Từ CSV Đến Hoàn Thành Báo Cáo Phân Tích Với ChatGPT Trong 5 Bước Đơn Giản - KDnuggets

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Từ CSV đến Báo cáo phân tích hoàn chỉnh với ChatGPT trong 5 bước đơn giản
Hình ảnh của rawpixel.com on Freepik

Cho dù bạn đang kinh doanh ở lĩnh vực nào, việc biết cách phân tích dữ liệu là điều quan trọng hơn bao giờ hết trong kỷ nguyên dựa trên dữ liệu. Phân tích dữ liệu sẽ cho phép các doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh và cung cấp khả năng đưa ra quyết định tốt hơn.

Tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu thúc đẩy mỗi cá nhân biết cách thực hiện phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, đôi khi phải mất quá nhiều thời gian để tiến hành phân tích dữ liệu. Đó là lý do tại sao chúng tôi có thể dựa vào ChatGPT để tạo báo cáo hoàn chỉnh từ tệp dữ liệu của mình.

Bài viết này sẽ khám phá năm bước đơn giản để tạo báo cáo phân tích hoàn chỉnh từ tệp CSV của bạn. Năm bước này bao gồm:

Bước 1: Nhập tệp CSV

Bước 2: Tóm tắt và tiền xử lý dữ liệu

Bước 3: Phân tích dữ liệu

Bước 4: Trực quan hóa dữ liệu

Bước 5: Tạo báo cáo

Như một điều kiện tiên quyết, bài viết này giả định rằng người đọc đã đăng ký ChatGPT Plus. Với ý nghĩ đó, hãy bắt đầu.

Bước đầu tiên là chuẩn bị tệp CSV mà bạn muốn phân tích và tạo báo cáo. Tệp này có thể đến từ bất kỳ nguồn đáng tin cậy nào, nhưng bài viết này sẽ sử dụng bộ dữ liệu Telecom Churn từ Kaggle.

Đảm bảo dữ liệu có cấu trúc, tổ chức và có tiêu đề rõ ràng. Nếu bạn có một mục tiêu nhất định muốn phân tích thì đừng quên đưa dữ liệu đó vào tệp. Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi sẽ cố gắng thực hiện phân tích cho cột rời bỏ.

Khi dữ liệu đã sẵn sàng, hãy đính kèm chúng vào ChatGPT và để mô hình thực hiện công việc của chúng.

Bước tiếp theo là lấy bản tóm tắt dữ liệu từ tệp CSV của chúng tôi và xử lý trước chúng. Nhập lời nhắc sau trong khi bạn tải dữ liệu lên.

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

Lời nhắc trên cung cấp các kết quả sau:

Đây là tóm tắt về tập dữ liệu của bạn:

Số hàng: 3333

Số cột: 11

Tên cột:

biển nổi sóng

Tài khoảnTuần

Gia hạn hợp đồng

Gói dữ liệu

Cách sử dụng dữ liệu

Cuộc gọi CustServ

NgàyPhút

Cuộc gọi trong ngày

Phí hàng tháng

Phí quá giờ

RoamMins

Loại dữ liệu:

Số nguyên: Churn, AccountWeeks, ContractRenewal, DataPlan, CustServCalls, DayCalls

Float: DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins

Giá trị bị mất: Không có giá trị bị thiếu trong bất kỳ cột nào.

ChatGPT rõ ràng có thể đọc dữ liệu tốt và có thể cung cấp tập dữ liệu nhất định. Kết quả tiếp theo là tiền xử lý dữ liệu từ ChatGPT.

Vì không có giá trị nào bị thiếu trong tập dữ liệu nên trọng tâm chính của việc làm sạch và tiền xử lý dữ liệu sẽ là:

Kiểm tra bất kỳ ngoại lệ hoặc bất thường nào trong dữ liệu.
Chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa dữ liệu nếu được yêu cầu, đặc biệt đối với các cột có giá trị số liên tục.
Chuyển đổi dữ liệu phân loại sang định dạng phù hợp để phân tích, nếu cần.

Hãy tiếp tục với các bước này.

