik, niż zamierzasz.
Możesz również łączyć dane z kilku plików przez wspólny identyfikator. Przed połączeniem wyjaśnij, który plik zawiera klientów, a który transakcje, oraz co powinno się stać z rekordami bez dopasowania. Po połączeniu sprawdź, czy liczba wierszy i sumy zmieniły się zgodnie z oczekiwaniem.
Kiedy pracować w czacie, arkuszu lub środowisku BI?
Wybór zależy od miejsca przechowywania danych i od tego, co ma powstać. Jednorazowe pytanie do eksportu, edycja skoroszytu i raport firmowy z kontrolą dostępu wymagają różnych sposobów pracy.
- Plik w rozmowie: wybierz go do konkretnej analizy eksportu, sprawdzenia jakości danych lub przygotowania zestawienia. Zapisz datę eksportu i zakres, ponieważ wyjaśniają, czego dotyczy wynik.
- Praca wewnątrz arkusza: przy edycji komórek, formuł i wielu zakładek rozważ ChatGPT for Excel lub Google Sheets. To integracje działające w panelu arkusza i wymagające odpowiedniej instalacji oraz dostępu. Samo dołączenie XLSX do rozmowy nie oznacza pracy w otwartym skoroszycie.
- Połączone dane firmowe i BI: gdy potrzebujesz wspólnych definicji wskaźników, uprawnień i odświeżanych raportów, ustal proces z zespołem danych. OpenAI opisuje agenta danych w ChatGPT Work, który korzysta z zatwierdzonych źródeł i tworzy pulpity. Dostęp zależy między innymi od połączeń i ról dopuszczonych przez administratora.
Jeżeli analiza wymaga dokładnie odtwarzalnych obliczeń, zachowaj także kod, wersję danych i parametry uruchomienia. SQL lub skrypt w Pythonie mogą być częścią takiego procesu. Dobierz narzędzia do wymaganego poziomu kontroli, zamiast oceniać je wyłącznie na podstawie wyglądu końcowego wykresu.
Dane firmowe: ustawienia treningu i usuwanie plików
Przed przesłaniem danych klientów lub pracowników uzgodnij zakres z osobą odpowiedzialną za ochronę danych w organizacji. Do nauki wykorzystaj zestaw syntetyczny z tego artykułu. Usunięcie nazwiska z rzeczywistego pliku nie powinno być automatycznie traktowane jako wystarczające przygotowanie danych do udostępnienia.
Na koncie osobistym ustawienie użycia nowych rozmów do trenowania modeli znajdziesz w menu konta: Settings → Data controls → Improve the model for everyone. Wyłączenie tej opcji nie usuwa zapisanych rozmów. Pamiętaj również o opisanym przez OpenAI wyjątku dotyczącym przekazywania opinii o odpowiedziach, które może obejmować wykorzystanie powiązanej rozmowy. Szczegóły przedstawiają zasady kontroli danych.
W przestrzeniach Business, Enterprise i Edu treści nie są domyślnie używane do trenowania modeli, lecz nadal obowiązują zasady dostępu i przechowywania przyjęte przez organizację. Sprawdź je przed wyborem miejsca pracy z poufnym plikiem.
Usunięcie rozmowy i usunięcie pliku to osobne czynności. Jeżeli plik pozostaje zapisany w Library, skasowanie samego czatu nie usuwa tej kopii. Zgodnie z zasadami przechowywania rozmów i plików trzeba osobno zarządzać zapisanym plikiem oraz rozmową. Ustal także, kto może korzystać z wyeksportowanego raportu i gdzie ma on być przechowywany.