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Die CSV-Datei enthält Daten zu den weltweiten Emissionen fossiler Brennstoffe von 1750 bis 2021. Die XLS-Datei enthält eine Beschreibung der Spalten. Können Sie eine Grafik erstellen, die zeigt, wie sich die Emissionen pro Land im Beobachtungszeitraum entwickelt haben?
Wenn ChatGPT dazu aufgefordert wird, liest es den Inhalt der Dateien und beginnt mit der Generierung von Python-Code, den es zur Analyse der Dateien ausführt. Es wird beschrieben, was es findet, und erklärt, wie das Diagramm gezeichnet wird. In unserem Fall haben wir Folgendes bekommen:
matplotlib.pyplot als plt importieren
# Filtern Sie den Datensatz nach relevanten Spalten
emissions_filtered = emissions_data((‘country’, ‘year’, ‘co2’)).dropna()
# Da die Visualisierung aller Länder über einen so langen Zeitraum komplex sein kann,
# Konzentrieren wir uns auf die Länder mit den höchsten Emissionen im letzten verfügbaren Jahr, um die Visualisierung zu vereinfachen.
Latest_year = emissions_filtered(‘year’).max()
top_emitter_countries = emissions_filtered(emissions_filtered(‘year’) == Latest_year).nlargest(10, ‘co2’)(‘country’)
# Filtern Sie den Datensatz so, dass nur die Länder mit den höchsten Emissionen enthalten sind
emissions_top_countries = emissions_filtered(emissions_filtered(‘country’).isin(top_emitter_countries))
# Drehen Sie die Daten zur Visualisierung
emissions_pivot = emissions_top_countries.pivot(index=’Jahr’, Spalten=”Land”, Werte=”CO2″)
# Plotten
plt.figure(figsize=(14, 8))
plt.plot(emissions_pivot, marker=””, linewidth=2)
plt.title(‘Entwicklung der CO2-Emissionen nach Ländern (Top 10 im Jahr 2021)’, Schriftgröße=16)
plt.xlabel(‘Jahr’, Schriftgröße=14)
plt.ylabel(‘CO2-Emissionen (Millionen Tonnen)’, Schriftgröße=14)
plt.legend(emissions_pivot.columns, loc=”upper left”, title=”Country”)
plt.grid(True)
plt.yscale(‘log’)
plt.tight_layout()
# Speichern Sie die Figur
plt_path=”/mnt/data/co2_emissions_development_by_country.png”
plt.savefig(plt_path)
plt_path
Nach unserer ersten Analyse können wir tiefer in die Daten eintauchen. Nehmen wir an, wir wollen wissen, wie es den Ländern der Europäischen Union im Laufe der Jahre ergangen ist:
Können Sie ein Kreisdiagramm für die CO2-Emissionen der Länder der Europäischen Union von 2010 bis 2021 erstellen?
Beachten Sie, dass wir ChatGPT nicht mitgeteilt haben, welche Länder in der Europäischen Union sind. Es tut dies von selbst und berücksichtigt sogar den Brexit:
# Liste der Länder der Europäischen Union (EU) basierend auf der gemeinsamen Mitgliedschaft um 2021 (ohne Großbritannien aufgrund des Brexit)
eu_countries = (
„Österreich“, „Belgien“, „Bulgarien“, „Kroatien“, „Zypern“, „Tschechien“, „Dänemark“,
„Estland“, „Finnland“, „Frankreich“, „Deutschland“, „Griechenland“, „Ungarn“, „Irland“,
„Italien“, „Lettland“, „Litauen“, „Luxemburg“, „Malta“, „Niederlande“,
„Polen“, „Portugal“, „Rumänien“, „Slowakei“, „Slowenien“, „Spanien“, „Schweden“
)
# Filterdatensatz für EU-Länder und die Jahre 2010 bis 2021
emissions_eu = emissions_filtered(
(emissions_filtered(‘country’).isin(eu_countries)) &
(emissions_filtered(‘year’) >= 2010) &
(emissions_filtered(‘year’) <= 2021)
)
# Aggregierte CO2-Emissionen nach Ländern
eu_co2_emissions = emissions_eu.groupby(‘country’)(‘co2’).sum()
# Das Kreisdiagramm zeichnen
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.pie(eu_co2_emissions, labels=eu_co2_emissions.index, autopct=”%1.1f%%”, startangle=140)
plt.title(‘CO2-Emissionen der EU-Länder (2010-2021)’, Schriftgröße=16)
plt.axis(‘equal’) # Gleiches Seitenverhältnis stellt sicher, dass der Kreis als Kreis gezeichnet wird.