Từ CSV đến Báo cáo phân tích hoàn chỉnh với ChatGPT trong 5 bước đơn giản

Biểu đồ hình hộp cung cấp cái nhìn tổng quan trực quan về các ngoại lệ tiềm năng trong mỗi cột số của tập dữ liệu của bạn. Dưới đây là một số quan sát:

AccountWeeks, CustServCalls, DayCalls: Các cột này hiển thị mức phân phối khá bình thường với một vài giá trị ngoại lệ.
DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins: Các cột này cũng hiển thị một số giá trị ngoại lệ nhưng dường như chúng nằm trong phạm vi hợp lý khi xét đến bản chất của dữ liệu.
Churn, ContractRenewal, DataPlan: Là dữ liệu phân loại/nhị phân, các cột này không hiển thị các ngoại lệ truyền thống.

Dựa trên thông tin này, các bước tiếp theo trong quá trình làm sạch và tiền xử lý dữ liệu có thể bao gồm:

Xử lý các ngoại lệ: Chúng tôi có thể quyết định nên loại bỏ, giới hạn hay xử lý các ngoại lệ dựa trên nhu cầu phân tích cụ thể và kiến thức về lĩnh vực của bạn.
Chuyển đổi dữ liệu: Nếu cần, chúng tôi có thể chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa các cột như DayMins, MonthlyCharge, v.v., đặc biệt nếu bạn dự định sử dụng các thuật toán nhạy cảm với quy mô dữ liệu.
Mã hóa dữ liệu phân loại: Chuyển đổi dữ liệu phân loại thành định dạng phù hợp để phân tích, nếu có yêu cầu chuyển đổi như vậy.

Bạn có thể để ChatGPT thực hiện các bước bổ sung để làm sạch và xử lý trước dữ liệu hoặc để nguyên như vậy. Đối với ví dụ này, chúng tôi sẽ tiếp tục các bước tiếp theo.

Tiếp theo, chúng tôi sẽ thực hiện phân tích dữ liệu với ChatGPT. Việc phân tích dữ liệu tùy thuộc vào những gì bạn muốn đạt được. Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi muốn thực hiện phân tích dữ liệu từ Churn POV.

Chúng tôi sử dụng lời nhắc sau để thực hiện phân tích dữ liệu bằng ChatGPT cho trường hợp trên.

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

Việc phân tích dữ liệu có thể được nhìn thấy trong kết quả sau đây.

Để thực hiện phân tích dữ liệu liên quan đến dữ liệu rời bỏ, chúng tôi sẽ tập trung vào việc tìm hiểu các yếu tố khác nhau liên quan đến tỷ lệ khách hàng rời bỏ. Churn, là một biến nhị phân (0 là không rời bỏ, 1 là rời bỏ), thường được phân tích thông qua các phương pháp phân loại và bằng cách kiểm tra mối quan hệ với các biến khác. Đây là kế hoạch:

Phân tích mối tương quan: Để bắt đầu, chúng ta sẽ xem xét mối tương quan giữa từng đặc điểm số với tỷ lệ rời bỏ. Điều này cho chúng ta hiểu biết ban đầu về những yếu tố nào có thể liên quan chặt chẽ hơn đến tình trạng rời bỏ.

Kiểm tra thống kê: Đối với các biến phân loại như ContractRenewal và DataPlan, chúng tôi có thể sử dụng kiểm tra thống kê để xem liệu có sự khác biệt đáng kể về tỷ lệ rời bỏ giữa các danh mục khác nhau hay không.

Phân tích trực quan: Chúng tôi sẽ tạo một số hình ảnh trực quan để khám phá thêm các mối quan hệ này. Điều này bao gồm việc so sánh tỷ lệ rời bỏ giữa các nhóm khác nhau và vẽ biểu đồ các biến số chính liên quan đến tỷ lệ rời bỏ.

Thống kê tóm tắt: Chúng tôi sẽ cung cấp số liệu thống kê tóm tắt cho các nhóm khác nhau dựa trên trạng thái rời bỏ để xem liệu có sự khác biệt đáng chú ý nào về phương tiện hoặc cách phân phối hay không.

