Du CSV au rapport analytique complet avec ChatGPT en 5 étapes simples

- mai 09, 2024

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Du CSV au rapport analytique complet avec ChatGPT en 5 étapes simples

L'analyse des données est une activité qui prend du temps. Avec ChatGPT, nous pouvons effectuer une synthèse des données, un prétraitement des données, une visualisation des données et bien d'autres en peu de temps.

Par Cornellius Yudha Wijaya , spécialiste du contenu technique de KDnuggets le 27 novembre 2023 dans Data Science

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Du CSV au rapport analytique complet avec ChatGPT en 5 étapes simples

Quel que soit votre secteur d’activité, savoir analyser les données est plus important que jamais à l’ère des données. L'analyse des données permettrait aux entreprises de rester compétitives et de prendre de meilleures décisions.

L'importance de l'analyse des données pousse chaque individu à savoir comment effectuer une analyse des données. Cependant, l’analyse des données prend parfois trop de temps. C'est pourquoi nous avons pu compter sur ChatGPT pour créer un rapport complet à partir de notre fichier de données.

Cet article explorera cinq étapes simples pour créer des rapports analytiques complets à partir de votre fichier CSV. Ces cinq étapes comprennent :

Étape 1 : Importation du fichier CSV

Étape 2 : Résumé des données et prétraitement

Étape 3 : Analyse des données

Étape 4 : Visualisation des données

Étape 5 : Génération de rapport

Au préalable, cet article suppose que le lecteur soit abonné à ChatGPT Plus. Dans cet esprit, commençons.

Importation du fichier CSV

La première étape consiste à préparer le fichier CSV que vous souhaitez analyser et à créer un rapport. Ce fichier pourrait provenir de n'importe quelle source fiable, mais cet article utiliserait l'ensemble de données Telecom Churn de Kaggle .

Assurez-vous que les données sont structurées, organisées et ont un en-tête clair. Si vous souhaitez analyser une certaine cible, n'oubliez pas d'inclure ces données dans le fichier. Dans notre exemple, nous essaierions d’effectuer une analyse pour la colonne de désabonnement.

Une fois les données prêtes, attachez-les au ChatGPT et laissez le modèle faire son travail.

Résumé des données et prétraitement

L'étape suivante consiste à obtenir le résumé des données de notre fichier CSV et à les prétraiter. Saisissez l'invite suivante pendant que vous téléchargez les données.

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

L'invite ci-dessus fournit les résultats suivants :

Voici le résumé de votre ensemble de données :

Nombre de lignes : 3333

Nombre de colonnes : 11

Noms des colonnes :

Baratte

CompteSemaines

Renouvellement de contrat

Plan de données

L'utilisation de données

Appels CustServ

JourMines

Appels de jour

Frais mensuels

Frais de dépassement

Minutes d'itinérance

Types de données :

Nombre entier : Churn, AccountWeeks, ContractRenewal, DataPlan, CustServCalls, DayCalls

Flottant : Utilisation des données, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins

Valeurs manquantes : il n'y a aucune valeur manquante dans aucune des colonnes.

ChatGPT pouvait clairement bien lire les données et était en mesure de fournir l'ensemble de données donné. Le résultat suivant est le prétraitement des données du ChatGPT.

Puisqu'il n'y a aucune valeur manquante dans l'ensemble de données, l'accent principal du nettoyage et du prétraitement des données sera mis sur :

Vérification des valeurs aberrantes ou des anomalies dans les données.
Normaliser ou standardiser les données si nécessaire, notamment pour les colonnes avec des valeurs numériques continues.
Conversion des données catégorielles dans un format adapté à l'analyse, si nécessaire.

Continuons avec ces étapes.

Les boîtes à moustaches fournissent un aperçu visuel des valeurs aberrantes potentielles dans chaque colonne numérique de votre ensemble de données. Voici quelques observations :

AccountWeeks, CustServCalls, DayCalls : ces colonnes affichent une distribution assez normale avec quelques valeurs aberrantes.
DataUsage, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee, RoamMins : ces colonnes présentent également des valeurs aberrantes, mais elles semblent se situer dans une fourchette raisonnable, compte tenu de la nature des données.
Churn, ContractRenewal, DataPlan : étant des données catégorielles/binaires, ces colonnes n'affichent pas les valeurs aberrantes traditionnelles.

