Lợi nhuận:
- Khả năng thu được các kết quả xác định và có thể lặp lại bằng cách in mã tạo ra biểu đồ chứ không phải hình ảnh của biểu đồ cho trí tuệ nhân tạo và tự chạy nó
- Khả năng xác thực đầu ra biểu đồ dựa trên dữ liệu với tổng kiểm tra giá trị, tính toàn vẹn, tỷ lệ và tổng
- Khả năng áp đặt các quy tắc trung thực (từ trục 0, nhãn trực tiếp, ghi chú nguồn) và dựa vào mã thay vì đoán bằng lời nói
Bạn đã chọn đúng loại biểu đồ; Bây giờ là lúc để sản xuất nó. Cách sử dụng trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy nhất ở đây không phải là yêu cầu nó "vẽ" biểu đồ mà là in mã tạo ra biểu đồ và tự chạy mã đó. Từ đâu? Bởi vì mô hình ngôn ngữ lớn là trình tạo văn bản; có thể "đoán" một số bằng lời nói, nhưng mã xử lý dữ liệu như cũ và tạo ra một kết quả xác định (luôn đưa ra cùng một đầu ra cho cùng một đầu vào). Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách in mã đồ họa (chủ yếu là Python) sang AI và xác minh đầu ra.
Tại sao phải viết mã, tại sao phải chạy?
Hỏi một mô hình ngôn ngữ "tổng doanh thu là bao nhiêu?" Nếu bạn hỏi, nó không thực sự thu thập dữ liệu; Tạo ra một số có thể. Nhưng nếu bạn in mã tổng hợp vào đó và chạy nó, kết quả sẽ đến từ dữ liệu thực. Điều tương tự cũng xảy ra với biểu đồ: mã mà mô hình tạo ra chạy trên dữ liệu của bạn, trên máy của bạn. Mã cũng có thể lặp lại: khi dữ liệu được cập nhật, bạn chạy lại mã và làm mới biểu đồ.
Các công cụ phổ biến: matplotlib và seaborn (âm mưu tĩnh), âm mưu (âm mưu tương tác) với ngôn ngữ Python; cũng như các chương trình bảng tính và công cụ BI (kinh doanh thông minh). Trong phần này, chúng tôi sẽ đưa ra các ví dụ sử dụng Python/matplotlib vì đây là ngôn ngữ phổ biến nhất; Nguyên tắc là như nhau ở mọi phương tiện.
Mẹo: Thay vì "đưa cho tôi hình ảnh biểu đồ", hãy nói "đưa cho tôi mã tạo biểu đồ và tôi sẽ chạy nó". Bằng cách này, kết quả đến từ dữ liệu thực và bạn có thể thực hiện bao nhiêu điều chỉnh tùy thích.
Từng bước: từ mã đến đồ họa
- Xác định loại đồ họa và thông điệp (đơn vị trước).
- Mô tả cấu trúc dữ liệu cho mô hình (tên cột, loại; không phải dữ liệu nhạy cảm).
- Tạo mã, đưa quy tắc trung thực vào dấu nhắc (từ trục 0, thẻ, ghi chú nguồn).
- Tự chạy mã và nhìn vào biểu đồ.
- Kiểm tra: Giá trị trong biểu đồ có giống với giá trị trong dữ liệu không? Tổng số/cổ phần có giữ được không?
- Cải thiện: Thay đổi tiêu đề thành tiêu đề hành động, xóa những thứ không cần thiết, thêm màu đánh dấu.
Vai trò của bạn: Trợ lý trực quan hóa dữ liệu Python. Tôi có CSV: cột "tháng" (YYYY-MM), "kênh" (văn bản), "doanh thu" (số). Viết mã biểu đồ LINE bằng matplotlib:- Mỗi kênh là một dòng riêng biệt, x=tháng, y=come.- Để trục y bắt đầu từ 0 (không cắt).- Đặt nhãn trực tiếp ở cuối dòng, không cần chú giải riêng.- Đặt phần giữ chỗ cho tiêu đề hành động trong tiêu đề.- Thêm ghi chú "Source: [ ... ]" nhỏ ở dưới cùng bên phải. Làm cho mã hoàn chỉnh và có thể thực thi được, đồng thời viết dòng đọc ví dụ. LẮP SỐ; đọc dữ liệu từ CSV.
