在这个数据驱动的时代，数据挖掘已成为解锁信息宝库的关键。过去，我们依赖传统的拖拉拽方式来建模，这种方式在早期的数据探索中起到了作用，但随着数据量的激增和需求的多样化，它的局限性逐渐显露。
>>>> 首先，操作复杂性
传统方法通常要求用户具备深厚的技术背景，包括对各种工具和编程语言的了解、数据挖掘各个环节的掌握、各个节点参数的设置等。这不仅限制了非技术人员的参与，也使得数据挖掘成为一个时间消耗巨大的任务。
>>>> 其次，灵活性不足
在处理多变的数据类型和复杂的分析需求时，传统方法往往受限于挖掘平台的功能，如果功能不具备或功能不足以满足需求，则需要通过纯代码的方式进行编译。另外，用户需要不断调整和优化数据，以达到理想的模型效果，这一过程既繁琐又耗时。
>>>> 最后，效率低下
从数据准备到模型构建，再到结果解释，整个过程充满了重复和等待。这不仅影响了数据挖掘的效率，也限制了其在快速变化的商业环境中的应用。
而今，随着人工智能技术的飞速发展，一种新的解决方案——用大模型进行数据挖掘，正悄然崛起。类似ChartGPT的大模型，已经日渐成熟，不仅仅是工具的升级换代，它代表着一种全新的思维方式。在大模型的世界里，复杂的数据处理变得触手可及。通过简单的语言指令，我们可以轻松建立和调整数据模型，这不仅使操作变得简便，更重要的是，它打开了一扇通往更高效、更灵活数据处理世界的大门。
本文中，我们将一起探索ChartGPT4.0如何优雅地解决传统方法的痛点，带领我们进入数据挖掘的新纪元。从直观的操作界面到智能化的数据分析，我们将深入了解ChartGPT4.0如何在实际应用中展现其独特的魅力，开启交互式数据挖掘的新篇章。
Step 1 数据探索
数据概览 数值型变量描述性统计
场景：
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数据读取：直接上传数据，不对数据内容、格式和结构做任何的描述，要求读取数据
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数据探索：用一句话需求，要求平台对数据进行探索
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数据分布：要求平台画图展示某个指标的数据分布
目标：
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探索平台的自动化能力
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探索平台对“一句话需求”的理解和执行能力
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探索平台的数据可视化能力
探索与发现：
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自动化：上传数据后，平台根据数据格式自动读取和解析数据，无需任何指令、参数和说明
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一句话需求：“请对这份数据进行数据探索”。平台可以精准理解用户的需求，并且根据自身的知识储备，拆解成6类数据探索操作，这六类数据探索操作十分专业
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专业术语：非数值型数据。平台可以精准理解专业术语，并根据要求执行非数值型数据发现
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图表能力：字段分布。平台可以精准理解图表需求，并精准的将图表输出。
Step 2 数据预处理
数据清洗（处理缺失值和重复值） 删除字段 WOE编码
场景：
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处理缺失值：要求平台识别有缺失的字段，并根据平台的自身知识自动处理
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处理重复值：要求平台识别数据集中的重复行，并根据平台的自身知识自动处理
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布离散型变量WOE编码：要求平台自行识别离散型变量，并进行WOE编码
目标：
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探索平台的专业数据处理能力
探索与发现：
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问题自愈能力：建模过程中出现了运行错误，平台会根据错误提示进行问题自愈处理，无需人工干预，十分智能。
Step 3 特征工程
特征筛选
场景：
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特征筛选：要求平台根据指定的、较为复杂的（需训练模型）的方式进行特征筛选
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特征重要性可视化：要求平台识根据特征重要性，可视化TOP n 重要特征
目标：
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探索平台的复杂指令识别与处理能力
探索与发现：
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复杂的指令：特征工程环节，我们对平台发布了复杂的作业指令，平台可以准确拆解指令并精准执行，期间遇到运行错误，自愈能力表现优秀。
Step 4 模型训练
数据抽样 模型训练 模型测试
场景：
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数据抽样：要求平台根据要求进行数据抽样
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模型训练：要求平台根据指定的算法进行模型训练
目标：
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探索平台训练模型的专业能力
探索与发现：
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专业性：在训练模型的过程中，平台自动设置最大迭代次数，并在运行后自动识别迭代次数达到最大模型是否收敛，并告知用户，既专业又贴心。
我们已经详细探讨了如何利用先进的大模型技术，如ChartGPT4.0，来极大地提升数据挖掘的效率和深度，见证了这一平台自动化处理数据的能力、对于一般性和专业性指令的高度理解、图表生成的精确性，以及面对错误时的自我修复能力。通过对这些技术进展的剖析，可以预见一个越来越自动化、智能化的未来，在这个未来中，数据的价值将以前所未有的速度被挖掘和实现。
正如本文所展示的，这些进步不仅优化了数据科学家的工作流程，也为业务决策者提供了强有力的支持。交互式数据挖掘使得非技术人员也能够进行复杂的数据分析与挖掘，从而降低了数据科学的门槛。同时，随着平台自愈能力的增强，连续的运营成为可能，进一步保证了数据分析与挖掘任务的稳定性和可靠性。
交互式数据挖掘时代，已经悄然来临。
