datawhale AI+数据分析 task3、4

task3

思考题（遇到这个场景，你准备如何分析？希望分析出什么结果？)

回答：我希望分析出大家最希望学习的主题以及最不希望学习的主题。我会先统计每一个主题所获得的票数，再进行排序。

为目标设计提示词

sheet1和sheet2分别是一群和二群感兴趣的主题统计，数字分别代表一种活动。

现在请你统计两个群的最感兴趣主题与最不感兴趣主题，之后将两个群的数据合到一张表，统计总表上的上述指标，最后比较两个群的不同。

比较结果使用图标展示。

修改提示词以挖掘更深入的信息

sheet1和sheet2分别是一群和二群感兴趣的主题统计，数字分别代表一种活动。

现在请你综合分析出两个群的最感兴趣主题，分析指标有主题被选择的概率、主题被先选的概率（即在xlsx表中越靠左），之后将两个群的数合到一张表，统计总表上的上述指标，最后比较两个群的不同。

比较结果使用图标展示。

该提示词小浣熊回答陷入循环，始终不能理解在xlsx靠左代表主题被先选。

修改提示词让ai理解

sheet1和sheet2分别是一群和二群感兴趣的主题统计，数字分别代表一种活动。

现在请你综合分析出两个群的最感兴趣主题，分析指标有主题被选择的概率、主题在数字1出现的概率，之后将两个群的数合到一张表，统计总表上的上述指标，最后比较两个群的不同。

比较结果使用图标展示。

总结

小浣熊在给出对表的解释和要分析的指标后可以正常分析数据特征，要避免出现对操作的模糊性描述，尽量客观指出要分析的数据以及如何分析。

task4

日常使用ai对数据分析（根据公选课评价表格选出适合自己的公选课）

提示词如下：

这是一些课程的评价表格。给我推荐一些好老师和其公选课，分析指标包括对老师上课的评价。同时统计老师的开课数量列出排行榜。（老师的名字只包含姓，名用x表示，用以保护隐私）

自选任务数据分析

学生在考试中的表现受到多种因素的影响，包括学习习惯、出勤率、家长参与度等。这些因素直接或间接地影响着学生的学业成功。通过分析这些因素，我们可以更好地理解如何提高学生的学业表现，并为教育工作者和政策制定者提供有效的干预策略。

本数据集提供了关于影响学生考试成绩的多种因素的全面概述。数据集包含了有关学习习惯、出勤率、家长参与、资源获取等方面的信息。

任务目标：分析数据理解如何提高学业表现和提供干预学生学习的策略。

提示词如下：

这是一份影响学生考试成绩的多种因素的表格。现在的目标是分析数据理解如何提高学业表现和提供教育工作者干预学生学习的策略。我们先提取出这两个目标设计的数据指标并提供给我

第二个提示词

这是一份影响学生考试成绩的多种因素的表格。现在的目标是分析数据理解如何提高学业表现和提供教育工作者干预学生学习的策略。这两个目标的分析指标分别为Hours_Studied（学习时长） Attendance（出勤率） Previous_Scores（以往成绩） Motivation_Level（动机水平） Sleep_Hours（睡眠时长） Access_to_Resources（资源获取情况） Teacher_Quality（教师质量） Extracurricular_Activities（课外活动参与情况）和Parental_Involvement（家长参与度） Family_Income（家庭收入） School_Type（学校类型） Peer_Influence（同伴影响） Learning_Disabilities（学习障碍） Distance_from_Home（离家距离） Gender（性别）。将重要的数据关系用图表展示，并以此达成我们的目标。

总结

提示词可以分为主要三部分，对数据的解释、数据分析指标和研究目标。其他是否使用图表展示可有可无。确定好主要的三部分内容的提示词，ai可以生成较好的数据分析。