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1.数据介绍
2.特征工程
3.EDA分析
4.数据相关性分析
5.分析总结 一篇优秀的学术论文#xff0c;肯定有新颖、适当的论证视角#xff0c;选择恰当的研究方法#xff0c;搭建逻辑严密、平衡的论证框架#xff0c;把有力的数据分析紧密结合起来#xff0c;这样一篇…目录
1.数据介绍
2.特征工程
3.EDA分析
4.数据相关性分析
5.分析总结 一篇优秀的学术论文肯定有新颖、适当的论证视角选择恰当的研究方法搭建逻辑严密、平衡的论证框架把有力的数据分析紧密结合起来这样一篇论文将具有逻辑严密的论证过程。小编在之前的AI工具论文写作流程中介绍了大量论文文字工作今天小编使用Kaggle数据给大家分享一下学术论文中数据分析相关内容使用Kimi的效果。 1.数据介绍 首先介绍一下数据集数据集我在Kaggle上下载了一个房价预测的数据集。具体使用到的有两个文件。 -------------------------------------------------------
其中[data_description.txt]文件主要是对数据集中每一列的描述。 -------------------------------------------------------
[train.csv]就是今天案例所用到的数据集了。 2.特征工程 我们先让Kimi对数据做一下特征工程。 特征工程Feature Engineering是数据预处理和机器学习领域中的一个重要步骤。它涉及到从原始数据中选择、修改和创建新的特征即数据的属性或变量以便更好地适应机器学习算法的需求并最终提高模型的性能。特征工程的主要目的是使原始数据集更适合用于建模和分析。 提示词 根据data_description.txt对数据集的描述 对Train.csv进行特征工程 ChatGPT反馈 3.EDA分析 让ChatGPT对数据做Exploratory data analysis (探索性数据分析)。 探索性数据分析Exploratory Data Analysis简称EDA是数据分析的一种方法论它侧重于使用各种技术来大致理解数据集的主要特征。这个过程通常是数据分析项目的初步步骤旨在通过摘要和可视化手段来发现数据的模式、异常、关键变量和潜在的关系。 提示词 根据特征工程后的数据对数据集进行Exploratory data analysis (探索性数据分析) ChatGPT反馈 4.数据相关性分析
最后我们让ChatGPT对数据集中对房价影响最大的15种数据进行相关性分析。 提示词 提取对房屋销售价格影响最高的15个特征做相关性分析。 ChatGPT反馈 5.分析总结 最后我们让ChatGPT对分析过程做一个总结。ChatGPT做数据分析也相当简单而且生成的图表也可直接用于论文辅佐论点的论证 提示词 站在一个[数据分析师]的角度 对上述分析过程做一个总结。 ChatGPT反馈
