Fra CSV til komplet analytisk rapport med ChatGPT i 5 enkle trin - KDnuggets

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

Fra CSV til komplet analytisk rapport med ChatGPT i 5 enkle trin
Billede af rawpixel.com on Freepik

Uanset hvilken virksomhed du er i, er det vigtigere end nogensinde før i den datadrevne æra at vide, hvordan man analyserer data. Dataanalyse ville gøre det muligt for virksomheder at forblive konkurrencedygtige og give mulighed for at træffe bedre beslutninger.

Vigtigheden af dataanalyse driver hver enkelt til at vide, hvordan man udfører dataanalyse. Nogle gange tager det dog for lang tid at udføre dataanalyse. Det er derfor, vi kunne stole på ChatGPT til at oprette en komplet rapport fra vores datafil.

Denne artikel vil udforske fem enkle trin til at oprette komplette analytiske rapporter fra din CSV-fil. Disse fem trin omfatter:

Trin 1: Import af CSV-filen

Trin 2: Dataoversigt og forbehandling

Trin 3: Dataanalyse

Trin 4: Datavisualisering

Trin 5: Rapportgenerering

Som en forudsætning forudsætter denne artikel, at læseren har abonneret på ChatGPT Plus. Med det i tankerne, lad os komme i gang.

Det første trin er at forberede den CSV-fil, som du vil analysere og oprette en rapport. Denne fil kunne komme fra enhver troværdig kilde, men denne artikel ville bruge Telecom Churn-datasættet fra Kaggle.

Sørg for, at dataene er strukturerede, organiserede og har en klar overskrift. Hvis du har et bestemt mål, som du vil analysere, så glem ikke at inkludere disse data i filen. I vores eksempel ville vi forsøge at udføre en analyse for churn-kolonnen.

Med dataene klar, vedhæft dem til ChatGPT og lad modellen gøre deres arbejde.

Det næste trin er at hente dataoversigten fra vores CSV-fil og forbehandle dem. Indtast følgende prompt, mens du uploader dataene.

Provide the data summary to this file and perform appropriate data processing for the dataset.

Ovenstående prompt giver følgende resultater:

Her er oversigten over dit datasæt:

Antal rækker: 3333

Antal kolonner: 11

Kolonnenavne:

Churn

Account Weeks

Kontraktfornyelse

DataPlan

Dataforbrug

CustServCalls

DayMins

Dagopkald

Månedlig opkrævning

Overagegebyr

RoamMins

Datatyper:

Heltal: Churn, AccountWeeks, ContractRenewal, DataPlan, CustServCalls, DayCalls

Float: DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins

Manglende værdier: Der mangler ingen værdier i nogen af kolonnerne.

ChatGPT kunne tydeligvis læse dataene godt og var i stand til at levere det givne datasæt. Det næste resultat er dataforbehandlingen fra ChatGPT.

Da der ikke mangler værdier i datasættet, vil hovedfokus for datarensning og forbehandling være på:

Kontrollerer for eventuelle afvigelser eller anomalier i dataene.
Normalisering eller standardisering af data om nødvendigt, især for kolonner med kontinuerlige numeriske værdier.
Konvertering af kategoriske data til et format, der er egnet til analyse, hvis det er nødvendigt.

Lad os fortsætte med disse trin.

Fra CSV til komplet analytisk rapport med ChatGPT i 5 enkle trin

Boksplottene giver et visuelt overblik over potentielle outliers i hver numerisk kolonne i dit datasæt. Her er nogle observationer:

AccountWeeks, CustServCalls, DayCalls: Disse kolonner viser en ret normal fordeling med nogle få outliers.
DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins: Disse kolonner viser også nogle outliers, men de ser ud til at være inden for et rimeligt interval, taget i betragtning af dataenes art.
Churn, ContractRenewal, DataPlan: Da disse kolonner er kategoriske/binære data, viser disse kolonner ikke traditionelle outliers.