Hãy bắt đầu với việc phân tích mối tương quan và sau đó chuyển sang các bước tiếp theo.

Phân tích tương quan với Churn

Mối tương quan của các biến khác nhau với tỷ lệ rời bỏ như sau (từ tương quan tiêu cực mạnh nhất đến tương quan tích cực mạnh nhất):

Tương quan tiêu cực:

Gia hạn hợp đồng: Mối tương quan tiêu cực mạnh nhất. Cho biết rằng những khách hàng không gia hạn hợp đồng có nhiều khả năng rời bỏ hơn.
DataPlan: Khách hàng không có gói dữ liệu có nhiều khả năng rời bỏ hơn một chút.
DataUsage: Mức sử dụng dữ liệu cao hơn sẽ giảm nhẹ khả năng rời bỏ.

Tương quan Tích cực:

AccountWeeks, DayCalls: Mối tương quan tích cực rất yếu, cho thấy tác động tối thiểu đến tỷ lệ rời bỏ.
RoamMins: Khả năng rời bỏ tăng nhẹ khi số phút chuyển vùng tăng lên.
Phí hàng tháng: Tỷ lệ rời bỏ cao hơn một chút với phí hàng tháng tăng.
Phí quá mức: Phí quá mức cao hơn có mối tương quan vừa phải với tỷ lệ rời bỏ tăng lên.
Số ngày phút: Số phút hàng ngày cao hơn có mối tương quan vừa phải với mức độ rời bỏ tăng lên.
CustServCalls: Tương quan tích cực mạnh mẽ. Nhiều cuộc gọi dịch vụ khách hàng hơn có liên quan đến tỷ lệ rời bỏ cao hơn.

Dựa trên những mối tương quan này, có vẻ như các yếu tố như gia hạn hợp đồng, cuộc gọi dịch vụ khách hàng, số phút hàng ngày và phí quá cước có liên quan chặt chẽ hơn đến tình trạng rời bỏ. Chúng ta có thể khám phá thêm các yếu tố này thông qua phân tích trực quan và kiểm tra thống kê, đặc biệt đối với các biến phân loại như ContractRenewal và DataPlan.

Phân tích trực quan

Từ CSV đến Báo cáo phân tích hoàn chỉnh với ChatGPT trong 5 bước đơn giản

Các hình ảnh trực quan cung cấp những hiểu biết có giá trị về mối quan hệ giữa các biến số khác nhau và tình trạng rời bỏ:

Bị loại bỏ bởi ContractRenewal và DataPlan:

Gia hạn hợp đồng: Rõ ràng có sự khác biệt đáng kể về tỷ lệ rời bỏ. Những khách hàng không gia hạn hợp đồng có tỷ lệ rời bỏ cao hơn.
DataPlan: Có sự khác biệt đáng chú ý về tỷ lệ rời bỏ dựa trên việc khách hàng có gói dữ liệu hay không, với những khách hàng không có gói dữ liệu sẽ có tỷ lệ rời bỏ cao hơn.

Các biến số (CustServCalls, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee) theo Churn:

CustServCalls: Khách hàng có số lượng cuộc gọi dịch vụ khách hàng cao hơn có xu hướng rời bỏ nhiều hơn.
Số ngày phút: Số phút hàng ngày cao hơn có liên quan đến khả năng rời bỏ cao hơn.
Phí hàng tháng: Phí hàng tháng cao hơn tương ứng với tỷ lệ rời bỏ tăng lên.
Phí quá cước: Phí quá mức cao hơn cũng có liên quan đến việc gia tăng tỷ lệ rời bỏ.

Kết luận từ phân tích

Trạng thái gia hạn hợp đồng và sự hiện diện của gói dữ liệu là những yếu tố quan trọng khiến khách hàng rời bỏ.
Mức sử dụng cao (tính theo số phút trong ngày) và mức phí cao (phí hàng tháng và phí sử dụng quá mức) có liên quan đến tỷ lệ rời bỏ cao hơn.
Số lượng cuộc gọi dịch vụ khách hàng cao hơn là một dấu hiệu rõ ràng về khả năng ngừng hoạt động.

