De la CSV la un raport analitic complet cu ChatGPT în 5 pași simpli – KDnuggets

Imagini de rawpixel.com on Freepik
 

Indiferent de afacerea în care vă aflați, a ști cum să analizați datele este mai important ca niciodată în era bazată pe date. Analiza datelor ar permite companiilor să rămână competitive și să ofere capacitatea de a lua decizii mai bune.

Importanța analizei datelor determină fiecare individ să știe cum să efectueze analiza datelor. Cu toate acestea, uneori este nevoie de prea mult timp pentru a efectua analiza datelor. De aceea, ne putem baza pe ChatGPT pentru a crea un raport complet din fișierul nostru de date.

Acest articol va explora cinci pași simpli pentru a crea rapoarte analitice complete din fișierul dvs. CSV. Acești cinci pași includ:

Pasul 1: Importul fișierului CSV

Pasul 2: Rezumatul datelor și preprocesarea

Pasul 3: Analiza datelor

Pasul 4: Vizualizarea datelor

Pasul 5: Generarea raportului

Ca o condiție prealabilă, acest articol presupune că cititorul s-a abonat la ChatGPT Plus. Având în vedere asta, să începem.

Primul pas este să pregătiți fișierul CSV pe care doriți să îl analizați și să creați un raport. Acest fișier ar putea proveni din orice sursă de încredere, dar acest articol ar folosi setul de date Telecom Churn de la Kaggle.

Asigurați-vă că datele sunt structurate, organizate și au un antet clar. Dacă aveți o anumită țintă pe care doriți să o analizați, atunci nu uitați să includeți acele date în fișier. În exemplul nostru, am încerca să efectuăm o analiză pentru coloana de abandon.

Cu datele gata, atașați-le la ChatGPT și lăsați modelul să-și facă treaba.

Următorul pas este să obțineți rezumatul datelor din fișierul nostru CSV și să le preprocesați. Introduceți următoarea solicitare în timp ce încărcați datele.

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

Promptul de mai sus oferă următoarele rezultate:

Iată rezumatul setului dvs. de date:

Număr de rânduri: 3333

Numar de coloane: 11

Numele coloanelor:

putinei

AccountWeeks

Reinnoirea contractului

Plan de date

Utilizarea de date

CustServCalls

DayMins

Apeluri de zi

Taxa lunara

Taxa de exces

RoamMins

Tipuri de date:

Număr întreg: Churn, AccountWeeks, ContractRenewal, DataPlan, CustServCalls, DayCalls

Float: DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, Overage Fee, RoamMins

Valori lipsă: Nu există valori lipsă în niciuna dintre coloane.

ChatGPT a putut citi bine datele și a putut furniza setul de date dat. Următorul rezultat este preprocesarea datelor din ChatGPT.

Deoarece nu există valori lipsă în setul de date, principalul obiectiv al curățării și preprocesării datelor va fi pe:

• Verificarea eventualelor anomalii sau anomalii în date.
• Normalizarea sau standardizarea datelor dacă este necesar, în special pentru coloanele cu valori numerice continue.
• Conversia datelor categorice într-un format adecvat pentru analiză, dacă este necesar.

Să continuăm cu acești pași. 
 

Boxploturile oferă o imagine de ansamblu vizuală a potențialelor valori aberante din fiecare coloană numerică a setului de date. Iată câteva observații:

• AccountWeeks, CustServCalls, DayCalls: Aceste coloane arată o distribuție destul de normală, cu câteva valori aberante.
• DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins: Aceste coloane arată, de asemenea, unele valori aberante, dar par a fi într-un interval rezonabil, având în vedere natura datelor.
• Churn, ContractRenewal, DataPlan: Fiind date categorice/binare, aceste coloane nu afișează valori aberante tradiționale.

Având în vedere aceste informații, următorii pași în curățarea și preprocesarea datelor ar putea include:

• Gestionarea valorilor aberante: putem decide dacă să eliminăm, să limităm sau să gestionăm valorile aberante în funcție de nevoile dvs. analitice specifice și de cunoștințele de domeniu.
• Transformarea datelor: dacă este necesar, putem normaliza sau standardiza coloane precum DayMins, MonthlyCharge etc., mai ales dacă intenționați să utilizați algoritmi care sunt sensibili la scara datelor.
• Codificarea datelor categorice: convertiți datele categorice într-un format adecvat pentru analiză, dacă este necesară o astfel de transformare.