# Speichern Sie die Figur
pie_chart_path=”/mnt/data/eu_co2_emissions_pie_chart.png”
plt.savefig(pie_chart_path)
pie_chart_path
Wenn wir uns nun die Grafik ansehen, sieht sie fast gut aus, aber nicht großartig. Einige der Etiketten liegen zu nah beieinander und sind schwer zu lesen, aber es ist ein guter Anfang. Sie können ChatGPT beispielsweise bitten, dies zu verbessern, indem Sie eine farbige Legende hinzufügen. Wir werden uns jedoch weiterhin mit den Daten befassen. Wir werfen einen Blick darauf, wie sich die Emissionen Deutschlands im Laufe der Jahre verändert haben:
Können Sie ein Balkendiagramm erstellen, das die Entwicklung des Anteils der CO2-Emissionen für Deutschland darstellt?
Beachten Sie, dass ChatGPT automatisch den gesamten Datensatz verwendet, da wir ChatGPT nicht erklärt haben, dass wir den Beitrag Deutschlands zu den Emissionen der Europäischen Union sehen möchten:
Um ein Balkendiagramm zu erstellen, das die Entwicklung des Anteils der CO2-Emissionen für Deutschland darstellt, konzentriere ich mich darauf, die jährlichen CO2-Emissionen als Anteil der Gesamtemissionen Deutschlands über den angegebenen Zeitraum darzustellen. Dabei wird der Anteil der jährlichen Emissionen an den Gesamtemissionen aller beobachteten Jahre im Datensatz für Deutschland berechnet.
Fahren wir mit der Extraktion der CO2-Emissionsdaten Deutschlands, der Berechnung der jährlichen Anteile und der anschließenden Erstellung des Balkendiagramms fort. Am Ende haben wir das Balkendiagramm mit dem Beitrag Deutschlands zu den weltweiten Emissionen erhalten. Nun wollen wir klären, wann Deutschland irgendwann den Punkt erreichen wird, an dem es überhaupt keine Emissionen mehr gibt:
Führen Sie eine Trendanalyse für die Deutschland-Daten aus dem letzten Balkendiagramm durch. Wann können wir damit rechnen, den Nullpunkt zu erreichen?
ChatGPT beginnt mit einem linearen Regressionsmodell und berechnet den Zeitpunkt, an dem Null erreicht werden soll:
Um den Trend der CO2-Emissionen für Deutschland zu analysieren und abzuschätzen, wann die Emissionen Null erreichen könnten, können wir ein lineares Regressionsmodell für die jährlichen CO2-Emissionsdaten verwenden. Dieser Ansatz wird es uns ermöglichen, den Trend in die Zukunft zu projizieren und anhand der historischen Daten abzuschätzen, wann die Emissionen gegen Null gehen könnten.
Leider werden wir den Nullpunkt erst im Jahr 2100 erreichen. Sehen Sie sich noch einmal an, wie ChatGPT Annahmen trifft, wenn nicht anders angegeben:
Basierend auf dem linearen Regressionsmodell, das an die CO2-Emissionsdaten Deutschlands angepasst wurde, sagt die Trendanalyse kein Jahr voraus, in dem die CO2-Emissionen innerhalb des prognostizierten Bereichs bis zum Jahr 2100 Null erreichen werden. Dieses Ergebnis legt nahe, dass das lineare Modell, das auf historischen Daten basiert, geht nicht davon aus, dass die Emissionen im aktuellen Trend auf Null sinken werden. Es ist wichtig zu beachten, dass ein lineares Regressionsmodell die Komplexität der CO2-Emissionstrends möglicherweise nicht genau erfasst, insbesondere unter Berücksichtigung möglicher Änderungen von Richtlinien, Technologien und wirtschaftlichen Faktoren im Laufe der Zeit. Ausgefeiltere Modelle oder Analysen, möglicherweise unter Einbeziehung dieser Faktoren, könnten einen anderen Ausblick darauf ermöglichen, wann Deutschland Null-Emissionen erreichen könnte.
