Part1：數據分析入門--信息統計

知識點：什么是提示詞（Prompt）？

在人工智能（AI）領域，"提示詞"是一個關鍵概念，它指的是輸入給AI模型的文本或指令，用于引導模型生成特定的輸出。

按照如下兩個要素進行組合的：

指標（講清楚表格構成和一些重要指標的含義）

要求（做什么樣的分析、畫什么樣的圖）

提示詞進化路線：

表格中有3張表格sheet，1.sheet是1群的統計數據，2.sheet是2群的統計數據，number.sheet是1.sheet和2.sheet數字列對應的興趣點，其中興趣點對應興趣數字列

現在需要統計1群和2群所有興趣點的統計結果，加上統計百分比的數據，并對統計百分比列按照倒序進行排列

修改為表格格式

請先統計出1群的結果，再統計出2群的結果，加上統計百分比的數據，并對統計百分比列按照倒序進行排列，行末尾加上總計，返回表格格式，注意兩個表格不要放在同一個表格中

將編號修改為整數?

百分比數值請以整數的形式輸出

導出結果為表格

請幫我把這兩個統計結果表格導出來，謝謝?

Part2：了解數據概況--描述性分析

知識點：什么是描述性分析？

描述性統計就像是給數據做一次“快照”。

它用一些簡單的數字和圖表來告訴我們數據集中的信息，比如數據的平均值、最大值、最小值，或者數據分布的形狀等。這些數字和圖表可以幫助我們快速了解數據的基本情況。

參考prompt

這里統計的是大學生對感興趣活動主題的調查結果，其中：

number.sheet是活動主題編號和主題詳情， 編號對應的1.sheet和2.sheet的數字列， 1.sheet是1班的數據，2.sheet是2班的數據。

請根據這份表格，完成描述性分析

• 有多少同學參與了問卷
• 不同選項數對應的同學人數和人數比例分別是多少
• 超過3個選項的回答是不合規的回答，不合規回答的同學人數和比例分別是多少 ...

小知識：描述性分析一般包括如下內容

1. 集中趨勢度量?：

   • 平均數（Mean）：所有數據值的總和除以數據的數量。
   • 中位數（Median）：將數據從小到大排列后位于中間位置的值。
   • 眾數（Mode）：數據中出現次數最多的值。

2. 離散程度度量?：

   • 極差（Range）：數據中最大值和最小值的差。
   • 方差（Variance）：衡量數據值與平均數之間差異的平方的平均值。
   • 標準差（Standard Deviation）：方差的平方根，也是衡量數據分散程度的指標。

3. 分布形狀?：

   • 偏度（Skewness）：衡量數據分布的不對稱性，正偏度表示數據右尾長，負偏度表示數據左尾長。
   • 峰度（Kurtosis）：衡量數據分布的尖峭程度，高峰度表示數據分布比正態分布更尖銳。

4. 頻率分布?：

   • 統計數據中各個不同值出現的次數或頻率。

學習的過程中可以使用一些比較實際的數據進行嘗試哈，推薦大家可以拿以往高教杯數學建模的賽題進行嘗試，賽題網址在（https://dxs.moe.gov.cn/zx/a/hd_sxjm_sthb/230523/1840580.shtml），有數據分析相關的題以及相關的大量數據。