CSV سے ChatGPT کے ساتھ 5 آسان مراحل میں مکمل تجزیاتی رپورٹ تک – KDnuggets

تصویر کی طرف سے خام پکسل ڈاٹ کام on Freepik
 

اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ کس کاروبار میں ہیں، ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کا طریقہ جاننا ڈیٹا سے چلنے والے دور میں پہلے سے کہیں زیادہ اہم ہے۔ ڈیٹا کا تجزیہ کاروباروں کو مسابقتی رہنے اور بہتر فیصلے کرنے کی صلاحیت فراہم کرنے کے قابل بنائے گا۔

اعداد و شمار کے تجزیہ کی اہمیت ہر فرد کو یہ جانتی ہے کہ ڈیٹا کا تجزیہ کیسے کرنا ہے۔ تاہم، بعض اوقات ڈیٹا کا تجزیہ کرنے میں بہت زیادہ وقت لگتا ہے۔ اس لیے ہم اپنی ڈیٹا فائل سے مکمل رپورٹ بنانے کے لیے ChatGPT پر انحصار کر سکتے ہیں۔

یہ مضمون آپ کی CSV فائل سے مکمل تجزیاتی رپورٹس بنانے کے لیے پانچ آسان اقدامات کو دریافت کرے گا۔ ان پانچ مراحل میں شامل ہیں:

مرحلہ 1: CSV فائل درآمد کرنا

مرحلہ 2: ڈیٹا کا خلاصہ اور پری پروسیسنگ

مرحلہ 3: ڈیٹا کا تجزیہ

مرحلہ 4: ڈیٹا ویژولائزیشن

مرحلہ 5: رپورٹ جنریشن

ایک شرط کے طور پر، یہ مضمون فرض کرتا ہے کہ قاری نے ChatGPT Plus کو سبسکرائب کیا ہے۔ اس کو ذہن میں رکھتے ہوئے، آئیے شروع کرتے ہیں۔

پہلا قدم اس CSV فائل کو تیار کرنا ہے جس کا آپ تجزیہ کرنا اور رپورٹ بنانا چاہتے ہیں۔ یہ فائل کسی بھی قابل اعتماد ذریعہ سے آ سکتی ہے، لیکن یہ مضمون ٹیلی کام چرن ڈیٹاسیٹ سے استعمال کرے گا۔ کاگل.

یقینی بنائیں کہ ڈیٹا کی ساخت، منظم، اور واضح ہیڈر ہے۔ اگر آپ کے پاس کوئی خاص ہدف ہے جس کا آپ تجزیہ کرنا چاہتے ہیں، تو اس ڈیٹا کو فائل میں شامل کرنا نہ بھولیں۔ ہماری مثال میں، ہم churn کالم کے لیے ایک تجزیہ کرنے کی کوشش کریں گے۔

ڈیٹا تیار ہونے کے ساتھ، انہیں ChatGPT سے منسلک کریں اور ماڈل کو ان کا کام کرنے دیں۔

اگلا مرحلہ ہماری CSV فائل سے ڈیٹا کا خلاصہ حاصل کرنا اور ان پر پہلے سے عمل کرنا ہے۔ ڈیٹا اپ لوڈ کرتے وقت درج ذیل پرامپٹ درج کریں۔

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

مندرجہ بالا اشارہ درج ذیل نتائج فراہم کرتا ہے:

آپ کے ڈیٹاسیٹ کا خلاصہ یہ ہے:

قطار کی تعداد: 3333

کالموں کی تعداد: 11

کالم کے نام:

چرن

اکاؤنٹ ویکس

معاہدے کی تجدید

ڈیٹا پلان

ڈیٹا کا استعمال

CustServCalls

ڈے منٹس

ڈے کالز

ماہانہ چارج

زائد فیس

RoamMins

ڈیٹا کی اقسام:

