Dal CSV al report analitico completo con ChatGPT in 5 semplici passaggi – KDnuggets

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Indipendentemente dal settore in cui operi, sapere come analizzare i dati è più importante che mai nell'era basata sui dati. L’analisi dei dati consentirebbe alle aziende di rimanere competitive e fornirebbe la capacità di prendere decisioni migliori.

L'importanza dell'analisi dei dati spinge ogni individuo a sapere come eseguire l'analisi dei dati. Tuttavia, a volte è necessario troppo tempo per condurre l’analisi dei dati. Ecco perché potremmo fare affidamento su ChatGPT per creare un report completo dal nostro file di dati.

Questo articolo esplorerà cinque semplici passaggi per creare report analitici completi dal tuo file CSV. Questi cinque passaggi includono:

Passaggio 1: importazione del file CSV

Passaggio 2: riepilogo e preelaborazione dei dati

Passaggio 3: analisi dei dati

Passaggio 4: visualizzazione dei dati

Passaggio 5: generazione di report

Come prerequisito, questo articolo presuppone che il lettore sia iscritto a ChatGPT Plus. Con questo in mente, cominciamo.

Il primo passo è preparare il file CSV che desideri analizzare e creare un report. Questo file potrebbe provenire da qualsiasi fonte affidabile, ma questo articolo utilizzerebbe il set di dati Telecom Churn Kaggle.

Assicurati che i dati siano strutturati, organizzati e abbiano un'intestazione chiara. Se hai un determinato target che desideri analizzare, non dimenticare di includere tali dati nel file. Nel nostro esempio, proveremo a eseguire un'analisi per la colonna del tasso di abbandono.

Con i dati pronti, allegali al ChatGPT e lascia che il modello faccia il suo lavoro.

Il passaggio successivo è ottenere il riepilogo dei dati dal nostro file CSV e preelaborarli. Inserisci la seguente richiesta mentre carichi i dati.

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

Il prompt precedente fornisce i seguenti risultati:

Ecco il riepilogo del set di dati:

Numero di righe: 3333

Numero di colonne: 11

Nomi delle colonne:

Zangola

Settimane dell'account

Rinnovo del contratto

Piano dati

Utilizzo dei dati

CustServCalls

GiornoMin

DayCalls

Addebito mensile

Commissione per eccedenza

RoamMins

Tipi di dati:

Numero intero: Churn, AccountWeeks, ContractRenewal, DataPlan, CustServCalls, DayCalls

Float: utilizzo dati, minuti giornalieri, addebito mensile, tariffa in eccesso, minuti roaming

Valori mancanti: Non ci sono valori mancanti in nessuna delle colonne.

ChatGPT chiaramente poteva leggere bene i dati ed era in grado di fornire il set di dati specificato. Il risultato successivo è la preelaborazione dei dati da ChatGPT.

Poiché non ci sono valori mancanti nel set di dati, l'obiettivo principale della pulizia e della preelaborazione dei dati sarà su:

• Verifica di eventuali valori anomali o anomalie nei dati.
• Normalizzare o standardizzare i dati se necessario, soprattutto per colonne con valori numerici continui.
• Conversione dei dati categorici in un formato adatto all'analisi, se necessario.

Procediamo con questi passaggi. 
 

I boxplot forniscono una panoramica visiva dei potenziali valori anomali in ciascuna colonna numerica del set di dati. Ecco alcune osservazioni:

• AccountWeeks, CustServCalls, DayCalls: queste colonne mostrano una distribuzione abbastanza normale con alcuni valori anomali.
• DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins: anche queste colonne mostrano alcuni valori anomali, ma sembrano rientrare in un intervallo ragionevole, considerando la natura dei dati.
• Churn, ContractRenewal, DataPlan: essendo dati categoriali/binari, queste colonne non mostrano valori anomali tradizionali.

Date queste informazioni, i passaggi successivi nella pulizia e nella preelaborazione dei dati potrebbero includere:

• Gestione dei valori anomali: possiamo decidere se rimuovere, limitare o gestire in altro modo i valori anomali in base alle specifiche esigenze analitiche e alla conoscenza del dominio.
• Trasformazione dei dati: se necessario, possiamo normalizzare o standardizzare colonne come DayMins, MonthlyCharge, ecc., soprattutto se prevedi di utilizzare algoritmi sensibili alla scala dei dati.
• Codifica dei dati categorici: converte i dati categorici in un formato adatto all'analisi, se è richiesta una tale trasformazione.