På baggrund af disse oplysninger kan de næste trin i datarensning og forbehandling omfatte:

Håndtering af outliers: Vi kan beslutte, om vi skal fjerne, begrænse eller på anden måde håndtere outliers baseret på dine specifikke analytiske behov og domæneviden.
Datatransformation: Hvis det er nødvendigt, kan vi normalisere eller standardisere kolonner som DayMins, MonthlyCharge osv., især hvis du planlægger at bruge algoritmer, der er følsomme over for dataskalaen.
Kategorisk datakodning: Konverter kategoriske data til et format, der er egnet til analyse, hvis en sådan transformation er påkrævet.

Du kan lade ChatGPT udføre yderligere trin til datarensning og forbehandling eller lade det være, som det er. For dette eksempel vil vi fortsætte til de næste trin.

Dernæst ville vi udføre dataanalyse med ChatGPT. Dataanalysen afhænger af, hvad du ønsker at opnå. I vores tilfælde ønsker vi at udføre dataanalyse fra Churn POV.

Vi bruger følgende prompt til at udføre dataanalysen med ChatGPT for ovenstående tilfælde.

Please perform the data analysis based on the data above with respect to the churn data.

Dataanalysen kan ses i det følgende resultat.

For at udføre dataanalyse med hensyn til churn-data, vil vi fokusere på at forstå, hvordan forskellige faktorer relaterer til kunde-churn. Churn, som er en binær variabel (0 for ingen churn, 1 for churn), analyseres typisk gennem klassifikationsmetoder og ved at undersøge sammenhænge med andre variable. Her er planen:

Korrelationsanalyse: Til at starte med vil vi se på, hvordan hver numerisk funktion korrelerer med churn. Dette giver os en indledende forståelse af, hvilke faktorer der kan være tættere relateret til churn.

Statistiske test: For kategoriske variabler som ContractRenewal og DataPlan kan vi bruge statistiske test til at se, om der er signifikante forskelle i churn rater på tværs af forskellige kategorier.

Visuel analyse: Vi laver nogle visualiseringer for yderligere at udforske disse relationer. Dette inkluderer sammenligning af frafaldsrater på tværs af forskellige grupper og plotning af nøglevariabler mod afgang.

Opsummerende statistik: Vi leverer oversigtsstatistikker for forskellige grupper baseret på churn-status for at se, om der er mærkbare forskelle i gennemsnit eller fordelinger.

Lad os starte med korrelationsanalysen og derefter gå videre til de næste trin.

Korrelationsanalyse med Churn

Korrelationen mellem forskellige variable med churn er som følger (fra stærkeste negative til stærkeste positive korrelation):

Negativ korrelation:

Kontraktfornyelse: Stærkeste negative korrelation. Angiver, at kunder, der ikke fornyer deres kontrakter, er mere tilbøjelige til at frafalde.
DataPlan: Kunder uden en dataplan er lidt mere tilbøjelige til at frafalde.
DataUsage: Højere dataforbrug mindsker en smule sandsynligheden for churn.

Positiv sammenhæng:

AccountWeeks, DayCalls: Meget svag positiv korrelation, hvilket tyder på minimal indvirkning på churn.
RoamMins: En lille stigning i churn-sandsynlighed med øgede roamingminutter.
MonthlyCharge: Lidt højere churn rater med øgede månedlige gebyrer.
OverageFee: Højere overagegebyrer er moderat korreleret med øget churn.
DayMins: Højere daglige minutter er moderat korreleret med øget churn.
CustServCalls: Stærk positiv korrelation. Flere kundeserviceopkald er forbundet med højere churn rater.

Baseret på disse sammenhænge ser det ud til, at faktorer som kontraktfornyelse, kundeserviceopkald, daglige minutter og overskudsgebyrer er tættere forbundet med afgang. Vi kan yderligere udforske disse faktorer gennem visuel analyse og statistiske test, især for kategoriske variabler som ContractRenewal og DataPlan.

Visuel analyse

Fra CSV til komplet analytisk rapport med ChatGPT i 5 enkle trin

Visualiseringerne giver værdifuld indsigt i forholdet mellem forskellige variabler og churn:

Churn ved ContractRenewal og DataPlan:

Kontraktfornyelse: En betydelig forskel i frafaldsrater er tydelig. Kunder, der ikke har fornyet deres kontrakter, viser en højere afgang.
DataPlan: Der er en mærkbar forskel i churn rater baseret på, om kunder har en dataplan eller ej, med dem uden en dataplan, der viser højere churn.

