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”。
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：
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。
还不行？继续！
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：
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。
可以继续从GPT那里得到其他方法（截图不完整，仅供展示）
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。
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。
转发自公众号 数据山谷
