Gewinne:
- Möglichkeit, deterministische und wiederholbare Ergebnisse zu erhalten, indem der Code, der das Diagramm erstellt, und nicht das Bild des Diagramms, an die künstliche Intelligenz ausgegeben und selbst ausgeführt wird
- Möglichkeit zur Validierung der Diagrammausgabe anhand von Daten mit Wert-, Integritäts-, Skalierungs- und Summenprüfsummen
- Fähigkeit, Ehrlichkeitsregeln durchzusetzen (ab Achse 0, direkte Bezeichnung, Quellenanmerkung) und sich auf Code statt auf verbale Vermutungen zu verlassen
Sie haben den richtigen Diagrammtyp ausgewählt; Jetzt ist es an der Zeit, es zu produzieren. Der zuverlässigste Einsatz künstlicher Intelligenz besteht hier nicht darin, sie mit dem „Zeichnen“ des Diagramms zu beauftragen, sondern darin, den Code auszudrucken, der das Diagramm erstellt, und diesen Code selbst auszuführen. Wovon? Denn das große Sprachmodell ist der Textgenerator; kann eine Zahl verbal „erraten“, aber der Code verarbeitet die Daten so, wie sie sind, und erzeugt ein deterministisches Ergebnis (gibt immer die gleiche Ausgabe an die gleiche Eingabe). In dieser Einheit lernen wir, wie man grafischen Code (hauptsächlich Python) in KI ausgibt und die Ausgabe überprüft.
Warum programmieren, warum ausführen?
Fragen Sie ein Sprachmodell: „Wie hoch ist der Gesamtumsatz?“ Wenn Sie fragen, werden die Daten nicht wirklich erfasst. Erzeugt eine mögliche Zahl. Wenn Sie jedoch den Aggregationscode darauf drucken und ausführen, stammt das Ergebnis aus den tatsächlichen Daten. Das Gleiche gilt für das Diagramm: Der Code, den das Modell generiert, läuft auf Ihren Daten, auf Ihrem Computer. Der Code ist auch wiederholbar: Wenn die Daten aktualisiert werden, führen Sie den Code erneut aus und aktualisieren das Diagramm.
Gängige Tools: Matplotlib und Seaborn (statischer Plot), Plotly (interaktiver Plot) mit Python-Sprache; außerdem Tabellenkalkulationsprogramme und BI-Tools (Business Intelligence). In dieser Einheit geben wir Beispiele für die Verwendung von Python/matplotlib, da dies am häufigsten vorkommt. Das Prinzip ist bei jedem Fahrzeug gleich.
Tipp: Sagen Sie statt „Geben Sie mir ein Bild des Diagramms“ „Geben Sie mir den Code, der das Diagramm erstellt, und ich führe ihn aus.“ Auf diese Weise basiert das Ergebnis auf echten Daten und Sie können beliebig viele Anpassungen vornehmen.
Schritt für Schritt: vom Code zur Grafik
- Grafiktyp und Botschaft festlegen (vorherige Einheit).
- Beschreiben Sie die Datenstruktur des Modells (Spaltennamen, Typen; keine vertraulichen Daten).
- Lassen Sie den Code generieren und fügen Sie die Ehrlichkeitsregeln in die Eingabeaufforderung ein (von Achse 0, Tag, Quellenanmerkung).
- Führen Sie den Code selbst aus und sehen Sie sich die Grafik an.
- Prüfen Sie: Stimmt der Wert im Diagramm mit dem Wert in den Daten überein? Hält die Summe/der Anteil?
- Verbessern: Titel in Aktionstitel ändern, Unnötiges löschen, Hervorhebungsfarbe hinzufügen.
Ihre Rolle: Python-Datenvisualisierungsassistent. Ich habe eine CSV-Datei: Spalten „Monat“ (JJJJ-MM), „Kanal“ (Text), „Umsatz“ (Zahl). Schreiben Sie einen LINE-Diagrammcode mit matplotlib: – Jeder Kanal ist eine separate Linie, x=Monat, y=kommen. – Lassen Sie die y-Achse bei 0 beginnen (nicht abschneiden). – Platzieren Sie Beschriftungen direkt am Ende der Linien, eine separate Legende ist nicht erforderlich. – Fügen Sie einen Platzhalter für den Aktionstitel in den Titel ein. – Fügen Sie unten rechts einen kleinen Hinweis „Quelle: [ ... ]“ hinzu. Machen Sie den Code vollständig und ausführbar und schreiben Sie auch die Beispiellesezeile. ANPASSEN DER NUMMER; Daten aus CSV lesen.
