การสร้างกราฟิกด้วยปัญญาประดิษฐ์: จากโค้ดไปจนถึงภาพ พร้อมการตรวจสอบยืนยัน

กำไร:

• ความสามารถในการรับผลลัพธ์ที่กำหนดและทำซ้ำได้โดยการพิมพ์โค้ดที่สร้างกราฟ ไม่ใช่รูปภาพของกราฟ ไปยังปัญญาประดิษฐ์และดำเนินการเอง
• ความสามารถในการตรวจสอบผลลัพธ์แผนภูมิกับข้อมูลที่มีค่า ความสมบูรณ์ สเกล และผลรวมตรวจสอบ
• ความสามารถในการกำหนดกฎความซื่อสัตย์ (จากแกน 0, ป้ายกำกับโดยตรง, บันทึกแหล่งที่มา) และอาศัยโค้ดแทนการคาดเดาด้วยวาจา

คุณได้เลือกประเภทแผนภูมิที่ถูกต้อง ตอนนี้ถึงเวลาที่จะผลิตมันแล้ว การใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่เชื่อถือได้มากที่สุดในที่นี้ไม่ใช่การขอให้ "วาด" กราฟ แต่เป็นการพิมพ์โค้ดที่สร้างกราฟและรันโค้ดนั้นด้วยตัวเอง จากไหน? เพราะโมเดลภาษาใหญ่เป็นตัวสร้างข้อความ สามารถ "เดา" ตัวเลขด้วยวาจาได้ แต่โค้ดจะประมวลผลข้อมูลตามที่เป็นอยู่และสร้างผลลัพธ์ตามที่กำหนด (ให้เอาต์พุตเดียวกันไปยังอินพุตเดียวกันเสมอ) ในหน่วยนี้ เราจะได้เรียนรู้วิธีพิมพ์โค้ดกราฟิก (ส่วนใหญ่เป็น Python) ไปยัง AI และตรวจสอบผลลัพธ์

ทำไมต้องเขียนโค้ด ทำไมต้องรัน?

ถามโมเดลภาษาว่า "ยอดขายทั้งหมดเป็นเท่าใด" หากคุณถาม มันไม่ได้รวบรวมข้อมูลจริงๆ สร้างจำนวนที่เป็นไปได้ แต่ถ้าคุณพิมพ์โค้ดการรวมและรัน ผลลัพธ์ที่ได้จะมาจากข้อมูลจริง เช่นเดียวกับแผนภูมิ: โค้ดที่โมเดลสร้างขึ้นจะรันกับข้อมูลของคุณบนเครื่องของคุณ โค้ดยังสามารถทำซ้ำได้: เมื่อมีการอัปเดตข้อมูล คุณจะเรียกใช้โค้ดอีกครั้งและรีเฟรชแผนภูมิ

เครื่องมือทั่วไป: matplotlib และ seaborn (พล็อตแบบคงที่), plotly (พล็อตเชิงโต้ตอบ) ด้วยภาษา Python; รวมถึงโปรแกรมสเปรดชีตและเครื่องมือ BI (ระบบธุรกิจอัจฉริยะ) ในหน่วยนี้ เราจะยกตัวอย่างการใช้ Python/matplotlib เนื่องจากเป็นเรื่องธรรมดาที่สุด หลักการเดียวกันในรถทุกคัน

เคล็ดลับ: แทนที่จะ "ขอรูปแผนภูมิให้ฉันหน่อย" ให้พูดว่า "ขอรหัสที่สร้างแผนภูมิให้ฉันแล้วฉันจะดำเนินการให้" ด้วยวิธีนี้ ผลลัพธ์ที่ได้จะมาจากข้อมูลจริง และคุณสามารถปรับเปลี่ยนได้มากเท่าที่คุณต้องการ

ทีละขั้นตอน: จากโค้ดไปจนถึงกราฟิก

1. กำหนดประเภทกราฟิกและข้อความ (หน่วยก่อนหน้า)
2. อธิบายโครงสร้างข้อมูลให้กับโมเดล (ชื่อคอลัมน์ ประเภท ไม่ใช่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน)
3. ให้สร้างโค้ด ใส่กฎความซื่อสัตย์ในพรอมต์ (จากแกน 0 แท็ก บันทึกแหล่งที่มา)
4. รันโค้ดด้วยตัวเองแล้วดูกราฟ
5. ตรวจสอบ: ค่าในแผนภูมิเหมือนกับค่าในข้อมูลหรือไม่ ยอด/หุ้น ถืออยู่หรือไม่?
6. ปรับปรุง: เปลี่ยนชื่อเป็นชื่อการกระทำ ลบสิ่งที่ไม่จำเป็นออก เพิ่มสีไฮไลต์

บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยแสดงข้อมูล Python ฉันมี CSV: คอลัมน์ "เดือน" (ปปปป-ดด), "ช่อง" (ข้อความ), "รายได้" (ตัวเลข) เขียนโค้ดกราฟ LINE ด้วย matplotlib:- แต่ละช่องจะมีเส้นแยก x=เดือน y=มา- ให้แกน y เริ่มจาก 0 (อย่าตัด)- ใส่ป้ายกำกับที่ท้ายบรรทัดโดยตรง ไม่จำเป็นต้องใช้คำอธิบายแยกต่างหาก- ใส่ตัวยึดตำแหน่งสำหรับชื่อการดำเนินการในชื่อ- เพิ่มบันทึกย่อ "แหล่งที่มา: [ ... ]" เล็กๆ ที่มุมขวาล่าง ทำให้โค้ดสมบูรณ์และสามารถเรียกใช้งานได้ พร้อมทั้งเขียนตัวอย่างบรรทัดการอ่านด้วย การติดตั้งหมายเลข; อ่านข้อมูลจาก CSV

วิธีแก้ไขแผนภูมิที่มีอยู่:

แก้ไขโค้ด matplotlib นี้: (1) จัดเรียงแท่งตามค่าจากมากไปหาน้อย (2) ทำให้เฉพาะแถบที่สูงที่สุดเป็นสีส้มและส่วนที่เหลือเป็นสีเทา (3) ทำให้แกน y เริ่มต้นที่ 0 (4) จัดรูปแบบทศนิยมด้วยตัวคั่นหลักพัน คืนรหัสให้ครบถ้วน รหัส: [ ... ]

สำหรับแผนภูมิเชิงโต้ตอบ (สำหรับแดชบอร์ด):

เขียนโค้ดแผนภูมิเส้นเชิงโต้ตอบโดยใช้ Plotly ด้วยข้อมูลเดียวกัน: การเลื่อนเมาส์จะแสดงเดือนและรายได้ และสามารถกรองช่องได้ ให้แกนเริ่มจาก 0 ให้โค้ดเต็ม

การตรวจสอบความถูกต้อง: แผนภูมิ "ถูกต้อง" ไม่ใช่ "สวย" หรือไม่

งานยังไม่จบเพียงเพราะว่ากราฟิกออกมาเท่านั้น เช็คซัมสามรายการ:

• การให้ค่า: สุ่มตรวจ 2-3 แต้มด้วยมือ/โต๊ะ แท่งที่สูงที่สุดในแผนภูมิคือจุดสูงสุดจริงหรือ?
• การตรวจสอบยอดรวม/หุ้น: หุ้นเสร็จสมบูรณ์ถึง 100% ในแผนภูมิส่วนทั้งหมดหรือไม่
• ความซื่อสัตย์ทางสายตา: แกนเริ่มต้นที่ 0 หรือไม่ สเกลเชิงเส้นเป็นหน่วยเดียวกันหรือไม่ (รายละเอียดในหน่วยถัดไป)

การควบคุม

วิธีการดูแลรักษา

ธงสีแดง

ความคุ้มค่า

เปรียบเทียบ 2-3 จุดกับข้อมูล

ข้อมูลกราฟไม่ตรงกัน

ความซื่อสัตย์

มีเดือน/หมวดหมู่ใดบ้างที่ขาดหายไป?

ช่องว่างถูกข้ามไปอย่างเงียบ ๆ

ขนาด

แกน Y เริ่มต้นที่ไหน

ไม่ใช่ 0 ความแตกต่างเกินจริง

รวม

หุ้น/รวม

มันไม่ถือ 100%

ข้อควรระวัง: บางครั้งโมเดล "ทำให้สมบูรณ์" เดือนที่ขาดหายไปจากข้อมูลหรือละทิ้งแถวที่หายไปอย่างเงียบๆ ดูว่าจำนวนจุดบนแผนภูมิตรงกับจำนวนแถวในข้อมูลหรือไม่

