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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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

1. 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。
2. 角色描述：
   你现在是一个Excel大师，熟悉使用python操作Excel表格。
3. 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…
4. 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
5. 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

1. 如果大家只是想看理论基础，可以看到5分47秒；
2. 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。
3. 大家想看最终的效果可以跳转到视频的12分钟