我用AI做数据分析之结果解释和其它

# 我用AI做数据分析之结果解释和其它

数据分析的最后一环是对数据分析结果的解释，并整理成数据报告，这也是LLM所擅长的环节, LLM又可以理解各种形式的结果，只需要把结果拷贝到对话框中，让其解释即可。

## 1. 统计数据

将图中的文字黏贴到对话框中，让LLM对数据进行解释，结果见后。

>解释结果如下：

> 这是一个使用 `coxph` 函数进行 Cox 比例风险模型拟合的结果解释：

> 1. `n = 6119` 表示样本数量，`number of events = 1818` 表示事件（例如疾病发生、死亡等）的数量。

> 2. 对于每个变量（这里是 `Body.Mass.Index` 和 `Total.Cholesterol`）：

>   - `coef` 是回归系数。

>   - `exp(coef)` 是风险比。对于 `Body.Mass.Index` ，风险比约为 1.013，意味着体重指数每增加一个单位，风险增加约 1.013 倍；对于 `Total.Cholesterol` ，风险比约为 1.111，表明总胆固醇每增加一个单位，风险增加约 1.111 倍。

>   - `se(coef)` 是系数的标准误差。

>   - `z` 是用于检验系数是否为零的统计量。

>   - `Pr(>|z|)` 是对应的 p 值。对于 `Body.Mass.Index` ，p 值为 0.0864，表明体重指数与风险的关联在 0.05 水平上不显著；对于 `Total.Cholesterol` ，p 值非常小（4.38e-05），表明总胆固醇与风险的关联在 0.05 水平上显著。

> 3. 置信区间部分：

>   - `lower.95` 和 `upper.95` 给出了风险比的 95%置信区间。

> 4. `Concordance = 0.578 (se = 0.014 )`：一致性指数（C-index）约为 0.578，用于衡量模型的预测准确性。

> 5. 各种检验（似然比检验、Wald 检验、Score (logrank) 检验）的结果都表明模型整体在 0.05 水平上显著。

> 综上所述，总胆固醇与风险的关联显著，而体重指数与风险的关联在 0.05 水平上不显著，但接近显著水平。

## 统计图

LLM 也可以接受统计图，对图的解释如下：

>解释结果：

> 这是一张散点图和曲线结合的图表。图中蓝色散点代表数据点，其分布在横坐标 15 - 45、纵坐标 - 0.25 - 1.50

> 的区域内。红色曲线是拟合曲线，呈现出先下降后上升的趋势，在横坐标约 30 附近达到最低点。0

> 值处有一条水平虚线作为参考线。这种图表常用于展示变量间的关系，从图中可以看出变量之间可能存在非线性关系。

## 其它（主要是AI数据分析目前存在的局限性）

如果与AI进行对话也可以了解AI分析的局限性，就医学数据分析来说，可能有几点是比较重要的：

1. 对某些专业领域的数据分析可能不在行，体现在规划数据分析流程方面，可能无法自动制定出合理的分析规划，即需要较多的人工辅助；

2. 执行代码的模块中缺乏医学统计分析相关的包，比如生存分析相关的包，并且执行模块对R语言不支持。

以上的局限性都是可以克服的，调试一个专门用于医学类数据分析的AI即可，但是处于成本和技术的考量，可能不如做一个简单的AI辅助的医学统计分析的APP来的经济实惠。

> 安利一下自己制作的AI医学统计APP：

我在百度智能云千帆AppBuilder开发了一款AI原生应用，快来使用吧！「AI医学统计」：https://appbuilder.baidu.com/s/aAI5O8cA

总体来说，AI数据分析在数据处理的前期（数据清洗、数据预处理）比较有用，但是在后期（模型构建等）有些乏力，在解释结果和形成报告方面比较擅长。