1.5　互动练习题

练习题1：Prompt设计策略

问题

在数据分析任务中，设计高效的Prompt是提升ChatGPT生成效果的关键。请根据以下任务需求，设计一个合适的数据分析Prompt。

任务需求

请根据以下电商销售数据（包括日期、产品ID、销售额、地区），分析不同地区的销售趋势，并生成适合的Python代码，要求输出每个地区的月度销售额折线图。

参考答案

Prompt：“我有一个包含电商销售数据的CSV文件，其中包含以下字段：日期、产品ID、销售额和地区。请为我生成一段Python代码，按照每个地区的月度销售额进行汇总，并使用折线图的形式展示每个地区的销售趋势。使用Pandas进行数据处理，使用Matplotlib或Seaborn进行数据可视化。”

解释

在这个Prompt中，明确了数据集的字段和数据格式，并指定了分析目标（即按地区和月度进行汇总），同时指出了使用的工具（Pandas和Matplotlib）。这种结构化的Prompt能够帮助ChatGPT理解用户需求，并生成符合要求的代码。

练习题2：ChatGPT的高级使用技巧——多轮交互策略的应用

问题

在一个多步骤的数据分析任务中，您有一个销售数据集（包括日期、产品ID、销售额和地区），希望分析以下问题。

（1）首先进行数据清洗，去除重复值，并处理缺失值。

（2）计算每个地区的年度总销售额，并按降序排列。

（3）将前3个销售额最高的地区用条形图进行可视化展示。

（4）最后，请生成分析报告，详细描述数据清洗步骤、主要销售趋势及商业建议。

请设计一个分步式Prompt策略，并分四轮交互逐步引导ChatGPT完成该任务。在每一轮的Prompt中请具体说明希望ChatGPT生成的代码或内容。

参考答案

分步式Prompt策略与多轮交互示例如下。

（1）第一轮：数据清洗

Prompt：“我有一个包含以下字段的销售数据集：日期、产品ID、销售额和地区。请生成一段Python代码，使用Pandas库来处理该数据集，去除所有重复值，并将缺失的销售额填充为0。生成的代码要包括数据的读取、清洗和输出前5行等操作。”

生成内容：ChatGPT将生成用于数据清洗的代码，包括读取CSV数据、去除重复值、填充缺失值，并显示处理后的前5行数据。

（2）第二轮：计算年度总销售额并排序

Prompt：“在上一步数据清洗的基础上，请按地区进行分组，计算每个地区的年度总销售额，并按降序排列。生成的代码要能够输出前5个销售额最高的地区。”

生成内容：ChatGPT会基于清洗后的数据集，使用groupby和sum函数计算每个地区的总销售额，并使用sort_values按降序排列。

（3）第三轮：可视化前3个销售额最高的地区

Prompt：“请使用Matplotlib库生成一个条形图，展示前3个销售额最高的地区及其年度总销售额。条形图中要显示每个地区的名称及相应的销售额。生成的代码要包括设置图表标题和轴标签。”

生成内容：ChatGPT会生成用于可视化的代码，包括设置条形图、标题、X轴和Y轴标签，以及数据标注的逻辑。

（4）第四轮：生成分析报告

Prompt：“基于以上生成的代码和结果，请撰写一份完整的分析报告。报告要包含以下内容。

①数据清洗的步骤和策略（如如何处理缺失值和重复值）。

②按地区进行分组和计算销售额的逻辑。

③可视化分析的主要发现（如哪些地区销售额最高）。

④最后，请提供基于数据分析结果的商业策略建议。”

生成内容：ChatGPT会生成一份完整的分析报告，包括数据清洗步骤、主要分析发现和商业建议。 ybflMV7QS5KKU0ZOAtmXr/AGdaTTz4Kc/j+yRFnhuGCFLkddL+Rg4jxSyw+k3FpI