Da ChatGPT uns mitteilt, dass ein lineares Regressionsmodell die Trends möglicherweise nicht genau erfasst, können wir uns für andere Modelle entscheiden. Wenn Sie mit anderen Modellen vertraut sind, können Sie ChatGPT einfach bitten, ein anderes Modell zu verwenden. Oder Sie fragen, welche Modelle es gibt, die wir verwenden können:
Welche anderen Modelle außer dem linearen Regressionsmodell können Sie auf die Daten anwenden? Geben Sie mir eine Liste und ordnen Sie die Elemente nach ihren Stärken und Schwächen.
Datenbereinigung, -transformation und -aggregation
In den Beispielen haben wir die Daten so verwendet, wie sie bereitgestellt wurden. Abhängig von der Qualität der verfügbaren Daten müssen Sie die Daten möglicherweise zuerst bereinigen. Dies erfordert Kenntnisse über die Daten, insbesondere wenn die Daten schlecht strukturiert („schmutzig“) sind. Sie können ChatGPT jedoch bitten, es durchzugehen und die Feldtypen umzustrukturieren, neu zu formatieren und die Daten so vorzubereiten, dass Sie damit arbeiten können.
Die Hauptbeschränkung ist die Größe der Datensätze. Große Dateien mit Millionen von Zeilen können nicht wirklich verarbeitet werden. Wie bereits erwähnt, können Sie Dateien mit etwa 25 MB hochladen und problemlos 100.000 Datenzeilen verarbeiten. Außerdem gibt es eine Verarbeitungszeitbegrenzung von 60 Sekunden: Wenn ChatGPT länger für die Verarbeitung der Daten benötigt, schlägt die Verarbeitung fehl.
Zusätzliche Funktionen der erweiterten Datenanalyse
Es ist wichtig, einige andere bemerkenswerte Funktionen hervorzuheben, die ChatGPT standardmäßig bietet.
- Statistische Analyse: Dies beinhaltet die Durchführung verschiedener statistischer Tests und Analysen, wie z. B. Hypothesentests, die Analyse von Korrelationen, die Durchführung von Regressionsanalysen und die Durchführung komplexerer statistischer Modellierungen.
- Maschinelles Lernen: Dieser Bereich ermöglicht die Erstellung und Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen. Zu den Aktivitäten gehören die Datenvorbereitung, das Feature-Engineering, die Auswahl von Modellen, deren Training, die Bewertung ihrer Leistung und die Erstellung von Vorhersagen. Dieses Thema ist umfassend genug, um eine eigene Diskussion zu rechtfertigen.
- Textanalyse: Beim Umgang mit Textdaten können zahlreiche Aufgaben durchgeführt werden, darunter die Vorverarbeitung von Texten, die Analyse von Stimmungen, die Modellierung von Themen und die Anwendung anderer Methoden der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Abschluss
Unsere Untersuchung der Datenanalyse zeigt die robusten und oft unterschätzten Fähigkeiten von ChatGPT im Bereich der Datenanalyse. Von der Verarbeitung komplexer Datensätze wie den globalen Emissionen fossiler Brennstoffe von 1750 bis 2021 bis hin zur Ausführung anspruchsvoller statistischer, maschineller Lern- und Textanalyseaufgaben zeigt ChatGPT eine bemerkenswerte Vielseitigkeit, die sich mit einfachen Eingabeaufforderungen problemlos nutzen lässt.
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