انٹیجر: چرن، اکاؤنٹ ویکس، کنٹریکٹ رینیوول، ڈیٹا پلان، کسٹ سرو کالز، ڈے کالز

فلوٹ: ڈیٹا کا استعمال، ڈے منٹ، ماہانہ چارج، اووریج فیس، روم منٹس

لاپتہ اقدار: کسی بھی کالم میں کوئی قدر غائب نہیں ہے۔

ChatGPT واضح طور پر ڈیٹا کو اچھی طرح پڑھ سکتا تھا اور دیا گیا ڈیٹا سیٹ فراہم کرنے کے قابل تھا۔ اگلا نتیجہ ChatGPT سے ڈیٹا پری پروسیسنگ ہے۔

چونکہ ڈیٹاسیٹ میں کوئی قدر غائب نہیں ہے، اس لیے ڈیٹا کی صفائی اور پری پروسیسنگ کا بنیادی فوکس اس پر ہوگا:

• اعداد و شمار میں کسی بھی بیرونی یا بے ضابطگیوں کی جانچ کرنا۔
• اگر ضرورت ہو تو ڈیٹا کو نارمل یا معیاری بنانا، خاص طور پر مسلسل عددی اقدار کے ساتھ کالموں کے لیے۔
• اگر ضروری ہو تو واضح ڈیٹا کو تجزیہ کے لیے موزوں شکل میں تبدیل کرنا۔

آئیے ان اقدامات کے ساتھ آگے بڑھیں۔ 
 

باکس پلاٹس آپ کے ڈیٹاسیٹ کے ہر عددی کالم میں ممکنہ آؤٹ لیرز کا بصری جائزہ فراہم کرتے ہیں۔ یہاں کچھ مشاہدات ہیں:

• AccountWeeks، CustServCalls، DayCalls: یہ کالم کچھ آؤٹ لیرز کے ساتھ کافی عام تقسیم دکھاتے ہیں۔
• DataUsage, Day Mins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins: یہ کالم کچھ آؤٹ لیرز بھی دکھاتے ہیں، لیکن ڈیٹا کی نوعیت کو دیکھتے ہوئے یہ ایک معقول حد کے اندر لگتے ہیں۔
• Churn، Contract Renewal، DataPlan: واضح/بائنری ڈیٹا ہونے کی وجہ سے، یہ کالم روایتی آؤٹ لیرز نہیں دکھاتے ہیں۔

اس معلومات کو دیکھتے ہوئے، ڈیٹا کی صفائی اور پری پروسیسنگ کے اگلے مراحل میں شامل ہو سکتے ہیں:

• آؤٹ لیرز کو ہینڈل کرنا: ہم آپ کی مخصوص تجزیاتی ضروریات اور ڈومین کے علم کی بنیاد پر آؤٹ لیرز کو ہٹانے، کیپ لگانے یا دوسری صورت میں ہینڈل کرنے کا فیصلہ کر سکتے ہیں۔
• ڈیٹا ٹرانسفارمیشن: اگر ضرورت ہو تو، ہم ڈے منٹ، ماہانہ چارج وغیرہ جیسے کالموں کو معمول پر یا معیاری بنا سکتے ہیں، خاص طور پر اگر آپ الگورتھم استعمال کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں جو ڈیٹا کے پیمانے پر حساس ہوں۔
• کیٹیگوریکل ڈیٹا انکوڈنگ: اگر کسی ایسی تبدیلی کی ضرورت ہو تو مبہم ڈیٹا کو تجزیہ کے لیے موزوں فارمیٹ میں تبدیل کریں۔

آپ ChatGPT کو ڈیٹا کی صفائی اور پری پروسیسنگ کے لیے اضافی اقدامات کرنے کی اجازت دے سکتے ہیں یا اسے جیسا ہے اسے رہنے دے سکتے ہیں۔ اس مثال کے لیے، ہم اگلے مراحل کو جاری رکھیں گے۔

اگلا، ہم ChatGPT کے ساتھ ڈیٹا کا تجزیہ کریں گے۔ ڈیٹا کا تجزیہ اس بات پر منحصر ہے کہ آپ کیا حاصل کرنا چاہتے ہیں۔ ہمارے معاملے میں، ہم Churn POV سے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا چاہتے ہیں۔