Bước tiếp theo

Dựa trên những hiểu biết sâu sắc này, các chiến lược có mục tiêu có thể được phát triển để giảm thiểu tình trạng gián đoạn, chẳng hạn như cải thiện dịch vụ khách hàng, sửa đổi chiến lược định giá hoặc đưa ra các ưu đãi để gia hạn hợp đồng và đăng ký gói dữ liệu.

Chỉ với một lời nhắc, chúng tôi có thể thấy ChatGPT có thể cung cấp cho chúng tôi bản phân tích dữ liệu hoàn chỉnh và đưa ra thông tin chi tiết về dữ liệu tốt đến mức nào. Bạn có thể điều chỉnh mục tiêu phân tích và bắt đầu từ đó.

Trực quan hóa dữ liệu là một hoạt động hỗ trợ để cải thiện việc phân tích dữ liệu và báo cáo tổng thể. Bằng cách trực quan hóa, chúng tôi có thể có một báo cáo toàn diện hơn để hiểu dữ liệu của mình.

Sử dụng lời nhắc sau, chúng ta có thể thực hiện trực quan hóa dữ liệu bằng ChatGPT.

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

Để nâng cao hiểu biết về kết quả phân tích dữ liệu, tôi sẽ tạo một loạt hình ảnh trực quan mô tả rõ ràng những phát hiện chính liên quan đến tỷ lệ rời bỏ khách hàng. Những hình ảnh trực quan này sẽ bao gồm:

Sơ đồ thanh cho các biến phân loại:

So sánh tỷ lệ rời bỏ đối với khách hàng có và không gia hạn hợp đồng.
So sánh tỷ lệ rời bỏ đối với khách hàng có và không có gói dữ liệu.
Sơ đồ hộp cho các biến số chính:

Cuộc gọi dịch vụ khách hàng so với Churn.

Số phút hàng ngày so với Churn.
Phí hàng tháng so với Churn.
Phí quá giờ so với Churn.

Sơ đồ nhiệt của mối tương quan:

Để hình dung mối tương quan của tất cả các biến với tỷ lệ rời bỏ.

Từ CSV đến Báo cáo phân tích hoàn chỉnh với ChatGPT trong 5 bước đơn giản

Hình ảnh trực quan sẽ hiển thị tất cả các ô quan trọng bao bọc toàn bộ tập dữ liệu. Chúng tôi có thể yêu cầu mô tả chi tiết hơn cho từng ô mà bạn có thể thử độc lập.

Bước cuối cùng là tạo báo cáo dựa trên các bước trước đó. Rất tiếc, ChatGPT có thể không nắm bắt được tất cả mô tả và thông tin chi tiết từ phân tích dữ liệu nhưng chúng tôi vẫn có thể có phiên bản báo cáo đơn giản.

Sử dụng lời nhắc sau để tạo báo cáo PDF dựa trên phân tích trước đó.

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

Bạn sẽ nhận được kết quả liên kết PDF bao gồm phân tích trước đó của bạn. Hãy thử lặp lại các bước nếu bạn cảm thấy kết quả chưa thỏa đáng hoặc nếu có điều gì đó bạn muốn thay đổi.

Phân tích dữ liệu là một hoạt động mà mọi người nên biết vì đây là một trong những kỹ năng cần thiết nhất trong thời đại hiện nay. Tuy nhiên, việc tìm hiểu về cách thực hiện phân tích dữ liệu có thể mất nhiều thời gian. Với ChatGPT, chúng ta có thể giảm thiểu toàn bộ thời gian hoạt động đó.

Trong bài viết này, chúng tôi đã thảo luận về cách tạo báo cáo phân tích hoàn chỉnh từ tệp CSV trong 5 bước. ChatGPT cung cấp cho người dùng hoạt động phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối, từ nhập tệp đến tạo báo cáo.

Cornellius Yudha Wijaya là trợ lý quản lý khoa học dữ liệu và người viết dữ liệu. Trong khi làm việc toàn thời gian tại Allianz Indonesia, anh ấy thích chia sẻ các mẹo về Python và Dữ liệu qua mạng xã hội và phương tiện viết lách.