如何用 ChatGPT 帮你自动分析数据？

sockstack / 208 / 2023-11-25 00:02:39

ChatGPT 可用网址，仅供交流学习使用，如对您有所帮助，请收藏并推荐给需要的朋友。 <a href="https://ckai.xyz/?sockstack&section=detail" target="__blank">https://ckai.xyz</a> <article class="baidu_pl"><div id="article_content" class="article_content clearfix">
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<div id="content_views" class="htmledit_views"><div id="js_content"> <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/73a0961607a17782c778d6eab2b3e26c.jpeg" alt="73a0961607a17782c778d6eab2b3e26c.jpeg"> <h2>误判</h2> 好几天之前，我就在 ChatGPT 选单里看到了 Code Interpreter。它正在灰度测试中 —— 先给一部分用户试用，如果反响不错并做了一定改进，就能推广给更多用户。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/aea11d5f3db7b4b241db3b732e12f97f.jpeg" alt="aea11d5f3db7b4b241db3b732e12f97f.jpeg"> 可惜当时我没能正确理解它的含义，犯了一个大错误 —— 望文生义。我以为 Code Interpreter 是指「代码解释器」，也就是给代码添加注释进行讲解的。可那不是 ChatGPT 早就有了的功能吗？干嘛还专门弄个新的模式出来呢？ 后来经朋友提醒我才发现，Code Interpreter 的功能不是「解释代码」，而是执行代码。在这个模式下，你可以上传文件作为输入，让 Code Interpreter 编写代码对输入文件做处理，并且在自带的虚拟环境中执行。根据代码内容的不同，它可以利用文本、数字、图形、表格等方式给你展示结果，甚至还可以给你一个下载链接，把你指定的输出以文件形式下载回本地。 当我意识到这一点时，真可以用「惊讶」和「懊恼」来形容。我迫不及待尝试后，赶紧写作本文，告诉你这个功能。以免你跟我一样望文生义，重蹈覆辙。 下面我用一个实际的例子给你演示。 <h2>实例</h2> 首先我们需要一个演示数据集。这里我选择了一个名为 <code>loans.csv</code> 的贷款安全数据集。它是一张表格，属于简单结构数据，其中包含若干行，每一行代表一条贷款记录；而每列则代表某一相关属性特征，例如贷款等级，房屋拥有情况，贷款时长等信息。 最后一列 <code>safe_loans</code> 代表贷款成功或失败，也即这次放款是否安全。其中 <code>-1</code> 代表不安全。<code>1</code> 代表贷款安全回收。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0fc60439f76dde96f36c19ae62211531.jpeg" alt="0fc60439f76dde96f36c19ae62211531.jpeg"> 首先我们需要将数据集上传到 Code Interpreter 中。上传按钮很不显眼，在输入框的旁边。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2100d6b610853e11a3efb31c572b7fcf.jpeg" alt="2100d6b610853e11a3efb31c572b7fcf.jpeg"> 上传后，Code Interpreter 会自动进行分析，并为每列数据提供解释。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8cda420d1348c0e8d7b73f6ab4002715.jpeg" alt="8cda420d1348c0e8d7b73f6ab4002715.jpeg"> 我点击了 "show work" 来看看究竟 Code Interpreter 是如何分析出上述结果的。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3964767e7f3f548652b5a46d6b02b4c6.jpeg" alt="3964767e7f3f548652b5a46d6b02b4c6.jpeg"> 原来，Code Interpreter 直接编写了 Python 代码，读取了上传后的 <code>loans.csv</code> 文件，然后执行 <code>head ()</code> 命令，打印出来前 5 行，根据列名称和具体显示的数据综合分析信息，然后做了回答。 <h2>提示</h2> 数据已经准备好，我们现在可以开始输入提示语了。我觉得使用英文与 Code Interpreter 对话很别扭，因此我提出： <blockquote> 请用中文翻译上面的内容，并且对于专业术语加以简单明了的解释。谢谢 </blockquote> 你可能会纳闷儿，老师你干嘛要这么客气呢？不就是个机器……🤫，别瞎说。礼多人不怪，AI 也一样。你跟它客气，它回答起来也会比较认真。在《人工智能这么强，我直接把工作都交给它可以吗？》一文中，我给你解释过具体的证据。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d10914e34dcf32ed95a435f2749f9d0f.jpeg" alt="d10914e34dcf32ed95a435f2749f9d0f.jpeg"> 闲言少叙，这是 Code Interpreter 返回的结果。