ہم مندرجہ بالا کیس کے لیے ChatGPT کے ساتھ ڈیٹا کے تجزیہ کو انجام دینے کے لیے درج ذیل پرامپٹ کا استعمال کرتے ہیں۔

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

اعداد و شمار کا تجزیہ درج ذیل نتائج میں دیکھا جا سکتا ہے۔

کرن ڈیٹا کے حوالے سے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے، ہم اس بات کو سمجھنے پر توجہ مرکوز کریں گے کہ کس طرح مختلف عوامل کا تعلق کسٹمر کرن سے ہے۔ چرن، ایک بائنری متغیر ہونے کے ناطے (0 کے لیے کوئی چرن نہیں، 1 چرن کے لیے)، عام طور پر درجہ بندی کے طریقوں اور دیگر متغیرات کے ساتھ تعلقات کی جانچ کرکے تجزیہ کیا جاتا ہے۔ یہ منصوبہ ہے:

1. ارتباط کا تجزیہ: شروع کرنے کے لیے، ہم دیکھیں گے کہ کس طرح ہر عددی خصوصیت منتھن سے مربوط ہے۔ اس سے ہمیں ابتدائی تفہیم حاصل ہوتی ہے کہ کون سے عوامل متھنے سے زیادہ قریب سے وابستہ ہو سکتے ہیں۔

2. شماریاتی ٹیسٹ: کنٹریکٹ کی تجدید اور ڈیٹا پلان جیسے متغیرات کے لیے، ہم شماریاتی ٹیسٹوں کا استعمال کر سکتے ہیں کہ آیا مختلف زمروں میں منتھنی کی شرحوں میں نمایاں فرق موجود ہے۔

3. بصری تجزیہ: ہم ان تعلقات کو مزید دریافت کرنے کے لیے کچھ تصورات تخلیق کریں گے۔ اس میں مختلف گروپوں میں منتھن کی شرحوں کا موازنہ کرنا اور کلیدی متغیرات کو چرن کے خلاف تیار کرنا شامل ہے۔

4. خلاصہ کے اعداد و شمار: ہم مختلف گروہوں کے لیے مختصر اعداد و شمار فراہم کریں گے جس کی بنیاد پر منتھنی کی کیفیت ہے کہ آیا ذرائع یا تقسیم میں نمایاں فرق موجود ہے۔

آئیے ارتباط کے تجزیہ کے ساتھ شروع کریں اور پھر اگلے مراحل کی طرف بڑھیں۔

چرن کے ساتھ ارتباط کا تجزیہ

منتھن کے ساتھ مختلف متغیرات کا ارتباط اس طرح ہے (مضبوط ترین منفی سے مضبوط ترین مثبت ارتباط تک):

منفی تعلق:

• معاہدہ کی تجدید: مضبوط ترین منفی ارتباط۔ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ جو صارفین اپنے معاہدوں کی تجدید نہیں کرتے ہیں ان کے منحرف ہونے کا زیادہ امکان ہے۔
• ڈیٹا پلان: ڈیٹا پلان کے بغیر صارفین کے منتھل ہونے کا امکان قدرے زیادہ ہوتا ہے۔
• ڈیٹا کا استعمال: زیادہ ڈیٹا کے استعمال سے منتھن کے امکان کو قدرے کم کر دیا جاتا ہے۔

مثبت تعلق:

• اکاونٹ ویکس، ڈے کالز: بہت کمزور مثبت ارتباط، جو منتھن پر کم سے کم اثر کی تجویز کرتا ہے۔
• RoamMins: بڑھے ہوئے رومنگ منٹ کے ساتھ مڑکنے کے امکانات میں معمولی اضافہ۔
• ماہانہ چارجز: بڑھے ہوئے ماہانہ چارجز کے ساتھ تھوڑا سا اونچا کرن ریٹ۔
• اووریج فیس: زیادہ اووریج فیسوں کا اعتدال سے بڑھتے ہوئے مٹانے سے تعلق ہے۔
• ڈے منٹس: روزانہ کے اعلیٰ منٹوں کا اعتدال سے بڑھتے ہوئے منتھن سے تعلق ہے۔
• CustServCalls: مضبوط مثبت ارتباط۔ زیادہ کسٹمر سروس کالز زیادہ کرن ریٹ سے وابستہ ہیں۔