Puoi lasciare che ChatGPT esegua passaggi aggiuntivi per la pulizia e la preelaborazione dei dati o lasciarlo così com'è. Per questo esempio, continueremo con i passaggi successivi.

Successivamente, eseguiremo l'analisi dei dati con ChatGPT. L'analisi dei dati dipende da ciò che si desidera ottenere. Nel nostro caso, vogliamo eseguire l'analisi dei dati dal POV Churn.

Utilizziamo il seguente prompt per eseguire l'analisi dei dati con ChatGPT per il caso precedente.

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

L'analisi dei dati può essere vista nel seguente risultato.

Per eseguire l'analisi dei dati rispetto ai dati sull'abbandono, ci concentreremo sulla comprensione di come i diversi fattori si collegano all'abbandono dei clienti. Il tasso di abbandono, essendo una variabile binaria (0 per assenza di abbandono, 1 per abbandono), viene tipicamente analizzato attraverso metodi di classificazione ed esaminando le relazioni con altre variabili. Ecco il piano:

1. Analisi di correlazione: per iniziare, esamineremo come ciascuna caratteristica numerica è correlata al tasso di abbandono. Questo ci dà una prima comprensione di quali fattori potrebbero essere più strettamente correlati al tasso di abbandono.

2. Test statistici: per variabili categoriali come ContractRenewal e DataPlan, possiamo utilizzare test statistici per vedere se ci sono differenze significative nei tassi di abbandono tra le diverse categorie.

3. Analisi visiva: creeremo alcune visualizzazioni per esplorare ulteriormente queste relazioni. Ciò include il confronto dei tassi di abbandono tra diversi gruppi e il grafico delle variabili chiave rispetto al tasso di abbandono.

4. Statistiche riepilogative: forniremo statistiche riepilogative per diversi gruppi in base allo stato di abbandono per vedere se ci sono differenze evidenti nelle medie o nelle distribuzioni.

Cominciamo con l'analisi delle correlazioni per poi passare ai passaggi successivi.

Analisi di correlazione con il tasso di abbandono

La correlazione delle diverse variabili con l'abbandono è la seguente (dalla correlazione negativa più forte a quella positiva più forte):

Correlazione negativa:

• Rinnovo del contratto: correlazione negativa più forte. Indica che i clienti che non rinnovano i loro contratti hanno maggiori probabilità di abbandonare.
• DataPlan: i clienti senza un piano dati hanno una probabilità leggermente maggiore di abbandonare.
• Utilizzo dei dati: un utilizzo maggiore dei dati riduce leggermente la probabilità di abbandono.

Correlazione positiva:

• AccountWeeks, DayCalls: correlazione positiva molto debole, suggerendo un impatto minimo sull'abbandono.
• RoamMins: un leggero aumento della probabilità di abbandono con un aumento dei minuti di roaming.
• Addebito mensile: tassi di abbandono leggermente più elevati con addebiti mensili aumentati.
• Commissione per eccedenza: commissioni per eccedenza più elevate sono moderatamente correlate con un aumento del tasso di abbandono.
• DayMins: un numero maggiore di minuti giornalieri è moderatamente correlato a un aumento del tasso di abbandono.
• CustServCalls: forte correlazione positiva. Un numero maggiore di chiamate al servizio clienti è associato a tassi di abbandono più elevati.

Sulla base di queste correlazioni, sembra che fattori come il rinnovo del contratto, le chiamate al servizio clienti, i minuti giornalieri e le tariffe per eccedenza siano più strettamente correlati al tasso di abbandono. Possiamo esplorare ulteriormente questi fattori attraverso analisi visive e test statistici, in particolare per variabili categoriali come ContractRenewal e DataPlan.

Analisi visiva

Le visualizzazioni offrono preziose informazioni sulla relazione tra le diverse variabili e il tasso di abbandono:

Abbandono per ContractRenewal e DataPlan:

• Rinnovo del contratto: è evidente una differenza significativa nei tassi di abbandono. I clienti che non hanno rinnovato i contratti mostrano un tasso di abbandono più elevato.
• DataPlan: esiste una notevole differenza nei tassi di abbandono a seconda che i clienti dispongano o meno di un piano dati, con quelli senza un piano dati che mostrano un abbandono più elevato.

