我刚刚用ChatGPT深度解析2023年世界百亿富豪出财富密码

今天我突发奇想，决定利用ChatGPT插件的Advanced Data Analysis来做一个实战演示。我将深度分析2023年世界百亿富翁排名数据（截至2023年8月的数据），通过这个实例来再次教大家如何更好地学习和使用AI工具。

当然，这不仅仅是一个技术演示；它也是一个机会，让AI展示其对亿万富翁的分布、财富来源和所在行业的独特见解。通过深入分析和数据可视化，我们可以更好地理解这个特殊群体的构成，以及他们如何影响我们的世界。

我先从一个详尽的世界百亿富豪CSV数据集开始，这个数据集包含了各种关于世界上最富有人群的信息，包括他们的净资产、年龄、国家/地区、财富来源和所处行业。通过Advanced Data Analysis插件，得以一步步深入探索这些数据，绘制和分析了一系列揭示亿万富翁世界多维度和层面的图表。

随着深入到数据的每一个部分，我们开始看到一个更加多元化和丰富的画面，一个揭示了财富、成功和全球影响力交织的世界。这只是开始。在接下来的段落中，我们将继续探索更多细节，并通过数据来讲述这些世界百亿富豪成功的故事。

首先上传数据，然后给出标准的提示词：

作为一个专业的数据分析员，请遵循标准的数据分析程序，让我们一步一步来分析附件

数据已成功加载完成之后，我们得出这个数据集包含了以下几列：

• 排名 (Rank)：亿万富翁的排名。
• 姓名 (Name)：亿万富翁的姓名。
• 净资产 (Net Worth)：亿万富翁的净资产，用美元表示。
• 年龄 (Age)：亿万富翁的年龄。
• 国家/地区 (Country / Territory)：亿万富翁所在的国家或地区。
• 来源 (Source)：亿万富翁的财富来源。
• 行业 (Industry)：亿万富翁所在的行业。

根据ChatGPT的建议，将按照以下两个阶段进行数据分析：

第一阶段， ChatGPT将进行数据清理和整理，确保数据的准确性和完整性。在此阶段，它通常会检查并处理以下问题：

• 缺失值
• 数据类型不正确
• 异常值

第二阶段，进行探索性数据分析（EDA）。在此阶段，ChatGPT将使用统计和可视化方法来探索数据的主要特征和结构。

从以下方面开始分析：

• 描述统计学：使用基本的统计方法来理解数据的中心趋势、分布和形状。
• 数据可视化：创建图表来展示数据的分布和关系。

第一阶段： 处理数据的艺术 —— 缺失值的处理

在我们深入探索2023年世界百亿富豪的数据前，我们首先需要处理数据中的缺失值，以确保我们的分析基于准确和可靠的信息。利用ChatGPT插件Advanced Data Analysis的帮助，我们将使用一个简单而有效的方法来解决这个问题：利用现有数据的中位数来填补缺失的年龄值。这种方法不仅简单，而且可以防止数据中的极端值对我们的分析产生影响。通过这种方式，我们可以创建一个更加稳健和可靠的数据基础来支持我们的分析工作。通过对原始文件的读取，Advanced Data Analysis对文件进行以下处理：

• 将“净资产”列从字符串类型转换为浮点类型，现在它表示亿万富翁的净资产（以十亿美元为单位）。
• 使用“年龄”列的中位数填充了缺失值，以保持数据的一致性。

第二阶段： 探索性数据分析 - 揭示亿万富翁的特征

清理和准备好数据后，我们将进入探索性数据分析（EDA）的阶段，这是我们深入理解数据的关键步骤。在这一部分，我们将使用专业统计学知识，它可以为我们提供数据的总体概览，并能够识别关键变量的中心趋势、分布和离散程度。

借助Advanced Data Analysis插件的强大功能，我们将计算各种统计量，为后续的数据可视化和深度分析奠定坚实的基础，进而揭示2023年世界亿万富翁的独特特征和趋势。

1、 描述统计学：亿万富翁的数据概览

我们首先将通过描述统计学来揭示数据的基本特征。在这个阶段，我们将使用ChatGPT的Advanced Data Analysis插件来获取数据的中心趋势、离散程度和分布形状等核心指标，为我们深入分析提供一个坚实的基础。

首先通过计算一些基本的描述性统计数据来开始探索性数据分析 (EDA)。我们将关注以下几点：

• 净资产和年龄的基本统计数据：包括平均值、中位数、标准差等。

• 国家/地区的亿万富翁数量：找出有最多亿万富翁的前10个国家/地区。

• 行业的亿万富翁数量：找出有最多亿万富翁的前10个行业。

2、 数据可视化：用图像讲述财富的故事

在描述统计学提供了一个数据的数值概览之后，接下来我们将通过数据可视化进一步探索亿万富翁的世界。借助ChatGPT插件的Advanced Data Analysis功能，我们将创建一系列图表和图像，直观地呈现数据中的关键趋势和模式。

