导读：通过ChatGPT与Python的结合，数据分析流程得到了极大的优化和提升，从数据获取、清洗、代码生成到智能分析和可视化展示，每一步都变得更加高效和智能化。这不仅提高了分析的准确性和效率，还降低了技术门槛，使更多非专业技术人员能够参与到数据分析工作中来。
一、ChatGPT+数据分析的优势
- 在数据清洗阶段，ChatGPT可以通过自然语言理解技术，帮助用户快速进行数据格式化转换、缺失值处理、异常值检测等操作。例如，用户只需告诉ChatGPT要将某个数据集中的日期格式转换为统一的格式，ChatGPT就能自动完成这一任务，无需编写复杂的代码。
- 在数据分析阶段，ChatGPT可以通过自然语言处理技术，对数据进行描述性统计和推断性统计，生成易于理解的语言描述。用户只需告诉ChatGPT要统计某个数据集的平均值、标准差等统计量，或者要建立某个预测模型，ChatGPT就能自动完成这些任务，并生成相应的统计结果和模型描述。
- 在数据可视化阶段，ChatGPT可以根据用户的需求，自动生成各种图表和报告，如折线图、柱状图、散点图等。用户只需告诉ChatGPT想要查看的数据关系和趋势，ChatGPT就能自动选择合适的图表类型和样式，生成清晰易懂的可视化结果。
本文我们重点讲解ChatGPT在数据清洗阶段的使用。
二、使用ChatGPT学习数据清洗基础知识
我们在学习数据清洗的技术前，先学习下为什么需要数据清洗？
在ChatGPT输入以下问题：
|-----------------------------------|
| 作为数据挖掘专家，请给小白介绍为什么在做数据分析前需进行数据清洗。 |
以下是ChatGPT的答案。
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 当然可以！对于刚开始接触数据分析的小白来说，理解数据清洗的重要性是非常关键的。 想象一下，你正在准备一份美食，但如果食材里夹杂着沙子、泥土或者变质的部分，那么最终做出来的菜肴口感和卫生状况都会大打折扣，对吧？同样地，数据分析中的"数据"就是我们的"食材"，而数据清洗就是剔除那些"沙子"、"泥土"和"变质部分"的过程。 数据清洗在数据分析前至关重要，原因有以下几点： 准确性提升：原始数据中可能存在错误、重复、缺失或者不一致的情况。这些问题如果不解决，会直接影响后续分析的准确性。比如，如果一个数据集中的年龄字段包含了负数或者明显超出常理的极大值，那么这些错误数据就会导致分析结果失真。 效率提高：在数据清洗阶段，我们会对数据进行格式化、标准化处理，使得后续的数据处理和分析工作更加顺畅。比如，将日期字段统一格式，或者将字符串类型的数字转换为数值类型，这些操作都能提高数据处理的效率。 可靠性增强：经过清洗的数据更加可靠，因为它们已经去除了那些可能导致误导的信息。这样的数据在构建预测模型、进行趋势分析或者制定决策策略时，都能提供更有力的支持。 洞察深化：数据清洗不仅仅是剔除问题数据，还包括对数据进行整合、转换和丰富。比如，通过数据清洗，我们可以将多个相关字段合并为一个更有意义的字段，或者通过数据填充技术来填补缺失值。这些操作都能帮助我们挖掘出更深层次的数据洞察。 所以，对于数据分析来说，数据清洗是一个必不可少的步骤。它就像烹饪前的食材准备一样，虽然看起来繁琐，但却是保证最终分析成果质量和价值的关键所在。 |
可见，进行数据清洗时非常有必要的，可以改进数据质量，提高数据分析结果。那我们想进一步了解常用的数据清洗技术有哪些。
在ChatGPT中输入以下问题：
|------------------------------|
| 作为数据挖掘专家，请给小白介绍常用的数据清洗技术有哪些。 |
以下是ChatGPT给出的答案。
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 在数据挖掘领域，常用的数据清洗技术是确保数据质量和分析准确性的关键步骤。以下是一些常见的数据清洗技术： 1. 重复数据处理 l 删除重复项：在数据分析前，需要检查数据集是否存在重复记录，如果存在，通常采取删除重复项的措施。重复数据可能会导致分析结果出现偏差，因此进行去重操作是必要的。这可以通过使用Pandas库中的drop_duplicates()函数实现。 2. 缺失值处理 l 删除法：当缺失的观测比例非常低时（如5%以内），可以直接删除存在缺失的观测，或者当某些变量的缺失比例非常高时（如85%以上），直接删除这些缺失的变量。 