上文给简单聊了一下为什么ChatGPT不能取代数据分析师,本文我们来深入感受一下如何让GPT帮助数据分析师“提效”。
![](https://www.chatgptb.com/jiaocheng/wp-content/uploads/2023/04/612fda3ff30225daff09c19cd5840d4d.jpg)
场景一:SQL取数
背景:多数数据分析师都要用SQL语言从数据库中提取数据,SQL虽然简单,但是写几百行取数代码也是很头疼的一个操作,这个时候不妨交给GPT试一试,示例如下:
![](https://www.chatgptb.com/jiaocheng/wp-content/uploads/2023/04/1b26f9cdab16ae27a0e6b02912d4e02a.png)
这种简单的写法你可能觉得效率不高,对其嗤之以鼻,别急,把你的想法告诉它,让它来解决。
![](https://www.chatgptb.com/jiaocheng/wp-content/uploads/2023/04/2e7a82d0279f0f00e35cc0bf8b77a1ee.png)
还不行?继续!
![](https://www.chatgptb.com/jiaocheng/wp-content/uploads/2023/04/09dc8e3b22b0bf7bf86d5c56be76ffd4.png)
总结:简单的说对于SQL任务,告诉GPT你要做的事情,他就会模拟字段给出相应的代码,需要注意的就是AI虽好,但是错误也不少!还是要自己测试一下的。
场景二:Python代码
背景:ChatGPT既然能写SQL,写Python当然也不在话下,示例如下:
![](https://www.chatgptb.com/jiaocheng/wp-content/uploads/2023/04/23a72b946cac6bdb8a0bbd045369e318.png)
总结:想要用Python处理数据,把你想做的事告诉GPT,他就会教你应该怎么做了。当然除了处理数据,画图的代码也可以让GPT来生成。
注:GPT本质上能够直接生成图片,但是多数情况会由于网络传输原因不显示图片。
场景三:统计学
背景:除了对于数据的操作,很多时候我们也需要进行一些统计学的计算,如显著性检验等,同样的把问题抛给GPT即可。
![](https://www.chatgptb.com/jiaocheng/wp-content/uploads/2023/04/f8300a7dd1edc79ed5f779c3c1c966ec.png)
可以继续从GPT那里得到其他方法(截图不完整,仅供展示)
![](https://www.chatgptb.com/jiaocheng/wp-content/uploads/2023/04/8ec83440c948c1b47ead6d2352d6bd0d.png)
总结:是不是感觉越来越强大了,不仅能帮助我们,还能教我们怎么做。但是!你以为到这就结束了?继续看!
场景四:实验设计
背景:很多时候作为数据分析师,我们需要进行整个分析流程的规划,如A/B实验、复盘分析、运营分析等,这种小问题,交给GPT即可。
![](https://www.chatgptb.com/jiaocheng/wp-content/uploads/2023/04/7ae7386b3cacf0adba35f869bec5dc12.png)
总结
随着ChatGPT的不断升级,其强大的功能已经逐渐渗透到各行各业,我认为小伙伴们不必对GPT抱有抵触心理,对于我们而言,其本质可以看作是一个更加精准的“百度一下”,平时我们有问题找百度,从各种各样的帖子中拼凑自己需要的东西,GPT的出现大大的节省了我们在无效网页上浪费的时间,也可以说它从准确性上帮助我们起到了“提效”的作用。