• 基础：分析活动主题调研数据

1. 数据分析入门：信息统计

   1. 下载数据

   2. 准备提示词

      1. 指标（讲清楚表格构成和一些重要指标的含义）

      2. 要求（做什么样的分析、画什么样的图）

   3. 打开小浣熊，上传数据并分析

      1. 示例：【指标】表格中有3张表格sheet，1.sheet是1群的统计数据，2.sheet是2群的统计数据，number.sheet是1.sheet和2.sheet数字列对应的兴趣点，其中兴趣点对应兴趣数字列。【要求】现在需要统计1群和2群所有兴趣点的统计结果，加上统计百分比的数据，并对统计百分比列按照倒序进行排列。

   4. 使用提示词调优结果【注】是否需要优化提示词？需要优化几次提示词？这一程序和使用者本人“喂指令”的能力有关。在拟定提示词时，我们要尽量把自己的要求说得简洁、清晰、全面，减少后续优化工作。    

      1. 修改为表格格式：请先统计出1群的结果，再统计出2群的结果，加上统计百分比的数据，并对统计百分比列按照倒序进行排列，行末尾加上总计，返回表格格式，注意两个表格不要放在同一个表格中

      2. 将编号修改为整数：百分比数值请以整数的形式输出

   5. 导出结果为表格：请帮我把这两个统计结果表格导出来，谢谢

2. 了解数据概况——描述性分析

   1. 定义：用简单的数字和图表展示数据的集中信息，有助于快速了解数据基本情况。

   2. 内容：【注】对语言材料进行类型学分析处理时，这些数据同样重要，不过还未试过用AI工具帮忙处理，下次可以动手实践一下~

      1. 集中趋势度量 ：

         • 平均数（Mean）：所有数据值的总和除以数据的数量。
         • 中位数（Median）：将数据从小到大排列后位于中间位置的值。
         • 众数（Mode）：数据中出现次数最多的值。

      2. 离散程度度量 ：

         • 极差（Range）：数据中最大值和最小值的差。
         • 方差（Variance）：衡量数据值与平均数之间差异的平方的平均值。
         • 标准差（Standard Deviation）：方差的平方根，也是衡量数据分散程度的指标。

      3. 分布形状 ：

         • 偏度（Skewness）：衡量数据分布的不对称性，正偏度表示数据右尾长，负偏度表示数据左尾长。
         • 峰度（Kurtosis）：衡量数据分布的尖峭程度，高峰度表示数据分布比正态分布更尖锐。

      4. 频率分布 ：

         • 统计数据中各个不同值出现的次数或频率。
   3. 案例

      1. 【指标】这里统计的是大学生对感兴趣活动主题的调查结果，其中：number.sheet是活动主题编号和主题详情， 编号对应的1.sheet和2.sheet的数字列， 1.sheet是1班的数据，2.sheet是2班的数据。【要求】请根据这份表格，完成描述性分析

      2. 【自主练习】

         1. 我有一份关于惯常义心理动词方言分布情况的论文，其中有诸多语料调查数据，我将论文中的表格简化修改为AI更容易识别的版本，如：

                                  2.提示词如下：

                                     3.分析结果如下：

• 【注】：我一直觉得对AI工具的使用要有使用者的“个人底线”。AI工具于我而言，只是日常工作生活中的一个降本增效的小助手，我喜欢用它做一些我不想不去做又不得不去做的事务，但在学术产出方面，坚守个人的思考性和创新性是第一位。这次用AI帮我分析自己的调查数据，结果确实让我眼前一亮，目前看来，AI除了可以帮我们去做“不想做又不得不去做的事务”外，还可以帮我们在一些原创性工作中梳理思路，为后续研究提供一个数据趋势上的建议。

• 内容来源依据：Datawhale-学用 AI,从此开始
• 数据分析工具：小浣熊家族 Raccoon - AI 智能助手 - 商汤科技
• 数据分析来源：个人学术论文