So reparieren Sie ein vorhandenes Diagramm:
Korrigieren Sie diesen Matplotlib-Code: (1) Sortieren Sie die Balken nach Wert vom größten zum kleinsten, (2) machen Sie nur den höchsten Balken orange und den Rest grau, (3) lassen Sie die Y-Achse bei 0 beginnen, (4) formatieren Sie Dezimalzahlen mit Tausendertrennzeichen. Geben Sie den Code vollständig zurück. Code: [ ... ]
Für interaktives Diagramm (für Dashboard):
Schreiben Sie mit Plotly einen interaktiven Liniendiagrammcode mit denselben Daten: Wenn Sie mit der Maus darüber fahren, werden der Monat und das Einkommen angezeigt, und Kanäle können gefiltert werden. Lassen Sie die Achse bei 0 beginnen. Geben Sie den vollständigen Code an.
Validierung: Ist das Diagramm „korrekt“ und nicht „hübsch“?
Der Job ist nicht beendet, nur weil die Grafiken ausgegeben sind. Drei Prüfsummen:
- Mehrwert schaffen: Überprüfen Sie 2-3 zufällige Punkte per Hand/Tisch. Ist der höchste Balken im Diagramm wirklich der höchste?
- Gesamt-/Anteilsüberprüfung: Sind die Anteile im Teil-Ganze-Diagramm zu 100 % abgeschlossen?
- Visuelle Ehrlichkeit: Beginnt die Achse bei 0, ist die Skala linear, ist es die gleiche Einheit? (Details in der nächsten Einheit.)
Kontrolle
Wie man sich kümmert
rote Fahne
Wert
Vergleichen Sie 2-3 Punkte mit Daten
Diagrammdaten stimmen nicht überein
Integrität
Fehlen Monate/Kategorien?
Die Lücke wurde stillschweigend übersprungen
Skala
Wo beginnt die Y-Achse?
nicht 0, der Unterschied ist übertrieben
Insgesamt
Anteile/Gesamtwerte
Es hält nicht 100 %
Achtung: Das Modell „vervollständigt“ manchmal fehlende Monate in den Daten oder verwirft die fehlende Zeile stillschweigend. Überprüfen Sie, ob die Anzahl der Punkte im Diagramm mit der Anzahl der Zeilen in den Daten übereinstimmt.
drei Mini-Koffer
Fall 1 – Code-Beat-Vorhersage. Ein Analyst fragt das Modell zunächst: „Wie hoch ist die Gesamtsumme?“ fragte er und erhielt die Antwort „≈4,2 Millionen“. Dann druckte er den Additionscode aus und führte ihn aus: Die tatsächliche Summe betrug 3,87 Millionen. Die verbale Vorhersage war zu 8 % falsch. Von diesem Tag an bekam er jede Zahl aus dem Code.
Fall 2 – Stille fehlende Zeile. Ein Team ließ das Monatsdiagramm erstellen; alles sah gut aus. Aber der März war in den Daten leer, und das Diagramm übersprang ihn und verknüpfte Februar mit April; Es sah weich aus, weil es im Trend lag. Sie bemerkten die Anzahl der Punkte (es hätten 12 statt 11 sein sollen) und korrigierten sie; Es gab einen Sprung im tatsächlichen Trend.
Fall 3 – Reproduzierbarkeit. Ein Vermarkter zeichnete jeden Monat Diagramme von Hand (ca. 40 Minuten). Sobald er den von der künstlichen Intelligenz geschriebenen Code installiert hatte; In den folgenden Monaten dauerte es 2 Minuten, die neue CSV-Datei einzugeben und den Code auszuführen. 38 Minuten pro Monat gespart und keine manuellen Kopierfehler mehr.
Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung
Schwach:
Stellen Sie diese Verkaufsdaten grafisch dar.
Das Modell kann in ein Bild passen oder einen Zufallscode liefern; Die Daten werden nicht tatsächlich verarbeitet, es gibt keine Ehrlichkeitseinstellungen.
Stark:
Ihre Rolle: Python/matplotlib-Helfer. Daten: CSV, Spalten „Region“ (Text), „buyume_percentage“ (Zahl, kann negativ sein). Schreiben Sie den Code für ein horizontales Balkendiagramm: Sortieren Sie nach Wert, markieren Sie den höchsten Bereich, fügen Sie eine y=0-Referenzlinie hinzu (Anzeige von Negativen), setzen Sie Prozentbeschriftungen an die Balkenenden. Geben Sie den ausführbaren Code an, lesen Sie ihn aus der CSV-Datei und passen Sie die Nummer an. Fügen Sie einen Platzhalter für den Aktionstitel für den Titel ein.
