Barbara
UTILISATION DES LLM DANS L’ANALYSE DE DONNÉES : COMMENT L’IA PEUT VOUS AIDER À TRAVAILLER PLUS INTELLIGEMMENT
L’utilisation quotidienne de l’analyse de données peut s’avérer très avantageuse, mais aussi très compliquée. Cela implique notamment le nettoyage des ensembles de données qui sont souvent en désordre, la construction de modèles complexes, et bien plus encore. Malheureusement, cela prend énormément de temps et ne laisse pas assez de place pour la réflexion stratégique et la prise de décision. C’est là que les LLMs peuvent intervenir.
Les LLMs sont des modèles de langage d’IA qui peuvent se révéler très utiles pour les analystes de données en les assistant dans une multitude de tâches de traitement du langage naturel, allant de la génération de texte à la réponse à des questions précises. Dans cet article, nous allons explorer quelques-unes des méthodes permettant d’utiliser des LLMs pour travailler plus intelligemment au quotidien, et montrer en quoi l’IA peut vous aider à gagner du temps et à maximiser votre productivité.
UTILISATION DE LLMs POUR LES TÂCHES TECHNIQUES
Les LLMs peuvent agir comme des chatbots alimentés par l’IA et aider à simplifier et à automatiser les tâches liées à l’analyse de données. Avec leurs capacités avancées, les LLMs peuvent aider dans trois catégories de tâches:
Les tâches techniques : qui incluent certaines des applications les plus couramment utilisées, notamment l’écriture de code et de documentation, le nettoyage des données, la réponse aux questions de codage, l’analyse des données et la visualisation des données.
Les tâches douces : qui couvrent les compétences non techniques nécessaires pour être un analyste de données performant, telles que la rédaction de documents, la collecte des exigences en matière de données auprès des partenaires et la synthèse de notes de réunion.
Les tâches stratégiques : La réflexion stratégique est le plus souvent le point fort des analystes de données, et cette compétence peut également être améliorée avec l’utilisation des LLMs. Cela comprend la génération d’idées d’analyses à réaliser, la création d’une compréhension globale des cadres, l’amélioration et l’itération de votre approche analytique et la collaboration en tant que partenaire d’idées générales.
UTILISATION DE LLMs POUR TROUVER DES INDICATIONS DE LA CATÉGORIE TECHNIQUE
Les LLMs formés sur les bases de code sont des codeurs compétents et peuvent résoudre facilement des tâches courantes liées à l’analyse de données. Leur capacité à exploiter efficacement les tâches qui nécessitent peu de contexte en font une solution très performante.
L’un des travaux les plus simples pour un analyste de données est de réaliser une analyse exploratoire. Les LLMs sont capables d’écrire du code Python qui permet d’explorer un ensemble de données et de fournir les images correspondantes. Ils peuvent :
Lire les fichiers csv et afficher les exemples : “df = pd.read_csv(“filename.csv”) df.head()”
Identifier les colonnes d’intérêt et les explorer : par exemple, il est facile de grouper les données par artiste et de vérifier le nombre de chansons de chaque artiste. df.groupby(‘Artist’)[‘song name’].count()
Créer des graphiques : par exemple, la création d’un histogramme de la colonne danceability pour voir la distribution. plt.hist(df[‘danceability’], bins=20)
Les LLMs peuvent être poussés plus loin pour offrir d’autres approches d’EDA, comme la détection des valeurs aberrantes et du clustering.
Les LLMs peuvent également écrire des descriptions des colonnes et des tableaux en utilisant le contexte fourni.
UTILISATION DE LLMs POUR DES TÂCHES DOUCES
Outre les tâches techniques, les compétences non techniques sont essentielles pour comprendre les besoins réels d’analyse des partenaires commerciaux et proposer des résultats cohérents. Les LLMs peuvent aider les analystes de données à mieux communiquer leurs résultats et à éviter les malentendus.
Tout analyste de données sait que comprendre ce que les gens avec qui vous travaillez veulent réellement est l’une des tâches les plus difficiles. Cela peut mal tourner de plusieurs manières, allant d’une simple erreur de nom de la partenaire à une compréhension complète dès le début. Les LLMs peuvent vous aider à comprendre les besoins de vos partenaires :
« Cette table semble montrer des informations sur diverses chansons de deux artistes différents, Gorillaz et Red Hot Chili Peppers. Chaque ligne de la table représente une chanson différente, et il y a 10 colonnes d’informations fournies pour chaque chanson. Voici les descriptions des colonnes :
Index : Il s’agit simplement d’un indice entier, qui semble être un identifiant unique pour chaque chanson dans la table.
Artiste : Cette colonne répertorie l’artiste qui a créé la chanson.
Link : Cette colonne fournit un lien vers la page de l’artiste sur Spotify.
Song Name : Cette colonne répertorie le nom de la chanson.
Album Name : Cette colonne répertorie le nom de l’album sur lequel la chanson apparaît.
Album : Cette colonne indique si la ligne représente un album ou un single.
Source Identifier : Cette colonne semble être un identifiant unique pour chaque chanson, peut-être spécifique à Spotify.
Danceability : Cette colonne fournit un score de 0 à 1 indiquant à quel point la chanson convient à la danse.
Énergie : Cette colonne fournit un score de 0 à 1 indiquant le niveau d’énergie de la chanson.
Clé : Cette colonne fournit un nombre de 0 à 11 indiquant la clé musicale de la chanson.
En général, cette table semble être une collection de données sur les chansons, comprenant des informations sur l’artiste, l’album et diverses caractéristiques musicales de chaque chanson ».
CONCLUSION
Les LLMs peuvent s’avérer très utiles pour l’analyse de données pour plusieurs raisons, notamment pour les tâches techniques d’analyse de base, les compétences non techniques et les questions de chatbot. Cela vous permet de travailler de manière plus intelligente et plus efficace. Bien que les LLMs ne puissent pas encore remplacer le travail d’un analyste de données, ils peuvent être un outil très précieux et précis qui peut permettre d’être plus efficace et productif.
