1.直接詢問:

How to Use ChatGPT for Data cleaning and Analysis

使用 ChatGPT 進行資料清理和分析的完整指南

影片介紹：

這段影片由 Cobalt Intelligence 的 Jordan Hansen 主持，主要討論如何使用 ChatGPT 來進行資料清理和分析。Hansen 認為這是 ChatGPT 最實用的應用之一，尤其適合從事資料分析的專業人員，因為它能夠有效地處理和清理大量數據，省去傳統手動處理數據的繁瑣工作。

主要內容：

1. 介紹 ChatGPT 的應用場景：

   • Hansen 開場強調，使用 ChatGPT 進行資料清理是非常方便的，尤其適合需要處理大量數據、清理數據或移除雜質的情況。
   • 他表示，這對於任何資料分析角色都非常有幫助，特別是在處理龐大的數據集時，ChatGPT 能快速清理並去除不必要的內容。

2. 示範如何使用 ChatGPT 生成和處理數據：

   • Hansen 提供了一個使用 ChatGPT 生成商業數據的範例。他要求 ChatGPT 生成一個包含 1,200 行的 CSV 檔案，其中包括地址、聯絡人姓名和職位等資訊。ChatGPT 不僅快速完成了生成，還能確保每一行數據都是唯一的，避免重複出現相同的名稱。
   • 他提到，過去手動生成或清理這樣的數據非常麻煩，但現在使用 ChatGPT 可以輕鬆實現。

3. 處理重複數據的案例：

   • Hansen 展示了一個擁有重複商業資料的電子表格，並說明如何利用 ChatGPT 清理重複項。他將這些數據上傳到 ChatGPT，並要求它移除所有基於公司名稱的重複項目，然後生成一個可以下載的新 CSV 檔案。
   • ChatGPT 自動執行此任務，並在過程中提供一個包含 25 行樣本的簡單預覽。這大大減少了傳統使用 Excel 或編寫腳本來手動去除重複項的麻煩。

4. 進一步的數據分析和互動：

   • Hansen 表示，使用 ChatGPT 進行資料分析就像和資料分析師進行對話一樣。他舉例說明如何詢問 ChatGPT 例如「有多少公司位於奧克拉荷馬州」以及「其中有多少位 CFO」，並由 ChatGPT 自動運行程式碼來回應這些問題。
   • ChatGPT 能夠即時進行資料分析，例如根據地理位置計數公司數量，並提供相應的結果。

5. 建立圖表：

   • Hansen 也嘗試使用 ChatGPT 來生成線圖，以顯示各州的公司數量分佈。儘管他承認自己此前沒有使用過這項功能，但仍希望測試其效果。雖然過程中遇到一些技術挑戰（如字體緩存建置），但 ChatGPT 表現出強大的數據處理能力。

總結：

影片總結了使用 ChatGPT 作為資料分析工具的幾個優勢。Hansen 認為，ChatGPT 可以有效處理和清理數據，快速執行傳統上需要大量手動操作的工作。雖然圖表生成功能還不完全成熟，但 ChatGPT 已經能夠擔任數據分析師的角色，透過簡單的互動即可完成資料處理和分析的任務。

這段教學對於那些希望提升數據處理效率和使用 AI 進行自動化分析的企業來說，提供了實際的操作指南和應用場景。

2.參考傳統的作法並結合llm 的api:

以使用Kaggle 數據集為例

步驟 1：瞭解數據集和工作環境設定

• 前往 Kaggle 數據集 下載 nlp-with-disaster-tweets-cleaning-data 數據集。

• 瀏覽數據集的描述，了解數據集的特徵（如文本、標籤、ID 等）以及數據清理的目標。

• 準備一個 Python 環境，建議使用 Jupyter Notebook 進行數據清理的實驗。

• 安裝所需的庫，如 Pandas、NumPy、NLTK、Scikit-learn 等，用於數據處理和分析。

pip install pandas numpy nltk scikit-learn openai

步驟 2：數據探索

• 使用 Pandas 讀取數據集，進行初步的探索性數據分析 (EDA)。
• 檢查數據的缺失值、異常值和數據分佈情況。

import pandas as pd

# 讀取數據集
data = pd.read_csv('disaster_tweets_clean.csv')
print(data.head())

# 檢查缺失值
print(data.isnull().sum())

# 查看數據統計信息
print(data.describe())

步驟 3：資料清理

• 文本正規化：去除特殊字符、標點符號、URL、@標記等。
• 去除停用詞：使用 NLTK 或其他語言處理工具來去除停用詞。
• 詞形還原和詞幹提取：將單詞轉換為其基本形式或根形式。

import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

# 初始化
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop_words = set(stopwords.words('english'))

def clean_text(text):
    # 去除URL
    text = re.sub(r'http\S+', '', text)
    # 去除@標記
    text = re.sub(r'@\w+', '', text)
    # 去除非字母字符
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)
    # 轉換為小寫
    text = text.lower()
    # 去除停用詞和詞形還原
    text = ' '.join([lemmatizer.lemmatize(word) for word in text.split() if word not in stop_words])
    return text

# 應用到整個數據集中
data['cleaned_text'] = data['text'].apply(clean_text)
print(data['cleaned_text'].head())

步驟 4：使用 Gemini 和 ChatGPT 進行自動化數據清理

• 可以將一些清理任務自動化，例如標籤噪聲數據或分類文本。
• 使用 OpenAI 的 API 將數據傳送到 GPT 模型進行清理建議，特別是語義清理。

import openai

openai.api_key = 'your_openai_api_key'

def get_cleaning_suggestions(text):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=f"清理以下文本數據：'{text}' 並提供建議。",
        max_tokens=100
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# 示例：對單個文本進行清理建議
example_text = data['text'][0]
suggestions = get_cleaning_suggestions(example_text)
print(f"原始文本: {example_text}")
print(f"清理建議: {suggestions}")

步驟 5：測試和驗證清理效果

• 使用圖表和統計數據來展示清理前後數據的變化。
• 可以在文件中包含一些代碼片段以說明如何進行每個步驟。
• 測試清理後的數據，確保沒有遺漏重要信息或引入新的錯誤。
• 使用清理後的數據進行簡單的分類或情感分析，以評估清理的效果。

3.參考傳統的作法,LLM 給出的流程:

1. 一開始便是測驗以及調整你從網路上找的方法以及LLM 給出的方法和流程，並把最適合這份資料或方案的方法固定成程式碼。

2. trouble shoot 或是 各式各樣沒考慮到的意外狀況可以透過調用 LLM API 以及 Prompt 試著讓模型給出程式碼處理， 假如LLM 能順利處理變紀錄過程並固化成程式碼。

程式碼上code 跟寫test case 或相關的流程也有一部分是可以使用LLM 輔助的，應該吧？

3. 最後不行的話就是使用傳統的程式開發方法以及code copilot 慢慢debug.

另外關於在資料預處理或調用 LLM API 導致的公司資料外洩這一點，可能再傳給chat bot 或調用LLM API時，就要使用一些方法去除或加密一些敏感或重要的資料就是了，這個我目前就沒啥想法。