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。

: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