Afbeelding door rawpixel.com on Freepik
 

In welk bedrijf u ook actief bent, weten hoe u gegevens moet analyseren is belangrijker dan ooit in het datagestuurde tijdperk. Data-analyse zou bedrijven in staat stellen concurrerend te blijven en betere beslissingen te nemen.

Het belang van data-analyse zorgt ervoor dat elk individu weet hoe data-analyse moet worden uitgevoerd. Soms kost het echter te veel tijd om data-analyse uit te voeren. Daarom konden we erop vertrouwen dat ChatGPT een compleet rapport op basis van ons gegevensbestand zou maken.

In dit artikel worden vijf eenvoudige stappen besproken om volledige analytische rapporten van uw CSV-bestand te maken. Deze vijf stappen omvatten:

Stap 1: Het CSV-bestand importeren

Stap 2: Gegevenssamenvatting en voorverwerking

Stap 3: Gegevensanalyse

Stap 4: Datavisualisatie

Stap 5: Rapport genereren

Als voorwaarde gaat dit artikel ervan uit dat de lezer zich heeft geabonneerd op ChatGPT Plus. Met dat in gedachten gaan we aan de slag.

De eerste stap is het voorbereiden van het CSV-bestand dat u wilt analyseren en het maken van een rapport. Dit bestand kan afkomstig zijn van elke betrouwbare bron, maar dit artikel zou de Telecom Churn-dataset gebruiken Kaggle.

Zorg ervoor dat de gegevens gestructureerd en georganiseerd zijn en een duidelijke kop hebben. Als u een bepaald doel heeft dat u wilt analyseren, vergeet dan niet om die gegevens in het bestand op te nemen. In ons voorbeeld proberen we een analyse uit te voeren voor de churn-kolom.

Als de gegevens klaar zijn, koppelt u ze aan de ChatGPT en laat u het model zijn werk doen.

De volgende stap is om de gegevenssamenvatting uit ons CSV-bestand te halen en deze voor te verwerken. Voer de volgende prompt in terwijl u de gegevens uploadt.

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

De bovenstaande prompt levert de volgende resultaten op:

Hier is de samenvatting van uw dataset:

Aantal rijen: 3333

Aantal columns: 11

Kolomnamen:

karnen

AccountWeken

Contractverlenging

Data plan

Data gebruik

CustServOproepen

DagMin

Dagoproepen

Maandelijkse kosten

Overschrijdingskosten

RoamMins

Gegevenstypen:

Geheel getal: Churn, AccountWeeks, ContractRenewal, DataPlan, CustServCalls, DayCalls

Variabel: datagebruik, dagminuten, maandelijkse kosten, overschrijdingskosten, RoamMins

Ontbrekende waarden: Er zijn geen ontbrekende waarden in een van de kolommen.

ChatGPT kon de data duidelijk goed lezen en kon de gegeven dataset aanleveren. Het volgende resultaat is de gegevensvoorverwerking van de ChatGPT.

Omdat er geen ontbrekende waarden in de dataset voorkomen, zal de nadruk bij het opschonen en voorbewerken van gegevens liggen op:

• Controleren op eventuele uitschieters of afwijkingen in de gegevens.
• Normaliseren of standaardiseren van de gegevens indien nodig, vooral voor kolommen met doorlopende numerieke waarden.
• Indien nodig categorische gegevens omzetten in een formaat dat geschikt is voor analyse.

Laten we doorgaan met deze stappen. 
 

De boxplots bieden een visueel overzicht van potentiële uitschieters in elke numerieke kolom van uw dataset. Hier zijn enkele observaties:

• AccountWeeks, CustServCalls, DayCalls: deze kolommen tonen een redelijk normale verdeling met enkele uitschieters.
• DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins: deze kolommen laten ook enkele uitschieters zien, maar deze lijken binnen een redelijk bereik te liggen, gezien de aard van de gegevens.
• Churn, ContractRenewal, DataPlan: Omdat het categorische/binaire gegevens zijn, tonen deze kolommen geen traditionele uitschieters.