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5ab90673d6797a0ecc69a1e7c953e8a5.jpeg" alt="5ab90673d6797a0ecc69a1e7c953e8a5.jpeg"> 你看，用中文回答是不是感觉好多了？对比一下你就会发现，这里的「可循环信贷利用率」等专业术语，都已有具体解释了。Code Interpreter 还在最后提出「告诉我您希望对这些数据进行哪种分析或任务」。 此时，你可以要求 Code Interpreter 做一些简单分析，并要求绘制图表（如分布图）。但对于我而言，这样的机械操作实在太无趣了 —— 每个步骤都需要我来提示，那我还要你这 AI 干啥？ <h2>计划</h2> 因此，我的下一个提示语，是这样的： <blockquote> 能否根据目前的数据集，思考它可以做哪些分析？请一步步思考，并且给我你有信心的答案。谢谢 </blockquote> 注意这一段提示语中的两个技巧，你可以尝试吸收：「一步步思考」是尝试启动大语言模型的思维链；「有信心的答案」是指设定阈值，避免 ChatGPT 天马行空随意乱答。 这是 Code Interpreter 的反馈结果。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/430f2aac2c3c75277f2de8a66c9ff7c2.jpeg" alt="430f2aac2c3c75277f2de8a66c9ff7c2.jpeg"> Code Interpreter 列出了可能的分析类型。 第一步是描述性分析，比如基本数量分布等。 第二步是相关性分析，总结其他变量间的相关性。 第三步是建立预测模型，其中提到了决策树，随机森林和逻辑回归等方法。也提到必须将之分为训练及测试数据集，且要「使用测试级来评估模型性能」。这种意识非常棒，已经超出了机器学习常见入门水平。 第四步就有点儿莫名奇妙了，虽然 Code Interpreter 提出使用支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯等几个新模型，但要做的事情和第三步是重复的。 好在，我们使用 AI 作为助手，而不是枪手。我们大可以将第四种分析类型省略，只让Code Interpreter将前三个步骤做一下。这里为了方便展示，我让 AI 一次只做一个步骤。下面是执行各个步骤的效果。 <h2>结果</h2> 第一步，描述性分析。Code Interpreter 给出了这个数据集的一些基本统计信息。包括记录数量、最常见的贷款等级、平均被雇佣不足一年人员数量、平均雇佣年限、平均债务收入、最常见贷款期限数量等。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ec9ee776898ee894399f722b00fd4e5c.jpeg" alt="ec9ee776898ee894399f722b00fd4e5c.jpeg"> 第二步，相关性分析。Code Interpreter 识别出属于不同变量之间的正负相关关系。例如，短期雇佣与雇佣年限是相反的概念，因此 <code>short_emp</code>和 <code>emp_length_num</code> 之间存在负相关性；债务收入比高的贷款申请者往往会使用循环信贷，因此 <code>dti</code> 和 <code>revol_util</code> 之间存在正相关性；而 <code>safe_loans</code> 和一些其他变量之间存在负相关性，这意味着对那些高债务收入比的人贷款，可能不太安全。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f5f87eefdd8fbf56783527b1b70878f2.jpeg" alt="f5f87eefdd8fbf56783527b1b70878f2.jpeg"> Code Interpreter还不忘提醒咱们，这些相关性不意味着因果关系，尚需要考虑更多变量的交互和非线性关系。如果是我的学生回答此题，仅仅最后这一句，就会让我非常欣慰。 第三步，构建预测模型。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ba9a6d78e5e8415073d3051937cefbd5.jpeg" alt="ba9a6d78e5e8415073d3051937cefbd5.jpeg"> Code Interpreter 中规中矩地进行了数据预处理。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/18e64e4ea1d0d5f11284bb22f3be0e77.jpeg" alt="18e64e4ea1d0d5f11284bb22f3be0e77.jpeg"> 我看了一下具体执行的代码： <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/50b9f21f96ea4dece749480e95f44680.jpeg" alt="50b9f21f96ea4dece749480e95f44680.jpeg"> 之后是模型的训练和性能测试环节。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7ad5c671c41aaa52bf13297054746753.jpeg" alt="7ad5c671c41aaa52bf13297054746753.jpeg"> 点开 <code>show work</code>，对应的代码是这样： <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a7ee122ffffef37fa2bcc0fa77858765.jpeg" alt="a7ee122ffffef37fa2bcc0fa77858765.jpeg"> 之后，Code Interpreter 自动进行了结果的汇总输出与阐释。