ان ارتباط کی بنیاد پر، ایسا لگتا ہے کہ معاہدے کی تجدید، کسٹمر سروس کالز، روزانہ کے منٹ، اور زائد فیس جیسے عوامل کا زیادہ گہرا تعلق منتھن سے ہے۔ ہم ان عوامل کو بصری تجزیہ اور شماریاتی ٹیسٹوں کے ذریعے مزید دریافت کر سکتے ہیں، خاص طور پر کنٹریکٹ رینیوول اور ڈیٹا پلان جیسے متغیرات کے لیے۔

بصری تجزیہ۔

تصورات مختلف متغیرات اور منتھن کے درمیان تعلق کے بارے میں قیمتی بصیرت پیش کرتے ہیں:

کنٹریکٹ کی تجدید اور ڈیٹا پلان کے ذریعے منتھن:

• معاہدے کی تجدید: منتھن کی شرحوں میں ایک اہم فرق واضح ہے۔ وہ گاہک جنہوں نے اپنے معاہدوں کی تجدید نہیں کی وہ زیادہ ریٹ ظاہر کرتے ہیں۔
• DataPlan: صارفین کے پاس ڈیٹا پلان ہے یا نہیں، اس کی بنیاد پر منتھلی کی شرحوں میں نمایاں فرق ہے، جن کے پاس ڈیٹا پلان نہیں ہے ان کے ساتھ زیادہ منتھن دکھاتا ہے۔

عددی متغیرات (CustServCalls، Day Mins، Monthly Charge، OverageFee) by Churn:

• CustServCalls: زیادہ تعداد میں کسٹمر سروس کالز والے صارفین زیادہ منتھن کرتے ہیں۔
• ڈے منٹ: روزانہ کے زیادہ منٹوں کا تعلق منتھن کے زیادہ امکان سے ہوتا ہے۔
• ماہانہ چارج: زیادہ ماہانہ چارجز بڑھی ہوئی شرح سے منسلک ہوتے ہیں۔
• اووریج فیس: زیادہ اووریج فیس بھی بڑھے ہوئے منتھن سے وابستہ ہے۔

تجزیہ سے نتائج

• کنٹریکٹ کی تجدید کی حیثیت اور ڈیٹا پلان کی موجودگی گاہک کی تبدیلی میں اہم عوامل ہیں۔
• زیادہ استعمال (دن کے منٹوں کے لحاظ سے) اور زیادہ چارجز (ماہانہ چارجز اور اووریج فیس) ​​کا تعلق اونچی شرح سے ہے۔
• کسٹمر سروس کالز کی ایک بڑی تعداد ممکنہ منحرف ہونے کا ایک مضبوط اشارہ ہے۔

اگلے مراحل

ان بصیرت کی بنیاد پر، ٹارگٹڈ حکمت عملی تیار کی جا سکتی ہے تاکہ منتھن کو کم کیا جا سکے، جیسے کسٹمر سروس کو بہتر بنانا، قیمتوں کے تعین کی حکمت عملیوں پر نظر ثانی کرنا، یا کنٹریکٹ کی تجدید اور ڈیٹا پلان کی رکنیت کے لیے مراعات پیش کرنا۔

ایک ہی پرامپٹ کے ساتھ، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ ChatGPT ہمیں ڈیٹا کا مکمل تجزیہ اور ڈیٹا سے بصیرت کے ساتھ کتنی اچھی طرح سے پیش کر سکتا ہے۔ آپ تجزیہ کے مقاصد کو موافقت دے سکتے ہیں اور وہاں سے شروع کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا ویژولائزیشن ڈیٹا کے تجزیہ اور مجموعی رپورٹ کو بہتر بنانے کے لیے ایک معاون سرگرمی ہے۔ تصور کے ذریعے، ہم اپنے ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے مزید جامع رپورٹ حاصل کر سکتے ہیں۔

