GPT-4 + Canvas + o1 preview — 数据分析的量子飞跃！

使用这种组合分析数据集

在数据分析的世界里，技术的进步往往意味着效率和洞察力的提升。今天，我们将探索如何利用GPT-4、Canvas和o1 preview这三大利器，对一个真实世界的数据集进行深入分析。这不仅是一次技术的展示，更是一次数据分析能力的飞跃。

数据集介绍

我们将使用一个来自Kaggle的国际足球比赛结果数据集，时间跨度从1872年到2024年。这个数据集包含了丰富的信息，包括比赛结果、进球者名单以及点球大战的结果。通过这个数据集，我们可以探索足球历史上的许多有趣问题。

数据加载与探索

首先，我们需要将数据集加载到我们的环境中。使用以下代码，我们可以轻松地从Kaggle下载并加载数据集。

import kagglehub

# 下载最新版本的数据集
path = kagglehub.dataset_download("martj42/international-football-results-from-1872-to-2017")

print("数据集文件路径:", path)

下载完成后，我们可以查看数据集中的文件列表。

import os

files = os.listdir(path)
print("数据集中的文件:", files)

接下来，我们将这些文件加载到Pandas数据框中，以便进行进一步的探索。

import pandas as pd

# 指定文件名
files = ['goalscorers.csv', 'shootouts.csv', 'results.csv']

# 将每个文件读入一个DataFrame
goalscorers_df = pd.read_csv(os.path.join(path, 'goalscorers.csv'))
shootouts_df = pd.read_csv(os.path.join(path, 'shootouts.csv'))
results_df = pd.read_csv(os.path.join(path, 'results.csv'))

数据分析与问题生成

在数据加载完成后，我们可以开始生成一些分析的想法。使用o1 preview，我们可以为数据集生成灵感，并提出一些有趣的问题。

# 生成数据集分析的想法
prompt = """
[数据集信息来自Kaggle]
以下是一些灵感：
[你可以直接从Kaggle复制这些灵感]

请根据分析和角度提出一些灵感。
"""

使用Canvas进行分析

有了灵感后，我们可以在Canvas中实现这些想法。例如，我们可以编写代码来确定历史上最伟大的国家队。

# 确定历史上最伟大的国家队
prompt = """
分析：计算每支球队在整个数据集中的胜率、进球差和奖杯数量。
角度：调整对手实力和比赛场次等因素，以提供公平的比较。
请在Canvas中提供代码。
[同时上传数据集]
"""

使用GPT-4进行代码执行

最后，我们使用GPT-4来运行Canvas生成的代码，并查看结果。

# 运行Canvas生成的代码
prompt = """
运行以下代码：
[粘贴Canvas生成的代码]
[不要忘记附上数据集]
"""

总结与展望

通过这次探索，我们展示了如何利用GPT-4、Canvas和o1 preview来自动化整个数据分析流程。这不仅提高了分析的效率，还为我们提供了更深入的洞察力。未来，我们可以进一步调整和优化问题，以进行更高级的分析。

数据分析的世界充满了无限可能，而技术的进步正是我们探索这些可能性的关键。让我们继续前行，不断突破数据的边界！