如何优化AI解读结构化数据？

分析结果

数据概览

数据集包括日期、印象数（Impressions）、点赞数（Likes）等列。以下是对特定时间段内各项指标的分析：

1. 最大印象数月份

• 时间: 2024年2月
• 总印象数: 22,484,999次

2. 最大印象数周

• 时间: 第7周（2024年2月中旬）
• 总印象数: 7,480,737次

3. 单日最大印象数

• 日期: 2024年2月16日
• 印象数: 2,753,640次

代码实现

以下是用于分析上述数据的JavaScript和Python示例代码：

JavaScript:

const fileContent = await window.fs.readFile('accountoverviewanalytics 2.csv', { encoding: 'utf8' });
import Papa from 'papaparse';
const parsedData = Papa.parse(fileContent, {
    header: true,
    dynamicTyping: true,
    skipEmptyLines: true
});

Python:

import pandas as pd

# 加载CSV文件以分析数据
filepath = 'mntdataaccountoverviewanalytics (2).csv'
data = pd.read_csv(filepath)

# 将'Date'列转换为datetime格式，以便更轻松地进行分组
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%a, %b %d, %Y')

# 添加辅助列用于月份和周数
data['Month'] = data['Date'].dt.to_period('M')
data['Week'] = data['Date'].dt.isocalendar().week

# 按月分组并计算总印象数
monthly_impressions = data.groupby('Month')['Impressions'].sum()

# 按周分组并计算总印象数
weekly_impressions = data.groupby('Week')['Impressions'].sum()

# 找到单日最大印象数的日期
max_day = data.loc[data['Impressions'].idxmax()]

# 提取结果
max_month = monthly_impressions.idxmax()
max_month_value = monthly_impressions.max()
max_week = weekly_impressions.idxmax()
max_week_value = weekly_impressions.max()
max_day_date = max_day['Date']
max_day_value = max_day['Impressions']

(max_month, max_month_value, max_week, max_week_value, max_day_date, max_day_value)

结论

2024年2月的活动表现尤为突出，无论是从单日、周还是整个月份的角度来看。这些分析结果可以为未来的市场营销策略提供有价值的参考。

Source:https://baoyu.io/blog/improve-ai-prompt-structured-data