Op basis van deze informatie kunnen de volgende stappen bij het opschonen en voorbewerken van gegevens het volgende omvatten:

• Omgaan met uitschieters: we kunnen beslissen of we uitschieters verwijderen, beperken of anderszins behandelen op basis van uw specifieke analytische behoeften en domeinkennis.
• Gegevenstransformatie: Indien nodig kunnen we kolommen zoals DayMins, MonthlyCharge, enz. normaliseren of standaardiseren, vooral als u van plan bent algoritmen te gebruiken die gevoelig zijn voor de schaal van gegevens.
• Categorische gegevenscodering: Converteer categorische gegevens naar een formaat dat geschikt is voor analyse, als een dergelijke transformatie vereist is.

U kunt de ChatGPT extra stappen laten uitvoeren voor het opschonen en voorbewerken van de gegevens of het laten zoals het is. Voor dit voorbeeld gaan we verder met de volgende stappen.

Vervolgens zouden we data-analyse uitvoeren met ChatGPT. De data-analyse is afhankelijk van wat u wilt bereiken. In ons geval willen we data-analyse uitvoeren vanuit de Churn POV.

We gebruiken de volgende prompt om de gegevensanalyse met ChatGPT uit te voeren voor het bovenstaande geval.

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

De data-analyse is te zien in het volgende resultaat.

Om data-analyses uit te voeren met betrekking tot de klantverloopgegevens, zullen we ons concentreren op het begrijpen hoe verschillende factoren zich verhouden tot klantverloop. Churn, een binaire variabele (0 voor geen churn, 1 voor churn), wordt doorgaans geanalyseerd via classificatiemethoden en door relaties met andere variabelen te onderzoeken. Hier is het plan:

1. Correlatieanalyse: Om te beginnen bekijken we hoe elk numeriek kenmerk correleert met churn. Dit geeft ons een eerste inzicht in welke factoren mogelijk nauwer verband houden met klantverloop.

2. Statistische tests: Voor categorische variabelen zoals ContractRenewal en DataPlan kunnen we statistische tests gebruiken om te zien of er significante verschillen zijn in de churn-percentages tussen verschillende categorieën.

3. Visuele analyse: we zullen enkele visualisaties maken om deze relaties verder te onderzoeken. Dit omvat het vergelijken van het verloop van verschillende groepen en het uitzetten van de belangrijkste variabelen tegen het verloop.

4. Samenvattende statistieken: we bieden samenvattende statistieken voor verschillende groepen op basis van de churnstatus om te zien of er merkbare verschillen zijn in gemiddelden of verdelingen.

Laten we beginnen met de correlatieanalyse en vervolgens doorgaan met de volgende stappen.

Correlatieanalyse met Churn

De correlatie van verschillende variabelen met churn is als volgt (van de sterkste negatieve naar de sterkste positieve correlatie):

Negatieve correlatie:

• Contractverlenging: sterkste negatieve correlatie. Geeft aan dat klanten die hun contract niet verlengen een grotere kans hebben op klantverloop.
• DataPlan: Klanten zonder een data-abonnement hebben iets meer kans op churn.
• Datagebruik: een hoger datagebruik verkleint de kans op churn enigszins.

Positieve correlatie:

• AccountWeeks, DayCalls: Zeer zwakke positieve correlatie, wat wijst op een minimale impact op het klantverloop.
• RoamMins: Een lichte toename van de kans op klantverloop met meer roamingminuten.
• Maandelijkse kosten: Iets hogere churn-percentages met hogere maandelijkse kosten.
• Overagevergoeding: Hogere overschrijdingskosten zijn matig gecorreleerd met een groter klantverloop.
• DayMins: hogere dagelijkse minuten zijn matig gecorreleerd met een groter klantverloop.
• CustServCalls: sterke positieve correlatie. Meer telefoontjes naar de klantenservice gaan gepaard met een hoger klantverloop.

Op basis van deze correlaties lijkt het erop dat factoren als contractverlenging, telefoontjes naar de klantenservice, dagelijkse minuten en extra kosten nauwer verband houden met klantverloop. We kunnen deze factoren verder onderzoeken door middel van visuele analyse en statistische tests, vooral voor categorische variabelen zoals ContractRenewal en DataPlan.

Visuele analyse

De visualisaties bieden waardevolle inzichten in de relatie tussen verschillende variabelen en churn:

Churn door contractverlenging en DataPlan:

• Contractverlenging: Er is een aanzienlijk verschil in churn-percentages zichtbaar. Klanten die hun contract niet hebben verlengd, vertonen een hoger churnpercentage.
• DataPlan: Er is een merkbaar verschil in churn-percentages op basis van het feit of klanten een data-abonnement hebben of niet, waarbij klanten zonder data-abonnement een hoger churn laten zien.