Compte tenu de ces informations, les prochaines étapes du nettoyage et du prétraitement des données pourraient inclure :

Gestion des valeurs aberrantes : nous pouvons décider de supprimer, de plafonner ou de traiter les valeurs aberrantes en fonction de vos besoins analytiques spécifiques et de votre connaissance du domaine.
Transformation des données : si nécessaire, nous pouvons normaliser ou standardiser des colonnes telles que DayMins, MonthlyCharge, etc., surtout si vous prévoyez d'utiliser des algorithmes sensibles à l'échelle des données.
Encodage des données catégorielles : convertissez les données catégorielles dans un format adapté à l'analyse, si une telle transformation est requise.

Vous pouvez laisser ChatGPT effectuer des étapes supplémentaires pour le nettoyage et le prétraitement des données ou les laisser tels quels. Pour cet exemple, nous passerions aux étapes suivantes.

L'analyse des données

Ensuite, nous effectuerions une analyse des données avec ChatGPT. L'analyse des données dépend de ce que vous souhaitez réaliser. Dans notre cas, nous souhaitons effectuer une analyse des données à partir du POV Churn.

Nous utilisons l'invite suivante pour exécuter l'analyse des données avec ChatGPT pour le cas ci-dessus.

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

L’analyse des données peut être vue dans le résultat suivant.

Pour effectuer une analyse des données concernant les données de désabonnement, nous nous concentrerons sur la compréhension de la manière dont les différents facteurs sont liés au désabonnement des clients. Le taux de désabonnement, étant une variable binaire (0 pour aucun taux de désabonnement, 1 pour un taux de désabonnement), est généralement analysé au moyen de méthodes de classification et en examinant les relations avec d'autres variables. Voici le plan :

Analyse de corrélation : pour commencer, nous examinerons la corrélation entre chaque caractéristique numérique et le taux de désabonnement. Cela nous donne une première compréhension des facteurs qui pourraient être plus étroitement liés au taux de désabonnement.

Tests statistiques : pour les variables catégorielles telles que ContractRenewal et DataPlan, nous pouvons utiliser des tests statistiques pour voir s'il existe des différences significatives dans les taux de désabonnement entre les différentes catégories.

Analyse visuelle : nous allons créer des visualisations pour explorer davantage ces relations. Cela inclut la comparaison des taux de désabonnement entre différents groupes et la représentation graphique des variables clés par rapport au taux de désabonnement.

Statistiques récapitulatives : nous fournirons des statistiques récapitulatives pour différents groupes en fonction de l'état de désabonnement afin de voir s'il existe des différences notables dans les moyennes ou les distributions.

Commençons par l'analyse de corrélation, puis passons aux étapes suivantes.

Analyse de corrélation avec le taux de désabonnement

La corrélation des différentes variables avec le taux de désabonnement est la suivante (de la corrélation négative la plus forte à la corrélation positive la plus forte) :

Corrélation négative:

ContractRenewal : corrélation négative la plus forte. Indique que les clients qui ne renouvellent pas leur contrat sont plus susceptibles de se désinscrire.
DataPlan : les clients sans forfait de données sont légèrement plus susceptibles de se désinscrire.
Utilisation des données : une utilisation plus élevée des données diminue légèrement le risque de désabonnement.

Correlation positive:

AccountWeeks, DayCalls : corrélation positive très faible, suggérant un impact minimal sur le taux de désabonnement.
RoamMins : une légère augmentation de la probabilité de désabonnement avec l'augmentation des minutes d'itinérance.
Charge mensuelle : taux de désabonnement légèrement plus élevés avec des frais mensuels plus élevés.
Frais de dépassement : des frais de dépassement plus élevés sont modérément corrélés à une augmentation du taux de désabonnement.
DayMins : des minutes quotidiennes plus élevées sont modérément corrélées à une augmentation du taux de désabonnement.
CustServCalls : forte corrélation positive. Un plus grand nombre d’appels au service client est associé à des taux de désabonnement plus élevés.

Sur la base de ces corrélations, il semble que des facteurs tels que le renouvellement du contrat, les appels au service client, les minutes quotidiennes et les frais de dépassement soient plus étroitement liés au taux de désabonnement. Nous pouvons explorer davantage ces facteurs grâce à une analyse visuelle et des tests statistiques, en particulier pour les variables catégorielles telles que ContractRenewal et DataPlan.

Analyse visuelle

Les visualisations offrent des informations précieuses sur la relation entre les différentes variables et le taux de désabonnement :

Désabonnement par ContractRenewal et DataPlan :

Renouvellement de contrat : une différence significative dans les taux de désabonnement est évidente. Les clients qui n’ont pas renouvelé leur contrat affichent un taux de désabonnement plus élevé.
DataPlan : il existe une différence notable dans les taux de désabonnement selon que les clients disposent ou non d'un forfait de données, ceux qui n'en ont pas affichent un taux de désabonnement plus élevé.

