在人工智能日益融入工作场景的当下，提示工程（Prompt Engineering）正成为一项至关重要的技能。它不仅关乎如何有效地与AI沟通，更关系到能否充分释放大模型的潜力，实现人机协同，从而提升数据分析的效率和洞察力。本文将深入探讨如何运用高级提示工程技术，例如少样本提示（Few-shot Prompting）、思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）、模块化提示（Modular Prompting）、提示链（Prompt Chaining）等，结合实际案例，阐述其在数据分析领域的应用价值，尤其是在使用诸如ChatGPT和Gemini等大模型进行数据探索性分析（EDA）时的强大作用。
提示工程：数据分析的加速器
提示工程本质上是一种与AI沟通的艺术，通过精心设计的指令（即Prompt），引导大模型完成特定任务。与传统的编程方式不同，提示工程更侧重于描述性指令，而非命令式代码，使得数据分析师可以更专注于业务逻辑和洞察发现，而将繁琐的编码工作交给AI。例如，在COVID-19公共卫生数据分析项目中，简单的提示 “Load this CSV file and show the first five rows.” 就能让大模型快速完成数据加载任务，省去了手动编写代码的时间。提示工程不仅简化了流程，还降低了数据分析的门槛，使得更多人可以参与到数据驱动的决策过程中。
少样本提示：快速适应新领域
少样本提示是指在提供少量示例的情况下，让大模型学习并执行类似任务。这对于数据分析师来说，意味着能够快速适应新的数据集和分析需求。例如，在标准化列名时，可以采用以下少样本提示：
“标准化列名，保持一致性：
示例：不一致列名 = [‘CASES’, ‘Tests’, ‘deaths’, ‘Recovered’]
格式化为首字母大写的单词：一致列名 = [‘Cases’, ‘Tests’, ‘Deaths’, ‘Recovered’]
现在，标准化以下列名：列名 = [‘flower’, ‘Soil’, ‘pot’, ‘sunLight’] ”
通过提供一个清晰的示例，大模型能够理解标准化列名的规则，并将其应用于新的列名，从而避免了手动编写代码进行逐一修改的繁琐工作。这种方法尤其适用于数据分析师在不熟悉数据的情况下，快速进行初步的数据清洗和准备。
思维链提示：突破复杂问题求解
思维链提示是一种将复杂问题分解为一系列更小的、逻辑相关的步骤，并通过提示链引导大模型逐步解决问题的方法。这种方法特别适用于需要进行多步骤推理和分析的任务，例如缺失值处理。可以构建如下的提示链：
Prompt 1: “识别包含缺失值的列。”
AI Output: (例如 ‘Cases’, ‘Tests’, ‘Recovered’)
Prompt 2: “将这些列分类为数值型或类别型。”
AI Output: (例如 ‘Cases’, ‘Tests’, ‘Recovered’ 为数值型)
Prompt 3: “推荐并应用合适的缺失值填充策略（数值型使用均值/中位数，类别型使用众数/’Unknown’）。”
AI Output: (AI自动填充缺失值)
Prompt 4: “再次检查数据集，确认所有缺失值已被处理。”
AI Output: (确认缺失值已处理完毕)
通过这种逐步分解的方式，大模型可以更清晰地理解问题，并更有条理地执行分析任务。思维链提示不仅提高了分析的准确性，还增强了可解释性，使得数据分析师可以更好地理解大模型的推理过程。
模块化提示：构建可复用的分析流程
模块化提示是指将数据分析任务分解为多个独立的模块，每个模块对应一个或多个提示，然后将这些模块组合起来形成完整的分析流程。例如，可以将数据清洗、特征工程、EDA等任务分别定义为独立的模块，并通过提示链将它们连接起来。这种方法具有很高的灵活性和可复用性，使得数据分析师可以根据不同的数据集和分析需求，快速构建定制化的分析流程。例如，可以创建一个通用的“异常值检测与处理”模块，该模块包含识别数值列、生成箱线图、使用IQR方法检测异常值、移除包含异常值的行等步骤。然后，可以将该模块应用于不同的数据集，只需修改少量参数，即可实现高效的异常值处理。
提示链：自动化数据分析流程
提示链是将多个提示串联起来，形成一个自动化的数据分析流程。例如，可以将数据加载、数据清洗、特征工程和EDA等步骤链接起来，形成一个端到端的数据分析管道。这种方法可以大大提高数据分析的效率，减少人工干预，使得数据分析师可以更专注于洞察发现和业务决策。例如，以下是一个简化的数据分析提示链：
- 加载CSV文件。
- 给出数据集的概要信息（行数、列数、列名、数据类型、统计描述）。
- 识别缺失值，并使用合适的策略填充。