Variabili numeriche (CustServCalls, DayMins, Monthly Charge, Overage Fee) per Churn:

• CustServCalls: i clienti con un numero maggiore di chiamate al servizio clienti tendono a rifiutare di più.
• DayMins: un numero maggiore di minuti giornalieri è associato a una maggiore probabilità di abbandono.
• Addebito mensile: addebiti mensili più elevati sono correlati a un aumento del tasso di abbandono.
• Commissione di eccedenza: commissioni di eccedenza più elevate sono anche associate a un aumento del tasso di abbandono.

Conclusioni dell'analisi

• Lo stato di rinnovo del contratto e la presenza di un piano dati sono fattori significativi nel tasso di abbandono dei clienti.
• Un utilizzo elevato (in termini di minuti giornalieri) e addebiti elevati (addebiti mensili e commissioni per eccedenza) sono associati a tassi di abbandono più elevati.
• Un numero maggiore di chiamate al servizio clienti è un forte indicatore di potenziale abbandono.

Passi successivi

Sulla base di queste informazioni, è possibile sviluppare strategie mirate per ridurre il tasso di abbandono, come il miglioramento del servizio clienti, la revisione delle strategie di prezzo o l'offerta di incentivi per il rinnovo dei contratti e gli abbonamenti ai piani dati.

Con un solo suggerimento, possiamo vedere quanto bene ChatGPT potrebbe fornirci l'analisi completa dei dati e ricavare informazioni approfondite dai dati. Puoi modificare gli obiettivi dell'analisi e iniziare da lì.

La visualizzazione dei dati è un'attività di supporto per migliorare l'analisi dei dati e il report complessivo. Avendo la visualizzazione, possiamo avere un rapporto più completo per comprendere i nostri dati.

Utilizzando il seguente prompt, possiamo eseguire la visualizzazione dei dati con ChatGPT.

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

Per migliorare la comprensione dei risultati dell'analisi dei dati, creerò una serie di visualizzazioni che descrivono chiaramente i risultati chiave relativi al tasso di abbandono dei clienti. Queste visualizzazioni includeranno:

1. Grafici a barre per variabili categoriali:

• Confronto dei tassi di abbandono per i clienti con e senza rinnovo contrattuale.
• Confronto dei tassi di abbandono per i clienti con e senza un piano dati.
• Box plot per variabili numeriche chiave:

2. Chiamate al servizio clienti e abbandono.

• Minuti giornalieri vs abbandono.
• Spese mensili vs abbandono.
• Commissioni in eccesso rispetto al tasso di abbandono.

3. Mappa termica della correlazione:

Per visualizzare la correlazione di tutte le variabili con il tasso di abbandono.

La visualizzazione mostrerebbe tutti i grafici importanti che incapsulano l'intero set di dati. Possiamo chiederti descrizioni più dettagliate per ogni trama, che potrai provare in autonomia.

L'ultimo passaggio consiste nel generare il report in base ai passaggi precedenti. Sfortunatamente, ChatGPT potrebbe non acquisire tutte le descrizioni e gli approfondimenti derivanti dall'analisi dei dati, ma possiamo comunque avere la versione semplice del report.

Utilizzare la seguente richiesta per generare un report PDF basato sull'analisi precedente.

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

Otterrai il risultato del collegamento PDF con la tua analisi precedente coperta. Prova a ripetere i passaggi se ritieni che il risultato sia inadeguato o se ci sono cose che desideri cambiare.

L'analisi dei dati è un'attività che tutti dovrebbero conoscere poiché è una delle competenze più richieste nell'era attuale. Tuttavia, imparare a eseguire l'analisi dei dati potrebbe richiedere molto tempo. Con ChatGPT possiamo ridurre al minimo tutto il tempo di attività. 

In questo articolo, abbiamo discusso come generare un report analitico completo da file CSV in 5 passaggi. ChatGPT fornisce agli utenti un'attività di analisi dei dati end-to-end, dall'importazione del file alla produzione del report.
 
 

Cornellio Yudha Wijaya è un assistente manager di data science e scrittore di dati. Mentre lavora a tempo pieno presso Allianz Indonesia, ama condividere suggerimenti su Python e dati tramite social media e mezzi di scrittura.

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• Fonte: https://www.kdnuggets.com/from-csv-to-complete-analytical-report-with-chatgpt-in-5-simple-steps?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=from-csv-to-complete-analytical-report-with-chatgpt-in-5-simple-steps