【ChatGPT】利用Advanced Data Analysis进行数据分析

文章讲述了如何使用ChatGPT进行数据分析,包括工具准备、任务场景(分析学生期末考试成绩找出薄弱学科和个性化建议),强调其优势如自动编写代码和纠正错误,但也指出其局限性如时效性和缺乏中文支持。作者给出了使用策略,建议有基础的用户进行有目的的分析并结合自身环境调整代码。

使用评价

实用性:⭐⭐⭐
使用难度:⭐⭐

工具准备-Advanced Data Analysis

第一步:成为chatgpt plus会员.

第二步:在设置中将Advanced Data Analysis”打开
在这里插入图片描述

第三步:选择“GPT4”时配置Advanced Data Analysis”,成功后就能在对话框上看到一个“+”号,用于上传文件。

----------------------------万事具备~任务开始 ---------------------------

任务场景

有一批学生的高二期末考试成绩,已经做了脱敏处理(去掉了学生的个人信息),现在需要分析这批数据,分析的目标是:了解学校的薄弱学科,针对不同的学生群体是否能给出定制化的培养建议,以求在高考中取得理想的分数。

该校学生的学习方式采用新高考3+1+2的模式,”3”表示语文、数学、外语三门是作为高考的必考科目,“1”是指在考生需要在物理和历史中选择其中一门作为选考科目,“2”是指从生物、化学、地理、政治中选择两门作为选考科目

数据以excel格式进行存储,存储了每个学生的语文、数学、英语、物理、历史、化学、生物、地理成绩和全市排名。数据已经完成清洗,数据中的缺失值是学生不需要参加该科目考试。

另外,每个科目的全市平均分成绩也是已知的,这个或

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何利用AI大模型处理Excel数据,包括分割、分析、提取关键值、汇总和可视化。首先,我得理清楚步骤,确保覆盖用户提到的所有需求。 首先,用户提到了数据分割。根据引用[1],数据分割方法包括随机分割、时间序列分割和交叉验证。可能需要解释这些方法在Excel中的适用场景,比如时间序列分割适用于有时间戳的数据,随机分割则用于一般的训练集和测试集划分。但用户可能更关注如何用AI工具自动完成这些步骤,而不是手动操作。 接下来是数据清洗。引用[2]提到Pandas是处理数据的理想工具,但用户想用AI大模型,可能需要结合Python库如Pandas,或者AI工具如OpenAI的API来自动处理缺失值、重复值等。需要说明如何利用AI模型识别数据中的问题,并自动清洗。 然后是关键字段提取和分析。这里可能需要自然语言处理(NLP)技术,让AI理解用户的查询意图,自动识别关键字段。例如,用户可能提供Excel表格,AI通过分析列名和数据分布,提取重要的字段进行汇总统计或趋势分析。引用[4]中的回归分析和时间序列分析可能相关,需要说明如何用AI模型选择适当的分析方法。 汇总和生成可视化部分,可能需要结合Python的Matplotlib或Seaborn库,但用户希望用AI大模型自动化这个过程。可能需要指导用户如何通过提示词让AI生成代码,或者直接输出可视化结果。引用[5]中的维度建模可能关联到数据汇总的结构,比如按时间、地区等维度聚合数据。 另外,用户可能需要具体的操作步骤,比如使用ChatGPT或类似工具,输入Excel数据,然后通过自然语言指令让AI执行任务。这里需要考虑数据隐私问题,建议使用本地工具或确保数据脱敏。 还要考虑用户的技术水平,是否需要提供代码示例,比如Python脚本,或者推荐无需编程的AI工具。例如,使用ChatGPTAdvanced Data Analysis功能,可以直接上传Excel文件并执行分析。 最后,生成相关问题时要围绕数据处理流程,可能涉及分割方法的选择、清洗步骤的优化、关键字段的自动识别、可视化类型的选择等,确保问题覆盖用户可能感兴趣的后续步骤。</think>### 利用AI大模型处理Excel表格数据的步骤与方法 #### 1. **数据分割** - **方法**:根据引用[1],数据分割可采用随机分割、时间序列分割或交叉验证。例如,对时间序列数据(如销售记录),可按时间范围划分(如按月分割)[^1]。 - **AI实现**: - 使用自然语言指令(如向ChatGPT输入:“将表格按‘日期’列分割为2023年1月至6月和7月至12月两部分”)。 - 生成Python代码自动处理(需结合Pandas库): ```python import pandas as pd df = pd.read_excel("data.xlsx") train = df[df['日期'] <= '2023-06-30'] test = df[df['日期'] > '2023-06-30'] ``` #### 2. **数据清洗与分析** - **关键操作**(引用[2][^2]): - 处理缺失值:AI可自动识别缺失字段并提供填充建议(如均值、众数)。 - 去重与异常值检测:通过统计分析(如Z-score)定位异常。 - **AI实现**: - 输入指令:“分析表格中‘销售额’列的缺失值和异常值,并生成清洗后的数据”。 - 示例代码: ```python # 填充缺失值 df['销售额'].fillna(df['销售额'].mean(), inplace=True) # 剔除异常值(假设Z-score>3为异常) from scipy import stats df = df[(np.abs(stats.zscore(df['销售额'])) < 3)] ``` #### 3. **关键字段提取与汇总** - **方法**: - **维度建模**:根据引用[5],可按时间、地区等维度聚合数据(如“计算每个地区的月平均销售额”)[^5]。 - **统计方法**:使用回归分析(引用[4])提取关键影响因素[^4]。 - **AI实现**: - 指令示例:“提取‘地区’和‘销售额’字段,按地区汇总月度总销售额”。 - 自动生成Pandas代码: ```python df['月份'] = df['日期'].dt.month summary = df.groupby(['地区', '月份'])['销售额'].sum().reset_index() ``` #### 4. **可视化生成** - **常用图表**: - 趋势分析:折线图(时间序列)。 - 分布对比:柱状图/箱线图。 - **AI实现**: - 输入指令:“生成各地区销售额月度对比的柱状图”。 - 自动调用Matplotlib/Seaborn: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,6)) sns.barplot(x='月份', y='销售额', hue='地区', data=summary) plt.title('地区销售额月度对比') plt.savefig('output.png') ``` #### 5. **自动化流程整合** - **工具推荐**: - **ChatGPT Advanced Data Analysis**:直接上传Excel文件,通过对话生成分析结果和图表。 - **Jupyter Notebook + AI插件**(如CodeGPT):交互式编写代码并实时调试。 --- ###
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