GPT o1：使用新模型进行数据分析

AI程序猿人

于 2024-12-23 14:41:27 发布

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文章标签：数据分析数据挖掘人工智能自然语言处理大模型应用 LLM 大语言模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/python1222_/article/details/144666338

OpenAI 发布的一个新模型。

许多基准测试显示模型的智能和推理能力有所提高，这可能确实如此。然而，我需要看到它在数据分析中的应用，因为我可能会使用它。为了实现这一点，我们必须将数据分析分为多个部分，正如我们在数据科学中所做的，从数据探索开始，逐步推进到建模。在这篇综合文章中，我们将详细介绍数据科学的每个阶段。

2023–2024 NBA球员统计

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我们将使用来自Kaggle的这个数据集；这里是链接。该数据集包含2023–2024 NBA季后赛球员统计信息。

为此，您可以使用我们预定义的自定义函数之一；请检查。

df.head()

这是输出结果。

正如您从输出中看到的，数据集包含多个列，这为我们提供了一个良好的起点。然而，让我们停下来给GPT-o1一个机会为我们执行这些步骤。

数据探索

数据探索是数据分析的第一步。不要跳过这一步，以便更好地进行数据分析；一次性构建你的模型。如果你跳过这一步，今天可能节省了几分钟，但相信我，明天你会损失几个小时。

我们无法将数据集上传到o1，但我对此经验丰富。我记得我们尝试将数据集复制粘贴到gpt的那一天；那时，早期的GPT模型阻止我们上传数据集。

让我们使用以下提示。

Here is my dataset's first row;
[copy-paste from jupyter notebook]
Here is my dataset description;
[copy-paste from kaggle]
Find the best functions for data exploration regarding this dataset
and create a custom function that provides a brief overview.

好的，这里是输出的前几部分。

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但有一件事让我觉得有趣。让我们点击“思考8秒钟”。

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GPT分析用户的需求并规划在这里要做的事情。这与Devin和Devika等代理非常相似。

现在，让我们在Jupyter Notebook中应用GPT给我们的函数。

这是输出，但分部分。

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让我们看看它生成的图表。

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数据可视化

我们需要对数据集进行可视化，以检测潜在模式，并观察数据在特定时间段或特定特征下的变化。让我们使用以下提示来收集适合我们数据集的最佳代码。

Provide code to create graphs related to this dataset. 
I want multiple graphs on one screen, maybe 3-4 together, 
all representing the data.

现在，让我们运行GPT o-1给我们的代码。

数据建模

现在，我们来到了数据科学中最有趣的部分：数据建模。最令人好奇的统计数据是每场比赛得分（Points Per Game），所以让我们构建一个模型来预测它。但你必须做的事情太多了，对吧？

你错了！它提供的代码只需一个提示就非常出色。因此，我将使用以下提示来确保我能给它带来挑战。

Using four different regression models, 
build a machine learning model that predicts Points Per Game (PPG). 
I want to see how each model performs with a line graph for each of these 
model at once(4 graph in screen) that shows both the actual PPG and the 
predicted PPG.

当时，我记得做类似的任务可能需要几个小时。但现在，不需要了，AI来帮忙。以下是GPT o-1给我的代码输出结果。

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输出这个结果需要多长时间？

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太棒了！

如何学习大模型

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一、AGI大模型系统学习路线

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二、AI大模型视频教程

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三、AI大模型各大学习书籍

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四、AI大模型各大场景实战案例

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五、结束语

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