通过生成式人工智能提升数据分析：鸢尾花数据集案例研究

介绍

在快速发展的数据分析领域，生成式人工智能正日益成为数据分析师的有力助手。本文展示了人工智能如何能够引导和简化分析过程，以鸢尾花数据集为实际案例进行说明。我们将探讨基于人工智能的清洗数据、评估数据质量、处理错误以及调查不明确数据的提示和策略。

数据集和初始设置

著名的鸢尾花数据集是分析中的一个重要资源，为我们的探索提供了一个完美的背景。该数据集包含了来自三个不同鸢尾花品种的150朵鸢尾花的测量数据，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

首先，让我们加载数据集：

import pandas as pd

url = "https://raw.githubusercontent.com/fenago/datasets/main/iris.csv"
iris_data = pd.read_csv(url)

1. AI辅助数据清洗

数据清理是一个至关重要的第一步。在这里，AI可以提供提示，以确保彻底性和准确性。

AI提示缺失值

检查数据集是否存在缺失值。如果有，根据数据分布和缺失数据的数量考虑采取填充或删除等策略。

# AI Suggestion: Check for missing values
missing_values = iris_data.isnull().sum()

AI检测重复提示

检查数据集是否存在重复条目。根据对数据集完整性的影响评估是否需要删除重复项。

# AI Suggestion: Remove duplicate entries
iris_data = iris_data.drop_duplicates()

2. 基于 AI 的数据内容质量评估

质量评估对于可靠的分析是必不可少的。人工智能可以有效地指导这个过程。

AI数据一致性提示

“审查数据集以确保数据格式的一致性，特别是在分类数据方面。如有必要，请规范数据格式。”

# AI Suggestion: Standardize formats
# Example: Convert all column headers to a consistent format
iris_data.columns = [col.lower() for col in iris_data.columns]

3. 使用人工智能指导处理数据错误

数据错误可能是微妙的，并且很难察觉到。人工智能可以引导有效的策略来识别和纠正它们。

AI错误识别提示

利用统计方法或可视化技术来识别潜在的数据输入错误或异常值。考虑到特定背景下的阈值来标记这些错误。

# AI Suggestion: Visualize data for error identification
iris_data.boxplot()
plt.show()

4. 使用人工智能技术调查不清楚的数据

不清楚的数据可能导致错误的解读。人工智能可以提供深入调查的提示。

AI数据模糊性的提示

使用聚类或高级可视化技术来揭示数据中的模式或歧义。调查出现的任何聚类或异常值。

# AI Suggestion: Use scatter plot matrix
pd.plotting.scatter_matrix(iris_data, figsize=(10, 10))
plt.show()

结论

生成式人工智能转变了传统数据分析流程，提供动态、上下文感知的提示，引导分析师进行数据清理、质量评估、错误处理和调查模糊性。在鸢尾花数据集的情况下，这些由人工智能驱动的策略不仅简化了工作流程，还增强了分析的质量和可靠性。