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c3c4e600640d4edf35f565961b242d23.jpeg" alt="c3c4e600640d4edf35f565961b242d23.jpeg"> 该模型在测试数据集上的准确率为61.7%。虽然不高，但Code Interpreter指出相对于随机预测的准确率50%，还是要好一些。有意思的是，它还自动提出了如何对准确率进行提升。例如超参数优化、特征工程、使用其他模型等。特别地，Code Interpreter提出需要不仅仅关注准确率，还要考虑模型可解释性、训练和预测时间等其他指标。 非常好！不过你是说，让我自己去逐一尝试上述提升策略？那怎么可能？！Code Interpreter 既然你画了道儿，就得你来走嘛。 于是我这样提问： <blockquote> 你能否实施改进策略，并且在同样的测试集上进行测试？谢谢 </blockquote> 这是 Code Interpreter 的回答。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/e92aa9410c725acf8723af0ca9b57542.jpeg" alt="e92aa9410c725acf8723af0ca9b57542.jpeg"> 你看？AI 开始认真干起来了不是？ 这是 Code Interpreter 一通改进之后的结果： <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/07d20008fb6d3ac9869bf22453d1c6c7.jpeg" alt="07d20008fb6d3ac9869bf22453d1c6c7.jpeg"> 从61.7%提升到了64.9%，准确率高吗？我觉得谈不上。但是这是一个非常有意思的开端，意味着Code Interpreter可以自动帮助我们执行提升准确率的策略，而且获得了成效。 <h2>小结</h2> 我想跟你谈谈尝试 Code Interpreter 之后的感受。我想用「惊艳」二字来形容。具体来说，就是「分析得当，执行流畅」。 咱们应该思考一下 Code Interpreter 出现的意义。曾几何时，很多小伙伴拿到宝贵的一手数据，却不知道如何分析。在几年前，你会看到很多不同学科的人一窝蜂跑去学习 Python。因为在彼时，只有学会了 Python 或者 R 后，你才可能对数据进行功能丰富且合理可行的分析。很多人因为不具备相关的技术能力，往往坐拥金山，但就是不知道怎么挖掘。 要学完 Python 或者 R 的初级操作，你至少需要学一门课程，或者啃一本教材。但是现在，你只需要和 Code Interpreter 对话，就能把这样的分析结果保质保量快速做出来，甚至比数据分析师基础入门水平都要靠谱，不亦乐乎？ ChatGPT 的 Code Interpreter，目前还在 Alpha 阶段。功能非常初级，时常遇到环境更新导致的不稳定，还有各种限制。例如说你可以让它帮你绘制统计图，英文显示都很好，但所有中文显示都是这个样子： <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/fda49218e0b7e6ac62ab0f4dd11904f6.jpeg" alt="fda49218e0b7e6ac62ab0f4dd11904f6.jpeg"> 你当然可以让 Code Interpreter 自己去改进。但是它折腾一通，也只能给你展示这种无奈： <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/27a57ebfa0151fadf4747ba8a4abb61f.jpeg" alt="27a57ebfa0151fadf4747ba8a4abb61f.jpeg"> 但是，我们有理由相信，这些问题随着技术产品的迭代改进，都会逐步解决的。 你在数据分析的过程中，使用过其他的 AI 产品吗？有什么可以推荐给大家的？欢迎留言，咱们一起交流讨论。 祝（自动）数据分析愉快！ 点赞 +「在看」，转发给你身边有需要的朋友。收不到推送？那是因为你只订阅，却没有加星标。 欢迎订阅我的小报童付费专栏，每季度更新不少于10篇文章。目前价格优惠。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d726adc3d713ef73ec2562418256a8a2.jpeg" alt="d726adc3d713ef73ec2562418256a8a2.jpeg"> 如果有问题咨询，或者希望加入社群和热爱钻研的小伙伴们一起讨论，订阅知识星球吧。不仅包括小报童的推送内容，还可以自由发帖与提问。之前已经积累下的帖子和问答，就有数百篇。足够你好好翻一阵子。知识星球支持72小时内无条件退款，所以你可以放心尝试。 <img referrerpolicy="no-referrer" title="" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ca3b0529a9b2a469a4ecaff221de9429.jpeg" alt="ca3b0529a9b2a469a4ecaff221de9429.jpeg"> 若文中部分链接可能无法正常显示与跳转，可能是因为微信公众平台的外链限制。如需访问，请点击文末「阅读原文」链接，查看链接齐备的版本。  <h2>延伸阅读</h2> <ul>
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