Numerieke variabelen (CustServCalls, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee) per Churn:

• CustServCalls: Klanten met een groter aantal klantenserviceoproepen hebben de neiging meer klanten aan te trekken.
• DayMins: Hogere dagelijkse minuten gaan gepaard met een grotere kans op klantverloop.
• Maandelijkse kosten: Hogere maandelijkse kosten correleren met een hoger klantverloop.
• Overagekosten: Hogere overschrijdingskosten gaan ook gepaard met een groter klantverloop.

Conclusies uit de analyse

• De status van de contractverlenging en de aanwezigheid van een data-abonnement zijn belangrijke factoren in het klantverloop.
• Een hoog gebruik (in termen van dagminuten) en hoge kosten (maandelijkse kosten en toeslagen voor overschrijdingen) gaan gepaard met hogere churnpercentages.
• Een hoger aantal telefoontjes naar de klantenservice is een sterke indicator voor een potentieel klantverloop.

Volgende stappen

Op basis van deze inzichten kunnen gerichte strategieën worden ontwikkeld om het klantverloop terug te dringen, zoals het verbeteren van de klantenservice, het herzien van prijsstrategieën of het bieden van prikkels voor contractverlenging en data-abonnementen.

Met één enkele prompt kunnen we zien hoe goed ChatGPT ons de volledige data-analyse zou kunnen geven en inzicht uit de data zou kunnen halen. U kunt de analysedoelen aanpassen en vanaf daar beginnen.

De datavisualisatie is een ondersteunende activiteit om de data-analyse en het algehele rapport te verbeteren. Door de visualisatie kunnen we een uitgebreider rapport krijgen om onze gegevens te begrijpen.

Met behulp van de volgende prompt kunnen we de datavisualisatie uitvoeren met ChatGPT.

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

Om het begrip van de resultaten van de data-analyse te vergroten, zal ik een reeks visualisaties maken die duidelijk de belangrijkste bevindingen met betrekking tot klantverloop weergeven. Deze visualisaties omvatten:

1. Staafdiagrammen voor categorische variabelen:

• Vergelijking van klantverlooppercentages voor klanten met en zonder contractverlenging.
• Vergelijking van klantverlooppercentages voor klanten met en zonder data-abonnement.
• Boxplots voor belangrijke numerieke variabelen:

2. Klantenserviceoproepen versus klantverloop.

• Dagelijkse minuten versus verloop.
• Maandelijkse kosten versus klantverloop.
• Overschrijdingskosten versus klantverloop.

3. Heatmap van correlatie:

Om de correlatie van alle variabelen met churn te visualiseren.

De visualisatie zou alle belangrijke plots tonen die de hele dataset inkapselen. Voor elk perceel kunnen wij om meer gedetailleerde beschrijvingen vragen, die u zelfstandig kunt uitproberen.

De laatste stap is het genereren van het rapport op basis van de voorgaande stappen. Helaas kan ChatGPT mogelijk niet alle beschrijvingen en inzichten uit de data-analyse vastleggen, maar we kunnen nog steeds over de eenvoudige versie van het rapport beschikken.

Gebruik de volgende prompt om een ​​PDF-rapport te genereren op basis van de eerdere analyse.

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

U krijgt het PDF-linkresultaat met uw eerdere analyse gedekt. Probeer de stappen te herhalen als u vindt dat het resultaat onvoldoende is of als er dingen zijn die u wilt veranderen.

Data-analyse is een activiteit die iedereen zou moeten kennen, aangezien het een van de meest vereiste vaardigheden is in het huidige tijdperk. Het kan echter lang duren om te leren hoe u data-analyses kunt uitvoeren. Met ChatGPT kunnen we al die activiteitstijd minimaliseren. 

In dit artikel hebben we besproken hoe u in 5 stappen een compleet analytisch rapport kunt genereren uit CSV-bestanden. ChatGPT biedt gebruikers end-to-end data-analyseactiviteiten, van het importeren van het bestand tot het produceren van het rapport.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya is een data science assistent-manager en dataschrijver. Terwijl hij fulltime bij Allianz Indonesia werkt, deelt hij graag Python- en Data-tips via sociale media en schrijvende media.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/from-csv-to-complete-analytical-report-with-chatgpt-in-5-simple-steps?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=from-csv-to-complete-analytical-report-with-chatgpt-in-5-simple-steps