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Unabhängig davon, in welcher Branche Sie tätig sind, ist es im datengesteuerten Zeitalter wichtiger denn je, zu wissen, wie man Daten analysiert. Die Datenanalyse würde es Unternehmen ermöglichen, wettbewerbsfähig zu bleiben und bessere Entscheidungen zu treffen.

Die Bedeutung der Datenanalyse bringt jeden Einzelnen dazu, zu wissen, wie man eine Datenanalyse durchführt. Manchmal nimmt die Datenanalyse jedoch zu viel Zeit in Anspruch. Deshalb konnten wir uns darauf verlassen, dass ChatGPT einen vollständigen Bericht aus unserer Datendatei erstellt.

In diesem Artikel werden fünf einfache Schritte zum Erstellen vollständiger Analyseberichte aus Ihrer CSV-Datei erläutert. Zu diesen fünf Schritten gehören:

Schritt 1: Importieren der CSV-Datei

Schritt 2: Datenzusammenfassung und Vorverarbeitung

Schritt 3: Datenanalyse

Schritt 4: Datenvisualisierung

Schritt 5: Berichterstellung

Als Voraussetzung geht dieser Artikel davon aus, dass der Leser ChatGPT Plus abonniert hat. In diesem Sinne fangen wir an.

Der erste Schritt besteht darin, die CSV-Datei, die Sie analysieren möchten, vorzubereiten und einen Bericht zu erstellen. Diese Datei könnte aus jeder vertrauenswürdigen Quelle stammen, für diesen Artikel wird jedoch der Telecom Churn-Datensatz von verwendet Kaggle.

Stellen Sie sicher, dass die Daten strukturiert und organisiert sind und eine klare Kopfzeile haben. Wenn Sie ein bestimmtes Ziel analysieren möchten, vergessen Sie nicht, diese Daten in die Datei aufzunehmen. In unserem Beispiel würden wir versuchen, eine Analyse für die Abwanderungsspalte durchzuführen.

Wenn die Daten fertig sind, hängen Sie sie an das ChatGPT an und lassen Sie das Modell seine Arbeit erledigen.

Der nächste Schritt besteht darin, die Datenzusammenfassung aus unserer CSV-Datei abzurufen und sie vorzuverarbeiten. Geben Sie beim Hochladen der Daten die folgende Eingabeaufforderung ein.

Provide the data summary to this file and perform appropriate data processing for the dataset.

Die obige Eingabeaufforderung liefert die folgenden Ergebnisse:

Hier ist die Zusammenfassung Ihres Datensatzes:

Anzahl der Reihen: 3333

Anzahl der Spalten: 11

Spaltennamen:

Butterfass

KontoWochen

Vertragsverlängerung

Datentarif

Datenverbrauch

CustServCalls

TageMin

Tagesanrufe

Monatliche Gebühr

Überschreitungsgebühr

RoamMins

Datentypen:

Ganzzahl: Churn, AccountWeeks, ContractRenewal, DataPlan, CustServCalls, DayCalls

Float: DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins

Fehlende Werte: In keiner der Spalten fehlen Werte.

ChatGPT konnte die Daten offensichtlich gut lesen und den angegebenen Datensatz bereitstellen. Das nächste Ergebnis ist die Datenvorverarbeitung aus dem ChatGPT.

Da im Datensatz keine Werte fehlen, liegt der Schwerpunkt der Datenbereinigung und -vorverarbeitung auf Folgendem:

• Überprüfung auf Ausreißer oder Anomalien in den Daten.
• Normalisieren oder Standardisieren der Daten bei Bedarf, insbesondere für Spalten mit kontinuierlichen numerischen Werten.
• Konvertieren kategorialer Daten in ein für die Analyse geeignetes Format, falls erforderlich.

Fahren wir mit diesen Schritten fort. 
 

Die Boxplots bieten einen visuellen Überblick über potenzielle Ausreißer in jeder numerischen Spalte Ihres Datensatzes. Hier einige Beobachtungen:

• AccountWeeks, CustServCalls, DayCalls: Diese Spalten zeigen eine ziemlich normale Verteilung mit einigen Ausreißern.
• DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins: Diese Spalten weisen ebenfalls einige Ausreißer auf, scheinen aber angesichts der Art der Daten innerhalb eines angemessenen Bereichs zu liegen.
• Churn, ContractRenewal, DataPlan: Da es sich bei diesen Spalten um kategoriale/binäre Daten handelt, werden keine herkömmlichen Ausreißer angezeigt.

Angesichts dieser Informationen könnten die nächsten Schritte bei der Datenbereinigung und -vorverarbeitung Folgendes umfassen:

• Umgang mit Ausreißern: Wir können basierend auf Ihren spezifischen Analyseanforderungen und Fachkenntnissen entscheiden, ob Ausreißer entfernt, begrenzt oder anderweitig behandelt werden.
• Datentransformation: Bei Bedarf können wir Spalten wie DayMins, MonthlyCharge usw. normalisieren oder standardisieren, insbesondere wenn Sie Algorithmen verwenden möchten, die auf den Datenumfang reagieren.
• Kategoriale Datenkodierung: Konvertieren Sie kategoriale Daten in ein für die Analyse geeignetes Format, falls eine solche Transformation erforderlich ist.