l 替换法：用某种常数直接替换那些缺失值，例如，对连续变量而言，可以使用均值或中位数替换，对于离散变量，可以使用众数替换。 l 插补法：根据其他非缺失的变量或观测来预测缺失值，常见的插补法有回归插补法、K近邻插补法、拉格朗日插补法等。 3. 异常值处理 l n个标准差法：通过计算数据的均值和标准差，将超过n个标准差范围的数据点视为异常值。一般选择n=2或n=3作为阈值。 l 箱线图判别法：利用四分位数和四分位距（IQR）来确定异常值的范围。通常，位于Q1-1.5IQR以下或Q3+1.5IQR以上的数据点被视为异常值。 4. 数据类型转换 l 字符串转数值型：将字符串类型的数据转换为数字型，以便于进行数值计算和分析。 l 日期格式转换：将不同格式的日期转换为统一的标准日期格式，以便于时间序列分析和处理。 5. 数据标准化与归一化 l 数据标准化：将数据缩放到均值为0，方差为1的范围内，适用于特征值差异较大的情况。 l 数据归一化：将数据缩放到[0,1]区间内，适用于特征值差异不大的情况。 6. 文本处理 l 去除标点符号和停用词：对文本数据进行预处理，去除无关的标点符号和停用词，以提高文本分析的准确性。 l 转换为小写：将所有文本统一转换为小写，以避免因大小写不同导致的不一致。 7. 特征选择 l 统计分析：通过统计方法筛选出最重要的特征，减少冗余特征对模型的影响。 l 机器学习模型：使用机器学习算法进行特征重要性评估，选择最具影响力的特征。 8. 数据可视化 l 绘制图表：通过绘制直方图、散点图等图表，直观地展示数据的分布和异常值情况，帮助发现数据问题。 综上所述，数据清洗技术种类繁多，每种技术都有其特定的应用场景和优势。在进行数据清洗时，应根据数据的特点和分析需求选择合适的技术，并结合多种方法进行综合处理，以确保数据的准确性和可靠性。 |
从ChatGPT给出的答案可知，数据清洗的技术非常多，提高数据质量最常用的就是重复值、缺失值及异常值的处理。那我们更进一步了解下产生缺失值的原因。
在ChatGPT中输入以下问题：
|---------------------------------------|
| 作为数据挖掘专家，请给小白请总结造成数据缺失的常见原因，归纳3-5点即可。 |
以下是ChatGPT给出的答案。
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 数据缺失在数据分析中是一个常见的问题，通常由多种原因引起。以下是常见的数据缺失原因，归纳了3-5点。 1. 人为错误或疏忽 ž 数据录入错误：当数据被手动输入时，操作员可能会犯拼写错误、键入错误的值或忘记输入某些数据。 ž 数据丢失：数据可能会在传输或存储过程中丢失，例如，文件损坏或意外删除。 2. 技术问题 ž 硬件故障：硬盘故障、服务器崩溃或存储设备损坏可能导致数据丢失。 ž 软件问题：数据在处理、转换或备份过程中可能受到软件错误的影响，导致数据损坏或丢失。 3. 缺乏数据收集和记录 ž 数据可能从一开始就没有被收集，或者数据收集过程中没有记录完整，导致缺失数据。 ž 数据记录不完整：某些信息可能被意外省略或未记录。 4. 数据拒绝或隐私问题 ž 在一些情况下，数据可能故意被删除或隐去，以保护隐私或遵守法律法规。这可能包括对敏感信息的删除或脱敏处理。 5. 自然因素 ž 自然灾害：洪水、火灾、地震等自然灾害可能导致数据中心或存储设备的损坏，从而引起数据缺失。 ž 疫情和灾害：全球性事件，如流行病或战争，可能会导致数据采集过程中的中断或数据损失。 数据缺失对于数据分析和决策制定可能具有重要影响，因此在数据管理和存储过程中需要采取适当的措施来减少数据缺失的风险，如定期备份、数据验证和记录保持策略。 |
对数据清洗的基础有了一定的了解，接下来让我们一起学习下如何利用python进行缺失值处理。
三、使用ChatGPT学习python处理缺失值
在ChatGPT中输入以下问题：
|-----------------------------------------|
| 作为Python专家，请给小白介绍Pandas如何识别缺失值，并给出简单示例。 |
以下是ChatGPT给出的答案。
