מ-CSV לדוח אנליטי שלם עם ChatGPT ב-5 שלבים פשוטים - KDnuggets

תמונה על ידי rawpixel.com on פריפיק
 

לא משנה באיזה עסק אתה עוסק, לדעת איך לנתח נתונים חשובה יותר מאי פעם בעידן מונע הנתונים. ניתוח נתונים יאפשר לעסקים להישאר תחרותיים ולספק את היכולת לקבל החלטות טובות יותר.

החשיבות של ניתוח נתונים דוחפת כל אדם לדעת כיצד לבצע ניתוח נתונים. עם זאת, לפעמים לוקח יותר מדי זמן לבצע ניתוח נתונים. זו הסיבה שנוכל לסמוך על ChatGPT כדי ליצור דוח מלא מקובץ הנתונים שלנו.

מאמר זה יחקור חמישה שלבים פשוטים ליצירת דוחות אנליטיים מלאים מקובץ ה-CSV שלך. חמשת השלבים הללו כוללים:

שלב 1: ייבוא ​​קובץ ה-CSV

שלב 2: סיכום נתונים ועיבוד מקדים

שלב 3: ניתוח נתונים

שלב 4: הדמיית נתונים

שלב 5: הפקת דוחות

כתנאי מוקדם, מאמר זה מניח שהקורא נרשם ל-ChatGPT Plus. עם זה בחשבון, בואו נתחיל.

השלב הראשון הוא הכנת קובץ ה-CSV שברצונך לנתח וליצור דוח. קובץ זה יכול להגיע מכל מקור אמין, אך מאמר זה ישתמש במערך הנתונים של Telecom Churn קגל.

ודא שהנתונים מובנים, מאורגנים ובעלי כותרת ברורה. אם יש לך יעד מסוים שברצונך לנתח, אל תשכח לכלול את הנתונים האלה בקובץ. בדוגמה שלנו, ננסה לבצע ניתוח עבור עמודת הנטישה.

כשהנתונים מוכנים, צרף אותם ל-ChatGPT ואפשר לדגם לעשות את עבודתו.

השלב הבא הוא לקבל את סיכום הנתונים מקובץ ה-CSV שלנו ולעבד אותם מראש. הזן את ההנחיה הבאה בזמן שאתה מעלה את הנתונים.

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

ההנחיה לעיל מספקת את התוצאות הבאות:

הנה הסיכום של מערך הנתונים שלך:

מספר שורות: 3333

מספר העמודות: 11

שמות עמודות:

מחבצה

AccountWeeks

חידוש חוזה

DataPlan

שימוש בנתונים

CustServCalls

DayMins

שיחות יום

תשלום חודשי

עמלת יתר

RoamMins

סוגי מידע:

מספר שלם: Churn, AccountWeeks, ContractRenewal, DataPlan, CustServCalls, DayCalls

Float: DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins

ערכים חסרים: לא חסרים ערכים באף אחת מהעמודות.

בבירור ChatGPT יכול היה לקרוא את הנתונים היטב והיה מסוגל לספק את מערך הנתונים הנתון. התוצאה הבאה היא עיבוד הנתונים מראש מה-ChatGPT.

מכיוון שלא חסרים ערכים במערך הנתונים, הפוקוס העיקרי של ניקוי ועיבוד מוקדם של נתונים יהיה על:

• בדיקת חריגים או חריגות בנתונים.
• נרמול או סטנדרטיזציה של הנתונים במידת הצורך, במיוחד עבור עמודות עם ערכים מספריים רציפים.
• המרת נתונים קטגוריים לפורמט המתאים לניתוח, במידת הצורך.

בואו נמשיך עם השלבים האלה. 
 

עלילות הקופסאות מספקות סקירה חזותית של חריגים פוטנציאליים בכל עמודה מספרית של מערך הנתונים שלך. הנה כמה תצפיות:

• AccountWeeks, CustServCalls, DayCalls: עמודות אלו מציגות התפלגות נורמלית למדי עם מספר חריגים.
• DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins: עמודות אלו מציגות גם כמה חריגים, אך נראה שהם נמצאים בטווח סביר, בהתחשב באופי הנתונים.
• Churn, ContractRenewal, DataPlan: בהיותם נתונים קטגוריים/בינאריים, העמודות הללו אינן מציגות חריגים מסורתיים.

בהתחשב במידע זה, השלבים הבאים בניקוי נתונים ועיבוד מוקדם עשויים לכלול:

• טיפול בחריגים: אנו יכולים להחליט אם להסיר, להגביל או לטפל בצורה אחרת בהתבסס על הצרכים האנליטיים הספציפיים שלך וידע בתחום.
• טרנספורמציה של נתונים: במידת הצורך, נוכל לנרמל או לתקן עמודות כמו DayMins, MonthlyCharge וכו', במיוחד אם אתה מתכנן להשתמש באלגוריתמים הרגישים לקנה המידה של הנתונים.
• קידוד נתונים קטגוריים: המרת נתונים קטגוריים לפורמט המתאים לניתוח, אם יש צורך בשינוי כזה.