Để sửa biểu đồ hiện có:
Sửa mã matplotlib này: (1) sắp xếp các thanh theo giá trị từ lớn nhất đến nhỏ nhất, (2) chỉ tạo thanh cao nhất màu cam và phần còn lại màu xám, (3) làm cho trục y bắt đầu từ 0, (4) định dạng số thập phân có dấu phân cách hàng nghìn. Trả lại toàn bộ mã. Mã: [ ... ]
Đối với biểu đồ tương tác (dành cho bảng điều khiển):
Viết mã biểu đồ đường tương tác bằng Plotly với cùng dữ liệu: di chuột sẽ hiển thị tháng và thu nhập, đồng thời có thể lọc các kênh. Hãy để trục bắt đầu từ 0. Cung cấp mã đầy đủ.
Xác thực: biểu đồ có "đúng" không "đẹp"?
Công việc không kết thúc chỉ vì đồ họa được xuất ra. Ba tổng kiểm tra:
- Cung cấp giá trị: Kiểm tra 2-3 điểm ngẫu nhiên bằng tay/bảng. Thanh cao nhất trên biểu đồ có thực sự là cao nhất không?
- Xác minh tổng số/chia sẻ: Số lượt chia sẻ có được hoàn thành 100% trong biểu đồ toàn bộ không?
- Tính trung thực về mặt trực quan: Trục có bắt đầu từ 0 không, tỷ lệ có tuyến tính không, có cùng đơn vị không? (Chi tiết ở phần tiếp theo.)
kiểm soát
Cách chăm sóc
cờ đỏ
Giá trị
So sánh 2-3 điểm với dữ liệu
Dữ liệu đồ thị không khớp
tính toàn vẹn
Có tháng/danh mục nào bị thiếu không?
Khoảng cách đã được âm thầm bỏ qua
quy mô
Trục Y bắt đầu từ đâu
không phải 0, sự khác biệt được phóng đại
Tổng cộng
Số lượt chia sẻ/tổng số
Nó không giữ được 100%
Thận trọng: Mô hình đôi khi "hoàn thành" số tháng bị thiếu trong dữ liệu hoặc âm thầm loại bỏ hàng bị thiếu. Xem số điểm trên biểu đồ có khớp với số hàng trong dữ liệu hay không.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Dự đoán nhịp mã. Đầu tiên, nhà phân tích hỏi mô hình "tổng giá trị là bao nhiêu?" anh hỏi và nhận được câu trả lời là "≈4,2 triệu". Sau đó anh ta in mã bổ sung ra và chạy: tổng số thực tế là 3,87 triệu. Dự đoán bằng lời nói sai 8%. Kể từ ngày đó, anh lấy được mọi con số từ mật mã.
Trường hợp 2 - Đường dây bị thiếu im lặng. Một đội đã lập biểu đồ hàng tháng; mọi thứ đều ổn. Nhưng dữ liệu của tháng 3 trống rỗng và biểu đồ đã bỏ qua nó và liên kết tháng 2 với tháng 4; Nó trông mềm mại vì nó đang là xu hướng. Họ để ý đến số chấm (đáng lẽ phải là 12 thay vì 11) và sửa nó; Có một bước nhảy vọt trong xu hướng thực tế.
Trường hợp 3 - Độ tái lập. Một nhà tiếp thị vẽ biểu đồ bằng tay mỗi tháng (khoảng 40 phút). Có lần anh cài đặt đoạn mã do trí tuệ nhân tạo viết; Trong những tháng tiếp theo, phải mất 2 phút để nhập CSV mới và chạy mã. Tiết kiệm 38 phút mỗi tháng và không còn lỗi sao chép thủ công.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
yếu:
Vẽ biểu đồ dữ liệu bán hàng này.
Mô hình có thể vừa với một hình ảnh hoặc đưa ra mã ngẫu nhiên; dữ liệu không thực sự được xử lý, không có cài đặt trung thực.
Mạnh:
Vai trò của bạn: Người trợ giúp Python/matplotlib. Dữ liệu: CSV, cột "khu vực" (văn bản), "buyume_percentage" (số, có thể âm). Viết mã biểu đồ thanh ngang: sắp xếp theo giá trị, đánh dấu vùng cao nhất, thêm dòng tham chiếu y=0 (hiển thị số âm), đặt nhãn phần trăm ở cuối thanh. Cung cấp mã thực thi, đọc từ CSV, khớp số. Đặt một trình giữ chỗ tiêu đề hành động cho tiêu đề.