- 识别重复行，并删除。
- 计算并添加新的特征列（例如，’CasesPerPopulation’）。
- 绘制总病例数最高的10个国家/地区的水平条形图。
- 总结数据集中的关键发现，以要点形式呈现。
通过执行这个提示链，大模型能够自动完成从数据加载到洞察总结的全过程，极大地简化了数据分析的流程。
案例分析：COVID-19公共卫生数据探索
为了更具体地说明提示工程的应用，我们以COVID-19公共卫生数据为例，展示如何利用大模型进行数据探索性分析（EDA）。
1. 数据加载与概要信息
提示：“加载CSV文件并显示前五行。”
大模型会加载数据，并展示数据集的头部信息，帮助我们快速了解数据的结构和内容。
提示：“给出数据集的概要信息：
步骤 1. 计算行数和列数。
步骤 2. 列出所有列名及其数据类型。
步骤 3. 显示数值列和类别列的基本描述性统计信息。”
大模型会提供数据集的整体概况，包括数据的规模、列的类型和分布，为后续的分析提供基础。
2. 数据清洗
提示：“识别包含缺失值的列。”
大模型会识别出包含缺失值的列，例如’Recovered’。
提示：“使用均值填充’Recovered’列的缺失值。”
大模型会自动填充缺失值，确保数据的完整性。
提示：“识别并删除重复行。”
大模型会删除重复行，避免重复数据对分析结果的影响。
3. 特征工程
提示：“创建以下新列：
CasesPerPopulation = Cases / Population
TestPositivityRate = Cases / Tests
RecoveredRate = Recovered / Cases
MortalityRate = Deaths / Cases
处理除零错误或缺失值。
将结果四舍五入到小数点后 2 位。
显示更新后的数据集的前 5 行。”
大模型会根据给定的公式创建新的特征列，并处理潜在的错误，为后续的分析提供更丰富的变量。
4. 探索性数据分析（EDA）
提示：“哪个国家/地区报告的 COVID-19 病例数最多和最少？显示病例总数排名前 10 位和后 10 位的国家/地区，并使用水平条形图进行可视化。”
大模型会生成可视化图表，展示病例数最多和最少的国家/地区，帮助我们了解疫情的分布情况。
提示：“创建以 ‘Tests’ 为 x 轴，’Cases’ 为 y 轴的散点图。添加趋势线，并解释测试数量与确诊病例之间是否存在正相关关系。”
大模型会生成散点图，并分析测试数量与确诊病例之间的关系，帮助我们评估检测的有效性。
提示：“计算病例人口密度最高的 10 个国家/地区。使用条形图可视化结果。简要说明这表明了哪些公共卫生风险。”
大模型会计算病例人口密度，并可视化结果，帮助我们识别高风险地区。
提示：“对于每个大陆，计算平均测试阳性率。使用箱线图可视化分布，并解释哪个大陆的阳性率范围最广。”
大模型会比较不同大陆的测试阳性率，帮助我们了解疫情在不同地区的传播情况。
提示：“按大陆对数据进行分组，并计算平均死亡率和恢复率。使用分组条形图可视化结果，以比较各大洲的趋势。”
大模型会比较不同大陆的死亡率和恢复率，帮助我们评估不同地区的医疗水平。
5. 关键发现总结
提示：“以要点形式总结从该数据集中获得的关键发现。”
大模型会总结数据集中的关键信息，例如：
- 全球COVID-19病例分布不均，部分国家/地区病例数远高于其他国家/地区。
- 检测数量与确诊病例之间存在正相关关系，表明检测是控制疫情的重要手段。
- 不同大陆的测试阳性率、死亡率和恢复率存在差异，反映了不同地区的疫情控制水平和医疗资源状况。
通过以上案例，我们可以看到，提示工程可以帮助数据分析师利用大模型快速完成数据探索性分析，发现隐藏在数据中的规律和趋势。
提示工程的未来：人人皆可进行数据分析
提示工程的出现，降低了数据分析的门槛，使得更多人可以参与到数据驱动的决策过程中。在未来，随着大模型技术的不断发展，提示工程将发挥越来越重要的作用。
- 自动化程度更高：未来的大模型将能够自动生成提示，并根据分析结果进行调整，从而实现更高级别的自动化。
- 可解释性更强：未来的大模型将能够更清晰地解释其推理过程，使得数据分析师可以更好地理解分析结果，并做出更明智的决策。
- 定制化程度更高：未来的大模型将能够根据用户的需求，提供定制化的分析服务，满足不同行业和领域的分析需求。
总而言之，提示工程是释放大模型潜力的关键，它正在改变数据分析的格局，使得数据分析变得更加高效、智能和普及。在未来的职场中，掌握提示工程技能将成为一项重要的竞争优势。与其说未来的核心竞争力是编程能力，不如说是创造性地表达意图的能力。掌握提示工程，我们每个人都可以成为数据分析的专家，利用数据驱动决策，创造更大的价值。