03｜用Assistants中的Code interpreter做数据分析
黄佳
你好，我是黄佳。
在启程篇的前两课中，我们学习了如何调用 Function，以及 Thread（线程）和 Run（运行交互对话）的来龙去脉，今天我们稍微轻松一下，讲些没有那么烧脑，相对来说比较简单的内容。我们一起来看看，如何使用 Assistants 中的 Code interpreter 做数据分析。
什么是 Code interpreter
Code interpreter 这个工具的名字有点误导，一开始，我以为它是一个强大的代码分析器，是类似于 Github Copilot、CodeLlama 这样的工具，能够分析、补全或者生成代码，帮助开发者提高编程效率和代码质量。我想，如果我把一堆程序代码丢进去，Code interpreter 应该能帮我分析分析吧（其实 ChatGPT 不调用任何工具，就已经可以胜任这种代码分析和生成的任务了）。
但是，其实不是，Code interpreter 当然可以生成代码，但它的主要的目标工作是帮助我们根据数据文件做数据分析。这里所说的数据分析，是从头到尾的一站式服务——生成数据分析代码的同时，还能直接运行所生成的代码，并呈现结果。
用官方的话来说，Code interpreter 是一款托管在 OpenAI 服务器的工具，允许用 Python 代码读取、处理和分析数据文件。它支持多种常见的文件格式，如 csv、json、pdf 等，可以对数据进行切片、过滤、排序、分组、聚合等多种操作，而且内置了数据可视化功能，可以一键生成折线图、柱状图、饼图等图表。OpenAI 对 Code interpreter 使用按量计费，每个会话收费 0.03 美元，会话默认持续 1 小时。
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1. Code Interpreter是一个用于数据分析的工具，支持多种常见的文件格式，可以进行数据切片、过滤、排序、分组、聚合等操作，并内置了数据可视化功能。 2. Code Interpreter已集成到ChatGPT中，用户可以通过自然语言调用Assistant进行数据分析。 3. 通过Python进行数据分析，可以使用pandas库读取数据文件，并进行各种数据分析操作，如计算总收入、绘制图表、预测未来收入。 4. 机器学习模型的主要步骤包括数据预处理、模型训练和预测未来收入。 5. 任务1：按地区分组并计算每个地区的总收入，图表显示每个地区的花卉销售总收入。 6. 任务2：按日期分组并计算每日总收入，折线图显示花卉销售的日收入趋势。 7. 任务3：计算每种花卉类型的销售比例，饼图展示各花卉类型在数据集中的相对受欢迎程度和市场份额。 8. 任务4：根据总利润找出最盈利的五种花卉，列表展示了基于总利润的前五种最盈利的花卉。 9. 任务5：使用随机森林回归模型预测未来7天的总收入。 10. 数据分析工具的集成和自然语言调用为用户提供了更便捷的数据分析体验。
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qinsi主要还是怕幻觉吧。生成代码五分钟，检查代码五小时，总体上可能还没人写得快。code interpreter是确保代码至少能跑得起来。2024-05-24归属地：上海
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