Использование GPT в аналитике данных: Подробный гид с примерами и полезными промтами

В этом посте мы рассмотрим, как можно использовать GPT в аналитике данных, приведем конкретные примеры и предложим полезные промты для работы с этими моделями.

1. Что такое GPT и как оно работает?

GPT (Generative Pre-trained Transformer) — это модель машинного обучения, которая обучается на огромных объемах текстовых данных. Она может генерировать текст, анализировать информацию, давать рекомендации и выполнять множество других задач на естественном языке. В аналитике данных GPT может выступать в роли "помощника", который помогает с обработкой данных, анализом, отчетностью и даже прогнозированием.

2. Преимущества использования GPT в аналитике данных

• Автоматизация задач: GPT может автоматизировать рутинные задачи, такие как обработка текстов, создание отчетов и анализ данных.
• Работа с неструктурированными данными: GPT способен обрабатывать и анализировать текстовую информацию, что позволяет выявлять важные тенденции в неструктурированных данных.
• Обработка больших объемов данных: Модель может быстро анализировать большие наборы данных, делая выводы и давая рекомендации на основе обнаруженных закономерностей.
• Облегчение коммуникации и объяснения данных: GPT может переводить сложные статистические данные в легко понимаемый текст, помогая различным заинтересованным сторонам лучше понять результаты анализа.

3. Примеры использования GPT в аналитике данных

Пример 1: Анализ тенденций на основе отзывов клиентов

Задача: Компания получает тысячи отзывов от клиентов каждый месяц. Аналитик хочет понять основные проблемы, которые беспокоят пользователей.

Решение с помощью GPT:

1. Сначала модель обрабатывает отзывы, извлекая ключевые слова и фразы.
2. Затем она классифицирует эти отзывы по темам, выделяя наиболее частые жалобы и похвалы.
3. GPT может сгенерировать краткий отчет о тенденциях, помогая аналитикам понять, что чаще всего упоминают клиенты.

Пример промта:

Пример 2: Создание отчета на основе сложных данных

Задача: Необходимо подготовить ежемесячный отчет о продажах, который включает анализ тенденций и прогнозы.

Решение с помощью GPT:

1. Модель получает данные о продажах за предыдущие месяцы.
2. GPT анализирует тренды, выявляет сезонные изменения и создает прогноз на следующий месяц.
3. Затем модель генерирует текстовый отчет, объясняя результаты и прогнозы на языке, понятном для руководства.

Пример промта:

Пример 3: Сегментация аудитории

Задача: Маркетологу нужно сегментировать клиентов на основе их покупательского поведения, чтобы лучше таргетировать рекламные кампании.

Решение с помощью GPT:

1. Модель анализирует данные о покупках клиентов.
2. GPT классифицирует клиентов на разные группы (например, "частые покупатели", "новые клиенты", "покупатели премиум-класса" и т.д.).
3. Затем она генерирует отчет, объясняющий ключевые характеристики каждой группы и рекомендации по таргетингу.

Пример промта:

4. Полезные промты для работы с GPT в аналитике данных

Для обобщения больших объемов информации

Для создания сводки по данным

Для генерации рекомендаций

Для выявления аномалий в данных

Для объяснения сложных технических данных на простом языке

Примеры использования GPT в аналитике данных на Python

Для более глубокого понимания того, как GPT можно интегрировать в аналитику данных, рассмотрим практические примеры на Python. Мы будем использовать библиотеку openai для взаимодействия с моделью GPT. Убедитесь, что вы установили эту библиотеку и имеете API-ключ от OpenAI для запуска этих примеров.

pip install openai pandas

1. Настройка окружения

Прежде чем перейти к примерам, убедитесь, что настроили API-ключ и импортировали необходимые библиотеки:

from openai import OpenAI
import pandas as pd

# Установите ваш API-ключ OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="sk-XXXXXXXXXXXXXXXX", # ваш ключ в VseGPT после регистрации
    base_url="https://api.vsegpt.ru/v1",
)

Пример: Анализ отзывов клиентов

Задача:

Анализ отзывов клиентов для выявления основных жалоб и трендов.

Решение:

Мы создадим функцию, которая берет текст отзывов и использует GPT для их анализа. Запросы будут проходить через провайдера AI моделей VseGPT.

from openai import OpenAI
import pandas as pd

client = OpenAI(
    api_key="sk-XXXXXXXXXXXXXXXX", # ваш ключ в VseGPT после регистрации
    base_url="https://api.vsegpt.ru/v1",
)

def analyze_reviews(reviews):

    prompt = (
            "Проанализируй следующие отзывы клиентов и выдели основные темы и ключевые жалобы. "
            "Составь краткое резюме с указанием частоты упоминаний каждой проблемы:\n\n"
        )

    messages = []
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    
    for review in reviews:
        prompt += f"- {review}\n"
    
        response_big = client.chat.completions.create(
        model="openai/gpt-4o", # id модели из списка моделей - можно использовать OpenAI, Anthropic и пр. меняя только этот параметр
        messages=messages,
        temperature=0.7,
        n=1,
        max_tokens=3000, # максимальное число ВЫХОДНЫХ токенов. Для большинства моделей не должно превышать 4096
        extra_headers={ "X-Title": "My App" }, # опционально - передача информация об источнике API-вызова
    )

    return response = response_big.choices[0].message.content

# Пример использования
reviews = [
    "Очень долгое время ожидания заказа.",
    "Отличный сервис, но цены немного высокие.",
    "Качество товара оставляет желать лучшего.",
    "Быстрая доставка, но упаковка была повреждена."
]

summary = analyze_reviews(reviews)
print(summary)

Пример ответа GPT:

Основные темы и ключевые жалобы:

1. Время ожидания заказа: многие клиенты жалуются на долгие сроки доставки.
2. Цены: клиенты отмечают, что цены на услуги или товары высокие.
3. Качество товара: были замечания о низком качестве товаров.
4. Упаковка: несмотря на быструю доставку, некоторые клиенты сообщают о поврежденной упаковке.

Частота упоминаний:

• Долгое время ожидания заказа: 1 раз
• Высокие цены: 1 раз
• Низкое качество товара: 1 раз
• Поврежденная упаковка: 1 раз

Этот результат демонстрирует способность модели выделить основные проблемы и их частоту, на основе предоставленных отзывов. Результат может варьироваться в зависимости от конкретного набора данных и настройки запроса.

Использование GPT в аналитике данных открывает множество возможностей для бизнеса. Эти модели могут не только автоматизировать многие процессы, но и предоставлять новые способы понимания данных, помогая компаниям принимать более обоснованные решения. Однако важно помнить, что модели ИИ, включая GPT, работают на основе данных, которые им предоставляют. Поэтому качество исходных данных напрямую влияет на точность и полезность результатов.

GPT — это мощный инструмент для аналитиков, которые стремятся автоматизировать рутинные задачи, улучшить понимание данных. С правильными промтами и стратегией использования, вы сможете значительно улучшить процессы аналитики и сократить время на обработку данных.

Попробуйте предложенные выше промты и посмотрите, как GPT может изменить вашу работу с данными!

Nerd IT 🌀 ML, DS, ANN, GPT

Привет! Меня зовут Семён, я работаю в сфере ML и аналитики данных и пишу в блог nerdit.ru статьи о своем опыте и том, что может пригодиться начинающим в начале их пути изучения больших данных.

Telegram