Sie können ChatGPT zusätzliche Schritte zur Datenbereinigung und Vorverarbeitung durchführen lassen oder es so lassen, wie es ist. Für dieses Beispiel würden wir mit den nächsten Schritten fortfahren.

Als nächstes führten wir eine Datenanalyse mit ChatGPT durch. Die Datenanalyse hängt davon ab, was Sie erreichen möchten. In unserem Fall möchten wir eine Datenanalyse aus dem Churn-POV durchführen.

Wir verwenden die folgende Eingabeaufforderung, um die Datenanalyse mit ChatGPT für den oben genannten Fall durchzuführen.

Please perform the data analysis based on the data above with respect to the churn data.

Die Datenanalyse ist im folgenden Ergebnis zu sehen.

Um eine Datenanalyse in Bezug auf die Abwanderungsdaten durchzuführen, konzentrieren wir uns darauf, zu verstehen, wie verschiedene Faktoren mit der Kundenabwanderung zusammenhängen. Da es sich bei der Abwanderung um eine binäre Variable handelt (0 für keine Abwanderung, 1 für Abwanderung), wird sie typischerweise mithilfe von Klassifizierungsmethoden und durch die Untersuchung von Beziehungen zu anderen Variablen analysiert. Hier ist der Plan:

1. Korrelationsanalyse: Zunächst schauen wir uns an, wie jedes numerische Merkmal mit der Abwanderung korreliert. Dies gibt uns ein erstes Verständnis dafür, welche Faktoren möglicherweise stärker mit der Abwanderung zusammenhängen.

2. Statistische Tests: Für kategoriale Variablen wie ContractRenewal und DataPlan können wir statistische Tests verwenden, um zu sehen, ob es signifikante Unterschiede in den Abwanderungsraten zwischen verschiedenen Kategorien gibt.

3. Visuelle Analyse: Wir erstellen einige Visualisierungen, um diese Beziehungen weiter zu untersuchen. Dazu gehört der Vergleich der Abwanderungsraten verschiedener Gruppen und die Darstellung von Schlüsselvariablen im Vergleich zur Abwanderung.

4. Zusammenfassende Statistiken: Wir stellen zusammenfassende Statistiken für verschiedene Gruppen basierend auf dem Abwanderungsstatus bereit, um zu sehen, ob es erkennbare Unterschiede in den Mittelwerten oder Verteilungen gibt.

Beginnen wir mit der Korrelationsanalyse und gehen dann zu den nächsten Schritten über.

Korrelationsanalyse mit Abwanderung

Die Korrelation verschiedener Variablen mit der Abwanderung ist wie folgt (von der stärksten negativen zur stärksten positiven Korrelation):

Negative Korrelation:

• Vertragsverlängerung: Stärkste negative Korrelation. Zeigt an, dass Kunden, die ihre Verträge nicht verlängern, mit größerer Wahrscheinlichkeit abwandern.
• DataPlan: Bei Kunden ohne Datentarif ist die Abwanderungswahrscheinlichkeit etwas höher.
• Datennutzung: Eine höhere Datennutzung verringert die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung leicht.

Positive Korrelation:

• AccountWeeks, DayCalls: Sehr schwache positive Korrelation, was auf minimale Auswirkungen auf die Abwanderung hindeutet.
• RoamMins: Ein leichter Anstieg der Abwanderungswahrscheinlichkeit mit zunehmenden Roaming-Minuten.
• Monatliche Gebühr: Etwas höhere Abwanderungsraten bei höheren monatlichen Gebühren.
• OverageFee: Höhere Overage-Gebühren korrelieren mäßig mit einer erhöhten Abwanderung.
• DayMins: Höhere tägliche Minuten korrelieren mäßig mit einer erhöhten Abwanderung.
• CustServCalls: Starke positive Korrelation. Mehr Kundendienstanrufe gehen mit höheren Abwanderungsraten einher.

Basierend auf diesen Korrelationen scheint es, dass Faktoren wie Vertragsverlängerung, Kundendienstanrufe, tägliche Minuten und Überschreitungsgebühren enger mit der Abwanderung zusammenhängen. Wir können diese Faktoren durch visuelle Analysen und statistische Tests weiter untersuchen, insbesondere für kategoriale Variablen wie ContractRenewal und DataPlan.

Visuelle Analyse

Die Visualisierungen bieten wertvolle Einblicke in die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen und der Abwanderung:

Abwanderung durch ContractRenewal und DataPlan:

• Vertragsverlängerung: Es ist ein deutlicher Unterschied bei den Abwanderungsraten erkennbar. Kunden, die ihre Verträge nicht verlängert haben, weisen eine höhere Abwanderungsrate auf.
• DataPlan: Es gibt einen spürbaren Unterschied bei den Abwanderungsraten, je nachdem, ob Kunden einen Datentarif haben oder nicht, wobei Kunden ohne Datentarif eine höhere Abwanderung aufweisen.