אתה יכול לתת ל-ChatGPT לבצע שלבים נוספים עבור ניקוי הנתונים ועיבודו המקדים או לתת לו להיות כפי שהוא. עבור דוגמה זו, נמשיך לשלבים הבאים.

לאחר מכן, נבצע ניתוח נתונים עם ChatGPT. ניתוח הנתונים תלוי במה שאתה רוצה להשיג. במקרה שלנו, אנו רוצים לבצע ניתוח נתונים מה-Churn POV.

אנו משתמשים בהנחיה הבאה כדי לבצע את ניתוח הנתונים עם ChatGPT עבור המקרה הנ"ל.

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

ניתן לראות את ניתוח הנתונים בתוצאה הבאה.

כדי לבצע ניתוח נתונים ביחס לנתוני הנטישה, נתמקד בהבנה כיצד גורמים שונים קשורים לנטישה של לקוחות. נטישה, בהיותו משתנה בינארי (0 ללא נטישה, 1 עבור נטישה), מנותחת בדרך כלל באמצעות שיטות סיווג ועל ידי בחינת קשרים עם משתנים אחרים. הנה התוכנית:

1. ניתוח מתאם: כדי להתחיל, נראה כיצד כל תכונה מספרית מתאם עם נטישה. זה נותן לנו הבנה ראשונית אילו גורמים עשויים להיות קשורים יותר לנטישה.

2. מבחנים סטטיסטיים: עבור משתנים קטגוריים כמו ContractRenewal ו-DataPlan, אנו יכולים להשתמש במבחנים סטטיסטיים כדי לראות אם יש הבדלים משמעותיים בשיעורי הנטישה בקטגוריות שונות.

3. ניתוח חזותי: ניצור כמה הדמיות כדי לחקור עוד יותר את הקשרים הללו. זה כולל השוואת שיעורי נטישה בין קבוצות שונות ושרטוט משתני מפתח מול נטישה.

4. סטטיסטיקות סיכום: אנו נספק סטטיסטיקות סיכום עבור קבוצות שונות בהתבסס על סטטוס נטישה כדי לראות אם יש הבדלים ניכרים באמצעים או בהתפלגויות.

נתחיל בניתוח המתאם ולאחר מכן נעבור לשלבים הבאים.

ניתוח מתאם עם Churn

המתאם של משתנים שונים עם נטישה היא כדלקמן (מהמתאם השלילי החזק ביותר לחיוב החזק ביותר):

מתאם שלילי:

• חידוש חוזה: המתאם השלילי החזק ביותר. מצביע על כך שלקוחות שלא מחדשים את החוזים שלהם נוטים יותר להתנתק.
• תוכנית נתונים: לקוחות ללא תוכנית נתונים נוטים מעט יותר להתנתק.
• שימוש בנתונים: שימוש גבוה יותר בנתונים מקטין מעט את הסבירות לנטישה.

מתאם חיובי:

• AccountWeeks, DayCalls: מתאם חיובי חלש מאוד, המצביע על השפעה מינימלית על נטישה.
• RoamMins: עלייה קלה בסבירות לנטישה עם עלייה במספר דקות הנדידה.
• MonthlyCharge: שיעורי נטישה מעט גבוהים יותר עם חיובים חודשיים מוגברים.
• עמלת יתר: עמלות יתר גבוהות יותר נמצאות בקורלציה מתונה עם נטישה מוגברת.
• DayMins: דקות יומיות גבוהות יותר נמצאות בקורלציה מתונה עם נטישה מוגברת.
• CustServCalls: מתאם חיובי חזק. יותר שיחות שירות לקוחות קשורות לשיעורי נטישה גבוהים יותר.

בהתבסס על מתאמים אלה, נראה שגורמים כמו חידוש חוזה, שיחות לשירות לקוחות, דקות יומיות ודמי יתר קשורים יותר לנטישה. אנו יכולים להמשיך ולחקור את הגורמים הללו באמצעות ניתוח חזותי ומבחנים סטטיסטיים, במיוחד עבור משתנים קטגוריים כמו ContractRenewal ו-DataPlan.

ניתוח חזותי

ההדמיות מציעות תובנות חשובות לגבי הקשר בין משתנים ונטישה שונים:

נטישה על ידי חידוש חוזה ו-DataPlan:

• חידוש חוזה: ניכר הבדל משמעותי בשיעורי הנטישה. לקוחות שלא חידשו את החוזים שלהם מראים שיעור נטישה גבוה יותר.
• DataPlan: יש הבדל בולט בשיעורי הנטישה על סמך האם ללקוחות יש תוכנית נתונים או לא, כאשר אלה ללא תוכנית נתונים מציגים נטישה גבוהה יותר.