Die zweite umfasst Datenstruktur, Ehrlichkeitsregeln und das Prinzip „Aus Code lesen, nicht erfinden“; Die Ausgabe ist sowohl präzise als auch bearbeitbar.
Werkzeugauswahl: Wann Tabellenkalkulation, wann Code?
Sie müssen nicht für jedes Diagramm Code schreiben. Für ein kleines, einmaliges, einfaches Diagramm ist oft eine Tabellenkalkulation (Excel, Google Spreadsheets) ausreichend und schnell. Code gewinnt, wenn: die Daten regelmäßig aktualisiert werden (jeden Monat wird das gleiche Diagramm aktualisiert), das Diagramm komplex oder zahlreich ist (z. B. kleine Mehrfachdiagramme), vollständige Kontrolle erforderlich ist (Integritätseinstellungen, benutzerdefinierte Beschriftung) oder es wichtig ist, dass das Ergebnis wiederholbar ist. Sie fragen sich vielleicht auch, welches für künstliche Intelligenz geeignet ist.
Status
passendes Fahrzeug
Warum
Einmalige einfache Bar
Tabellenkalkulation
Schnell, kein Code erforderlich
Der Bericht wird jeden Monat aktualisiert
Code (Python)
Einmal schreiben, erneut ausführen
Interaktives/Filter-Dashboard
Code (plotly) / BI-Tool
Interaktion erforderlich
Viele kleine Grafiken
Code
Das Zeichnen von Hand ist ermüdend und ungenau
Ihre Rolle: Datenvisualisierungsberater. Ich muss das folgende Diagramm erstellen:[Rezept]. [Wie oft] werden die Daten aktualisiert, [wie viele] verschiedene Diagramme werden benötigt. Ist eine Tabellenkalkulation oder ein Python-Code sinnvoller? Begründen Sie Ihre Entscheidung; Welche Bibliothek empfehlen Sie für Code?
Hinweis: „Werde ich das jeden Monat wiederholen?“ Wenn die Antwort auf die Frage „Ja“ lautet, amortisiert sich die Code-Investition fast immer. Wenn es einmalig ist, reicht eine Tabelle aus.
Häufige Fehler
- Nach einem „Bild“ des Diagramms fragen: Wenn Sie nach einem Bild statt nach Code fragen, werden die Daten nicht tatsächlich verarbeitet.
- Dem Code vertrauen, ohne ihn auszuführen: Die Ausgabe auf die Folie legen, ohne sie visuell zu überprüfen.
- Keine Wertvalidierung: Punkte im Diagramm werden nicht mit Daten verglichen.
- Die fehlende/übersprungene Zeile wird nicht angezeigt: Die Anzahl der Punkte wird nicht überprüft.
- Es wie eine einmalige Aufgabe behandeln: Den Code nicht behalten und jeden Monat von vorne anfangen.
Zusammenfassend
Fragen Sie die künstliche Intelligenz nach dem Code, der das Diagramm erstellt, nicht nach dem Bild des Diagramms, und führen Sie diesen Code selbst aus. weil der Code die Daten so verarbeitet, wie sie sind, und deterministische und wiederholbare Ergebnisse liefert. Beschreiben Sie die Datenstruktur, fügen Sie Integritätsregeln (von Achse 0, Label, Quelle) in die Anfrage ein und validieren Sie die Ausgabe mit Wert-Integritäts-Skalensummen-Hashes. Code schlägt jedes Mal die verbale Vorhersage; Aber die letzte Kontrolle liegt bei Ihnen.
Anwendungsaufgabe
Für eine Ihrer Datendateien: (1) Beschreiben Sie der KI die Datenstruktur und drucken Sie einen Diagrammgenerierungscode (mit Ehrlichkeitsregeln). (2) Führen Sie den Code aus und vergleichen Sie manuell 2-3 Werte im Diagramm mit den Daten. (3) Sortieren Sie im selben Code die Balken nach Wert und fügen Sie eine einzelne Hervorhebungsfarbe hinzu. (4) Speichern Sie den Code, um ihn nächsten Monat erneut zu verwenden.
Checkliste
- [ ] Ich wollte den Code ausführen, der das Diagramm erstellt, und nicht das Bild davon.
- [ ] Der Code liest die Daten aus der echten Datei, er bildet keine Zahlen.
- [ ] Ich habe 2-3 Werte im Diagramm mit den Daten verglichen.
- [ ] Die Anzahl der Punkte/Kategorien ist mit den Zeilen in den Daten kompatibel.
- [ ] Y-Achse und Maßstab sind ehrlich; Es gibt keinen Achsinterrupt.
- [ ] Ich habe den Code gespeichert, um ihn erneut zu verwenden.