Analyse de données et NLP avec les LLM

Analyse de données et NLP avec les LLM

Introduction

Les modèles de langage peuvent être utilisés pour effectuer des analyses sophistiquées de données textuelles et non-textuelles. Ce tutoriel explore les différentes façons d'utiliser les LLM pour l'analyse de données et le traitement du langage naturel.

Analyse de données avec LLM

1. Analyse de données structurées

import pandas as pd
from openai import OpenAI
import json

class DataAnalyzer:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
    
    def analyze_dataframe(self, df, analysis_type="general"):
        # Convertir le DataFrame en description statistique
        stats = df.describe().to_json()
        sample = df.head().to_json()
        
        prompt = f"""
        Analyse les données suivantes :
        
        Statistiques : {stats}
        Échantillon : {sample}
        
        Type d'analyse demandée : {analysis_type}
        
        Fournis :
        1. Un résumé des tendances principales
        2. Des insights clés
        3. Des recommandations d'analyse supplémentaires
        """
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.3
        )
        
        return response.choices[0].message.content