ChatGPT数据分析(视频案例版)_文之易;蔡文青;屈秀伟 编著_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书(无页码)_文之易;蔡文青;屈秀伟 编著
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7.1 利用ChatGPT进行对比分析 扫一扫,看视频 对比分析是一种通过对两个或多个数据集进行比较来分析它们的差异性的方法,从而揭示所研究对象的发展趋势和内在规律。对比分析可以直观地展示某一方面的变化或差异,并且能够以精确且量化的方式表达这种变化或差异的具体数值。对比分析通常分为两大类:静态比较和动态比较。 静态比较也称为横向比较,是在相同时间条件下对不同总体指标进行比较的方法。静态比较可以应用于不同部门、地区或国家之间,以展现它们在同一时间点的差异性。 动态比较也称为纵向比较,是指在相同总体条件下对不同时间点的指标数值进行比较。动态比较有助于理解特定总体在不同时间段的发展或变化情况。 这两种对比分析方法既可以独立使用,也可以结合使用,以获得更全面的分析视角。 常见对比分析指标如下。 (1)标准对比:将当前指标与基于经验或理论得出的标准水平进行比较,便于理解当前情况与既定标准之间的差异。例如,一家公司可能将其当前的销售额与行业标准或预设目标进行对比,以了解它们之间的差异。 (2)同比分析:比较不同时间点(如年度、季度、月份、日期)的数据,同比分析揭示业务或项目的动态发展和增长速度。例如,通过比较2024年第一季度的销售额与2023年第一季度的销售额,可以看到不受季节性影响的年度增长趋势。 (3)环比分析:比较连续时间段(如月对月或季对季)的数据,揭示短期趋势和变化。例如,比较一家公司6月份的业绩与5月份的业绩,可以揭示其业务的即时增长或下降趋势。 (4)定比分析:将当前数据与特定基准时间点的数据相比较,展示长期的总体变化。例如,将2023年的业绩与2013年的业绩相比,可以揭示过去10年的总体业务增长情况。 (5)差异分析:关注于比较两个不同样本或情况间的差异。例如,使用雷达图比较两个竞争产品的多个性能指标,可以直观地展示它们之间的差异和竞争优势。 (6)预警分析:依据特定的预警条件生成分析图表,允许对关键指标进行持续监控,并及时识别潜在问题。例如,在金融监控系统中,预警分析可以及时发现异常交易行为,从而防范风险。 (7)帕累托分析(二八分析):基于帕累托原理,即80%的结果往往由20%的原因产生。在管理中,通过帕累托分析可以识别出少数关键因素,这些因素可能对总体结果产生最大的影响。例如,一家公司可能发现其80%的利润来自20%的客户。 在运用对比分析法时,要注意以下几个关键点。 (1)指标一致性:进行比较的指标需要在口径范围、计算方法和计量单位上保持一致。这意味着必须使用相同的单位或标准来衡量指标。数据标准化的常用方法包括Min-Max标准化、Z-score标准化、对数Logistics标准化。 (2)可比性:确保对比对象之间具有合理的可比性。这意味着所选择的对比对象应在某种程度上具有相似性或相关性。 (3)指标类型统一:无论是绝对数指标、相对数指标、平均数指标还是其他不同类型的指标,在对比分析中,参与比较的各方指标类型必须保持一致。 遵循这些原则,对比分析法可以作为一种强有力的工具,帮助分析师或研究人员深入理解和解释数据背后的趋势和规律。 表7.1所示为某科技公司两年的公司财务和客户季度数据,该数据集适合于同比和环比分析。将该数据集上传给ChatGPT,让其进行各种对比分析。由于数据集列名包含中文,因此为了防止绘图时出现乱码,需要同时提交中文字体。 表7.1 某科技公司数据 请采用同比分析和环比分析,分析公司近2年季度净利润的变化情况,选择合适的图形进行可视化,给出详细的量化描述。 ChatGPT: 好的,我将首先检查提供的Excel文件中的数据,以了解公司近两年季度净利润的情况。然后,我会使用同比(Year-over-Year, YoY)和环比(Quarter-over-Quarter, QoQ)分析来分析这些数据,并选择合适的图表进行可视化。在进行可视化时,我会使用您提供的字体。 首先,让我打开并查看Excel文件中的数据。 Excel文件中包含了2022年和2023年的季度数据,包括总收入、营运成本、净利润、新客户数量和客户流失数量。为了分析公司近两年季度净利润的变化情况,我将专注于“净利润(万元)”这一列,并进行同比和环比分析。 - 同比分析(Year-over-Year, YoY): 比较相同季度在不同年份的数据。 - 环比分析(Quarter-over-Quarter, QoQ): 比较连续季度之间的数据。 接下来,我将进行这些分析并使用图表进行可视化。同时,我将使用您提供的字体来确保图表的文字与您的要求一致。让我们先进行数据处理。 我们已经计算出了同比(YoY)和环比(QoQ)的变化百分比。下一步,我将使用这些数据制作图表来可视化这些变化。为了更直观地呈现这些数据,我将分别制作两个图表: 1.同比(YoY)......