Puteți lăsa ChatGPT să efectueze pași suplimentari pentru curățarea și preprocesarea datelor sau lăsați-l să fie așa cum este. Pentru acest exemplu, vom continua cu pașii următori.

Apoi, vom efectua analiza datelor cu ChatGPT. Analiza datelor depinde de ceea ce doriți să obțineți. În cazul nostru, dorim să realizăm o analiză a datelor din POV Churn.

Folosim următorul prompt pentru a executa analiza datelor cu ChatGPT pentru cazul de mai sus.

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

Analiza datelor poate fi văzută în următorul rezultat.

Pentru a efectua o analiză a datelor în ceea ce privește datele privind retragerea, ne vom concentra pe înțelegerea modului în care diferiții factori se relaționează cu retragerea clienților. Churn-ul, fiind o variabilă binară (0 pentru nicio pierdere, 1 pentru churn), este de obicei analizat prin metode de clasificare și prin examinarea relațiilor cu alte variabile. Iată planul:

1. Analiza corelației: Pentru început, ne vom uita la modul în care fiecare caracteristică numerică se corelează cu ratarea. Acest lucru ne oferă o înțelegere inițială a factorilor care ar putea fi mai strâns legați de abandon.

2. Teste statistice: pentru variabile categorice, cum ar fi ContractRenewal și DataPlan, putem folosi teste statistice pentru a vedea dacă există diferențe semnificative în ratele de abandon în diferite categorii.

3. Analiză vizuală: vom crea câteva vizualizări pentru a explora în continuare aceste relații. Aceasta include compararea ratelor de abandon din diferite grupuri și reprezentarea grafică a variabilelor cheie în raport cu rata de pierdere.

4. Statistici rezumate: vom oferi statistici rezumate pentru diferite grupuri, pe baza stării abandonului, pentru a vedea dacă există diferențe vizibile în medii sau distribuții.

Să începem cu analiza corelației și apoi să trecem la pașii următori.

Analiza corelației cu Churn

Corelația diferitelor variabile cu ratarea este următoarea (de la cea mai puternică corelație negativă la cea mai puternică corelație pozitivă):

Corelație negativă:

• ContractRenewal: Cea mai puternică corelație negativă. Indică faptul că clienții care nu își reînnoiesc contractele sunt mai susceptibili de a renunța.
• DataPlan: Clienții fără un plan de date au puțin mai multe șanse de a renunța.
• Utilizarea datelor: utilizarea mai mare a datelor scade ușor probabilitatea de abandon.

Corelație pozitivă:

• AccountWeeks, DayCalls: corelație pozitivă foarte slabă, sugerând un impact minim asupra abandonului.
• RoamMins: O ușoară creștere a probabilității de retragere cu minute de roaming crescute.
• MonthlyCharge: rate de abandon ușor mai mari cu taxe lunare crescute.
• Taxă de exces: taxele de depășire mai mari sunt moderat corelate cu rata crescută.
• DayMins: minutele zilnice mai mari sunt moderat corelate cu creșterea pierderii.
• CustServCalls: corelație pozitivă puternică. Mai multe apeluri de serviciu pentru clienți sunt asociate cu rate mai mari de abandon.

Pe baza acestor corelații, se pare că factori precum reînnoirea contractului, apelurile la serviciul clienți, minutele zilnice și taxele de exces sunt mai strâns legați de abandon. Putem explora în continuare acești factori prin analize vizuale și teste statistice, în special pentru variabile categorice precum ContractRenewal și DataPlan.

Analiza vizuală

Vizualizările oferă perspective valoroase asupra relației dintre diferite variabile și abandon:

Churn prin ContractRenewal și DataPlan:

• Reînnoirea contractului: este evidentă o diferență semnificativă în ratele de abandon. Clienții care nu și-au reînnoit contractele prezintă o rată mai mare de abandon.
• DataPlan: Există o diferență notabilă în ratele de pierdere, în funcție de faptul dacă clienții au sau nu un plan de date, cei fără un plan de date indicând o rata mai mare.