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 无论您使用 isna() 和 notna() 还是 isnull() 和 notnull()，您都可以轻松地识别数据框中的缺失值。一旦您识别了缺失值，您可以选择删除、填充或以其他方式处理它们，具体取决于您的数据分析需求。这些函数在数据清洗和数据准备阶段非常有用。 这将产生与上面示例相同的输出。 isnull() 和 notnull() 是与 isna() 和 notna() 等效的方法，也用于检测缺失值。它们返回与 True 表示缺失值、False 表示非缺失值的布尔值。 2. 使用 isnull() 和 notnull() 方法 这将输出一个与原始数据框大小相同的数据框，其中True表示缺失值，False表示非缺失值。 Pandas提供了 isna() 和 notna() 两种方法来检测缺失值。这些方法返回布尔值，其中True表示缺失值，False表示非缺失值。 1. 使用 isna() 和 notna() 方法 当使用Pandas进行数据分析时，识别和处理缺失值是一个常见任务。以下是如何使用Pandas来识别缺失值的方法，以及一个简单的示例： print(missing_values) missing_values = data.isna() # 检测缺失值 'B': [None, 2, 3, None, 6]}) data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5], import pandas as pd 在知道如何识别缺失值后，接下来就是要对缺失值进行处理。我们在ChatGPT输入框输入以下内容，了解常用的缺失值处理方式。 在ChatGPT中输入以下问题： 作为Python专家，请给小白介绍Pandas如何处理缺失值，通过给出简单示例。 以下是ChatGPT给出的答案。 以上是一些处理缺失值的方法示例。根据数据和分析需求，您可以选择合适的方法来处理缺失值，以确保数据分析的准确性和可靠性。 这将使用-1来替换所有的缺失值。 使用 replace() 方法可以将缺失值替换为特定的值。 4. 替换缺失值 这将使用线性插值来填充缺失值，根据已知数据点之间的关系进行估算。 如果您希望使用插值方法根据其他数据来填充缺失值，可以使用 interpolate() 方法。 3. 插值填充 这将使用0来填充所有的缺失值。 使用 fillna() 方法可以用指定的值或方法来填充缺失值。 2. 填充缺失值 这将删除包含任何缺失值的行，结果将是一个不包含缺失值的数据帧。 使用 dropna() 方法可以删除包含缺失值的行或列。 1. 删除缺失值 处理缺失值是数据分析中的重要任务之一，Pandas提供了多种方法来处理缺失值。以下是如何使用Pandas处理缺失值的方法，附带一个简单的示例。 print(data_cleaned) data_cleaned = data.dropna() # 删除包含缺失值的行 'B': [None, 2, 3, None, 6]}) data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5], import pandas as pd |
从给出的答案可知，处理缺失值的方式可归纳为两种：
l 缺失值删除：直接删除有缺失值的行或者列是最简单的方式，前提是缺失数据的比例较少，而且缺失数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大。
l 缺失值填充：常用的填充方式是利用一个常数、字段均值或中位数来代替缺失值，这样做的优点在于不会减少样本信息，处理起来简单，但缺点在于当缺失数据不是随机出现时会产生偏差。另一个是插补方式，可利用诸如线性回归、逻辑回归、决策树、组合、贝叶斯定理、K近邻算法、随机森林等算法去预测缺失值。
本文摘编自《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》，转载请说明来源。
推荐理由：机械工业出品，谢佳标著。《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》一书内容丰富，实用性强，全面覆盖了从数据预处理、清洗、可视化到预测建模的各个环节，并通过大量实例和代码示例，帮助读者轻松掌握AIGC辅助Python数据分析的实际应用。无论你是统计学、计算机科学的学生，还是数据分析师、数据科学家，或是对人工智能感兴趣的各界人士，这本书都能为你提供宝贵的指导和灵感。