只需 5 个简单步骤，即可使用 ChatGPT 从 CSV 到完整分析报告 – KDnuggets

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无论您从事什么业务，在数据驱动的时代，了解如何分析数据都比以往任何时候都更加重要。 数据分析将使企业保持竞争力并提供做出更好决策的能力。

数据分析的重要性促使每个人都知道如何进行数据分析。 然而，有时进行数据分析需要花费太多时间。 这就是为什么我们可以依靠 ChatGPT 从我们的数据文件创建完整的报告。

本文将探讨从 CSV 文件创建完整分析报告的五个简单步骤。 这五个步骤包括：

第 1 步：导入 CSV 文件

第2步：数据汇总和预处理

第五步：数据分析

第 4 步：数据可视化

第 5 步：报告生成

作为先决条件，本文假设读者已订阅 ChatGPT Plus。 考虑到这一点，让我们开始吧。

第一步是准备要分析的 CSV 文件并创建报告。 该文件可以来自任何值得信赖的来源，但本文将使用来自 Kaggle.

确保数据结构化、有组织且具有清晰的标题。 如果您想要分析某个目标，请不要忘记将该数据包含在文件中。 在我们的示例中，我们将尝试对流失列进行分析。

数据准备好后，将它们附加到 ChatGPT 并让模型完成工作。

下一步是从 CSV 文件中获取数据摘要并对其进行预处理。 上传数据时输入以下提示。

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

上述提示提供以下结果：

以下是您的数据集的摘要：

行数： 3333

列数： 11

列名：

搅动

账户周

续约

流量套餐

数据使用

客户服务呼叫

日分钟

日内通话

月费

超额费

漫游时间

数据类型:

整数：流失率、AccountWeeks、ContractRenewal、DataPlan、CustServCalls、DayCalls

浮动：数据使用量、DayMins、MonthlyCharge、OverageFee、RoamMins

缺失值： 任何列中都没有缺失值。

ChatGPT 显然可以很好地读取数据并能够提供给定的数据集。 下一个结果是来自 ChatGPT 的数据预处理。

由于数据集中不存在缺失值，因此数据清理和预处理的主要重点将是：

• 检查数据中是否有异常值或异常值。
• 如果需要，对数据进行归一化或标准化，特别是对于具有连续数值的列。
• 如有必要，将分类数据转换为适合分析的格式。

让我们继续执行这些步骤。 
 

箱线图提供了数据集每个数值列中潜在异常值的直观概述。 以下是一些观察结果：

• AccountWeeks、CustServCalls、DayCalls：这些列显示相当正态的分布，但有一些异常值。
• DataUsage、DayMins、MonthlyCharge、OverageFee、RoamMins：这些列也显示一些异常值，但考虑到数据的性质，它们似乎在合理范围内。
• Churn、ContractRenewal、DataPlan：作为分类/二进制数据，这些列不显示传统的异常值。

有了这些信息，数据清理和预处理的下一步可能包括：

• 处理异常值：我们可以根据您的具体分析需求和领域知识决定是否删除、限制或以其他方式处理异常值。
• 数据转换：如果需要，我们可以对 DayMins、MonthlyCharge 等列进行规范化或标准化，特别是如果您计划使用对数据规模敏感的算法。
• 分类数据编码：如果需要任何此类转换，则将分类数据转换为适合分析的格式。

您可以让 ChatGPT 执行额外的数据清理和预处理步骤，也可以保持原样。 对于此示例，我们将继续执行后续步骤。

接下来，我们将使用ChatGPT进行数据分析。 数据分析取决于您想要实现的目标。 在我们的例子中，我们希望从流失 POV 执行数据分析。

对于上述案例，我们使用以下提示使用 ChatGPT 执行数据分析。

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

数据分析可以看到下面的结果。

为了对流失数据进行数据分析，我们将重点了解不同因素与客户流失的关系。 流失是一个二元变量（0 表示无流失，1 表示流失），通常通过分类方法以及检查与其他变量的关系来进行分析。 计划如下：

1. 相关性分析：首先，我们将了解每个数字特征如何与客户流失相关。 这让我们初步了解哪些因素可能与客户流失更密切相关。

2. 统计测试：对于像 ContractRenewal 和 DataPlan 这样的分类变量，我们可以使用统计测试来查看不同类别的流失率是否存在显着差异。

3. 视觉分析：我们将创建一些可视化来进一步探索这些关系。 这包括比较不同群体的流失率并针对流失绘制关键变量。

4. 摘要统计：我们将根据客户流失状态提供不同组的摘要统计，以查看均值或分布是否存在显着差异。

让我们从相关性分析开始，然后继续下一步。

与客户流失的相关性分析

不同变量与流失率的相关性如下（从最强负相关到最强正相关）：

负相关性：

• 合同续签：最强负相关。 表明不续签合同的客户更有可能流失。
• 数据计划：没有数据计划的客户流失的可能性稍大一些。
• 数据使用量：较高的数据使用量会稍微降低流失的可能性。

