Быстрое и медленное мышление статистическая изменчивость с помощью Python и GPT4

Изучение статистической изменчивости через быстрое и медленное мышление с использованием Python и GPT4

Путеводитель по Python и GPT-4 для расшифровки изменчивости данных

Мы склонны быстро упрощать вещи, но также можем медленно мыслить и иметь дело с сложностью (когда хотим).

В своей книге “Думай медленно, решай быстро” Дэниел Канеман объясняет нашу борьбу с пониманием изменчивости данных.

Что это на самом деле значит? Люди имеют тенденцию упрощать сложные данные, часто упуская их врожденную изменчивость.

Мы можем прийти к быстрым, интуитивным выводам с помощью мышления Системы 1, в то время как для понимания сложностей и вариаций данных требуется медленный, преднамеренный анализ с помощью мышления Системы 2.

• Внимание Объяснение основополагающих принципов
• Простой путеводитель по вопросу, могут ли ИИ действительно убить нас всех
• 5 лучших инструментов искусственного интеллекта для публичных выступлений (декабрь 2023)

По сути, мы боремся с балансировкой нашего инстинкта простоты с необходимостью более глубокого и точного понимания изменчивости данных.

Мы можем использовать GPT-4 с Python и данными по выбросам CO2, чтобы продемонстрировать, как начать с Системы 1 и перейти к Системе 2, позволяя нам овладеть этой сложностью (не испытывая раздражения).

Давайте рассмотрим четыре практических примера кодирования, чтобы получить более ясное представление о том, как подходить к изменчивости данных, улучшая вашу способность анализировать и смыслить детали.

Пример 1: Мышление Системы 1 с данными “Обзор”

Мы начнем с создания простой визуализации, чтобы предоставить интуитивное мгновенное понимание наших данных.

Общепринятый метод здесь – использование простой линейной диаграммы.

Мы можем показать общую тенденцию для глобального среднего выбросов CO2 во времени, предоставив быстрое представление с попустительством к сложности.

Набор данных CO2, который мы используем, можно найти ЗДЕСЬ.

Этот простой стиль визуализации отлично подходит для того, чтобы “подогреть” вашу аудиторию.

Запрос к GPT-4: Пожалуйста, сгенерируйте код на Python и предоставьте визуализацию данных в виде графика линии, чтобы показать глобальные средние выбросы CO2 на душу населения во времени (1990–2021). Отобразите линию полужирной и красной.

Ответ от GPT-4:

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# Повторная загрузка набора данных CO2-выбросовfile_path = '/mnt/data/CO2_emissions.csv'…