Variables numériques (CustServCalls, DayMins, MonthlyCharge, OverageFee) par Churn :

CustServCalls : les clients avec un nombre plus élevé d'appels au service client ont tendance à s'absenter davantage.
DayMins : des minutes quotidiennes plus élevées sont associées à une plus grande probabilité de désabonnement.
Frais mensuels : des frais mensuels plus élevés sont corrélés à un taux de désabonnement accru.
Frais de dépassement : des frais de dépassement plus élevés sont également associés à une augmentation du taux de désabonnement.

Conclusions de l'analyse

Le statut de renouvellement du contrat et la présence d’un plan de données sont des facteurs importants dans le taux de désabonnement des clients.
Une utilisation élevée (en termes de minutes quotidiennes) et des frais élevés (frais mensuels et frais de dépassement) sont associés à des taux de désabonnement plus élevés.
Un nombre plus élevé d’appels au service client est un indicateur fort d’un taux de désabonnement potentiel.

Prochaines étapes

Sur la base de ces informations, des stratégies ciblées peuvent être développées pour réduire le taux de désabonnement, comme l'amélioration du service client, la révision des stratégies de tarification ou l'offre d'incitations pour le renouvellement des contrats et les abonnements à des forfaits de données.

Avec une seule invite, nous pouvons voir dans quelle mesure ChatGPT pourrait nous fournir une analyse complète des données et obtenir un aperçu des données. Vous pouvez modifier les objectifs de l’analyse et commencer à partir de là.

Visualisation de données

La visualisation des données est une activité de soutien pour améliorer l'analyse des données et le rapport global. En ayant la visualisation, nous pouvons avoir un rapport plus complet pour comprendre nos données.

À l'aide de l'invite suivante, nous pouvons effectuer la visualisation des données avec ChatGPT.

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

Pour améliorer la compréhension des résultats de l'analyse des données, je créerai une série de visualisations qui décrivent clairement les principales conclusions liées à l'attrition des clients. Ces visualisations comprendront :

Graphiques à barres pour les variables catégorielles :

Comparaison des taux de désabonnement des clients avec et sans renouvellement de contrat.
Comparaison des taux de désabonnement pour les clients avec et sans forfait de données.
Diagrammes en boîte pour les variables numériques clés :

Appels du service client vs désabonnement.

Minutes quotidiennes contre désabonnement.
Frais mensuels par rapport au taux de désabonnement.
Frais de dépassement par rapport au taux de désabonnement.

Carte thermique de corrélation :

Visualiser la corrélation de toutes les variables avec le taux de désabonnement.

La visualisation montrerait tous les tracés importants qui encapsulent l’ensemble de données. Nous pouvons demander des descriptions plus détaillées pour chaque parcelle, que vous pourrez essayer indépendamment.

Génération de rapports

La dernière étape consiste à générer le rapport sur la base des étapes précédentes. Malheureusement, ChatGPT ne capture peut-être pas toute la description et les informations de l'analyse des données, mais nous pouvons toujours avoir la version simple du rapport.

Utilisez l'invite suivante pour générer un rapport PDF basé sur l'analyse précédente.

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

Vous obtiendrez le résultat du lien PDF avec votre analyse précédente couverte. Essayez de répéter les étapes si vous pensez que le résultat est inadéquat ou s'il y a des choses que vous souhaitez changer.

Conclusion

L'analyse des données est une activité que tout le monde devrait connaître car c'est l'une des compétences les plus requises à l'époque actuelle. Cependant, l’apprentissage de l’analyse des données peut prendre beaucoup de temps. Avec ChatGPT, nous pouvons minimiser tout ce temps d'activité.

Dans cet article, nous avons expliqué comment générer un rapport analytique complet à partir de fichiers CSV en 5 étapes. ChatGPT offre aux utilisateurs une activité d'analyse de données de bout en bout, de l'importation du fichier à la production du rapport.

Cornellius Yudha Wijaya est directeur adjoint de la science des données et rédacteur de données. Tout en travaillant à temps plein chez Allianz Indonesia, il aime partager des conseils sur Python et les données via les réseaux sociaux et la rédaction. Cornellius écrit sur une variété de sujets liés à l'IA et à l'apprentissage automatique.

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