ChatGPT在数据分析中的应用：从表格处理到深度挖掘
文章主题：表格, ChatGPT, 数据分析, 功能展示
如果我们想用ChatGPT做一些简单的表格
或者想让他具备编辑分析能力
只需要在提问的时候告诉 ChatGPT：请以表格的形式展示回复的内容
这么说… 可能有点抽象
下面我们就用一个完整的例子展开学习一下
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在前面的理论篇课程中
我们讲了 Prompt 是什么以及四种有效的对话模式 特定指令、指令模板、代理模式 和 示例模式，并分享了目前常用的上百种角色对话的 prompt
接下来的几节课我们来解锁 ChatGPT 更高级的功能 表格能力
一、解锁 ChatGPT 表格能力
如果我们想用ChatGPT做一些简单的表格
或者想让他具备编辑分析能力
只需要在提问的时候告诉 ChatGPT：请以表格的形式展示回复的内容
这么说… 可能有点抽象
下面我们就用一个完整的例子展开学习一下
1.举例
假如我们拿到了下面这组数据
希望 ChatGPT 帮助我们基于这些数据进行分析，并给出优化的建议。
“`
字段名 理解
age 年龄（数值）
职业（分类：管理员，蓝领工人，企业家，家庭主妇，管理职位，退休，自雇，服务行业，学生，技术人员，失业，未知）
在婚姻状况这一方面，我们可以将其细分为四种类型：已婚（married）、离婚（divorced）、单身（single）以及未知（unknown）。
在当今社会，教育对于个人和社会的发展具有至关重要的作用。而在教育的过程中，一个人的学历水平往往成为衡量其知识水平和能力的重要指标。根据不同国家和地区的教育体系，学历可以分为小学、中学和大学等几个阶段，其中又包括初级、中级和高级等多个层次。因此，对于学历这一概念的理解和认识，不仅有助于我们更好地获取知识和技能，提高自身素质，同时也是我们在职场竞争中争取优势的关键因素之一。
default 失信状况（分类：yes, no）
balance 资产余额（数值）
housing 房屋贷款（分类：yes, no, unknown）
loan 个人贷款（分类：yes, no, unknown）
contact 联系方式（分类：cellular, telephone）
day 最后一次电话营销的日期（数值：月份中的哪一天）
在过去的一个月里，我们进行了最后一次电话营销活动。
duration 通话时长（数值：以秒为单位，0的话最终输出结果必然是0）
campaign 联系次数（数值：此活动中联系该客户的次数）
pdays 距上次联系完客户后的天数（数值：999代表未联系过该客户）
previous 这次活动前与这位客户联系的次数（数值）
poutcome 上次营销的结果（分类：yes, no, unknown）
deposit 定期存款（分类：yes, no）客户是否已购买定期存款
“`
2.让ChatGPT生成表格
我们只需要告诉ChatGPT
发送给ChatGPT下面的内容：
根据下面这个信息，根据每个字段和描述生成10条数据，并以表格方式展示
“””
字段名 理解
age 年龄（数值）
职业（分类：管理员，蓝领工人，企业家，家庭主妇，管理职位，退休，自雇，服务行业，学生，技术人员，失业，未知）
在婚姻状况这一方面，我们可以将其细分为四种类型：已婚（married）、离婚（divorced）、单身（single）以及未知（unknown）。
在教育领域中，学力的评估与划分是一个重要的课题。通常而言，我们将学历划分为四个层次，即小学、中学、大学和未知。这些层次的划分主要是为了反映一个人在不同阶段的教育经历和知识储备。其中，小学和中学阶段是基础教育的关键时期，为学生的成长和发展奠定了坚实的基础。而大学则是一个更高层次的教育阶段，旨在培养学生的独立思考和创新能力。至于那些没有完成上述学历层次的人，我们称之为“未知”，这并不代表他们没有其他类型的知识和技能，只是在这个分类体系中暂时无法确定。总的来说，学历分类有助于我们更好地理解和评价一个人的受教育程度，从而为教育公平和质量的提高提供有力支持。
default 失信状况（分类：yes, no）
balance 资产余额（数值）
housing 房屋贷款（分类：yes, no, unknown）
loan 个人贷款（分类：yes, no, unknown）
contact 联系方式（分类：cellular, telephone）
day 最后一次电话营销的日期（数值：月份中的哪一天）
在过去的一个月里，我们进行了最后一次电话营销活动。
duration 通话时长（数值：以秒为单位，0的话最终输出结果必然是0）
campaign 联系次数（数值：此活动中联系该客户的次数）
pdays 距上次联系完客户后的天数（数值：999代表未联系过该客户）
previous 这次活动前与这位客户联系的次数（数值）
poutcome 上次营销的结果（分类：yes, no, unknown）
deposit 定期存款（分类：yes, no）客户是否已购买定期存款
“””
ChatGTP 会自动生成表格，
ChatGPT 回复如下：
3.整理数据
比如发现数据里面会存在 unknown 的数据，
我们希望把这些数据清除掉，
为了方便查看，我们希望按照年纪排序。
发送给ChatGPT：把unknown 的记录删除掉，并按照 age进行升序排序
ChatGPT 会自动执行你的要求，
ChatGPT回复如下：
4.开始分析
接下来我们则希望让 ChatGPT 帮我们分析一下，
哪些维度对推销结果的影响最大，如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户。
发送给ChatGPT：这是一次营销活动的信息，分析哪些维度对推销结果的影响最大，如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户
ChatGPT 会自动执行你的要求，
ChatGPT回复如下：
5.进一步分析
我们可以发现 ChatGPT 给了不同的维度，
我们可以进一步按维度让 ChatGPT 进一步分析
发送给ChatGPT：根据 age 维度进一步分析，并按照表格方式展示
ChatGPT 会自动执行你的要求，
ChatGPT回复如下：
6.得出结论
目前我们只是分析了 age 一个维度，
大家可以多分析几个维度。
最终我们可以找 ChatGPT 的出结论、给优化建议，并让其预测优化后的结果
发送给ChatGPT：
根据结果综合来看，请给出优化的建议，并且给出根据优化建议落地后的结果，以表格方式展示
ChatGPT 回：
7.总结
你会发现 ChatGPT 对表格的编辑、分析能力其实是非常强的。
当然，这是基于数据量比较少的情况下，直接在对话的过程中就能让 ChatGPT 进行分析
如果数据量比较大的话该如何处理呢？
下一节课我们就会讲到~
二、作业
今天我们学习解锁了 ChatGPT 在 表格方法的使用协作能力
接下来该到练习时间了。
如果你不知道该用什么数据练手，
那就发送给ChatGPT ：来几个 excel 数据分析的例子
然后按照今天学习到的课程内容完成案例分析
完成后记得截图在群里打卡哦
三、注意事项
1.让chatgpt帮忙造数据的时候可能提示字数超长，删除掉中间无关紧要的记录就行
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