- 信息
- 作者简介
- 内容简介
- 序言
- 前言
- 第1章 认识ChatGPT
- 1.1 注册与登录
- 1.2 升级计划
- 1.3 基本功能
- 1.4 GPTs
- 第2章 ChatGPT提示词
- 2.1 提示词结构与设计原则
- 2.2 提示词的设计技巧
- 2.3 提示词优化器
- 第3章 ChatGPT与数据分析
- 3.1 数据分析概述
- 3.2 传统数据分析工具
- 3.3 ChatGPT在数据分析全周期的应用
- 第4章 利用ChatGPT收集数据
- 4.1 如何收集数据
- 4.2 利用ChatGPT生成模拟数据
- 4.3 利用ChatGPT设计调查问卷
- 4.4 利用ChatGPT抓取数据
- 第5章 利用ChatGPT进行数据预处理
- 5.1 利用ChatGPT进行数据清洗
- 5.2 利用ChatGPT进行数据转换
- 5.3 利用ChatGPT进行数据集成
- 5.4 利用ChatGPT进行数据脱敏
- 第6章 利用ChatGPT进行特征工程
- 6.1 特征工程概述
- 6.2 利用ChatGPT进行特征选择
- 6.3 利用ChatGPT进行特征衍生
- 6.4 利用ChatGPT进行特征降维
- 第7章 利用ChatGPT分析数据
- 7.1 利用ChatGPT进行对比分析
- 7.2 利用ChatGPT进行分组分析
- 7.3 利用ChatGPT进行交叉分析
- 7.4 利用ChatGPT进行相关性分析
- 7.5 利用ChatGPT进行象限分析
- 7.6 利用ChatGPT进行漏斗分析
- 7.7 利用ChatGPT进行SWOT分析
- 7.8 PEST分析
- 第8章 利用ChatGPT进行数据可视化
- 8.1 如何进行数据可视化
- 8.2 利用ChatGPT绘制构成类图表
- 8.3 利用ChatGPT绘制比较类图表
- 8.4 利用ChatGPT绘制趋势类图表
- 8.5 利用ChatGPT绘制分布类图表
- 8.6 利用ChatGPT绘制关系类图表
- 第9章 利用ChatGPT进行回归分析
- 9.1 如何进行回归分析
- 9.2 利用ChatGPT进行线性回归
- 9.3 利用ChatGPT进行非线性回归
- 9.4 利用ChatGPT处理共线性问题
- 第10章 利用ChatGPT进行分类分析
- 10.1 常用分类算法与模型评价
- 10.2 利用ChatGPT进行文本分类分析
- 10.3 利用ChatGPT进行决策树分类分析
- 10.4 利用ChatGPT进行SVM分类分析
- 10.5 利用ChatGPT进行朴素贝叶斯分类分析
- 10.6 利用ChatGPT进行逻辑回归分类分析
- 第11章 利用ChatGPT进行聚类分析
- 11.1 聚类分析的基本概念
- 11.2 利用ChatGPT进行划分式聚类分析
- 11.3 利用ChatGPT进行基于密度的聚类分析
- 11.4 利用ChatGPT进行层次化聚类分析
- 第12章 利用ChatGPT撰写数据分析报告
- 12.1 如何撰写数据分析报告
- 12.2 利用ChatGPT撰写日常工作类数据分析报告
- 12.3 利用ChatGPT撰写专题分析类数据分析报告
- 12.4 利用ChatGPT撰写综合研究类数据分析报告