快人一步！利用LLM实现数据处理自动化
使用大型语言模型（LLM）来帮助处理数据具有以下几个主要优势：
1. 自动化处理
LLM能够自动处理大量的重复性任务，减少人工干预，从而提高数据处理效率。例如，它可以自动完成数据加载、预处理、筛选、去重和合并等操作。
2. 自然语言交互
LLM可以通过自然语言与用户交互，使数据处理任务更为直观和易用。用户可以通过简单的自然语言指令来执行复杂的数据处理操作，无需掌握高级编程技能。
3. 智能决策
LLM能够理解和分析数据内容，做出智能决策。例如，在处理数据不一致的问题时，LLM可以根据上下文选择最新或最相关的数据点，减少错误和冗余。
4. 提高准确性
通过使用LLM，数据处理过程中的人为错误可以大幅减少。LLM能够精确地执行预定的操作，确保数据处理的一致性和准确性。
5. 灵活性和扩展性
LLM可以适应不同类型的数据处理任务，具有高度的灵活性。它可以被配置和调整以满足特定的需求，并且可以与其他工具和库（如Pandas）集成使用。
6. 处理复杂任务
LLM可以处理复杂的数据处理任务，如数据清洗、数据对比、异常检测等。它能够理解复杂的指令和数据结构，执行高效的数据处理流程。
具体应用场景
- 大规模数据分析：LLM可以快速处理和分析大规模数据集，节省时间和资源。
- 数据清洗：通过自动化清洗数据，移除重复项和修正错误，提高数据质量。
- 数据整合：LLM可以将来自不同来源的数据整合到一起，确保数据的一致性和完整性。
- 实时数据处理：在处理实时数据时，LLM能够及时更新和处理数据，保持数据的最新状态。
实战案例：处理CPI数据
在之前的例子中，我们使用LLM和Python的Pandas库来处理中国CPI数据。通过自动化的方式，我们完成了数据加载、预处理、筛选、去重、合并和保存等一系列步骤。这不仅提高了工作效率，还确保了数据处理的准确性和一致性。
使用LLM来帮助处理数据不仅能显著提高效率，还能确保数据的准确性和一致性。通过自动化和智能化的数据处理，用户可以更专注于高层次的分析和决策，减少低效和重复的手动操作。
这一期博客，我将会带着大家，以实际项目为例，利用Chat GPT4O来进行数据的处理，感受LLM处理数据的魅力！
背景介绍
现在有一份Excel表格需要处理，表格里面有三个字段，分别是Month、Datasign、Valueadd；其中Month代表月度的意思，Datasign代表类型的意思，Valueadd代表数据值的意思。现在Excel表格有很多月的数据。
用户需求
用户需要2012年1月到2023年12月一共144个月的Valueadd数据，从Excel表格里面获取，如果有月份的A数据，则获取A数据，如果没有A数据；则获取B数据；如果A、B数据都没有，则获取上个月的A数据…
参考示例
例如以下是这个表格的一部分数据：
| 年份-月份 | 字母 | 数值 |
|---|---|---|
| 2011-12 | A | 12.8 |
| 2011-12 | B | 13.9 |
| 2012-02 | B | 11.4 |
| 2012-03 | A | 11.9 |
| 2012-03 | B | 11.6 |
| 2012-04 | A | 9.3 |
| 2012-04 | B | 11 |
这里的话，整理出来的结果应该是：
| 年份-月份 | 采用的年份-月份数据 | 标记 | 数值 |
|---|---|---|---|
| 2012-01 | 2011-12 | A | 12.8 |
| 2012-02 | 2012-02 | B | 11.4 |
| 2012-03 | 2012-03 | A | 11.9 |
| 2012-04 | 2012-04 | A | 9.3 |
提示词技巧
让LLM：
- 理解背景和需求，思考清楚每一步
- 然后整理出计划和步骤
- 然后再写出代码
- 然后再审核代码
- 结合需求确认没有问题再执行，如果有问题就重新迭代
- 背景介绍：
现在有一份Excel表格需要处理，表格里面有三个字段，
分别是Month、Datasign、Valueadd；
其中Month代表月度的意思，
Datasign代表类型的意思，
Valueadd代表数据值的意思。
现在Excel表格有很多月的数据。 - 角色描述：
你现在是一个Excel大师，熟悉使用python操作Excel表格。 - 任务要求：
用户需要2012年1月到2023年12月一共144个月的Valueadd数据，从Excel
表格里面获取，如果有月份的A数据，则获取A数据，如果没有A数据；则
获取B数据；如果A、B数据都没有，则获取上个月的A数据… - 参考示例：
例如以下是这个表格的一部分数据：
2011-12 A 12.8
2011-12 B 13.9
2012-02 B 11.4
2012-03 A 11.9
2012-03 B 11.6
2012-04 A 9.3
2012-04 B 11
这里的话，整理出来的结果应该是：
2012-01 => 2011-12 A 12.8
2012-02 => 2012-02 B 11.4
2012-03 => 2012-03 A 11.9
2012-04 => 2012-04 A 9.3 - 注意事项：
- 理解背景和需求
- 思考清楚每一步后，整理出计划和步骤
- 然后再写出代码
- 然后再审核代码
- 结合需求确认没有问题再执行，如果有问题就重新迭代
- 如果大家只是想看理论基础，可以看到5分47秒；
- 视频的后半部分主要是观看GPT执行的结果，以及他自我修正结果的过程。这一部分我并没有剪辑，主要是想着大家也可以清楚的知道目前的技术的边界，不要盲目相信LLM，它不能百分之百正确，但是可以在一定程度上提高我们的工作效率。
- 大家想看最终的效果可以跳转到视频的12分钟