10.Prompts ‐ Data Analysis - yojulab/learn_promptengineerings GitHub Wiki
판매데이터
> 데이터 살펴보고 뭘 할 수 있겠는지 알려줘
> 고객세분화를 해줘
> 나는 충성고객들한테 개인 맞춤 추천을 해서 이 사람들을 최고의 고 객으로 끌어올리고 싶어. 너 이런 추천시스템 만들 수 있니?
> 야 숫자로 말하면 우리가 어떻게 알아보니, 제품명으로 말해줘야지
> 충성고객이 몇 명이야? 모든 충성고객에게 개인맞춤 추천상품 3개씩 만 뽑아주라
> 아까 고객세분화 할 때 충성고객 그룹이 몇 명이었어?
@ 다운받아
> 너 지금 추천상품 뽑은 원리가 뭐야? 나 이런 거 하나도 모르거든, 정 말정말 쉽게 설명해줄래
> 방금 추천상품 뽑은 리스트대로 마케팅 판매촉진을 해보고 싶어. 5명 에 대해서 각각 맞춤 마케팅 메시지를 좀 만들어줄래? 문자메시지야.
> 상품에 대한 설명도 좀 써주는 게 좋지 않겠니?
IBM 회사 인사기록(gaggle-IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance, Employee Attrition and Performance,)
> 데이터 살펴보고 뭘 할 수 있겠는지 알려줘
> 아 난 잘 모르겠다 니가 볼 때 제일 적합한 방식으로 해줘
> 야 왜 이직할 사람은 못 찾고 이직 안 할 사람만 잘 찾아? 원인이 뭐 야?
> 데이터가 불균형하면 맞춰야겠네. 어떻게 맞줄 수 있어?
> 그래 그러면 넘치는 걸 까서 맞추는 언더샘플링을 해보자
> 오케이 이걸로 다른 모델로도 함께 예측해보자. 랜덤포레스트 했지?
다른 것도 2개 정도 더 해줘봐
> 좋아 그러면 이 3명 모델들로 각각 이직확률을 계산한 다음에, 제일 위험한 순서대로 50명만 뽑아줘
> 너 이거 딥러닝으로도 계산해줄 수 있니?
> 좋아 그러면, 너 이기 어직예측하는 딥러닝 코드를 짜줘. 아주 강력한 모델로 짜줘. 성능이 좋았으면 좋겠거든. 이 코드를 구글 코랩용으로
짜줘.
> 아 이렇게 만들어줘. 실행하면 데이터를 올리라고 나오고, 업로드하면 그 데이터를 가지고 딥러닝 분석을 할 거야. 그리고 이직한 것과 이직 안 한 거 데이터가 불균형했지? 그것도 해결해줘. 그렇게 하고 딥러닝 모델을 돌려서 성능을 평가해줘. 이런 코드 줘.
> (성능표 이미지 업로드) 이거 결과 해석좀 해주라
> 어 굉장히 실망스럽다. 어떻게 성능이 이렇게 나올 수가 있니. 이직 한 것과 이직 안 한 거 다 아주 잘 예측하게끔 코드를 업데이트해줘.
이미지 불량검사
> (불량_정상_검사.zip 업로드) 데이터 살펴보고 뭘 할 수 있는지 알려줘
> 좋아 그러면 이거 예측할 수 있는 코드 좀 짜줄래? 아까처럼 코랩으로 짜줘. 시작하면 파일을 올리라고 나오면 좋겠어. 그 다음엔 알아서 쫙 진행되면 좋겠어