正相关：

• AccountWeeks、DayCalls：正相关性非常弱，表明对客户流失的影响很小。
• 漫游分钟数：随着漫游分钟数的增加，流失可能性略有增加。
• MonthlyCharge：随着月费的增加，客户流失率会略高。
• 超额费：较高的超额费与流失率增加呈中等相关。
• DayMins：每天较长的分钟数与流失率的增加存在一定的相关性。
• CustServCalls：强正相关。 更多的客户服务电话与更高的客户流失率相关。

基于这些相关性，合同续签、客户服务电话、每日分钟数和超额费用等因素似乎与客户流失更为密切相关。 我们可以通过可视化分析和统计测试进一步探索这些因素，尤其是像 ContractRenewal 和 DataPlan 这样的分类变量。

视觉分析

可视化为不同变量和客户流失之间的关系提供了有价值的见解：

由 ContractRenewal 和 DataPlan 造成的流失：

• 合同更新：客户流失率存在显着差异。 未续签合同的客户流失率较高。
• 数据计划：根据客户是否有数据计划，客户流失率存在明显差异，没有数据计划的客户流失率更高。

按流失率划分的数值变量（CustServCalls、DayMins、MonthlyCharge、OverageFee）：

• CustServCalls：客户服务电话次数较多的客户往往会流失更多。
• DayMins：每天的分钟数越高，流失的可能性就越大。
• 每月费用：每月费用较高与客户流失率增加相关。
• 超额费：较高的超额费也与客户流失率增加有关。

分析结论

• 合同续签状态和数据计划的存在是客户流失的重要因素。
• 高使用率（按天分钟数计算）和高收费（月费和超额费）与较高的流失率相关。
• 客户服务电话数量增多是潜在客户流失的有力指标。

下一步

基于这些见解，可以制定有针对性的策略来减少客户流失，例如改善客户服务、修改定价策略或为合同续订和数据计划订阅提供激励。

通过一个提示，我们就可以看到 ChatGPT 能够为我们提供完整的数据分析并从数据中得出见解。 您可以调整分析目标并从那里开始。

数据可视化是改进数据分析和整体报告的支持性活动。 通过可视化，我们可以获得更全面的报告来了解我们的数据。

使用以下提示，我们可以使用 ChatGPT 执行数据可视化。

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

为了增强对数据分析结果的理解，我将创建一系列可视化效果，清楚地描述与客户流失相关的关键发现。 这些可视化将包括：

1. 分类变量的条形图：

• 比较有和没有续签合同的客户的流失率。
• 比较有和没有数据计划的客户的流失率。
• 关键数值变量的箱线图：

2. 客户服务电话与客户流失。

• 每日分钟数与流失率。
• 每月费用与流失率。
• 超额费用与流失费用。

3. 相关性热图：

可视化所有变量与流失的相关性。

可视化将显示封装整个数据集的所有重要图表。 我们可以要求对每个图进行更详细的描述，您可以独立尝试。

最后一步是根据前面的步骤生成报告。 不幸的是，ChatGPT 可能无法捕获数据分析中的所有描述和见解，但我们仍然可以获得报告的简单版本。

使用以下提示根据之前的分析生成 PDF 报告。

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

您将获得 PDF 链接结果，其中包含您之前的分析。 如果您觉得结果不充分或者您想要更改某些内容，请尝试重复这些步骤。

数据分析是一项每个人都应该知道的活动，因为它是当今时代最需要的技能之一。 然而，学习执行数据分析可能需要很长时间。 借助 ChatGPT，我们可以最大限度地减少所有活动时间。 

在本文中，我们讨论了如何通过 5 个步骤从 CSV 文件生成完整的分析报告。 ChatGPT 为用户提供端到端的数据分析活动，从导入文件到生成报告。
 
 

科尼利厄斯·尤达·维贾亚 是一名数据科学助理经理和数据作家。 在 Allianz Indonesia 全职工作期间，他喜欢通过社交媒体和写作媒体分享 Python 和数据技巧。

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• Sumber: 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