以下全部图表都是由ChatGPT根据数据集创建：

在上面的图表中，我们可以看到以下内容：

净资产分布（上图左上角图）

净资产和年龄的分布：ChatGPT建议将使用直方图来查看净资产和年龄的分布，它得出分析如下

• 大部分亿万富翁的净资产都集中在较低的范围内，随着净资产的增加，亿万富翁的数量急剧减少。

• 净资产的分布是右偏的，这意味着大多数亿万富翁的净资产都低于平均值。

年龄分布 （上图 右上角图）

国家/地区的亿万富翁数量：一个条形图来显示拥有最多亿万富翁的前10个国家/地区，分析如下

• 年龄分布呈现出一种近似正态的分布，其中大部分亿万富翁的年龄集中在50到80岁之间。

亿万富翁最多的前10个国家/地区（上图第二行图）

行业的亿万富翁数量：一个条形图来显示拥有最多亿万富翁的前10个行业，分析如下

• 美国和中国是亿万富翁数量最多的两个国家，远远超过其他国家。
• 印度和德国分别位于第三和第四位。

接着它又生成一个条形图。在上图中，它分析得到以下情况：

亿万富翁最多的前10个行业

• 金融和投资行业拥有最多的亿万富翁，紧随其后的是技术和制造行业。
• 时尚和零售也是一个重要的行业，拥有大量的亿万富翁。
• 媒体和娱乐行业位于前10名的最后一位。

这是一个“年龄”与“净资产”的散点图，

年龄和净资产之间的关系：通过创建散点图来探索年龄和净资产之间是否存在任何关系。

ChatGPT观察到以下三个要点：

• 年龄和净资产之间没有明显的线性关系。我们可以看到亿万富翁的净资产在所有年龄段都有很大的变化。
• 有一些年长的亿万富翁拥有非常高的净资产，但这样的情况并不常见。
• 大多数亿万富翁的净资产都集中在较低的范围内，无论其年龄如何。

从上图中我们可以看到一个行业和净资产条形图，

行业和净资产：可以分析不同行业的亿万富翁的平均净资产来看看哪个行业的亿万富翁最富有。

不同行业的亿万富翁的平均净资产情况：

• 技术行业的亿万富翁拥有最高的平均净资产，这表明这个行业产生了一些最富有的个体。
• 媒体和娱乐行业紧随其后，其亿万富翁的平均净资产也相当高。
• 时尚和零售以及食品和饮料行业的亿万富翁的平均净资产相对较低。

到这里ChatGPT建议我们可以更深入地探索每个国家/地区的主导行业，以更好地了解不同地区的经济结构。我们可以通过计算每个国家/地区最常见的行业来做到这一点****

行业与年龄：不同行业的亿万富翁的平均年龄关系。

从上图中看到不同行业的亿万富翁的平均年龄：

• 能源和金属与采矿行业的亿万富翁通常是年龄最大的，这可能表明这些行业需要较长的时间来积累财富或者这些行业已经存在了很长时间。
• 相比之下，媒体和娱乐以及技术行业的亿万富翁年龄相对较小，这可能反映了这些行业的新兴和快速增长的特点。

国家/地区与净资产：分析不同国家/地区的亿万富翁的平均净资产的关系。

在上图中，展示了前15个国家/地区的亿万富翁的平均净资产：

• 法国位于列表的顶端，这意味着法国的亿万富翁平均来看是最富有的。这可能是由于几个非常富有的个体提高了平均值。
• 墨西哥, 印度, 和 西班牙 也有相对较高的亿万富翁平均净资产。
• 请注意，这是一个平均值，它可能受到每个国家/地区的极端值的影响。

*年龄分布： *创建一个箱形图来展示不同年龄段的亿万富翁的净资产分布

在上面的箱形图中，使用不同的年龄组来展示亿万富翁的净资产分布：

• 年龄较小的组（<30和30-39）：在这些组中，我们可以看到净资产的中位数相对较低，但仍然有一些亿万富翁的净资产非常高，显示了一些年轻的亿万富翁已经积累了相当大的财富。
• 中间年龄组（40-89）：这些年龄组的亿万富翁有更高的净资产中位数，这可能表明随着年龄的增加，人们有更多的时间来积累财富。
• 年龄较高的组（90-99和100+）：这些组的数据点较少，但我们可以看到净资产的中位数略有下降。

我们使用了对数尺度来更好地可视化数据，因为净资产的分布非常偏斜，有一些非常富有的亿万富翁。

最后，我希望ChatGPT能够帮助我生成一个行业词云图，所以我的提示词是：请做一个行业的词云图

我们可以清晰地看到不同行业的亿万富翁数量。字体越大，表示该行业的亿万富翁数量越多。我们可以看到“金融与投资”、“技术”和“制造业”这几个行业的字体非常大，这表明这些行业有最多的亿万富翁。

上面这样的词云图提供了一种直观的方式来理解数据，通过高亮显示最重要的元素来帮助我们快速识别数据中的模式和趋势。

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