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — โค้ดเอาชนะการทำนาย นักวิเคราะห์จะถามโมเดลก่อนว่า "ยอดรวมทั้งหมดเป็นเท่าใด" ถามแล้วก็ได้รับคำตอบ "ประมาณ 4.2 ล้าน" จากนั้นเขาก็พิมพ์รหัสเพิ่มเติมออกมาและดำเนินการ ยอดรวมจริงคือ 3.87 ล้าน การทำนายด้วยวาจาผิด 8% ตั้งแต่วันนั้นเป็นต้นมาเขาได้ทุกหมายเลขจากรหัส

กรณีที่ 2 — เส้นหายไปอย่างเงียบๆ ทีมหนึ่งมีการสร้างแผนภูมิรายเดือน ทุกอย่างดูดี แต่เดือนมีนาคมว่างเปล่าในข้อมูล และแผนภูมิก็ข้ามไปและเชื่อมโยงระหว่างเดือนกุมภาพันธ์ถึงเมษายน มันดูนุ่มนวลเพราะมันกำลังอินเทรนด์ พวกเขาสังเกตเห็นจำนวนจุด (ควรเป็น 12 แทนที่จะเป็น 11) และแก้ไขให้ถูกต้อง มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

กรณีที่ 3 — ความสามารถในการทำซ้ำ นักการตลาดคนหนึ่งกำลังวาดแผนภูมิด้วยมือทุกเดือน (ประมาณ 40 นาที) เมื่อเขาติดตั้งโค้ดที่ปัญญาประดิษฐ์เขียนขึ้นแล้ว ในเดือนต่อๆ มา เราใช้เวลา 2 นาทีในการใส่ CSV ใหม่และเรียกใช้โค้ด ประหยัดเวลาได้ 38 นาทีต่อเดือน และไม่มีข้อผิดพลาดในการคัดลอกด้วยตนเองอีกต่อไป

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง

อ่อนแอ:

สร้างกราฟข้อมูลการขายนี้

โมเดลสามารถใส่รูปภาพหรือให้รหัสแบบสุ่มได้ ข้อมูลไม่ได้รับการประมวลผลจริง ไม่มีการตั้งค่าความซื่อสัตย์

แข็งแกร่ง:

บทบาทของคุณ: ผู้ช่วย Python/matplotlib ข้อมูล: CSV, คอลัมน์ "region" (ข้อความ), "buyume_percentage" (ตัวเลขอาจเป็นค่าลบได้) เขียนโค้ดแผนภูมิแท่งแนวนอน: จัดเรียงตามค่า เน้นขอบเขตสูงสุด เพิ่มเส้นอ้างอิง y=0 (แสดงค่าเนกาทีฟ) ใส่ป้ายกำกับเปอร์เซ็นต์ที่ปลายแท่ง ให้โค้ดที่ปฏิบัติการได้ อ่านจาก CSV การปรับตัวเลข ใส่ตัวแทนชื่อการดำเนินการสำหรับชื่อเรื่อง

ประการที่สองประกอบด้วยโครงสร้างข้อมูล กฎความซื่อสัตย์ และหลักการ "อ่านจากโค้ด ไม่ต้องสร้างมันขึ้นมา" ผลลัพธ์มีทั้งความแม่นยำและแก้ไขได้

การเลือกเครื่องมือ: เมื่อใช้สเปรดชีต จะใช้รหัสเมื่อใด

คุณไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดสำหรับทุกแผนภูมิ สำหรับแผนภูมิขนาดเล็กที่ทำเพียงครั้งเดียว สเปรดชีต (Excel, Google Spreadsheets) มักจะเพียงพอและรวดเร็ว โค้ดจะชนะเมื่อ: ข้อมูลได้รับการอัปเดตเป็นประจำ (รีเฟรชแผนภูมิเดิมทุกเดือน) แผนภูมิมีความซับซ้อนหรือมีจำนวนมาก (เช่น แผนภูมิขนาดเล็กหลายแผนภูมิ) จำเป็นต้องมีการควบคุมเต็มรูปแบบ (การตั้งค่าความสมบูรณ์ การติดป้ายกำกับแบบกำหนดเอง) หรือสิ่งสำคัญคือผลลัพธ์จะต้องทำซ้ำได้ คุณอาจถามว่าอันไหนที่เหมาะกับปัญญาประดิษฐ์

สถานะ

ยานพาหนะที่เหมาะสม

ทำไม

บาร์เรียบง่ายเพียงครั้งเดียว

สเปรดชีต

รวดเร็ว ไม่ต้องใช้รหัส

รายงานอัพเดททุกเดือน

รหัส (หลาม)

