在這裡，您將學習如何指示 ChatGPT 從 Excel 檔案中提取最重複的 1 字、2 字和 3 字查詢。 此分析可深入了解所分析的 Reddit 子版塊中最常用的單詞，有助於發現流行主題。 結果將是一個包含三個選項卡的 Excel 工作表，每個選項卡對應一種查詢類型。
建構提示：解釋圖書館和資源
在此提示中，我們將指示 ChatGPT 讀取 Excel 文件，操作其數據，並使用 Pandas 庫將結果保存在另一個 Excel 文件中。 為了進行更全面、更準確的分析，請結合「問題標題」和「問題文字」欄位。 這種合併提供了更豐富的數據集用於分析。
下一步是將大塊文字分解為單字或單字集，這個過程稱為標記化。 NLTK 庫可以有效地處理這個問題。
此外，為了確保標記化僅捕獲有意義的單字並排除常見單字或標點符號，提示將包括使用 NLTK 工具（如 RegexpTokenizer 和 stopwords）的說明。
為了增強過濾過程，我們的提示指示 ChatGPT 創建 50 個補充停用詞的列表，過濾掉可能在 subreddit 討論中流行但不包含在 NLTK 停用詞中的口語短語或常見表達方式。 此外，如果您希望排除特定單字，您可以手動建立一個清單並將其包含在提示中。
清理資料後，使用集合模組中的 Counter 類別來識別最常出現的單字或片語。 將結果儲存在名為「combined-queries.xlsx」的新 Excel 檔案中。 該文件將包含三個不同的工作表：“一個字查詢”、“兩個字查詢”和“三個字查詢”，每個表都顯示查詢及其提及頻率。
建置提示可確保高效的資料擷取、處理和分析，利用每個階段最合適的 Python 程式庫。
測試資料擷取範例提示以及改進建議
下面是一個捕獲上述要點的提示範例。 要使用此提示，只需將其複製並貼上到 ChatGPT 中即可。 需要注意的是，您無需嚴格遵守此提示； 請隨意根據您的具體需求進行修改。
「讓我們從名為 ‘ 的 Excel 檔案中提取最重複的 1 字、2 字和 3 字查詢檔名.xlsx。’ 使用 Pandas 等 Python 函式庫進行資料操作。
首先閱讀 Excel 檔案並合併「問題標題」和「問題文字」欄位。 安裝並使用 NLTK 庫及其必要的資源（如 Punkt）進行標記化，確保標點符號和其他非字母數字字元在此過程中被過濾掉。 對組合文字進行分詞以產生單字、雙字和三字查詢。
在分析頻率之前，使用 NLTK 庫過濾掉常見的停用詞。 除了 NLTK 停用詞之外，還包含 50 個常見助動詞、縮寫和口語短語的額外停用詞列表。 此附加清單應重點關注「我願意」、「我應該」、「我不」等短語，並與 NLTK 停用詞一起使用。
清理資料後，使用集合模組中的 Counter 類別來確定最頻繁的單字、雙字和三字查詢。
將結果儲存在名為「combined-queries.xlsx」的新 Excel 檔案中的三個單獨的工作表中。 這些工作表應命名為「單字查詢」、「雙字查詢」和「三字查詢」。 每張表都應列出查詢以及它們在 Reddit 上被提及的次數。
顯示 3 個表中前 5 個查詢的清單及其每組的計數。”
優化關鍵字數量以加快輸出速度
從許多問題中提取資料時，請考慮請求更少的關鍵字作為輸出，以加快流程。 例如，如果您已從 400 個問題中提取數據，您可能會要求 ChatGPT 僅顯示前 3 個關鍵字。 如果您想查看更多關鍵字，只需下載該檔案即可。 這種方法將減少 ChatGPT 的處理時間。
精簡直接輸出的提示
如果您繼續遇到中斷，但對了解工作流程不感興趣，請考慮在提示末尾添加以下行：“無需任何解釋； 只需提供輸出。」 此指令指示 ChatGPT 專注於提供所需的輸出。
透過 ChatGPT 獲得數據驅動的 SEO 見解
現在，您已經準備了兩個資料集； 第一個是問題清單及其 URL、評論數量和按讚數。 同時，第二個是單字、雙字和三字查詢的清單。
若要使用 ChatGPT 分析或視覺化此數據，請使用 Noteable 外掛程式或從 Noteable 應用程式下載 Excel 檔案並將其上傳到 ChatGPT 數據分析工具。 對於本指南，請繼續使用 Noteable 外掛程式以保持相同聊天中的一致性。