Numerische Variablen (CustServCalls, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee) nach Churn:

• CustServCalls: Kunden mit einer höheren Anzahl an Kundendienstanrufen tendieren dazu, stärker abzuwandern.
• DayMins: Höhere tägliche Minuten sind mit einer größeren Abwanderungswahrscheinlichkeit verbunden.
• Monatliche Gebühr: Höhere monatliche Gebühren korrelieren mit einer höheren Abwanderungsrate.
• OverageFee: Höhere Overage-Gebühren sind auch mit einer erhöhten Abwanderung verbunden.

Schlussfolgerungen aus der Analyse

• Der Status der Vertragsverlängerung und das Vorhandensein eines Datentarifs sind wichtige Faktoren für die Kundenabwanderung.
• Eine hohe Nutzung (in Tagesminuten) und hohe Gebühren (monatliche Gebühren und Überschreitungsgebühren) sind mit höheren Abwanderungsraten verbunden.
• Eine höhere Anzahl an Kundendienstanrufen ist ein starker Indikator für eine potenzielle Abwanderung.

Nächste Schritte

Basierend auf diesen Erkenntnissen können gezielte Strategien zur Reduzierung der Abwanderung entwickelt werden, wie z. B. die Verbesserung des Kundenservice, die Überarbeitung von Preisstrategien oder das Angebot von Anreizen für Vertragsverlängerungen und Datenabonnements.

Mit einer einzigen Eingabeaufforderung können wir sehen, wie gut ChatGPT uns eine vollständige Datenanalyse liefern und Erkenntnisse aus den Daten gewinnen kann. Sie können die Analyseziele anpassen und von dort aus beginnen.

Die Datenvisualisierung ist eine unterstützende Aktivität zur Verbesserung der Datenanalyse und des Gesamtberichts. Durch die Visualisierung können wir einen umfassenderen Bericht erstellen, um unsere Daten zu verstehen.

Mit der folgenden Eingabeaufforderung können wir die Datenvisualisierung mit ChatGPT durchführen.

Please perform data visualization from the data analysis to explain the data better.

Um das Verständnis der Ergebnisse der Datenanalyse zu verbessern, erstelle ich eine Reihe von Visualisierungen, die die wichtigsten Erkenntnisse im Zusammenhang mit der Kundenabwanderung klar darstellen. Zu diesen Visualisierungen gehören:

1. Balkendiagramme für kategoriale Variablen:

• Vergleich der Abwanderungsraten für Kunden mit und ohne Vertragsverlängerung.
• Vergleich der Abwanderungsraten für Kunden mit und ohne Datentarif.
• Boxplots für wichtige numerische Variablen:

2. Kundendienstanrufe vs. Abwanderung.

• Tägliche Minuten vs. Abwanderung.
• Monatliche Gebühren vs. Abwanderung.
• Überschreitungsgebühren vs. Abwanderung.

3. Heatmap der Korrelation:

Visualisierung der Korrelation aller Variablen mit der Abwanderung.

Die Visualisierung würde alle wichtigen Diagramme anzeigen, die den gesamten Datensatz umfassen. Wir können für jede Handlung detailliertere Beschreibungen anfordern, die Sie unabhängig ausprobieren können.

Der letzte Schritt besteht darin, den Bericht basierend auf den vorherigen Schritten zu erstellen. Leider erfasst ChatGPT möglicherweise nicht alle Beschreibungen und Erkenntnisse aus der Datenanalyse, wir können jedoch immer noch die einfache Version des Berichts erhalten.

Verwenden Sie die folgende Eingabeaufforderung, um einen PDF-Bericht basierend auf der vorherigen Analyse zu erstellen.

Please provide me with the pdf report from the first step to the last step.

Sie erhalten das PDF-Link-Ergebnis mit Ihrer vorherigen Analyse. Versuchen Sie, die Schritte zu wiederholen, wenn Sie der Meinung sind, dass das Ergebnis unzureichend ist oder wenn Sie Dinge ändern möchten.

Die Datenanalyse ist eine Tätigkeit, die jeder kennen sollte, da es sich um eine der am meisten benötigten Fähigkeiten der heutigen Zeit handelt. Das Erlernen der Datenanalyse kann jedoch lange dauern. Mit ChatGPT können wir diese Aktivitätszeit minimieren. 

In diesem Artikel haben wir erläutert, wie Sie in 5 Schritten einen vollständigen Analysebericht aus CSV-Dateien erstellen. ChatGPT bietet Benutzern eine durchgängige Datenanalyseaktivität, vom Import der Datei bis zur Erstellung des Berichts.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya ist Data Science Assistant Manager und Data Writer. Während er Vollzeit bei Allianz Indonesien arbeitet, liebt er es, Python- und Datentipps über soziale Medien zu teilen und Medien zu schreiben.

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