เขียนครั้งเดียววิ่งอีกครั้ง

แดชบอร์ดแบบโต้ตอบ/ตัวกรอง

รหัส (พล็อต) / เครื่องมือ BI

ต้องมีปฏิสัมพันธ์

กราฟิกขนาดเล็กจำนวนมาก

รหัส

การวาดด้วยมือนั้นเหนื่อยและไม่ถูกต้อง

บทบาทของคุณ: ที่ปรึกษาด้านการสร้างภาพข้อมูล ฉันต้องสร้างกราฟต่อไปนี้:[สูตร] ข้อมูลอัปเดต [บ่อยแค่ไหน] ต้องใช้แผนภูมิที่แตกต่างกัน [จำนวน] สเปรดชีตหรือโค้ด Python สมเหตุสมผลมากกว่าหรือไม่ เหตุผลในการตัดสินใจของคุณ ไลบรารีใดที่คุณแนะนำสำหรับโค้ด?

คำแนะนำ: “ฉันจะทำเช่นนี้อีกทุกเดือนหรือไม่” หากคำตอบของคำถามคือ "ใช่" การลงทุนโค้ดมักจะให้ผลตอบแทนในตัวมันเองเสมอ หากเป็นแบบครั้งเดียว สเปรดชีตก็เพียงพอแล้ว

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• การขอ "รูปภาพ" ของแผนภูมิ: เมื่อคุณขอรูปภาพแทนโค้ด ข้อมูลจะไม่ได้รับการประมวลผลจริงๆ
• การเชื่อถือโค้ดโดยไม่ต้องดำเนินการ: วางเอาต์พุตบนสไลด์โดยไม่ต้องตรวจสอบด้วยสายตา
• ไม่มีการตรวจสอบค่า: ไม่เปรียบเทียบจุดบนแผนภูมิกับข้อมูล
• ไม่เห็นเส้นขาด/ข้าม: ไม่ตรวจสอบจำนวนจุด
• ปฏิบัติเหมือนเป็นงานครั้งเดียว: ไม่เก็บโค้ดและเริ่มต้นใหม่ทุกเดือน

โดยสรุป

ถามปัญญาประดิษฐ์เกี่ยวกับโค้ดที่สร้างกราฟ ไม่ใช่รูปภาพของกราฟ และเรียกใช้โค้ดนั้นด้วยตัวเอง เพราะโค้ดจะประมวลผลข้อมูลตามที่เป็นอยู่และให้ผลลัพธ์ที่กำหนดและทำซ้ำได้ อธิบายโครงสร้างข้อมูล ใส่กฎความสมบูรณ์ (จากแกน 0, ป้ายกำกับ, แหล่งที่มา) ลงในคำขอ ตรวจสอบความถูกต้องของเอาต์พุตด้วยแฮชของค่า-ความสมบูรณ์-ขนาด-ผลรวม รหัสเอาชนะการทำนายด้วยวาจาทุกครั้ง แต่การควบคุมขั้นสุดท้ายเป็นของคุณ

งานสมัคร

สำหรับไฟล์ข้อมูลของคุณ: (1) อธิบายโครงสร้างข้อมูลให้กับ AI และพิมพ์โค้ดการสร้างกราฟ (ด้วยกฎความซื่อสัตย์) (2) เรียกใช้โค้ดและเปรียบเทียบค่า 2-3 ค่าในแผนภูมิกับข้อมูลด้วยตนเอง (3) ในโค้ดเดียวกัน ให้จัดเรียงแถบตามค่าและเพิ่มสีไฮไลต์สีเดียว (4) บันทึกรหัสเพื่อใช้อีกครั้งในเดือนหน้า

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันต้องการและเรียกใช้โค้ดที่สร้างแผนภูมิ ไม่ใช่รูปภาพ
• [ ] โค้ดอ่านข้อมูลจากไฟล์จริงไม่ได้ประกอบเป็นตัวเลข
• [ ] ฉันเปรียบเทียบค่า 2-3 ค่าในแผนภูมิกับข้อมูล
• [ ] จำนวนจุด/หมวดหมู่เข้ากันได้กับแถวในข้อมูล
• [ ] แกน Y และสเกลมีความเที่ยงตรง ไม่มีการขัดจังหวะแกน
• [ ] ฉันบันทึกรหัสไว้เพื่อใช้อีกครั้ง