درج ذیل پرامپٹ کا استعمال کرتے ہوئے، ہم ChatGPT کے ساتھ ڈیٹا ویژولائزیشن انجام دے سکتے ہیں۔

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

اعداد و شمار کے تجزیے کے نتائج کی سمجھ کو بڑھانے کے لیے، میں تصورات کا ایک سلسلہ بناؤں گا جو واضح طور پر گاہک کے منتھن سے متعلق کلیدی نتائج کو ظاہر کرتا ہے۔ ان تصورات میں شامل ہوں گے:

1. زمرہ کے متغیرات کے لیے بار پلاٹ:

• کنٹریکٹ کی تجدید کے ساتھ اور اس کے بغیر صارفین کے لیے کرن ریٹ کا موازنہ کرنا۔
• ڈیٹا پلان کے ساتھ اور اس کے بغیر صارفین کے لیے کرن ریٹ کا موازنہ کرنا۔
• کلیدی عددی متغیرات کے لیے باکس پلاٹ:

2. کسٹمر سروس کالز بمقابلہ چرن۔

• روزانہ منٹ بمقابلہ چرن۔
• ماہانہ چارجز بمقابلہ چرن۔
• اووریج فیس بمقابلہ چرن۔

3. ارتباط کا ہیٹ میپ:

چرن کے ساتھ تمام متغیرات کے ارتباط کا تصور کرنا۔

تصور تمام اہم پلاٹوں کو دکھائے گا جو پورے ڈیٹاسیٹ کو گھیرے ہوئے ہیں۔ ہم ہر پلاٹ کے لیے مزید تفصیلی وضاحت طلب کر سکتے ہیں، جسے آپ آزادانہ طور پر آزما سکتے ہیں۔

آخری مرحلہ پچھلے مراحل کی بنیاد پر رپورٹ تیار کرنا ہے۔ بدقسمتی سے، ہو سکتا ہے ChatGPT ڈیٹا کے تجزیے سے تمام تفصیل اور بصیرت حاصل نہ کر سکے، لیکن پھر بھی ہمارے پاس رپورٹ کا سادہ ورژن ہو سکتا ہے۔

پچھلے تجزیے کی بنیاد پر پی ڈی ایف رپورٹ بنانے کے لیے درج ذیل پرامپٹ کا استعمال کریں۔

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

آپ کو پی ڈی ایف لنک کا نتیجہ ملے گا جس میں آپ کے پچھلے تجزیے کا احاطہ کیا گیا ہے۔ اگر آپ کو لگتا ہے کہ نتیجہ ناکافی ہے یا ایسی چیزیں ہیں جو آپ تبدیل کرنا چاہتے ہیں تو اقدامات کو دہرانے کی کوشش کریں۔

ڈیٹا تجزیہ ایک ایسی سرگرمی ہے جس کے بارے میں ہر کسی کو معلوم ہونا چاہیے کیونکہ یہ موجودہ دور میں سب سے زیادہ مطلوبہ مہارتوں میں سے ایک ہے۔ تاہم، ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے بارے میں سیکھنے میں کافی وقت لگ سکتا ہے۔ ChatGPT کے ساتھ، ہم اس تمام سرگرمی کے وقت کو کم سے کم کر سکتے ہیں۔ 

اس مضمون میں، ہم نے 5 مراحل میں CSV فائلوں سے ایک مکمل تجزیاتی رپورٹ تیار کرنے کے طریقے پر تبادلہ خیال کیا ہے۔ چیٹ جی پی ٹی صارفین کو فائل کو درآمد کرنے سے لے کر رپورٹ تیار کرنے تک، آخر سے آخر تک ڈیٹا تجزیہ کی سرگرمی فراہم کرتا ہے۔
 
 

کارنیلیس یودھا وجایا ڈیٹا سائنس اسسٹنٹ مینیجر اور ڈیٹا رائٹر ہے۔ Allianz Indonesia میں کل وقتی کام کرتے ہوئے، وہ سوشل میڈیا اور تحریری میڈیا کے ذریعے Python اور Data ٹپس کا اشتراک کرنا پسند کرتا ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: 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