משתנים מספריים (CustServCalls, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee) לפי Churn:

• CustServCalls: לקוחות עם מספרים גבוהים יותר של שיחות לשירות לקוחות נוטים לסבול יותר.
• DayMins: דקות יומיות גבוהות יותר קשורות לסבירות גבוהה יותר לנטישה.
• MonthlyCharge: חיובים חודשיים גבוהים יותר מתואמים עם קצב נטישה מוגבר.
• עמלת יתר: עמלות יתר גבוהות יותר קשורות גם לנטישה מוגברת.

מסקנות מהניתוח

• מצב חידוש החוזה והנוכחות של תוכנית נתונים הם גורמים משמעותיים בנטישת לקוחות.
• שימוש גבוה (במונחים של דקות יום) וחיובים גבוהים (חיובים חודשיים ועמלות יתר) קשורים לשיעורי נטישה גבוהים יותר.
• מספר גבוה יותר של שיחות לשירות לקוחות הוא אינדיקטור חזק לנטישה פוטנציאלית.

השלבים הבא

בהתבסס על תובנות אלו, ניתן לפתח אסטרטגיות ממוקדות להפחתת הנטישה, כגון שיפור שירות לקוחות, תיקון אסטרטגיות תמחור או מתן תמריצים לחידוש חוזים ומנויים לתוכנית נתונים.

בעזרת הנחיה אחת, אנו יכולים לראות עד כמה ChatGPT יכול לתת לנו את ניתוח הנתונים המלא ולהגיע עם תובנות מהנתונים. אתה יכול לצבוט את מטרות הניתוח ולהתחיל משם.

הדמיית הנתונים היא פעילות תומכת לשיפור ניתוח הנתונים והדוח הכולל. באמצעות ההדמיה, נוכל לקבל דוח מקיף יותר כדי להבין את הנתונים שלנו.

באמצעות ההנחיה הבאה, נוכל לבצע את הדמיית הנתונים באמצעות ChatGPT.

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

כדי לשפר את ההבנה של תוצאות ניתוח הנתונים, אצור סדרה של הדמיות המתארות בבירור את הממצאים העיקריים הקשורים לנטישה של לקוחות. הדמיות אלו יכללו:

1. עלילות בר עבור משתנים קטגוריים:

• השוואת שיעורי נטישה ללקוחות עם וללא חידוש חוזה.
• השוואת שיעורי נטישה ללקוחות עם ובלי תוכנית נתונים.
• עלילות תיבה עבור משתנים מספריים מרכזיים:

2. שיחות שירות לקוחות לעומת צ'urn.

• דקות יומיות נגד צ'ורן.
• חיובים חודשיים לעומת נטישה.
• עמלות יתר לעומת נטישה.

3. מפת חום של מתאם:

כדי לדמיין את המתאם של כל המשתנים עם נטישה.

ההדמיה תציג את כל החלקות החשובות המקיפות את כל מערך הנתונים. אנו יכולים לבקש תיאורים מפורטים יותר עבור כל עלילה, שתוכל לנסות באופן עצמאי.

השלב האחרון הוא הפקת הדוח על סמך השלבים הקודמים. למרבה הצער, ייתכן ש-ChatGPT לא יקלוט את כל התיאור והתובנה מניתוח הנתונים, אבל עדיין נוכל לקבל את הגרסה הפשוטה של ​​הדוח.

השתמש בהנחיה הבאה כדי ליצור דוח PDF המבוסס על הניתוח הקודם.

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

תקבל את תוצאת קישור ה-PDF עם הניתוח הקודם שלך מכוסה. נסה לחזור על השלבים אם אתה מרגיש שהתוצאה לא מספקת או אם יש דברים שאתה רוצה לשנות.

ניתוח נתונים הוא פעילות שכולם צריכים לדעת מכיוון שזו אחת המיומנויות הנדרשות ביותר בעידן הנוכחי. עם זאת, למידה על ביצוע ניתוח נתונים עשויה להימשך זמן רב. עם ChatGPT, אנחנו יכולים למזער את כל זמן הפעילות הזה. 

במאמר זה, דנו כיצד להפיק דוח אנליטי מלא מקובצי CSV ב-5 שלבים. ChatGPT מספקת למשתמשים פעילות ניתוח נתונים מקצה לקצה, מייבוא ​​הקובץ ועד להפקת הדוח.
 
 

קורנליוס יודא וויאיה הוא עוזר מנהל וכותב נתונים במדעי הנתונים. בעודו עובד במשרה מלאה באליאנץ אינדונזיה, הוא אוהב לחלוק טיפים לפייתון ונתונים באמצעות מדיה חברתית ומדיה כתיבה.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: 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