Numeriske variabler (CustServCalls, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee) efter Churn:

CustServCalls: Kunder med højere antal kundeserviceopkald har en tendens til at churne mere.
DayMins: Højere daglige minutter er forbundet med en større sandsynlighed for churn.
MonthlyCharge: Højere månedlige gebyrer korrelerer med en øget churn rate.
OverageFee: Højere overagegebyrer er også forbundet med øget churn.

Konklusioner fra analysen

Kontraktfornyelsesstatus og tilstedeværelsen af en dataplan er væsentlige faktorer i kundeafgang.
Højt forbrug (i form af dagminutter) og høje gebyrer (månedlige gebyrer og overskudsgebyrer) er forbundet med højere churn-rater.
Et højere antal kundeserviceopkald er en stærk indikator for potentiel afgang.

Næste trin

Baseret på denne indsigt kan der udvikles målrettede strategier for at reducere afgang, såsom at forbedre kundeservice, revidere prisstrategier eller tilbyde incitamenter til kontraktfornyelse og abonnement på dataplaner.

Med en enkelt prompt kan vi se, hvor godt ChatGPT kunne give os den komplette dataanalyse og komme med indsigt fra dataene. Du kan justere analysemålene og starte derfra.

Datavisualiseringen er en understøttende aktivitet for at forbedre dataanalysen og den overordnede rapport. Ved at have visualiseringen kan vi få en mere omfattende rapport til at forstå vores data.

Ved at bruge følgende prompt kan vi udføre datavisualiseringen med ChatGPT.

Please perform data visualization from the data analysis to explain the data better.

For at forbedre forståelsen af dataanalyseresultaterne vil jeg skabe en række visualiseringer, der tydeligt viser de vigtigste resultater relateret til kundeafgang. Disse visualiseringer vil omfatte:

Søjleplot for kategoriske variable:

Sammenligning af churn rater for kunder med og uden kontraktfornyelse.
Sammenligning af churn rates for kunder med og uden et dataabonnement.
Boksplot for numeriske nøglevariabler:

Kundeserviceopkald vs Churn.

Daglige minutter vs Churn.
Månedlige gebyrer vs Churn.
Overagegebyrer vs Churn.

Varmekort over korrelation:

At visualisere korrelationen af alle variabler med churn.

Fra CSV til komplet analytisk rapport med ChatGPT i 5 enkle trin

Visualiseringen ville vise alle de vigtige plots, der indkapsler hele datasættet. Vi kan bede om mere detaljerede beskrivelser for hver grund, som du kan prøve selvstændigt.

Det sidste trin er at generere rapporten baseret på de foregående trin. Desværre kan ChatGPT muligvis ikke fange al beskrivelsen og indsigten fra dataanalysen, men vi kan stadig have den simple version af rapporten.

Brug følgende prompt til at generere en PDF-rapport baseret på den tidligere analyse.

Please provide me with the pdf report from the first step to the last step.

Du får PDF-linkresultatet med din tidligere analyse dækket. Prøv at gentage trinene, hvis du føler, at resultatet er utilstrækkeligt, eller hvis der er ting, du vil ændre.

Dataanalyse er en aktivitet, som alle bør kende, da det er en af de mest nødvendige færdigheder i den nuværende æra. Men at lære om at udføre dataanalyse kan tage lang tid. Med ChatGPT kan vi minimere al den aktivitetstid.

I denne artikel har vi diskuteret, hvordan man genererer en komplet analytisk rapport fra CSV-filer i 5 trin. ChatGPT giver brugerne ende-til-ende dataanalyseaktivitet, fra import af filen til fremstilling af rapporten.

Cornellius Yudha Wijaya er en data science assisterende leder og dataskribent. Mens han arbejder på fuld tid hos Allianz Indonesia, elsker han at dele Python- og Data-tips via sociale medier og skrivemedier.