Variabile numerice (CustServCalls, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee) în funcție de Churn:

• CustServCalls: Clienții cu un număr mai mare de apeluri la serviciul clienți tind să producă mai mult.
• DayMins: minutele zilnice mai mari sunt asociate cu o probabilitate mai mare de abandon.
• MonthlyCharge: taxele lunare mai mari se corelează cu o rată de abandon crescută.
• Taxă în exces: taxele mai mari pentru depășire sunt, de asemenea, asociate cu o pierdere crescută.

Concluzii din analiză

• Starea de reînnoire a contractului și prezența unui plan de date sunt factori importanți în retragerea clienților.
• Utilizarea ridicată (în termeni de minute zilnice) și taxele ridicate (taxele lunare și taxele de depășire) sunt asociate cu rate de abandon mai mari.
• Un număr mai mare de apeluri la serviciul clienți este un indicator puternic al potențialului abandon.

Pasii urmatori

Pe baza acestor informații, pot fi dezvoltate strategii direcționate pentru a reduce rata de pierdere, cum ar fi îmbunătățirea serviciului pentru clienți, revizuirea strategiilor de prețuri sau oferirea de stimulente pentru reînnoirea contractelor și abonamentele la planuri de date.

Cu o singură solicitare, putem vedea cât de bine ar putea ChatGPT să ne ofere analiza completă a datelor și să venim cu o perspectivă din date. Puteți modifica obiectivele analizei și puteți începe de acolo.

Vizualizarea datelor este o activitate de sprijin pentru a îmbunătăți analiza datelor și raportul general. Având vizualizarea, putem avea un raport mai cuprinzător pentru a înțelege datele noastre.

Folosind următorul prompt, putem efectua vizualizarea datelor cu ChatGPT.

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

Pentru a îmbunătăți înțelegerea rezultatelor analizei datelor, voi crea o serie de vizualizări care descriu în mod clar constatările cheie legate de retragerea clienților. Aceste vizualizări vor include:

1. Diagrame cu bare pentru variabilele categoriale:

• Compararea ratelor de abandon pentru clienții cu și fără reînnoire a contractului.
• Compararea ratelor de abandon pentru clienții cu și fără un plan de date.
• Diagrame cu casete pentru variabilele numerice cheie:

2. Apeluri la serviciul clienți vs Churn.

• Minute zilnice vs Churn.
• Taxele lunare vs Churn.
• Taxe de exces vs.

3. Harta termică a corelației:

Pentru a vizualiza corelația tuturor variabilelor cu churn.

Vizualizarea ar arăta toate diagramele importante care încapsulează întregul set de date. Putem cere descrieri mai detaliate pentru fiecare parcelă, pe care le puteți încerca independent.

Ultimul pas este generarea raportului pe baza pașilor anteriori. Din păcate, este posibil ca ChatGPT să nu capteze toată descrierea și perspectiva din analiza datelor, dar putem avea totuși versiunea simplă a raportului.

Utilizați următoarea solicitare pentru a genera un raport PDF pe baza analizei anterioare.

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

Veți obține rezultatul linkului PDF cu analiza anterioară acoperită. Încercați să repetați pașii dacă simțiți că rezultatul este inadecvat sau dacă există lucruri pe care doriți să le schimbați.

Analiza datelor este o activitate pe care toată lumea ar trebui să o cunoască, deoarece este una dintre cele mai solicitate abilități în epoca actuală. Cu toate acestea, învățarea despre efectuarea analizei datelor ar putea dura mult timp. Cu ChatGPT, putem minimiza tot timpul de activitate. 

În acest articol, am discutat despre cum să generați un raport analitic complet din fișierele CSV în 5 pași. ChatGPT oferă utilizatorilor activitate de analiză a datelor de la capăt la capăt, de la importul fișierului până la producerea raportului.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya este un asistent manager și redactor de date pentru știința datelor. În timp ce lucrează cu normă întreagă la Allianz Indonesia, îi place să împărtășească sfaturi Python și date prin intermediul rețelelor sociale și al rețelelor de scris.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: 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