Thứ hai bao gồm cấu trúc dữ liệu, quy tắc trung thực và nguyên tắc "đọc từ mã, không tạo ra"; Đầu ra vừa chính xác vừa có thể chỉnh sửa.
Lựa chọn công cụ: khi bảng tính, khi mã?
Bạn không cần phải viết mã cho mọi biểu đồ. Đối với một biểu đồ nhỏ, đơn giản, một lần, bảng tính (Excel, Google Spreadsheets) thường là đủ và nhanh chóng. Mã sẽ thắng khi: dữ liệu được cập nhật thường xuyên (làm mới cùng một biểu đồ mỗi tháng), biểu đồ phức tạp hoặc nhiều (chẳng hạn như nhiều biểu đồ nhỏ), cần có toàn quyền kiểm soát (cài đặt tính toàn vẹn, ghi nhãn tùy chỉnh) hoặc điều quan trọng là kết quả có thể lặp lại. Bạn cũng có thể hỏi cái nào phù hợp với trí tuệ nhân tạo.
Trạng thái
xe phù hợp
tại sao
Thanh đơn giản một lần
bảng tính
Nhanh chóng, không cần mã
Báo cáo được cập nhật hàng tháng
Mã (Python)
Viết một lần, chạy lại
Bảng điều khiển tương tác/bộ lọc
Công cụ Code (cốt truyện)/BI
yêu cầu tương tác
Rất nhiều đồ họa nhỏ
Mã
Vẽ bằng tay mệt mỏi và không chính xác
Vai trò của bạn: nhà tư vấn trực quan hóa dữ liệu. Tôi cần tạo biểu đồ sau: [công thức]. [Tần suất] dữ liệu được cập nhật, [bao nhiêu] biểu đồ khác nhau được yêu cầu. Bảng tính hoặc mã Python có ý nghĩa hơn không? Biện minh cho quyết định của bạn; Bạn đề xuất thư viện nào cho mã?
Gợi ý: “Tôi có làm lại việc này hàng tháng không?” Nếu câu trả lời cho câu hỏi là "có", khoản đầu tư vào mã hầu như luôn mang lại lợi nhuận. Nếu chỉ thực hiện một lần thì một bảng tính là đủ.
Những lỗi thường gặp
- Yêu cầu "hình ảnh" của biểu đồ: Khi bạn yêu cầu hình ảnh thay vì mã, dữ liệu không thực sự được xử lý.
- Tin tưởng mã mà không thực thi nó: Đưa đầu ra lên trang chiếu mà không xác minh nó bằng trực quan.
- Không cung cấp xác thực giá trị: Không so sánh các điểm trên biểu đồ với dữ liệu.
- Không thấy dòng bị thiếu/bỏ qua: Không kiểm tra số chấm.
- Coi nó như công việc làm một lần: Không giữ mã và bắt đầu lại từ đầu hàng tháng.
Tóm lại
Hãy hỏi trí tuệ nhân tạo về mã tạo ra biểu đồ chứ không phải hình ảnh của biểu đồ và tự chạy mã đó; bởi vì mã xử lý dữ liệu như hiện tại và đưa ra kết quả xác định và có thể lặp lại. Mô tả cấu trúc dữ liệu, đưa các quy tắc toàn vẹn (từ trục 0, nhãn, nguồn) vào yêu cầu, xác thực đầu ra bằng các hàm băm tổng giá trị-toàn vẹn-tỷ lệ. Mã luôn đánh bại dự đoán bằng lời nói; Nhưng quyền kiểm soát cuối cùng là của bạn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Đối với tệp dữ liệu của bạn: (1) Mô tả cấu trúc dữ liệu cho AI và in mã tạo biểu đồ (có quy tắc trung thực). (2) Chạy mã và so sánh thủ công 2-3 giá trị trong biểu đồ với dữ liệu. (3) Trong cùng một mã, sắp xếp các thanh theo giá trị và thêm một màu đánh dấu duy nhất. (4) Lưu mã để sử dụng lại vào tháng sau.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi muốn và chạy mã tạo ra biểu đồ chứ không phải hình ảnh của nó.
- [ ] Mã đọc dữ liệu từ file thật, không tạo thành số.
- [ ] Tôi đã so sánh 2-3 giá trị trong biểu đồ với dữ liệu.
- [ ] Số lượng điểm/danh mục tương thích với các hàng trong dữ liệu.
- [ ] Trục Y và tỷ lệ là trung thực; Không có trục bị gián đoạn.
- [ ] Tôi đã lưu mã để sử dụng lại.