Datawhale AI数据分析 笔记

Part1：数据分析入门--信息统计

知识点：什么是提示词（Prompt）？

在人工智能（AI）领域，"提示词"是一个关键概念，它指的是输入给AI模型的文本或指令，用于引导模型生成特定的输出。

按照如下两个要素进行组合的：

指标（讲清楚表格构成和一些重要指标的含义）

要求（做什么样的分析、画什么样的图）

提示词进化路线：

表格中有3张表格sheet，1.sheet是1群的统计数据，2.sheet是2群的统计数据，number.sheet是1.sheet和2.sheet数字列对应的兴趣点，其中兴趣点对应兴趣数字列

现在需要统计1群和2群所有兴趣点的统计结果，加上统计百分比的数据，并对统计百分比列按照倒序进行排列

修改为表格格式

请先统计出1群的结果，再统计出2群的结果，加上统计百分比的数据，并对统计百分比列按照倒序进行排列，行末尾加上总计，返回表格格式，注意两个表格不要放在同一个表格中

将编号修改为整数 

百分比数值请以整数的形式输出

导出结果为表格

请帮我把这两个统计结果表格导出来，谢谢 

Part2：了解数据概况--描述性分析

知识点：什么是描述性分析？

描述性统计就像是给数据做一次“快照”。

它用一些简单的数字和图表来告诉我们数据集中的信息，比如数据的平均值、最大值、最小值，或者数据分布的形状等。这些数字和图表可以帮助我们快速了解数据的基本情况。

参考prompt

这里统计的是大学生对感兴趣活动主题的调查结果，其中：

number.sheet是活动主题编号和主题详情， 编号对应的1.sheet和2.sheet的数字列， 1.sheet是1班的数据，2.sheet是2班的数据。

请根据这份表格，完成描述性分析

• 有多少同学参与了问卷
• 不同选项数对应的同学人数和人数比例分别是多少
• 超过3个选项的回答是不合规的回答，不合规回答的同学人数和比例分别是多少 ...

小知识：描述性分析一般包括如下内容

1. 集中趋势度量 ：

   • 平均数（Mean）：所有数据值的总和除以数据的数量。
   • 中位数（Median）：将数据从小到大排列后位于中间位置的值。
   • 众数（Mode）：数据中出现次数最多的值。

2. 离散程度度量 ：

   • 极差（Range）：数据中最大值和最小值的差。
   • 方差（Variance）：衡量数据值与平均数之间差异的平方的平均值。
   • 标准差（Standard Deviation）：方差的平方根，也是衡量数据分散程度的指标。

3. 分布形状 ：

   • 偏度（Skewness）：衡量数据分布的不对称性，正偏度表示数据右尾长，负偏度表示数据左尾长。
   • 峰度（Kurtosis）：衡量数据分布的尖峭程度，高峰度表示数据分布比正态分布更尖锐。

4. 频率分布 ：

   • 统计数据中各个不同值出现的次数或频率。

学习的过程中可以使用一些比较实际的数据进行尝试哈，推荐大家可以拿以往高教杯数学建模的赛题进行尝试，赛题网址在（https://dxs.moe.gov.cn/zx/a/hd_sxjm_sthb/230523/1840580.shtml），有数据分析相关的题以及相关的大量数据。